Utilizzo degli LLM per generare schemi e dati strutturati

Introduzione

I dati strutturati non sono più un optional per la SEO, ma sono il linguaggio macchina di Internet.

Ogni sistema di intelligenza artificiale, da Gemini di Google a ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence e persino i modelli di recupero open source, dipende dai dati strutturati per:

✔ comprendere i contenuti

✔ classificare le entità

✔ convalidare i fatti

✔ creare sintesi

✔ attivare risultati avanzati

✔ potenziare le panoramiche AI

✔ identificare le caratteristiche dei prodotti

✔ comprendere le relazioni

✔ estrarre gli attributi chiave

Eppure la maggior parte dei siti web continua a considerare lo schema come un elemento secondario.

La buona notizia? I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono ora incredibilmente efficaci nel generare dati strutturati accurati, completi e sensibili al contesto, tra cui:

✔ JSON-LD

✔ Schema FAQPage

✔ Schema del prodotto

✔ Schema Organization

✔ Schema SoftwareApplication

✔ Schema HowTo

✔ Schema articolo

✔ Schema evento

✔ Schema Recensione

✔ Schema BreadcrumbList

✔ Schema LocalBusiness

Questa guida ti mostra come generare dati strutturati utilizzando ChatGPT, Gemini, Claude o qualsiasi LLM, in modo sicuro, accurato e con i flussi di lavoro di convalida di Ranktracker.

1. Perché gli LLM sono perfetti per la generazione di schemi

Gli LLM sono estremamente efficaci in compiti che:

• ✔ Strutturato

Seguono modelli JSON-LD coerenti.

• ✔ Basato su modelli

Hanno visto milioni di esempi di schemi corretti.

• ✔ Regolato da regole

I vocabolari di Schema.org sono prevedibili.

• ✔ Gerarchico

Gli LLM eccellono nei dati gerarchici (entità → attributi → valori).

• ✔ Ripetitivo

Lo schema ha una variabilità limitata, che gli LLM gestiscono perfettamente.

Sono in grado di produrre:

✔ JSON sintatticamente valido

✔ oggetti correttamente nidificati

✔ strutture conformi a schema.org

✔ elenchi completi di attributi

✔ markup privo di errori

✔ accuratezza contestuale

Quando si forniscono loro gli input corretti.

2. La regola d'oro: gli LLM non devono mai inventare fatti

Gli LLM possono generare strutture schematiche. Ma NON devono:

✘ inventare caratteristiche dei prodotti

✘ ipotizzare prezzi

✘ inventare indirizzi

✘ inventare dettagli di contatto

✘ ipotizzare attributi aziendali

✘ inventare recensioni

✘ ipotizzare valutazioni

Fornisci sempre tu stesso i fatti.

Lascia poi che LLM li converta in dati strutturati.

3. Il flusso di lavoro dello schema LLM utilizzato dai migliori team SEO

Ecco il flusso di lavoro professionale:

Fase 1 — Raccogliere input accurati

Tu fornisci:

✔ i dettagli del prodotto

✔ la descrizione dell'azienda

✔ i prezzi

✔ le caratteristiche

✔ recensioni

✔ Domande frequenti

✔ Contenuto della pagina

✔ NAP (per locale)

Il LLM non dovrebbe mai provare a indovinarli.

Passaggio 2: comunica all'LLM il tipo di schema che desideri

Esempi:

✔ Prodotto

✔ Organizzazione

✔ Applicazione software

✔ Pagina delle domande frequenti

✔ Articolo

✔ Come fare

✔ Attività locale

✔ Persona

✔ Pagina web

✔ Evento

Gli LLM eccellono quando viene fornita loro una struttura chiara.

Passaggio 3: richiedere all'LLM solo JSON-LD valido

Utilizzo:

"Restituisci solo JSON-LD valido. 

Nessuna spiegazione. Nessun commento. Nessun codice di delimitazione."

Questo impedisce di mescolare testo e markup.

Passaggio 4 — Convalida con Ranktracker Web Audit

Ranktracker Web Audit rileva:

✔ JSON non valido

✔ Nidificazione non valida

✔ tipi di schema errati

✔ campi obbligatori mancanti

✔ NAP incoerente

✔ Classificazioni in conflitto

Ciò garantisce un'accuratezza a livello di produzione.

Passaggio 5 — Inserisci nel tuo CMS o modello

Ora hai:

✔ pulito

✔ valido

✔ accurato

✔ leggibile da LLM

✔ compatibile con Google

dati strutturati.

4. I 10 tipi di schema che gli LLM possono generare con una precisione quasi perfetta

1. Schema Organizzazione

Per l'identità del tuo marchio.

Gli LLM gestiscono:

✔ nome

✔ link sameAs

✔ logo

✔ fondatore

✔ descrizione

✔ identificatori

✔ Contatti

Perfetto per rafforzare i segnali delle entità nei modelli di linguaggio large (LLM).

2. Schema del prodotto

Per e-commerce e software.

Ottimo per:

✔ elenchi di caratteristiche

✔ offerte

✔ valutazioni

✔ specifiche tecniche

✔ categorie di prodotti

Gli LLM possono produrre facilmente questi dati quando vengono forniti i fatti.

3. Schema SoftwareApplication

Indispensabile per le aziende SaaS come Ranktracker.

Include:

✔ Sistema operativo

✔ Categoria dell'applicazione

✔ caratteristiche

✔ prezzi

✔ offerte

✔ link simili

Gli LLM possono generare versioni estremamente pulite.

4. Schema FAQPage

Fornisci all'LLM le tue FAQ → ottieni un JSON-LD perfetto.

5. Schema articolo

Ottimo per hub di contenuti con:

✔ autore

✔ editore

✔ titolo

✔ wordCount

✔ data di pubblicazione

Gli LLM sono impeccabili in questo.

6. Schema LocalBusiness

Per uffici fisici o entità con targeting geografico.

Include:

✔ indirizzo

✔ coordinate geografiche

✔ orari di apertura

Fornisci i dati → LLM scrive lo schema.

7. Schema BreadcrumbList

Automatico se si fornisce a LLM la gerarchia delle pagine.

8. Schema HowTo

Fornisci i passaggi → LLM li formatta perfettamente.

9. Schema Event

Perfetto per webinar, lanci, sessioni di formazione.

10. Schema Review

Fornisci recensioni reali. LLM le formatta, ma non le inventa mai.

5. Libreria di prompt dello schema LLM (salvateli)

Si tratta di prompt collaudati sul campo.

1. Generatore di schemi di base

"Genera JSON-LD valido per [tipo di schema] utilizzando i dettagli riportati di seguito. 

Utilizza SOLO i dati forniti. Restituisci SOLO JSON-LD, senza spiegazioni."

2. Schema dell'applicazione software

"Crea uno schema completo dell'applicazione software per il seguente prodotto SaaS. Includi: 

– nome – descrizione – sistema operativo – categoria dell'applicazione – caratteristiche – offerte – prezzi – sameAs – editore Utilizza solo le informazioni fornite."

3. Schema FAQPage

“Converti le seguenti FAQ in uno schema FAQPage JSON-LD valido. Utilizza le domande e le risposte esatte. Non riscriverle.”

4. Schema articolo

“Genera uno schema Article per l'articolo riportato di seguito. Utilizza solo i metadati forniti.”

5. Schema LocalBusiness

"Genera LocalBusiness JSON-LD utilizzando questi dati NAP e di localizzazione."

6. Pulizia dello schema

"Convalida e pulisci questo schema per assicurarti che sia: 

– JSON valido – utilizzi il vocabolario schema.org corretto – includa i campi obbligatori – non includa dati inventati."

6. In che modo gli LLM migliorano lo schema oltre le capacità umane

Gli LLM possono migliorare lo schema in modi che gli esseri umani spesso trascurano:

• ✔ Aggiungere i campi raccomandati mancanti

• ✔ Standardizza la formattazione degli attributi

• ✔ correggere il nesting

• ✔ convalidare i tipi di schema

• ✔ aggiungere ricchezza semantica

• ✔ Compilare gli attributi facoltativi ma utili

• ✔ creare relazioni canoniche

• ✔ rimuovere i campi obsoleti

Possono anche eseguire:

Consolidamento dello schema

Unire più tipi di schema in modo pulito.

Debug dello schema

Correzione di sintassi errate.

Ottimizzazione dello schema

Rendere i dati strutturati più leggibili dall'LLM.

7. Evitare i 5 errori comuni nell'uso degli LLM per gli schemi

1. Lasciare che l'LLM inventi fatti

Non permetterlo mai.

2. Fornire input incompleti all'LLM

Lo schema è accurato solo quanto i tuoi fatti.

3. Non convalidare con Ranktracker Web Audit

Lo schema si rompe facilmente: convalidalo sempre.

4. Mescolare più tipi di schema in modo improprio

Utilizza blocchi separati a meno che il nesting non sia appropriato.

5. Dimenticare che lo schema ≠ magia SEO

Lo schema aiuta l'intelligenza artificiale e i motori di ricerca, ma deve corrispondere alla realtà.

8. Come Ranktracker si integra con i flussi di lavoro dello schema LLM

Audit web

Convalida lo stato di salute dello schema ed evidenzia gli errori.

Controllo SERP

Mostra come i dati strutturati appaiono nei risultati avanzati e nelle panoramiche dell'intelligenza artificiale.

Ricerca parole chiave

Aiuta a generare FAQ e schemi basati su argomenti in linea con l'intento reale.

AI Article Writer

Produce contenuti strutturati che si abbinano perfettamente a JSON-LD.

Ranktracker gestisce la verifica e la visibilità. Gli LLM gestiscono la generazione e la formattazione.

Insieme, producono dati strutturati impeccabili.

Considerazione finale:

Gli LLM velocizzano la creazione di schemi, ma sei tu a controllarne l'accuratezza

Gli LLM hanno trasformato la generazione di schemi da un'attività tecnica a un flusso di lavoro strutturato e scalabile:

✔ niente più JSON scritto a mano

✔ niente più errori di sintassi

✔ niente più campi obbligatori mancanti

✔ niente più tipi di schemi obsoleti

✔ niente più formattazioni incoerenti

Ma ricorda:

Gli LLM generano la struttura. Tu fornisci i dati. Ranktracker convalida il risultato.

Questo è il nuovo flusso di lavoro dello schema per l'era dell'IA e offre ai marketer e ai SEO un controllo senza precedenti su come gli LLM, i motori di ricerca e i sistemi generativi interpretano i loro contenuti.