Perché i LLM hanno bisogno di dati diversi da quelli degli umani?

I modelli linguistici non "scansionano" le pagine come i motori di ricerca tradizionali, ma ne comprendono il significato. L'AI analizza la struttura dei dati, la verificabilità dei fatti e le relazioni semantiche prima di decidere di raccomandare un prodotto nelle sue raccomandazioni. I negozianti che non adattano le loro schede prodotto a questo nuovo paradigma diventeranno invisibili al gruppo in rapida crescita di clienti che acquistano attraverso gli assistenti AI.

Dati strutturati: un livello fondamentale di comprensione

Prodotto Schema.org - standard minimo.

Ogni scheda prodotto deve includere le etichette Schema.org in formato JSON-LD. Non si tratta più di un'opzione, ma di un requisito per la visibilità in AI.

Esempio di struttura completa:

  "@context": "https://schema.org/",
  "@type": "Product",
  "name": "Scarponi da trekking impermeabili GoreTex Pro",
  "description": "Scarponi da trekking progettati per chi affronta sentieri di montagna difficili in condizioni meteorologiche variabili. La struttura in GoreTex mantiene i piedi asciutti durante l'attraversamento di ruscelli e piogge improvvise, mentre il battistrada aggressivo garantisce aderenza su pietre smosse e sentieri fangosi. Ideali per spedizioni di più giorni in montagna, escursioni giornaliere su terreni montani e per chiunque non permetta al meteo di dettare le condizioni dell'avventura. Temperatura di utilizzo fino a -20°C.",
  "sku": "TREK-2025-GT",
  "gtin": "5901234567890",
  "mpn": "GT-PRO-45",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "MountainTech"
  },
  "image": [
    "https://example.com/buty-trek-1x1.jpg",
    "https://example.com/buty-trek-4x3.jpg",
    "https://example.com/buty-trek-16x9.jpg"
  ],
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://example.com/produkt/buty-trekkingowe-goretex",
    "priceCurrency": "EUR",
    "price": "210.00",
    "priceValidUntil": "2025-12-31",
    "itemCondition": "https://schema.org/NewCondition",
    "availability": "https://schema.org/InStock",
    "shippingDetails": {
      "@type": "OfferShippingDetails",
      "shippingRate": {
        "@type": "MonetaryAmount",
        "value": "0",
        "currency": "EUR"
      },
      "deliveryTime": {
        "@type": "ShippingDeliveryTime",
        "handlingTime": "1-2 giorni",
        "transitTime": "2-3 giorni"
      }
    }
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.8",
    "reviewCount": "347"
  },
  "additionalProperty": [
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Materiale esterno",
      "value": "GoreTex Pro"
    },
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Tipo di terreno",
      "value": "Montagna, sentieri di alta quota"
    },
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Altezza della tomaia",
      "value": "Media (sopra la caviglia)"
    },
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Isolamento",
      "value": "Thinsulate 200g"
    }
  ]
}

Campi chiave richiesti da ChatGPT Shopping

OpenAI definisce una precisa specifica di alimentazione del prodotto con più di 100 attributi. Il più importante per i negozi polacchi:

Campi obbligatori:

• id - un identificativo unico del prodotto (stabile nel tempo, massimo 100 caratteri);
• titolo - massimo di 150 caratteri, senza scrittura CAPSEM;
• descrizione - fino a 5.000 caratteri di testo normale (senza HTML);
• link - URL della scheda prodotto (preferibilmente HTTPS);
• prezzo - prezzo attuale;
• disponibilità - disponibilità in magazzino;
• abilita_ricerca - che controlla la visibilità nei risultati di ChatGPT;
• enable_checkout - che consente l'acquisto direttamente da ChatGPT

Campi consigliati per il vantaggio:

• gtin o mpn - identificativi del produttore (i GTIN sono composti da 8-14 cifre senza trattini);
• link_immagine - minimo 3 varianti di immagine (1x1, 4x3, 16x9);
• tipo_prodotto - categoria gerarchica (ad esempio "Abbigliamento > Donna > Sport > Pantaloni da trekking");
• punteggio_di_popolarità - valutare la popolarità del prodotto;
• tasso_di_ritorno - tasso di ritorno (raccomandazioni a basso incremento);

ChatGPT accetta aggiornamenti del feed ogni 15 minuti, il che significa che i dati sui prezzi o sulle azioni non sono aggiornati.

Descrizioni dei prodotti: dalle parole chiave al contesto semantico

Trasformazione della descrizione, prima e dopo.

Descrizione tradizionale (inefficace per l'IA):

Descrizione ottimizzata per LLM:

Differenze chiave:

• Misure concrete invece di generalizzare.
• Gruppo target definito ("viaggiatori", "persone attive").
• Fatti verificabili (isolamento di 24 ore, certificati).
• Casi d'uso (bicicletta, zaino, lavoro).
• Non ci sono superlativi di marketing senza dati.
  

Formulazione del contesto: chi, perché, quando?

Le descrizioni migliori rispondono a tre domande di AI

1. A chi è destinato questo prodotto? - "Per i genitori di bambini che non hanno molto tempo a disposizione ogni giorno"
2. Quale problema risolve? - "mantiene il piede asciutto durante l'attraversamento di torrenti e le piogge improvvise"
3. In quali condizioni funziona? - "spedizioni di montagna di più giorni, con temperature fino a -20°C"

Aggiunta di una singola frase che inizia con "Ideale per..." o "Creato con..." può aumentare notevolmente la rilevanza delle raccomandazioni dell'intelligenza artificiale.

Caratteristiche aggiuntive - attributi che determinano un vantaggio

Perché i campi opzionali non sono opzionali?

L'intelligenza artificiale preferisce i prodotti con la massima completezza di dati. Mentre la maggior parte dei rivenditori si limita a compilare i campi obbligatori, i prodotti migliori includono tutti i possibili attributi aggiuntivi.

Esempio: Computer portatile da gioco

"additionalProperty": [
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Sistema operativo",
    "value": "Windows 11 Pro"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Processore",
    "value": "Intel Core i9-13900K"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Memoria RAM",
    "value": "32GB DDR5"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Capacità del disco",
    "value": "2TB NVMe SSD"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Scheda grafica",
    "value": "NVIDIA RTX 4080 12GB"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Durata della batteria",
    "value": "8 ore (lavoro d'ufficio)"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Frequenza di aggiornamento",
    "value": "240Hz"
  },
  {
    "@type": "PropertyValue",
    "name": "Peso",
    "value": "2,4 kg"
  }
]

Quando un cliente chiede all'AI "computer portatile per l'elaborazione video 4K con rendering veloce", il sistema cerca queste proprietà per abbinare la richiesta al prodotto.

Categorie granulari invece di categorie generali.

Male: "Abbigliamento > Pantaloni"

Bene: "Abbigliamento > Donna > Abbigliamento sportivo > Pantaloni da trekking > Con membrana impermeabile"

La categorizzazione granulare riduce l'ambiguità e consente all'intelligenza artificiale di raggruppare i prodotti con equivalenti reali e non con articoli vagamente correlati. Questo migliora anche le raccomandazioni nelle sezioni "prodotti simili" delle piattaforme di terze parti.

Recensioni e valutazioni: segnali di fiducia per l'intelligenza artificiale

AggregateRating + Struttura delle recensioni.

I LLM si basano molto sulle recensioni per creare raccomandazioni d'acquisto. Non è sufficiente visualizzare le stelle: è necessario aggiungere tag strutturali

"aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.7",
    "reviewCount": "892",
    "bestRating": "5",
    "worstRating": "1"
  },
  "review": [
    {
      "@type": "Review",
      "reviewRating": {
        "@type": "Rating",
        "ratingValue": "5",
        "bestRating": "5"
      },
      "author": {
        "@type": "Person",
        "name": "Anna Kowalska"
      },
      "reviewBody": "Ideali per il trekking sui Tatra – hanno mantenuto l'acqua fredda per tutto il giorno, anche con il caldo. Struttura robusta, nessuna perdita.",
      "datePublished": "2025-10-15"
    }
  ]

Le migliori pratiche per le revisioni:

• Incoraggiate un feedback dettagliato da parte dei clienti, citando i casi d'uso.
• Utilizzate i tag "acquisto verificato".
• Evitare di duplicare i contenuti delle recensioni tra le piattaforme (l'intelligenza artificiale rileva la ridondanza).
• Preferite le recensioni con linguaggio emozionale e contesto: "Perfetto per le escursioni - acqua fredda per 8 ore".

Relazioni semantiche tra i prodotti

Costruire un grafo di conoscenza del prodotto.

L'intelligenza artificiale non vede il vostro negozio come pagine isolate, ma come una rete di entità correlate. Utilizzate le proprietà di Schema.org per collegare i prodotti:

"@type": "Product",
  "name": "Filtro di ricambio per bottiglia EcoSmart",
  "isAccessoryOrSparePartFor": {
    "@type": "Product",
    "name": "Bottiglia termica EcoSmart 750ml",
    "url": "https://example.com/butelka-ecosmart"
  }

Altre relazioni utili:

• èRelatoA - prodotti correlati;
• isSimilarTo - alternative;
• èConsumabilePer - materiali di consumo;

I collegamenti interni contestuali rafforzano queste relazioni:

• "Si adatta a..."
• "Compatibile con..."
• "I clienti hanno acquistato anche..."

Questo aiuta l'intelligenza artificiale a costruire una comprensione relazionale tra gli articoli del catalogo, aumentando l'inclusione di "alternative consigliate" nei sommari

FAQ Schema - preparazione per le query conversazionali

Strutturare le domande più comuni.

I LLM spesso generano raccomandazioni basate su intenzione espressa in linguaggio naturale. Aggiungere lo schema FAQPage per le domande chiave:

"@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "La bottiglia è lavabile in lavastoviglie?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Sì, la bottiglia EcoSmart è completamente sicura per il lavaggio in lavastoviglie sul ripiano superiore. Consigliamo di rimuovere la guarnizione prima del lavaggio per una migliore igiene."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Per quanto tempo mantiene la temperatura?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Il doppio isolamento sottovuoto mantiene le bevande fredde per 24 ore o calde per 12 ore, confermato da test a temperatura ambiente di 21°C."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Qual è la garanzia?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Il prodotto è coperto da garanzia a vita del produttore contro difetti di materiale e di fabbricazione. La normale usura e i danni meccanici non sono coperti dalla garanzia."
      }
    }
  ]

Domande da includere:

• Ha certificazioni, è biologico, ecc
• Da quanto tempo è in funzione?
• Quali sono le condizioni di garanzia?
• A chi è rivolto?

Queste risposte rendono il contenuto pronto per riassunti da LLMmigliorando la visibilità nella ricerca conversazionale e vocale.

Dati transazionali e logistici

Tempi di consegna e condizioni di restituzione.

Le richieste di AI spesso includono contesto di acquisto: "spedizione veloce", "resi gratuiti", "disponibile a magazzino".

"offers": {
    "@type": "Offer",
    "shippingDetails": {
      "@type": "OfferShippingDetails",
      "shippingRate": {
        "@type": "MonetaryAmount",
        "value": "0",
        "currency": "EUR"
      },
      "deliveryTime": {
        "@type": "ShippingDeliveryTime",
        "handlingTime": {
          "@type": "QuantitativeValue",
          "minValue": 1,
          "maxValue": 2,
          "unitCode": "DAY"
        },
        "transitTime": {
          "@type": "QuantitativeValue",
          "minValue": 2,
          "maxValue": 3,
          "unitCode": "DAY"
        }
      },
      "shippingDestination": {
        "@type": "DefinedRegion",
        "addressCountry": "IT"
      }
    },
    "hasMerchantReturnPolicy": {
      "@type": "MerchantReturnPolicy",
      "applicableCountry": "IT",
      "returnPolicyCategory": "https://schema.org/MerchantReturnFiniteReturnWindow",
      "merchantReturnDays": 30

Campi chiave:

• disponibilità - disponibilità (InStock, OutOfStock, PreOrder);

• prezzoValidoFino a quando - validità del prezzo;

• dettagli spedizione - tempi di consegna e di realizzazione;

• hasMerchantReturnPolicy - dettagli sul ritorno;

Dati aggiornati sulle scorte e sulla disponibilità riducono la fiducia dell'IA e il potenziale delle raccomandazioni

Verifica e coerenza dei dati esterni

Coerenza delle entità: la chiave per la fiducia nell'IA.

La fiducia nell'intelligenza artificiale si basa sulla coerenza dei dati relativi a chi o cosa siete. Se l'intelligenza artificiale riconosce sempre il vostro marchio, prodotto o azienda come lo stesso, aggiungete i link "sameAs" ai profili ufficiali:

"@type": "Brand",
  "name": "EcoSmart",
  "sameAs": [
    "https://www.facebook.com/ecosmart.italia",
    "https://www.instagram.com/ecosmart_it",
    "https://it.linkedin.com/company/ecosmart",
    "https://www.wikidata.org/wiki/Q123456"
  ]

Segnali esterni di fiducia:

• Sito web del produttore.
• Profili sociali.
• Menzioni della stampa.
• Partner e contenuti video, ad esempio recensioni su Youtube.

Assicuratevi che i nomi dei marchi, i codici SKU e le descrizioni dei prodotti siano coerenti su tutte le piattaforme. Questo aiuta l'intelligenza artificiale a comprendere i vostri prodotti come entità convalidate nel più ampio ecosistema dell'e-commerce.

L'intelligenza artificiale comprende il contesto delle conversazioni online

Automazione del contesto su scala: Reddit, Quora, Facebook.

Nell'era dell'intelligenza artificiale generativa, i marchi non hanno più bisogno di personalizzare manualmente i contenuti per ogni canale o comunità. Automazione del contesto significa che l'intelligenza artificiale è in grado di riconoscere l'argomento della conversazione, il tono della discussione e le intenzioni degli utenti, per poi adattare automaticamente il messaggio del marchio in modo che si inserisca naturalmente nella conversazione.

Su piattaforme come Reddit, Quora o Facebook, dove ogni giorno circolano milioni di thread, l'intelligenza artificiale analizza il contesto in tempo reale e aiuta i marchi a comparire dove la loro presenza ha senso. In questo modo i contenuti non sono casuali, ma diventano rilevanti, coerenti e credibili.

Non si tratta solo dell'automazione delle pubblicazioni, ma anche di automazione della comprensione - una nuova fase della comunicazione online in cui l'intelligenza artificiale combina la scala con l'autenticità.

Lista di controllo pratica

Dati strutturali:

• JSON-LD Schema.org Prodotto su ogni pagina.
• Campi completati: nome, descrizione, sku, marca, immagine, offerte.
• GTIN o MPN per l'identificazione del prodotto.
• Minimo 3 varianti di immagine (diversi rapporti di aspetto).
• Schema AggregateRating e Review per le recensioni.

Descrizione del prodotto:

• Descrizione di 200-500 parole con casi d'uso specifici.
• Gruppo target definito ("per chi").
• Specifiche verificabili (dimensioni, materiali, certificati).
• Scenari di utilizzo ("quando", "dove").
• Evitare le generalità senza dati ("migliore", "migliore").

Attributi aggiuntivi:

• Tutti i campi opzionali additionalProperty sono stati compilati.
• Categorizzazione granulare (minimo 4 livelli).
• Specifiche tecniche in PropertyValue.

Relazioni e domande frequenti:

• Prodotti correlati per isRelatedTo, isAccessoryOrSparePartFor.
• Schema FAQPagina con 5-10 domande tra le più frequenti.
• Link interni a prodotti complementari.

Dati di transazione:

• Disponibilità e prezzo attuali (aggiornati almeno una volta al giorno).
• SpedizioneDettagli con i tempi di consegna e i tempi di consegna.
• MerchantReturnPolicy per la politica sui resi.

Coerenza esterna:

• Gli stessi link ai profili ufficiali del marchio.

Il futuro - AI multimodale e ricerca vocale

L'ottimizzazione dell'LLM è una preparazione per ricerca multimodale - testo, voce, immagine. Prodotti con descrizioni ricche, testi di immagini alternative e FAQ strutturate sono pronti per

• Ricerca visiva (Google Lens, Pinterest).
• Assistenti vocali (Alexa, Google Assistant).
• Acquisti all'interno di ChatGPT (cassa istantanea).
• Scoperta guidata dall'intelligenza artificiale in TikTok Shop, Instagram Shopping.

Un catalogo ottimizzato per LLM diventa un un set di dati di cui l'intelligenza artificiale possa fidarsi e consigliare in qualsiasi contesto di acquisto

Glossario

JSON-LD - un formato per la registrazione di dati strutturati nel codice di una pagina, che aiuta i motori di ricerca e i modelli di intelligenza artificiale a capire cosa rappresenta il contenuto (ad esempio, prodotto, prezzo, recensioni).

Schema.org - uno standard comune di etichettatura dei dati per i motori di ricerca (Google, Bing, Yahoo). Consente descrizioni standardizzate di prodotti, articoli, eventi, ecc.

LLM (Large Language Model) - un modello linguistico di grandi dimensioni, come ChatGPT o Gemini, che analizza e genera testo comprendendo il contesto delle richieste degli utenti.

Dati strutturali - informazioni scritte in modo comprensibile agli algoritmi, ad esempio titolo del prodotto, prezzo, recensioni, disponibilità.

IA generativa - un sistema di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti: testo, immagini, codice o raccomandazioni.

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