Dati strutturati: da rich snippet a infrastruttura semantica per l’AI

Punti chiave

L’implementazione dei dati strutturati ha trasceso la funzione storica di generazione dei rich snippet per diventare l’infrastruttura semantica fondamentale del web moderno.

In un ecosistema digitale dominato dai Large Language Models (LLM) e dai motori di ricerca generativi, il markup semantico costituisce il protocollo essenziale per garantire la verificabilità delle informazioni, la disambiguazione delle entità e il corretto retrieval dei contenuti da parte degli agenti di intelligenza artificiale.

• Infrastruttura semantica per il grounding dell’IA

  I dati strutturati non servono più esclusivamente a modificare l’aspetto delle SERP, ma fungono da substrato di verifica fattuale per mitigare le allucinazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

  Fornire metadati elaborabili è la condizione necessaria per essere citati nelle risposte generate da sistemi come AI Overviews, AI Mode, ChatGPT Search e Perplexity, trasformando il markup in un meccanismo di traduzione universale tra linguaggio umano e macchina.

• Strategia modular schema e retrieval

  L’ottimizzazione per i motori di ricerca AI richiede l’abbandono di blocchi monolitici in favore di una struttura modulare e nidificata.

  L’uso di proprietà specifiche per segmentare il contenuto in unità logiche distinte (chunking) facilita il recupero puntuale delle informazioni da parte dei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation), migliorando la precisione delle risposte complesse.

• Disambiguazione delle entità nel Knowledge Graph

  La funzione strategica primaria del markup è stabilire l’identità univoca di soggetti e concetti attraverso il collegamento a database esterni e profili ufficiali.

  Questo processo di Entity Linking costruisce una rete di conoscenza interconnessa che permette ai motori di ricerca di validare l’autorità e l’affidabilità della fonte senza affidarsi esclusivamente all’analisi probabilistica del testo.

• Evoluzione transazionale e legale del vocabolario

  Gli aggiornamenti recenti di Schema.org (versione 29.0) rispondono alla necessità di modellare scenari economici e normativi complessi per gli agenti AI.

  L’introduzione di tipi specifici per la gestione degli incentivi finanziari e la tracciabilità temporale delle legislazioni permette di fornire dati granulari essenziali per i processi di compliance automatizzata e il calcolo dinamico dei prezzi.

• Passaggio da Decorazione a comprensione semantica

  La deprecazione di diverse funzionalità visive (come i rich result per HowTo e FAQ) segna il passaggio definitivo dalla decorazione della SERP alla comprensione semantica pura.

  Il valore del markup risiede nella sua capacità di trasmettere significato agli algoritmi, indipendentemente dalla rappresentazione grafica, richiedendo nuove strategie di monitoraggio svincolate dalle mere metriche di apparizione visiva.

Cosa sono i dati strutturati e qual è il loro ruolo nell’ecosistema digitale

I dati strutturati sono porzioni di codice standardizzato che permettono ai crawler di interpretare in modo univoco il contenuto di una pagina web, trasformando informazioni non strutturate in metadati elaborabili.

L’implementazione di questo markup, basata prevalentemente sul vocabolario condiviso Schema.org, agisce come un livello di traduzione universale tra il linguaggio naturale umano e il linguaggio macchina.

Questa infrastruttura semantica è la condizione necessaria per trasformare semplici stringhe di testo in Entità con attributi e relazioni definite all’interno dei Knowledge Graph dei motori di ricerca.

Oltre a generare rich result visivi nelle SERP, i dati strutturati costituiscono oggi il substrato fondamentale per il grounding e la verifica fattuale da parte dei sistemi di intelligenza artificiale generativa, mitigando il rischio di allucinazioni nei Large Language Models (LLM).

La corretta implementazione del markup, garantendo la verificabilità delle informazioni elaborate dai LLM agevola di conseguenza la citazione dei contenuti da parte delle risposte generate dall’IA come AI Overviews, Google AI Mode, dalle funzionalità di ricerca dei chatbot come ChatGPT Search o da motori di ricerca nativi AI come Perplexity. Si tratta in pratica di una Infrastruttura Semantica ‘Invisibile’ ai navigatori, ma indispensabile per il retrieval delle informazioni dei sistemi IA.

Sintassi e standard tecnologici fondamentali

Il formato standard raccomandato per l’implementazione dei dati strutturati è JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data). Questa sintassi, basata su script inseriti nell’intestazione o nel corpo della pagina permette di descrivere entità e relazioni senza interferire con il rendering visivo del sito.

Sebbene esistano formati alternativi come Microdata e RDFa, JSON-LD rappresenta lo standard de facto per la sua capacità di nidificare informazioni complesse e costruire grafi di conoscenza proprietari. L’architettura dei dati deve rispettare le definizioni ufficiali del consorzio Schema.org e le linee guida tecniche specifiche delle piattaforme di ricerca.

Un esempio di dato strutturato JSON con requisiti minimi e relativo a un articolo:
<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "NewsArticle",
  "headline": "Titolo dell'articolo",
  "image": [
    "https://example.com/photos/1x1/photo.jpg",
    "https://example.com/photos/4x3/photo.jpg",
    "https://example.com/photos/16x9/photo.jpg"
  ],
  "datePublished": "2025-12-05T08:00:00+08:00",
  "dateModified": "2025-12-15T09:20:00+08:00",
  "author": [{
      "@type": "Person",
      "name": "Mario Rossi",
      "url": "https://example.com/profile/mariorossi123"
    },{
      "@type": "Person",
      "name": "Mario Rossi",
      "url": "https://example.com/profile/mariorossi123"
  }]
}
</script>

Gerarchia e tassonomia nel vocabolario Schema.org

Il funzionamento dei dati strutturati si basa su una struttura gerarchica rigorosa che permette di classificare ogni elemento digitale con il massimo grado di specificità possibile.

Alla base di questa tassonomia si trova l’entità generica Thing, da cui discendono tutte le altre tipologie attraverso un meccanismo di ereditarietà delle proprietà.

Un tipo specifico, come per esempio LocalBusiness eredita automaticamente tutte le proprietà dei suoi genitori (in questo caso Organization e Place), permettendo di descrivere l’oggetto sia come entità fisica geolocalizzata che come soggetto giuridico.

La scelta di Type più specifici (es. usare MedicalClinic invece del generico LocalBusiness) aumenta la densità informativa fornita al motore di ricerca, migliorando la precisione del matching per query transazionali o locali.

Il ruolo dei dati strutturati nella disambiguazione delle entità

La funzione primaria del markup semantico trascende la visualizzazione grafica; il suo scopo strategico è la disambiguazione delle entità all’interno del Knowledge Graph.

Attraverso proprietà identificative come sameAs, che collega l’entità ai suoi profili ufficiali o a database esterni (es. Wikipedia, Crunchbase), i dati strutturati forniscono un riferimento univoco che distingue soggetti omonimi o concetti simili.

Questo processo di Entity Linking è essenziale per stabilire le relazioni tra nodi diversi (es. ”Autore X” ha scritto “Libro Y“), costruendo una rete di conoscenza interconnessa che i motori di ricerca utilizzano per validare l’autorità e l’affidabilità della fonte.

Senza questa esplicitazione semantica, i motori di ricerca dovrebbero affidarsi esclusivamente all’analisi probabilistica del testo, con margini di errore significativamente più alti.

Evoluzione del vocabolario Schema.org

Il consorzio Schema.org ha rilasciato aggiornamenti significativi per modellare scenari economici e normativi complessi. Le più recenti modifiche (versione 29), rispondono alla necessità di fornire dati granulari per i processi transazionali e legali.

Modellazione degli incentivi economici

La versione 29 ha introdotto il tipo FinancialIncentive per gestire le complessità legate ai prezzi agevolati da sussidi statali o sconti condizionati. Questa struttura risolve le ambiguità precedenti legate alla proprietà price, separando il costo del prodotto dal vantaggio economico applicabile.

• Proprietà incentiveAmount

  Permette di specificare il valore dell’incentivo sia come importo monetario fisso che come valore percentuale tramite la proprietà incentiveAmount, facilitando il calcolo dinamico del prezzo finale da parte dei motori di ricerca.

• Proprietà eligibleWithSupplier

  Definisce tramite eligibleWithSupplier quali specifiche organizzazioni sono abilitate a erogare l’incentivo, distinguendo tra rivenditori aderenti e non aderenti in un mercato frammentato.

Espansione delle entità legali

Il tipo Legislation è stato ampliato per trasformare i documenti normativi in nodi di un grafo temporale gestibile dalle macchine. Le nuove proprietà permettono di distinguere tra la data di approvazione di una legge e la sua data di applicabilità effettiva, un dato critico per i sistemi di monitoraggio della compliance automatizzati.

È stata inoltre introdotta la capacità di tracciare il recepimento di direttive sovranazionali, fondamentale per la rappresentazione dei quadri giuridici complessi come quelli dell’Unione Europea.

Identità e dati aziendali

Gli aggiornamenti su Person e Organization hanno introdotto proprietà specifiche per gestire i pronomi e i dati legali aziendali. Questo rafforza i segnali di E-E-A-T, specialmente per i siti YMYL, fornendo un’identità verificabile essenziale nell’era dei contenuti sintetici.

Ottimizzazione per i motori di ricerca AI

L’avvento della ricerca generativa ha introdotto nuovi requisiti per l’organizzazione dei dati strutturati. Come ricordato in precedenza l’IA utilizza il markup non solo per l’indicizzazione, ma come fonte di verità per ridurre le allucinazioni durante la generazione delle risposte.

Strategia Modular Schema

Per favorire l’estrazione delle informazioni da parte degli algoritmi AI, è necessario abbandonare i blocchi di markup monolitici in favore di una struttura modulare e nidificata definita Modular Schema.

L’utilizzo della proprietà hasPart permette di segmentare un contenuto in unità logiche distinte, nidificate all’interno dell’articolo principale. Questa operazione di chunking facilita il recupero puntuale di informazioni specifiche da parte dei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) e migliora il grounding delle risposte complesse.

Verificabilità e Structured Outputs

Piattaforme come Perplexity e ChatGPT Search privilegiano le fonti che offrono dati strutturati sintatticamente validi per costruire risposte in formato JSON tramite Structured Output o per validare fatti numerici come i prezzi dei prodotti.

La presenza di markup accurati su entità Organization e ProfilePage aumenta la probabilità che un brand venga incluso nel Knowledge Graph dinamico generato da Gemini per ogni query, fungendo da ancora di autorità. La correttezza semantica è un baluardo contro le allucinazioni dell’AI.

Gestione delle funzionalità visive in Google Search

Google ha deprecato diverse tipologie di rich result per ridurre il disordine visivo nelle SERP.

Funzionalità deprecate e impatto tecnico

A partire da settembre 2025 Google ha rimosso il supporto visivo per diverse categorie di dati strutturati, tra cui:

• Rimozione markup transazionali e educativi

  Sono stati rimossi i rich result per Book Actions e Course Info, oltre ai widget per le stime salariali e gli annunci veicoli, ora gestiti tramite canali verticali specifici come Google Shopping o Vehicle Ads, semplificando i risultati di ricerca.

• Gestione dei dati HowTo e FAQ

  La visibilità dei rich result per HowTo e FAQ è stata drasticamente ridotta o eliminata per la maggior parte dei risultati desktop e mobile, pur mantenendo il valore semantico del markup per la comprensione del contenuto da parte dell’algoritmo.

• Implicazioni per l’analisi dati

  La deprecazione ha comportato che i campi relativi a queste apparenze di ricerca restituiscano valori nulli negli export di dati come BigQuery, richiedendo la revisione delle query SQL per evitare errori nei report di performance.

Implementazioni specifiche per settore

Le linee guida si Google hanno introdotto regole rigorose per settori verticali come l’e-commerce e l’editoria, finalizzate a migliorare la precisione delle informazioni mostrate agli utenti.

Centralizzazione delle policy e-commerce

Per i merchant, la definizione delle politiche di reso deve ora avvenire a livello di organizzazione (Organization) tramite la proprietà merchantReturnPolicy e non più ripetuta sulle singole offerte, salvo eccezioni specifiche per prodotti particolari. È stata inoltre chiarita la non supportabilità dei dati strutturati per i programmi fedeltà nel markup attuale.

Gestione dei contenuti editoriali premium

Gli editori che utilizzano paywall devono adottare la proprietà isAccessibleForFree impostata su false per segnalare correttamente i contenuti a pagamento. È inoltre richiesto l’uso di cssSelector specifici nel markup per indicare le porzioni di pagina oscurate, permettendo a Google di distinguere i paywall legittimi dalle pratiche di cloaking.

Strumenti di monitoraggio e validazione

La gestione dei dati strutturati richiede l’uso di strumenti di validazione come il Test dei risultati avanzati e il monitoraggio tramite Google Search Console.

In particolare, può essere utile per il monitoraggio in GSC l’opzione che consente di scrivere annotazioni personalizzate (Custom Annotations) nei report di performance, permettendo di correlare visivamente le modifiche tecniche, come appunto l’implementazione di nuovi dati strutturati con le variazioni di traffico.

Per i contenuti generati dagli utenti, sono disponibili nuovi report specifici per i markup di DiscussionForumPosting e ProfilePage, essenziali per monitorare la visibilità delle discussioni nelle SERP.

Conclusione

L’evoluzione in corso – marcata dal passaggio dalla decorazione visiva alla pura comprensione semantica — proietta il web in uno scenario in cui la Rete è letta dall’intelligenza artificiale in modo sempre più massiccio e autonomo.

La progressiva invisibilità del markup agli occhi dell’utente umano, paradossalmente ne accresce il valore strategico: in un ecosistema mediato da Agenti AI, la leggibilità computazionale è un fattore discriminante per l’esistenza digitale.

Se da una parte non scompare l’ottimizzazione per il posizionamento visivo in una lista di risultati sotto-forma di snippet e di citazioni, dall’altra la capacità di modellare ontologie complesse in grado di interagire autonomamente con gli algoritmi diviene essenziale e in questo scenario i dati strutturati rappresentano una componente strategica.