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Schema Markup
Lo schema markup è un vocabolario di dati strutturati di schema.org che aggiungi a una pagina web per etichettarne i contenuti in modo leggibile dalle macchine, indicando ai motori di ricerca e ai sistemi AI il significato esatto di ogni elemento, così da generare rich result e riconoscere la pagina come entità specifica.
Anche markup schema.org, dati strutturati schema
Il semplice HTML dice al browser come mostrare il testo, ma non chiarisce se un numero sia un prezzo, una valutazione o un numero di telefono. Lo schema markup colma questa lacuna etichettando i contenuti con tipi e proprietà condivisi, di solito scritti in JSON-LD dentro un tag script nell'head della pagina. Ogni tipo è un vocabolario con proprietà definite: un Product porta un nome, un brand, un'immagine e un blocco offers; un Offer porta un prezzo, una valuta e uno stato di disponibilità; un Review porta un autore, una valutazione e un testo. Il markup affianca la pagina visibile invece di sostituirla, quindi la stessa descrizione prodotto che legge un cliente è descritta anche in una forma che una macchina può leggere senza dover indovinare.
Per un negozio, i tipi che rendono di più sono Product, Offer, Review, AggregateRating, Organization, BreadcrumbList e FAQPage, ognuno dei quali associa una parte della pagina a un significato su cui una macchina può agire. Pensa a un commerciante Shopify che vende un intimo tecnico in lana merino a quarantanove euro con duecentoundici recensioni e una media di 4,6 stelle. Senza markup, un crawler vede un titolo, qualche paragrafo e un grafico a stelle che non sa leggere. Con un blocco Product che annida un Offer (prezzo 49,00, valuta EUR, disponibilità InStock) e un AggregateRating (ratingValue 4,6, reviewCount 211), la pagina dichiara quei dati in modo esplicito e l'annuncio diventa idoneo a mostrare il prezzo e la valutazione a stelle sotto al titolo.
Il ritorno è duplice. Primo, l'idoneità ai rich result: valutazioni a stelle, prezzi e accordion FAQ nell'annuncio di ricerca, che tendono ad attirare più attenzione di un semplice link blu. Secondo, un riconoscimento più chiaro dell'entità, che alimenta sempre di più i motori di risposta AI, i quali riassumono e citano le fonti invece di limitarsi a ordinare dieci link. Quando ChatGPT, Perplexity o Google AI Overviews compongono una risposta su un prodotto, i dati strutturati offrono loro fatti puliti e privi di ambiguità da citare, quindi un prezzo o una valutazione ripresi in una risposta hanno più probabilità di essere i tuoi e di essere corretti. Questo conta soprattutto per le affermazioni specifiche e confrontabili su cui questi sistemi si appoggiano: prezzo, disponibilità e valutazione.
La regola che mette in difficoltà è la corrispondenza con il contenuto visibile: il markup deve descrivere contenuti che l'utente può davvero vedere sulla pagina. Marcare recensioni o valutazioni non presenti, oppure gonfiare i numeri, viola le linee guida di Google e può far scattare un'azione manuale sui dati strutturati che rimuove del tutto i tuoi rich result. La disciplina onesta è aggiungere il vocabolario per riflettere ciò che è già sulla pagina, tenerlo allineato quando prezzi e numero di recensioni cambiano e validarlo con il Rich Results Test prima di pubblicare. Il markup non garantisce un rich result: rende la pagina idonea, e il motore di ricerca decide comunque se mostrarlo.