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Dati strutturati: cosa sono e perché usarli per la SEO

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Pubblicato da Incomedia in Guide e consigli · 19 Giugno 2020
Lo facciamo tutti i giorni, anche più volte al giorno: apriamo una scheda del browser e chiediamo a Google di risolvere un dubbio, trovare un’informazione o semplicemente soddisfare una nostra curiosità.

Può trattarsi di lavoro o di vita privata ma in tutti i casi ci aspettiamo una risposta precisa e puntuale e - bisogna riconoscerlo - Google fa di tutto per accontentarci.

Ma come fa a farlo? Come fa a capire quello che realmente stiamo cercando?

Non è una domanda banale: comprendere come funziona il motore di ricerca più utilizzato al mondo significa, infatti, scoprire come creare le nostre pagine web in modo che possano essere indicizzate meglio e, di conseguenza, poter puntare ad un posizionamento più alto, magari anche alla prima pagina dei risultati di ricerca!

In questa guida vedremo come Google cerchi di comprendere il linguaggio naturale e come noi possiamo aiutare a farlo attraverso l’impiego dei dati strutturati. Capiremo meglio cosa sono, come possiamo usarli e, soprattutto, quali vantaggi possono assicurarci.

Dalle parole chiave all’intento di ricerca

Partiamo con un esempio: ipotizziamo di voler fare una ricerca e scriviamo “calcio”.

Se pensi che il motore basi la ricerca sulla semplice corrispondenza tra parole chiave, mi spiace contraddirti ma non è più così. Google cerca di “comprendere” ciò che scriviamo da quando, con gli aggiornamenti dei suoi algoritmi del 2013 e del 2015, ha introdotto l’analisi del linguaggio naturale e l’intelligenza artificiale: da allora la semantica è diventata un fattore chiave per la ricerca.

Quindi, per tornare al nostro esempio, Google non cerca semplicemente documenti che contengono la parola “calcio” ma cerca di comprendere il nostro intento di ricerca: siamo interessati al calcio come sport o vogliamo avere informazioni sull’importanza del calcio nelle nostre ossa?

Risolvere questo genere di ambiguità per noi esseri umani è un meccanismo piuttosto automatico: per un motore di ricerca, invece, è molto meno scontato. Google tenta di superare le ambiguità del linguaggio e comprendere le nostre richieste, così come i contenuti proposti dalle pagine web, attraverso i concetti che ricava dal contesto.

Ma come fa il motore di ricerca a sapere qual è il contesto? Leggendo dei metadati.

Metadati: dati che descrivono dati

Nella sua accezione più semplice, un metadato è un dato che descrive un altro dato.

Il concetto non è nuovo: per esempio, i bibliotecari utilizzano i metadati per classificare i libri in modo da poterli ritrovare più velocemente. Per capirci:



“Titolo”, “Autore”, “Anno” e “Casa editrice” sono i metadati che servono per descrivere e categorizzare i dati.

Per funzionare è necessario che i metadati seguano una logica di classificazione che tutti comprendono. In altre parole, ci deve essere un insieme di regole, uno standard che tutti devono seguire per far funzionare il sistema.

Nel caso del nostro motore di ricerca i metadati prendono il nome di dati strutturati e l’insieme di regole che sta alla base del loro utilizzo è un vocabolario chiamato Schema.org

Cosa sono i dati strutturati

I dati strutturati, dunque, sono delle meta-informazioni che devono essere inserite nel codice HTML delle pagine in modo da fornire dei dati aggiuntivi che vengono utilizzati dal motore di ricerca per classificare e comprendere meglio il loro contenuto.

Questi dati sono detti “strutturati” perché, come anticipato, sono organizzati secondo uno schema, ovvero secondo il vocabolario Schema.org, che consente di definire entità e relazioni trasformando i contenuti in dati.

In pratica, inserendo correttamente questi metadati e rispettando le regole sintattiche di Schema.org, Google può capire il significato delle informazioni e restituire risultati più pertinenti per le ricerche effettuate dagli utenti.

Come dice Google stesso nella sua Guida per sviluppatori: “Puoi aiutarci fornendo indizi espliciti sul significato di una pagina includendo dati strutturati nella pagina. [...] Google utilizza i dati strutturati che trova sul Web per comprendere i contenuti della pagina [...]”.

Che cos'è Schema.org

Soffermiamoci ancora un attimo su Schema.org. Come abbiamo già detto è un vocabolario di dati strutturati (markups) che definisce entità, azioni e relazioni su Internet.

In pratica, il vocabolario di Schema.org include i formati per strutturare i dati relativi a tutti i tipi di persone, luoghi e cose presenti sul web: l'elenco completo degli elementi che i markup di Schema possono definire sono disponibili sul sito di Schema.org.

Così, per esempio, per un viaggio Schema.org ha un lessico per annotare la data di partenza, la data di arrivo e anche una descrizione delle offerte.  



Schema.org è nato nel 2011 dalla collaborazione tra Google, Microsoft, Yahoo e Yandex. È un progetto open source che evolve nel tempo grazie al lavoro collaborativo della community che lo segue.

Come si inseriscono i dati strutturati

I markup definiti da Schema.org possono essere implementati nel codice HTML delle pagine usando 3 linguaggi diversi:
  • RDFa
  • Microdati
  • JSON-LD

Il formato raccomandato da Google, ed anche quello più utilizzato, è JSON-LD in cui la strutturazione viene fatta, tramite notazione JavaScript, a inizio pagina, in modo del tutto indipendente dal contenuto presente.

Ecco la descrizione data da Google dei tre formati:



Google mette anche a disposizione uno strumento che consente di generare e implementare Schema sulle tue pagine: si tratta di Google Structured Data Markup Helper.
 
In più, propone il Structured Data Testing Tool di Google che serve a testare la correttezza del markup inserito.

Con WebSite X5 non hai bisogno di ricorrere a programmi o estensioni esterne: il software ti permette di gestire semplicemente l’inserimento dei dati strutturati più utilizzati, inserendo automaticamente il codice in JSON-LD necessario.

Come Google usa i dati strutturati

Come detto, Google è piuttosto bravo a fare il suo lavoro e in genere il Googlebot (lo spider che esegue la scansione del web) riesce comunque a riconoscere le entità presenti in una pagina.

Allora, perché usare i dati strutturati?

  • Perché usando un vocabolario condiviso, parliamo la stessa lingua: il motore non dovrà “cercare di interpretare” con il rischio di commettere degli errori e noi possiamo essere sicuri che le informazioni presenti nelle nostre pagine siano recepite nel modo più corretto.

  • Perché Google utilizza i dati strutturati non solo per comprendere meglio i contenuti delle pagine ma anche per creare elementi come rich snippet, rich card e knowledge graph che propone nelle SERP.

Snippet e Rich Snippet

Quando facciamo una ricerca, Google ci restituisce una pagina con l’elenco dei risultati: questa pagina, come forse già saprai, prende il nome di SERP (Search Engine Results Page).

Ogni risultato all’interno della SERP è composto da un titolo e da una descrizione: questa descrizione viene chiamata snippet.


Lo snippet è molto importante:
  • in genere contiene delle parole chiave che aiutano a determinare la rilevanza del sito sul motore di ricerca;
  • se ben scritto, può convincere il lettore a cliccare sul link preferendo una pagina a discapito delle altre presenti nella SERP.

In genere, Goggle ricava lo snippet dal meta tag Description inserito all’interno dell’HEAD di una pagina. Abbiamo approfondito l’argomento nel post: Meta Description che cos'è e utilizzarla per la SEO.

Con Rich Snippet, invece, si fa riferimento a uno snippet arricchito da elementi grafici che favoriscono la visibilità e l’interazione degli utenti. Queste informazioni supplementari sono, per l’appunto, quelle ricavate dal motore di ricerca attraverso i dati strutturati.

Vediamo alcuni esempi.   

Utilizzando i dati strutturati per le Ricette, lo snippet si può arricchire di foto e stelline, ma anche di informazioni relative al tempo necessario per preparare il piatto e all’apporto calorico.

Con i dati strutturati per i Prodotti, invece, lo snippet può essere arricchito da prezzo, disponibilità a magazzino, caratteristiche tecniche e stelline di valutazione.


Implementando i dati strutturati previsti da Schema.org per gli Eventi, infine, è possibile avere nello snippet le date e le location dei diversi eventi.

In linea generale, dunque, i rich snippet sono graficamente più completi ed attraenti rispetto a quelli tradizionali e questo fa in modo che, anche statisticamente, portino gli utenti a cliccare di più sui link che propongono. Questo si traduce in un miglioramento complessivo del CTR (Click Through Rate), ovvero della quantità di click per il numero di volte che lo snippet viene proposto da Google. Se su 100 visualizzazioni cliccano in 50 piuttosto che in 10 è un bel miglioramento, non credi?

Benefici dei dati strutturati

Nella SERP, in realtà, i risultati non vengono visualizzati solo sotto forma di Link blu normale:

Google, come abbiamo detto, usa i dati strutturati per arricchire i risultati con informazioni ed elementi multimediali aggiuntivi e può visualizzarli in modo diverso. In linea generale l’aspetto di un risultato di ricerca può cambiare con il tempo, in base al dispositivo (computer desktop o telefono), del paese e di molti altri fattori: Google tenta di mostrare il risultato nel modo che ritiene essere più utile per l’utente.
 
Così Google può proporre dei caroselli:

Può decidere di mostrare le canzoni di un artista come una serie di rich card:


Oppure, ancora, può decidere di raccogliere dati strutturati da pagine diverse per creare una scheda informativa:



Il punto è che alla base di tutte queste soluzioni che hanno l’indubbio vantaggio di attirare l’attenzione e il click degli utenti c’è sempre l’utilizzo dei dati strutturati secondo quanto previsto da Schema.org.

Come abbiamo visto, maggiore visibilità vuol dire più click che, alla fine, si traduce in maggior traffico: proprio l’obiettivo desiderato da chiunque abbia un sito web.

Dati strutturati e ricerca vocale

Aggiungere i dati strutturati è utile anche pensando a un futuro ormai prossimo, quello in cui la ricerca vocale avrà un impatto sempre maggiore.

Secondo le previsioni della Juniper Research, l’uso degli assistenti vocali è destinato a triplicare passando dai 2.5 miliardi di assistenti vocali digitali in uso nel 2018 agli oltre 8 miliardi entro il 2023.  

Gli assistenti vocali come Google Home e Alexa possono compiere azioni di diverso tipo come, per esempio, accendere le luci di casa o avviare la riproduzione di un brano musicale mentre siamo in auto: in questo caso si parla di comandi vocali.

In più, gli assistenti vocali possono rispondere alle nostre domande quando vogliamo sapere qualcosa da Internet: parliamo, allora, di ricerca vocale.

Secondo Google ben il 27% della popolazione globale utilizza la ricerca vocale su smartphone.

Ovviamente tutto questo ha e avrà una ricaduta sempre più importante sulla SEO.

Se chiediamo al nostro assistente vocale: “Ehi Google/Alexa, trova il miglior ristorante di Torino”, lo speaker ci risponderà con un unico suggerimento. Molti lavori sulla ricerca vocale, tra cui uno studio condotto nel 2019 da SEMrushs, dimostrano che gli assistenti vocali si basano molto sui dati strutturati per identificare il suggerimento da proporre e che la maggior parte delle risposte che forniscono tramite la ricerca vocale sono state marcate con una qualche forma di Schema.

Questo significa che quanto più si utilizzano i dati strutturati, tanto più le pagine saranno pronte per questa nuova frontiera della ricerca e le informazioni in esse contenute potranno essere gestite e proposte dagli assistenti vocali.

Conclusioni

Ricapitolando, abbiamo visto come Google cerchi sempre più di “comprendere” il linguaggio naturale per scoprire qual è l’intento di ricerca che guida le nostre azioni sul motore.

Perché riesca in questo compito, possiamo cercare di “parlare” una lingua che utilizza un vocabolario condiviso: questa lingua prevede l’utilizzo di dati strutturati secondo il vocabolario di Schema.org.

Grazie ai dati strutturati Google, non solo riesce a gestire meglio le informazioni e a restituire risposte più pertinenti alle query di ricerca: utilizza questi dati anche per arricchire le snippet delle SERP con elementi come stelline, immagini, prezzi, ecc.

I rich snippet risultano capaci di attirare l’attenzione degli utenti ed è statisticamente provato che portano a un aumento del CTR: questo aumento del click si traduce, in ultima analisi, in un aumento di traffico sul sito.

Infine, i dati strutturati sono anche alla base delle ricerche vocali: gli assistenti vocali tendono ad utilizzarli per formulare le risposte che forniscono alle nostre domande.

C’è ancora un elemento da considerare. Sono ancora molti i siti che non usano questi strumenti obbligando il crowler del motore di ricerca a un lavoro di interpretazione che può essere difficile e portare ad errori. Fornire i dati strutturati significa, dunque, semplificare la vita al crowler, permettergli di fare il suo lavoro nel migliore dei modi e, magari, muovendosi in anticipo rispetto alla concorrenza, ottenere un vantaggio competitivo.


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