Come ottimizzare i dati strutturati per l’intelligenza artificiale (AI)

Perché le AI hanno bisogno di dati strutturati

Le AI (intelligenze artificiali) non si limitano a leggere il testo, ma ricercano segnali semantici chiari per interpretarlo correttamente. In assenza di dati strutturati, possono facilmente confondere un brand, un prodotto o persino l’autore di un contenuto. Al contrario, quando i dati sono organizzati in modo preciso, l’AI è in grado di riconoscere entità, relazioni e contesto, restituendo una comprensione più accurata e affidabile delle informazioni.

Per comprendere meglio e prima di addentrarci su quanti e quali dati strutturati esistono, facciamo un esempio veloce:

• Con Organization schema, un’AI sa che “Artwork Srl” è un’azienda, con sede, sito e attività definite.
• Con FAQ schema, può recuperare in modo diretto risposte già pronte da includere nelle sue sintesi.

Quali dati strutturati servono di più alle AI

Quando si parla di dati strutturati, è importante ricordare che esiste un universo molto ampio di tipologie, ognuna pensata per casi d’uso specifici. In questo approfondimento abbiamo scelto di concentrarci su quelli che, più di altri, risultano essere “dati strutturati” decisivi sia per la SEO tradizionale sia per le nuove intelligenze artificiali. Non si tratta quindi di un elenco esaustivo, ma di una selezione strategica: i markup che permettono a un brand di essere riconosciuto, a un contenuto di essere compreso correttamente e a un’offerta di emergere con maggiore autorevolezza e visibilità.

Non tutti i markup hanno lo stesso peso. Alcuni sono particolarmente strategici nel dialogo con le intelligenze artificiali:

Identità e autorevolezza

Organization, Person, LocalBusiness: servono a far capire chi sei, dove operi e perché sei rilevante.

Domande e risposte

FAQ: perfetti perché le AI tendono a usarli come materiale pronto per rispondere a query frequenti.

Guide e contenuti formativi

HowTo, Article: aumentano la possibilità che la tua guida venga citata o riassunta.

Prodotti e recensioni

Product, Review, Offer: fondamentali in contesti di comparazione e consigli di acquisto.

Eventi

Event: utile per webinar, corsi o appuntamenti legati a lead magnet.

Esempio pratico di markup JSON-LD

Ecco un esempio semplificato di FAQ markup che può essere letto da Google e dalle AI:


{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "Perché i dati strutturati sono importanti per la SEO?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "I dati strutturati aiutano Google a comprendere meglio i contenuti e ad attivare rich snippet, aumentando il CTR e la visibilità del sito."
}
},{
"@type": "Question",
"name": "Come usano i dati strutturati le AI?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Le AI utilizzano i dati strutturati per identificare entità, rispondere a domande frequenti e citare correttamente fonti e brand."
}
}]
}


Come integrarli nella strategia

Quando si crea un sito web, a volte si pensa che basta installare un plugin SEO e attivare qualche schema generico, purtroppo però non è così. I dati strutturati vanno pensati come parte “centrale” della content strategy di un progetto strutturato ma anche su sito web. Mi spiego meglio cercando di sintetizzare il più possibile:

Allineare i markup alla buyer persona

• Cosa cerca il tuo utente nelle diverse fasi del funnel?
• Se è in fase informativa, valorizza FAQ e HowTo.
• Se è vicino all’acquisto, lavora su Product, Review e Offer.

Integrare i lead magnet

Mappando i tuoi lead magnet con i dati strutturati giusti, li fai riconoscere come contenuti di valore, non solo come “download” o “landing page di marketing”. Questo aumenta la credibilità, l’autorevolezza e la possibilità di comparire nei risultati arricchiti e nelle risposte delle AI.

L’idea è collegare i lead magnet (cioè i contenuti gratuiti e di valore che usi per attrarre e qualificare i potenziali clienti) ai dati strutturati, così che non vengano percepiti solo come “materiale di marketing”, ma come contenuti riconosciuti e valorizzati sia da Google che dalle AI.

• Se il tuo lead magnet è un webinar, puoi descriverlo con lo schema Event. In questo modo viene interpretato come un vero evento, con data, ora, relatore, luogo (anche virtuale) e dettagli chiari. Questo aumenta la visibilità nelle SERP e nelle AI che raccolgono informazioni su eventi.
• Se offri una guida scaricabile o un manuale pratico, il formato più coerente è lo schema HowTo, perché si tratta di istruzioni o di un percorso guidato. Questo schema segnala che il contenuto non è solo promozionale, ma utile, strutturato e applicabile.
• Se il lead magnet è un articolo di approfondimento (come quello che vuoi realizzare sui dati strutturati), allora lo schema corretto è Article o, se appropriato, BlogPosting. Così il contenuto viene identificato come fonte editoriale, con autore, data, titolo, immagine, ecc.

Test e validazione

Una volta implementati i dati strutturati, è fondamentale testarli e convalidarli per assicurarsi che siano corretti e leggibili sia dai motori di ricerca che dalle intelligenze artificiali. La validazione permette di individuare errori, campi mancanti o incompatibilità e garantisce che il markup produca davvero il risultato atteso.

• Google Rich Results Test.
• Schema.org Validator.
• Search Console per monitorare errori e performance.