Perché JSON-LD (Schema.org) è migliore dei microdati (itemprop) da una prospettiva GEO/AI?
- Consumo migliorato da parte di modelli e crawler - JSON è il formato nativo per i parser/LLM; riduce al minimo il "rumore" del DOM e gli errori di annidamento dei microdati
- Grafo della conoscenza invece di albero DOM - in JSON-LD ci sono @id, relazioni tra entità, de-duplicazione e collegamenti (sameAs, @graph). I microdati non offrono esplicitamente tutto questo
- Manutenzione più semplice - si può modificare il contenuto della pagina senza rischiare di "spargere" gli attributi itemprop; si possono generare dati dal feed (PIM/ERP) e iniettarli nel file
<head> - Distinzione più ricca delle entità - tipi, identificatori (GTIN, MPN), varianti, politiche, coperture, lingue; questo è fondamentale per una corretta risposta LLM (riduzione delle allucinazioni)
- Multilinguismo e contesto - è più facile indicare inLingua, nomi alternativi, regioni (areaServita) e mapparli sui mercati transfrontalieri
- Standardizzazione e conformità - i motori di ricerca preferiscono JSON-LD da anni; molti strumenti (validatori, pipeline) utilizzano questo formato
- Modularità sotto GEO - si possono pubblicare entità aggiuntive (FAQ, HowTo, Review, Organization, Offer, MerchantReturnPolicy) senza modificare l'HTML
Cosa significa in pratica?
Utilizzare Schema.org come dizionario e JSON-LD come vettore. I microdati con itemprop hanno senso solo se non si ha accesso al file <head> e si deve "impersonare" l'HTML esistente - ma sotto GEO questa è una soluzione inferiore (fragile e semanticamente più povera).
Confronto
Microdati (abbreviato):
<img itemprop="image" src="/img/isotonic.jpg" />
<span itemprop="gtin13">5901234567890</span>
<div itemprop="offers" itemscope itemtype="https://schema.org/Offer">
<meta itemprop="priceCurrency" content="EUR" />
<span itemprop="price">6.50</span>
<link itemprop="availability" href="https://schema.org/InStock" />JSON-LD (raccomandato sotto GEO/AI):
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"@id": "https://example.com/p/sportfuel-isotonic#product",
"name": "SportFuel Isotonic",
"image": ["https://example.com/img/isotonic.jpg"],
"gtin13": "5901234567890",
"mpn": "SF-ISO-7",
"brand": { "@type": "Brand", "name": "SportFuel" },
"inLanguage": "it",
"description": "Bevanda isotonica in bustine per corridori e atleti HYROX.",
"category": "Sports Nutrition",
"audience": { "@type": "PeopleAudience", "audienceType": "Atleti di resistenza" },
"offers": {
"@type": "Offer",
"url": "https://example.com/p/sportfuel-isotonic",
"priceCurrency": "EUR",
"price": "6.50",
"availability": "https://schema.org/InStock",
"hasMerchantReturnPolicy": {
"@type": "MerchantReturnPolicy",
"applicableCountry": "IT",
"returnPolicyCategory": "https://schema.org/MerchantReturnFiniteReturnWindow",
"merchantReturnDays": 14
},
"shippingDetails": {
"@type": "OfferShippingDetails",
"shippingDestination": { "@type": "DefinedRegion", "addressCountry": ["IT","DE","FR"] },
"deliveryTime": { "@type": "ShippingDeliveryTime", "handlingTime": {"@type":"QuantitativeValue","minValue":0,"maxValue":1,"unitCode":"d"} }
}
},
"sameAs": [
"https://www.instagram.com/sportfuel",
"https://www.wikidata.org/entity/QXXXX"
]
}Cosa cercare "sotto GEO for AI"?
- Non ambiguità:
@id,gtin*,mpn,marchio,sku - Comunicazione e linguaggio:
inLingua,areaServita,lingua disponibile - Offerta e logistica:
Offerta,OffertaDettagli sulla spedizione,Politica di restituzione del commerciante,prezzoValidoFino a quando,disponibilità - Relazioni: entità di collegamento (
Organizzazioneproprietario,Sito web,Elenco delle briciole di pane) - Contenuto a supporto delle risposte LLM:
Pagina delle FAQ,Come fare,Recensione,Valutazione aggregata- aiutare i modelli a produrre risposte complete e affidabili
Sintesi
In sintesi, il formato JSON-LD di Schema.org è oggi la scelta migliore per la visibilità nelle strategie AI e GEO. Consente strutture di dati pulite e non ambigue che i modelli linguistici possono facilmente interpretare e combinare con altre fonti. I microdati con itemprop funzionano bene solo per casi semplici, ma non offrono la flessibilità, la scalabilità e la profondità contestuale necessarie in un moderno ecosistema di IA.
FAQ
Schema.org e itemprop sono la stessa cosa?
No. Schema.org è un dizionario di concetti (tipi di dati) e itemprop è un attributo usato nei microdati per incorporarli nell'HTML.
Perché JSON-LD è meglio dei microdati?
Perché separa i dati dai contenuti, è più facile da mantenere e viene compreso meglio dall'intelligenza artificiale e dai motori di ricerca.
L'AI utilizza effettivamente i dati di Schema.org?
Sì. I modelli linguistici (ad esempio ChatGPT, Gemini, Perplexity) analizzano le strutture JSON-LD per produrre risposte più precise.
Vale la pena usare i microdati con itemprop?
Solo se non si ha accesso alla sezione <head> pagine. In ogni altro caso, è meglio utilizzare Schema.org in JSON-LD.
In che modo Schema.org influisce sul GEO (Generative Engine Optimisation)?
Descrivendo chiaramente prodotti, servizi e contenuti, si aiuta l'IA a interpretare correttamente i dati e si aumenta la visibilità del marchio nelle risposte generative.
Glossario
Schema.org - un dizionario aperto di termini utilizzati per descrivere i dati presenti nelle pagine web in modo comprensibile ai motori di ricerca e all'intelligenza artificiale
JSON-LD - formato di archiviazione dei dati strutturati basato su JSON, raccomandato da Google e meglio elaborato dai modelli di intelligenza artificiale
Microdati - vecchio modo di incorporare i dati nell'HTML utilizzando attributi come ambito dell'articolo, tipo di articolo, itemprop
itemprop - attributo di microdati che specifica una proprietà (ad es. nome, prezzo, immagine) di un'entità
GEO (ottimizzazione generativa dei motori) - ottimizzare i contenuti e i dati in modo che siano meglio compresi e presentati nei risultati generati dai modelli di intelligenza artificiale, come ChatGPT o Gemini
Entità - un'unità di conoscenza (ad es. prodotto, azienda, persona) che può essere descritta in modo non ambiguo in una struttura Schema.org
Grafico della conoscenza - una rete di entità interconnesse e delle loro relazioni, utilizzata dall'IA per comprendere meglio il contesto dei dati
IA strisciante - il processo attraverso il quale i modelli o i motori di ricerca elaborano i dati strutturati per costruire le proprie basi di conoscenza interne
LLM (Large Language Model) - un modello linguistico di grandi dimensioni, come ChatGPT o Gemini, che genera risposte basate sul contesto e sui dati provenienti da diverse fonti
Offerta / Prodotto markup - struttura dati Schema.org per descrivere i prodotti, i loro prezzi, la disponibilità e le varianti nel commercio elettronico
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