I dati strutturati rappresentano uno degli strumenti più potenti a disposizione degli sviluppatori web per comunicare con i motori di ricerca in modo preciso e inequivocabile. Attraverso un vocabolario standardizzato, è possibile descrivere il contenuto di una pagina web in un formato che i crawler possono comprendere automaticamente, migliorando significativamente la visibilità nei risultati di ricerca. In questa guida esploreremo come implementare i dati strutturati utilizzando Microdata e Schema.org.
Cosa Sono i Dati Strutturati
I dati strutturati sono informazioni organizzate secondo un formato predefinito che consente ai motori di ricerca di comprendere non solo il contenuto testuale di una pagina, ma anche il suo significato semantico. Mentre un essere umano può leggere una pagina e capire che contiene una ricetta con ingredienti, tempi di cottura e valutazioni, un motore di ricerca ha bisogno di indicazioni esplicite per estrarre queste informazioni.
L’implementazione di dati strutturati permette ai motori di ricerca di generare i cosiddetti rich snippet (risultati arricchiti) nelle SERP. Questi risultati includono informazioni aggiuntive come stelle di valutazione, prezzi, disponibilità, FAQ, breadcrumb e molto altro, rendendo il risultato più visibile e attraente per gli utenti e aumentando significativamente il click-through rate (CTR).
Google, Bing, Yahoo e Yandex hanno collaborato alla creazione di Schema.org, un vocabolario condiviso che definisce centinaia di tipi di entità e le loro proprietà. Schema.org è diventato lo standard de facto per i dati strutturati sul web, supportato da tutti i principali motori di ricerca.
Microdata: Sintassi e Implementazione
I Microdata sono un’estensione di HTML5 che permette di annotare il contenuto direttamente nel markup utilizzando attributi specifici. Questa integrazione diretta nel codice HTML ha il vantaggio di mantenere i dati strutturati strettamente collegati al contenuto visibile nella pagina.
I tre attributi fondamentali dei Microdata sono:
- itemscope: un attributo booleano che indica che l’elemento HTML contiene informazioni su un’entità specifica. Crea un “ambito” all’interno del quale le proprietà vengono definite
- itemtype: specifica il tipo di entità utilizzando un URL di Schema.org (ad esempio “https://schema.org/Article” per un articolo o “https://schema.org/Product” per un prodotto)
- itemprop: assegna una proprietà specifica a un elemento all’interno dell’ambito. Il nome della proprietà deve corrispondere a una proprietà definita nello schema corrispondente
Nella pratica, si aggiunge itemscope e itemtype a un elemento contenitore, poi si utilizzano itemprop sugli elementi figli per marcarne le proprietà. Ad esempio, un div con itemscope e itemtype=”https://schema.org/Person” può contenere un elemento con itemprop=”name” per il nome e itemprop=”email” per l’email. I Microdata possono essere annidati: un’entità può contenere altre entità come proprietà.
JSON-LD: L’Alternativa Raccomandata da Google
Sebbene i Microdata siano un metodo valido, Google raccomanda l’uso di JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) come formato preferito per i dati strutturati. JSON-LD inserisce i dati strutturati in un blocco <script> con type=”application/ld+json” nella sezione <head> del documento, separandoli completamente dal markup HTML.
I vantaggi di JSON-LD rispetto ai Microdata sono significativi: non richiede modifiche al markup HTML esistente, è più facile da generare dinamicamente tramite CMS e template, è più leggibile per gli sviluppatori, e permette di descrivere entità che non hanno una corrispondenza diretta nel contenuto visibile della pagina.
La struttura di un blocco JSON-LD inizia sempre con la proprietà “@context” impostata su “https://schema.org” e la proprietà “@type” che specifica il tipo di entità. Le proprietà successive descrivono l’entità seguendo il vocabolario Schema.org. Per i valori che sono a loro volta entità, si annidano oggetti JSON con il proprio “@type”.
Schemi Comuni per il Web
Tra le centinaia di schemi disponibili su Schema.org, alcuni sono particolarmente rilevanti per i siti web e generano rich snippet visibili nei risultati di ricerca:
Article/BlogPosting: per gli articoli di blog, con proprietà come headline, author, datePublished, image e publisher. Questo schema è fondamentale per i siti editoriali e i blog aziendali come il nostro. Include informazioni che Google può utilizzare per mostrare il contenuto in Google News e Discover.
Organization: descrive un’organizzazione con nome, logo, contatti e profili social. Aiuta Google a costruire il Knowledge Panel dell’azienda nei risultati di ricerca.
Product: essenziale per gli e-commerce, include nome, prezzo, disponibilità, recensioni e immagini. Genera rich snippet con prezzo e valutazione direttamente nei risultati di ricerca, un vantaggio competitivo significativo.
FAQ (FAQPage): contiene coppie domanda-risposta che possono essere visualizzate direttamente nella SERP come un accordion espandibile, occupando più spazio nei risultati e aumentando la visibilità.
BreadcrumbList: descrive la struttura di navigazione breadcrumb del sito, che Google visualizza nell’URL del risultato di ricerca al posto dell’URL grezzo, migliorando la comprensione della struttura del sito.
Test e Validazione dei Dati Strutturati
Implementare dati strutturati senza verificarli è rischioso: errori di sintassi, proprietà mancanti o tipi errati possono rendere i dati inutilizzabili dai motori di ricerca o, peggio, generare avvisi in Google Search Console.
Google mette a disposizione due strumenti fondamentali: il Rich Results Test verifica se la pagina è idonea a generare rich snippet e mostra un’anteprima del risultato arricchito; lo Schema Markup Validator (precedentemente Google Structured Data Testing Tool) controlla la validità tecnica del markup rispetto allo schema dichiarato.
Le best practice per i dati strutturati includono: descrivere sempre il contenuto effettivamente visibile nella pagina (non aggiungere informazioni fuorvianti), mantenere aggiornati i dati quando il contenuto cambia, utilizzare le proprietà raccomandate da Google per ogni tipo di schema, e monitorare regolarmente il report “Dati strutturati” in Google Search Console per identificare e correggere eventuali errori.
Per approfondire altri aspetti dell’ottimizzazione per i motori di ricerca tramite HTML, consulta il nostro articolo sui meta tag HTML per la SEO.
I dati strutturati sono un investimento con un ritorno misurabile in termini di visibilità e CTR nei risultati di ricerca. Implementarli correttamente è una delle attività SEO tecniche con il miglior rapporto costo-beneficio.
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