Dati strutturati: cosa sono e perché usarli per la SEO

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.

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.

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.

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 [...]”.

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.  

I markup definiti da Schema.org possono essere implementati nel codice HTML delle pagine usando 3 linguaggi diversi:

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.

In più, propone il Structured Data Testing Tool di Google che serve a testare la correttezza del markup inserito.

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?

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.

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.

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

Così Google può proporre dei caroselli:

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.

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.

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.