JSON-LD
JSON-LD è un formato di dati strutturati standardizzato dal W3C che utilizza la sintassi JSON per il markup schema.org. Scopri come JSON-LD migliora la SEO, abi...
13 min di lettura
Cos'è JSON-LD e come si usa?
JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) è un formato di dati leggero, leggibile dalle macchine, che aiuta i motori di ricerca a comprendere i contenuti web attraverso markup strutturato. Implementato tramite tag <script> in HTML, JSON-LD consente risultati di ricerca arricchiti, migliora la visibilità su AI ed è il formato consigliato da Google per l'implementazione dei dati strutturati schema.org.
Comprendere JSON-LD e i Dati Strutturati
JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) è un formato di dati leggero e leggibile dalle macchine che consente ai motori di ricerca e ai sistemi di intelligenza artificiale di comprendere il significato e il contesto dei tuoi contenuti web. Diversamente dall’HTML tradizionale, pensato per i lettori umani, JSON-LD fornisce informazioni semantiche esplicite che aiutano le macchine a interpretare cosa rappresentano i tuoi contenuti. I dati strutturati tramite JSON-LD sono diventati essenziali nel panorama attuale della ricerca, dove sia i motori di ricerca tradizionali sia i sistemi AI come Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity e Claude si basano su segnali chiari e leggibili dalle macchine per comprendere e mostrare i tuoi contenuti. Google raccomanda ufficialmente JSON-LD come formato preferito per implementare i dati strutturati schema.org, rendendolo lo standard di settore per SEO e sviluppatori web. Implementando correttamente JSON-LD, segnali ai motori di ricerca esattamente cosa significa ogni elemento della tua pagina—sia che si tratti di un prezzo prodotto, degli ingredienti di una ricetta, delle date di un evento o dell’autore di un articolo—il che influisce direttamente sulla tua visibilità sia nei risultati di ricerca tradizionali sia nelle nuove esperienze di ricerca AI.
L’evoluzione e l’importanza dei Dati Strutturati
I dati strutturati sono passati da semplice tattica SEO a componente fondamentale della visibilità online moderna. Il W3C (World Wide Web Consortium) ha standardizzato JSON-LD nel 2014 come Raccomandazione W3C, stabilendolo come il formato ufficiale per i dati collegati sul web. Da allora, l’adozione è cresciuta rapidamente, con i principali motori di ricerca tra cui Google, Bing, Yahoo e Yandex che supportano il markup JSON-LD. Le ricerche dimostrano l’impatto tangibile dell’implementazione dei dati strutturati: Rotten Tomatoes ha ottenuto un tasso di click-through superiore del 25% sulle pagine arricchite rispetto a quelle non segnate, mentre The Food Network ha convertito l'80% delle pagine per abilitare funzioni di ricerca e ha visto un aumento delle visite del 35%. Nestlé ha misurato che le pagine visualizzate come rich result avevano un tasso di click-through superiore dell'82% rispetto a quelle standard. Queste statistiche sottolineano perché l’implementazione di JSON-LD è diventata indispensabile per siti competitivi. L’importanza del formato è aumentata con l’ascesa dei motori di ricerca AI, che si affidano fortemente ai dati strutturati per comprendere il contesto e decidere se citare le tue pagine nelle loro risposte.
JSON-LD vs. altri Formati di Dati Strutturati
| Aspetto | JSON-LD | Microdata | RDFa |
|---|---|---|---|
| Metodo di implementazione | Incorporato nei tag <script> | Attributi e tag HTML | Attributi di estensione HTML5 |
| Posizionamento | Head o body (flessibile) | Tipicamente nel body | Head e body |
| Separazione dei dati | Separati dai contenuti visibili | Intervallati all’HTML | Intervallati all’HTML |
| Complessità del nesting | Ottimo per dati annidati | Moderato | Moderato |
| Raccomandazione Google | Raccomandato (primario) | Supportato ugualmente | Supportato ugualmente |
| Facilità di implementazione | Più facile per gli sviluppatori | Richiede modifica HTML | Richiede modifica HTML |
| Iniezione dinamica | Supporta iniezione JavaScript | Supporto limitato | Supporto limitato |
| Curva di apprendimento | Moderata (utile conoscere JSON) | Più ripida (attributi HTML) | Più ripida (concetti RDF) |
| Gestione su larga scala | Più facile da gestire | Più soggetto a errori | Più soggetto a errori |
| Compatibilità con ricerca AI | Ottimale per LLM | Buona | Buona |
Google afferma esplicitamente che JSON-LD è la soluzione più semplice per i proprietari di siti da implementare e gestire su larga scala, rendendolo meno soggetto a errori rispetto alle alternative. Sebbene tutti e tre i formati siano validi per Google Search, la separazione dei dati strutturati dal contenuto HTML visibile rende JSON-LD superiore per strutture dati complesse e annidate—come la descrizione di una sede evento all’interno di un evento, o i dettagli di spedizione di un prodotto all’interno di un’offerta.
Come Funziona JSON-LD: Implementazione Tecnica
JSON-LD funziona incorporando uno script in formato JavaScript object notation direttamente nell’HTML del tuo documento, tipicamente nella sezione <head> o ovunque nel <body>. Il formato utilizza un vocabolario standardizzato di schema.org, che fornisce definizioni per centinaia di tipi di entità e proprietà. Quando i crawler di Google incontrano il markup JSON-LD, analizzano i dati strutturati e li utilizzano per comprendere meglio i contenuti della pagina, consentendo la visualizzazione di rich result con elementi visivi avanzati come valutazioni a stelle, prezzi, immagini e funzionalità interattive. Il processo di implementazione inizia identificando il tipo di contenuto da marcare—articolo, prodotto, ricetta, evento, FAQ o azienda locale—e selezionando il tipo schema.org appropriato. Ogni tipo schema presenta proprietà richieste (obbligatorie per l’idoneità ai rich result) e raccomandate (che migliorano visibilità e contesto). La proprietà @context, impostata su “https://schema.org/"
, indica al browser che si sta utilizzando il vocabolario schema.org, mentre la proprietà @type specifica esattamente il tipo di entità descritta.
Ecco un esempio base di JSON-LD per un articolo:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Article",
"headline": "Comprendere JSON-LD per la SEO moderna",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Sarah Johnson"
},
"datePublished": "2024-01-15",
"image": "https://example.com/article-image.jpg",
"description": "Guida completa all'implementazione di JSON-LD"
}
</script>
Per strutture più complesse, JSON-LD supporta l’annidamento, consentendo di incorporare oggetti correlati all’interno di oggetti principali. Ad esempio, uno schema Event può contenere oggetti Person annidati per i performer e un oggetto Place per la sede, tutto in un’unica struttura dati coerente.
Differenze Chiave tra JSON-LD e JSON
Sebbene i nomi siano simili, JSON e JSON-LD hanno scopi diversi e non vanno confusi. JSON (JavaScript Object Notation) è un formato di interscambio dati generico e leggero, usato per inviare e ricevere dati strutturati tra sistemi e API. È uno standard sintattico per organizzare dati in coppie chiave-valore e array, ma non trasporta significato semantico—i dati possono rappresentare qualsiasi cosa a seconda del contesto. JSON-LD, invece, è specificamente progettato per i dati collegati sul web e utilizza la sintassi JSON combinata con il contesto semantico dei vocabolari schema.org. JSON-LD trasforma i dati JSON grezzi in informazioni comprensibili dalle macchine aggiungendo contesto tramite la proprietà @context, che indica alle macchine cosa significa ogni campo. Questo livello semantico è fondamentale per i motori di ricerca e i sistemi AI: mentre JSON può semplicemente contenere {"name": "John", "birthDate": "1990-05-15"}, JSON-LD dichiara esplicitamente che si tratta di un’entità Person con proprietà specifiche, consentendo ai motori di ricerca di comprendere la relazione tra i dati e i concetti reali. Per la SEO, JSON-LD è nettamente superiore perché permette ai motori di ricerca non solo di leggere i dati, ma di comprenderne il significato e la rilevanza rispetto alle query degli utenti.
Annidamento JSON-LD e Strutture Dati Complesse
L’annidamento in JSON-LD si riferisce all’organizzazione delle informazioni in livelli gerarchici, permettendo di descrivere relazioni tra più entità all’interno di una singola struttura di markup. Questa capacità è uno dei maggiori punti di forza di JSON-LD rispetto ad altri formati di dati strutturati. Annidando oggetti, si afferma essenzialmente “questa entità fa parte di quell’entità” o “questa proprietà appartiene a quell’oggetto”. Ad esempio, in uno schema Event, si può annidare un oggetto Person (il performer) e un oggetto Place (la sede) direttamente nell’oggetto Event. Ogni oggetto annidato mantiene il proprio @type e le proprie proprietà, creando una struttura dati ricca e interconnessa che i motori di ricerca possono interpretare con precisione.
Ecco un esempio di evento musicale con performer e sede annidati:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Event",
"name": "Summer Jazz Festival",
"startDate": "2024-07-15T18:00:00",
"location": {
"@type": "Place",
"name": "Central Park Amphitheater",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "123 Park Avenue",
"addressLocality": "New York",
"addressRegion": "NY",
"postalCode": "10001"
}
},
"performer": {
"@type": "Person",
"name": "Jazz Quartet Ensemble"
}
}
</script>
L’annidamento consente ai motori di ricerca di capire che il performer è associato a questo specifico evento in questa specifica sede. Questo contesto granulare è prezioso per i sistemi AI che devono comprendere le relazioni tra entità. I tag immutabili come @context e @type non cambiano tra gli schemi, rendendoli mattoni riutilizzabili per strategie di markup complesse.
Errori Comuni nell’Implementazione di JSON-LD
Anche sviluppatori esperti possono commettere errori nell’implementazione di JSON-LD, che possono impedire ai motori di ricerca di riconoscere i dati strutturati. Comprendere gli errori più comuni aiuta a evitarli e assicura che il markup sia valido ed efficace. I problemi di sintassi sono l’errore più frequente—l’uso di virgolette ricurve invece di quelle dritte, la mancanza di virgole tra proprietà o la collocazione errata delle parentesi può causare la mancata validazione dell’intero blocco JSON-LD. Molti sviluppatori copiano codice JSON-LD da Microsoft Word o altri editor di testo avanzati, che convertono automaticamente le virgolette dritte in ricurve, rompendo la sintassi. Utilizza sempre un editor di testo semplice o un editor di codice per lavorare con JSON-LD.
L’uso di vocabolari errati o inesistenti è un altro errore critico. Schema.org ha nomi e tipi di proprietà specifici, e usare varianti o errori di ortografia farà sì che i motori di ricerca ignorino il markup. Ad esempio, usare “authorName” invece del corretto oggetto annidato “author” con proprietà “name” non verrà riconosciuto. Consulta sempre direttamente schema.org per verificare la struttura e i nomi delle proprietà del tipo di schema scelto.
Dati inaccurati o fuorvianti rappresentano un problema particolare perché violano le politiche di Google sui dati strutturati. Il markup JSON-LD deve rispecchiare accuratamente i contenuti visibili nella pagina. Se la pagina mostra un prezzo prodotto di €29,99, anche il JSON-LD deve riportare lo stesso prezzo—non uno diverso o un intervallo di prezzi. Segnalare contenuti non presenti nella pagina (come valutazioni recensioni inesistenti) è considerato ingannevole e può portare ad azioni manuali contro il sito.
Errori di formattazione si verificano spesso quando il JSON-LD viene costruito manualmente senza una corretta validazione. Parentesi mancanti, stringhe non chiuse o array mal formattati causano fallimenti di validazione. Usa sempre il Rich Results Test di Google o il Markup Validator di Schema.org per controllare l’implementazione prima della pubblicazione.
Rich Result e Benefici per l’Aspetto in Ricerca
Implementando correttamente JSON-LD, le tue pagine possono apparire come rich result su Google Search: risultati di ricerca arricchiti da elementi visivi e informazioni aggiuntive oltre al titolo, URL e meta descrizione standard. I rich result possono includere valutazioni a stelle, prezzi, immagini prodotto, dettagli evento, sezioni FAQ espandibili, breadcrumb e altro ancora. La visibilità aumentata dei rich result li rende molto più attraenti per i click: gli studi dimostrano che i rich result possono aumentare il tasso di click-through di oltre il 30% rispetto ai risultati standard.
Google supporta oltre 32 diversi tipi di rich result, ciascuno con requisiti specifici di schema. Gli snippet recensioni mostrano valutazioni a stelle e numero di recensioni, aumentando la fiducia. I rich result prodotto mostrano prezzi, disponibilità e valutazioni direttamente nei risultati, aiutando gli utenti a decidere senza visitare il sito. I rich result FAQ mostrano domande e risposte in sezioni espandibili, ideali per catturare featured snippet e opportunità “Le persone chiedono anche”. I rich result evento presentano date, sedi e informazioni sui biglietti, facilitando la scoperta e la partecipazione agli eventi. I rich result articolo mostrano informazioni su autore, data di pubblicazione e immagini in evidenza, fornendo segnali di autorevolezza e freschezza.
Per le attività locali, lo schema LocalBusiness fa apparire le informazioni aziendali nei risultati locali e su Google Maps, inclusi indirizzo, telefono, orari e recensioni clienti. Lo schema offerte di lavoro rende gli annunci idonei per la sezione dedicata alla ricerca di lavoro di Google, con posizionamento in evidenza nei risultati. Ognuno di questi rich result richiede una specifica implementazione JSON-LD, ma l’investimento ripaga in termini di visibilità e coinvolgimento utenti.
JSON-LD e Visibilità sui Motori di Ricerca AI
L’emergere dei motori di ricerca alimentati dall’AI ha cambiato radicalmente l’importanza dei dati strutturati. Google AI Overviews, ChatGPT Search, Perplexity AI e Claude Search si basano sulla comprensione dei tuoi contenuti per decidere se citarli nelle loro risposte. Sebbene questi sistemi AI non analizzino JSON-LD esattamente come i motori di ricerca tradizionali, i dati strutturati aumentano significativamente le possibilità di essere inclusi nelle risposte generate dall’AI. La documentazione di Google dichiara esplicitamente che AI Overviews attinge informazioni da “una varietà di fonti, incluse informazioni da tutto il web”, e le pagine con markup chiaro e ben strutturato sono più propense a essere selezionate.
ChatGPT Search utilizza l’indice di Bing come fonte, il che significa che le tue pagine indicizzate su Bing con schema appropriato possono essere fonte per le risposte di ChatGPT. Perplexity AI è un motore Q&A generativo che cita le fonti web nelle sue risposte, e trae beneficio dai dati strutturati che rendono i tuoi contenuti più facilmente identificabili ed estraibili. Claude Search, lanciato all’inizio del 2025, raccoglie informazioni in tempo reale dai siti indicizzati fornendo citazioni dirette, rendendo i dati strutturati cruciali per la visibilità. Il filo conduttore tra questi sistemi AI è la preferenza per contenuti chiari, autorevoli e ben annotati con dati strutturati.
Implementare JSON-LD trasforma il tuo sito in un knowledge graph leggibile dalle macchine che i sistemi AI possono consultare per informazioni contestuali e fondate. Questo è particolarmente importante per gli schema FAQ e HowTo, che forniscono risposte dirette in un formato facilmente estraibile e citabile dalle AI. Usando JSON-LD semantico per sviluppare il knowledge graph dei tuoi contenuti, crei contenuti pronti per la ricerca AI e più propensi a essere mostrati nelle risposte generative su più piattaforme.
Best Practice per l’Implementazione di JSON-LD
Un’implementazione di successo di JSON-LD richiede il rispetto delle best practice consolidate che garantiscono markup valido, gestibile ed efficace sia per i motori di ricerca sia per i sistemi AI. Utilizza esclusivamente JSON-LD per le nuove implementazioni, come raccomandato da Google rispetto a Microdata e RDFa. Inserisci il JSON-LD in un tag <script type="application/ld+json">, di solito nella sezione <head>, anche se può apparire ovunque nel documento. Questa posizione mantiene i dati strutturati separati dall’HTML visibile, facilitandone la gestione e riducendo il rischio di errori dovuti a modifiche HTML.
Scegli tipi di schema rilevanti che corrispondano accuratamente ai tuoi contenuti. Non forzare tipi di schema dove non sono applicabili—usa FAQPage solo su pagine FAQ reali, HowTo solo su guide passo-passo e Product solo su pagine prodotto. Un uso improprio viola le linee guida di Google e può portare ad azioni manuali. Valida il markup usando il Rich Results Test di Google prima della pubblicazione. Questo strumento gratuito controlla il tuo JSON-LD per errori di sintassi e ti indica per quali rich result la pagina è idonea. Dopo la pubblicazione, monitora i dati strutturati tramite il rapporto Rich Results di Google Search Console per assicurarti che il markup resti valido nel tempo.
Concentrati su proprietà richieste e raccomandate invece di includere ogni possibile proprietà. La documentazione Google sottolinea che è meglio fornire meno proprietà ma complete e accurate che un elenco esaustivo ma incompleto o impreciso. Ad esempio, su una pagina prodotto, assicurati di avere prezzo, disponibilità e almeno un’immagine di qualità prima di aggiungere proprietà opzionali come dettagli di spedizione o garanzia.
Tieni i dati accurati e sincronizzati con i contenuti visibili della pagina. Il JSON-LD deve riflettere ciò che gli utenti vedono realmente. Se aggiorni prezzi, recensioni o date evento, aggiorna anche il JSON-LD. Dati strutturati obsoleti o errati minano la fiducia e possono causare penalizzazioni. Implementa dinamicamente quando necessario tramite JavaScript, che JSON-LD supporta meglio degli altri formati. Se i contenuti sono generati da framework JS o caricati dinamicamente, JSON-LD può essere iniettato nel DOM e riconosciuto dai motori di ricerca.
Strumenti di Test e Validazione
Validare l’implementazione di JSON-LD è essenziale prima e dopo la pubblicazione. Il Rich Results Test di Google è lo strumento principale per controllare la validità del JSON-LD e determinare per quali rich result la pagina è idonea. Basta inserire l’URL o il codice JSON-LD nello strumento per ricevere segnalazioni su errori, avvertimenti o proprietà mancanti. Il report fornisce feedback dettagliato su cosa funziona e cosa migliorare.
Il Markup Validator di Schema.org offre una validazione indipendente dagli avvisi specifici di Google, utile per assicurare la conformità con lo standard schema.org. Il rapporto Rich Results di Google Search Console monitora le performance dei dati strutturati nel tempo, mostrando quali pagine hanno markup valido e quali rich result compaiono nei risultati di ricerca. Questo monitoraggio continuo è cruciale per individuare problemi successivi alla pubblicazione, come quando modifiche al template rompono accidentalmente il JSON-LD.
Strumenti di test dati strutturati come BrightEdge SearchIQ consentono di analizzare le implementazioni schema dei concorrenti e identificare quali tipi di schema sono più comuni nel tuo settore, aiutandoti a dare priorità al markup più impattante per la tua nicchia.
JSON-LD per Diversi Tipi di Contenuto
Ogni tipo di contenuto richiede una diversa implementazione schema, con proprietà richieste e raccomandate specifiche. Schema Articolo è essenziale per post blog e notizie, richiedendo le proprietà headline, author, datePublished e image. L’aggiunta di dateModified segnala freschezza, mentre articleBody può fornire ulteriore contesto. Schema Prodotto richiede almeno name, image e description, con proprietà raccomandate come prezzo, disponibilità e aggregateRating. Nei siti e-commerce, includere oggetti Offer e Review dettagliati migliora notevolmente l’idoneità ai rich result.
Schema FAQ (FAQPage) è potente per catturare featured snippet e opportunità “Le persone chiedono anche”. Richiede un array mainEntity di oggetti Question, ognuno con proprietà acceptedAnswer. Schema HowTo funziona in modo simile, richiedendo istruzioni passo-passo con oggetti HowToStep. Schema Event richiede name, startDate e location, con proprietà raccomandate come description, image e performer. Schema LocalBusiness è fondamentale per attività fisiche, richiedendo name, address, telephone e orari di apertura.
Schema Ricetta richiede name, image, recipeIngredient e recipeInstructions, con proprietà raccomandate come prepTime, cookTime, recipeYield e informazioni nutrizionali. Schema Organization dovrebbe essere implementato a livello di sito per stabilire l’identità del brand, includendo name, logo, informazioni di contatto e profili social. Implementare più tipi di schema sulla stessa pagina è comune e consigliato—ad esempio, una pagina articolo può includere contemporaneamente Articolo, Organization e Author (Person).
Il Futuro dei Dati Strutturati nella Ricerca AI
La traiettoria dei dati strutturati è chiara: con la maturazione e diffusione dei motori di ricerca AI, i dati strutturati diventeranno sempre più centrali per la visibilità online. Motori di ricerca e sistemi AI stanno adottando un approccio a strato semantico, dove i dati strutturati forniscono la base per risposte generative accurate e verificabili. Ciò significa che investire in JSON-LD oggi non riguarda solo la SEO tradizionale—ma la costruzione dell’infrastruttura semantica di cui le AI future avranno bisogno.
È prevedibile che il vocabolario schema.org si espanda con nuovi tipi e proprietà progettati appositamente per le esigenze AI. Tipi emergenti come QAPage, Speakable e schemi settoriali offriranno modi più granulari per marcare i contenuti per la fruizione AI. L’integrazione dei dati strutturati con i knowledge graph si approfondirà, consentendo ai sistemi AI di comprendere non solo le singole pagine ma anche le relazioni tra entità all’interno del sito e nel web più ampio. Per marketer digitali e SEO, i dati strutturati resteranno una priorità strategica. Le organizzazioni che implementano oggi un markup JSON-LD completo e accurato avranno un vantaggio significativo man mano che la ricerca AI continuerà a evolversi e a sottrarre quote di mercato ai motori tradizionali.
La convergenza tra SEO tradizionale e visibilità AI tramite dati strutturati rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui i siti comunicano con le macchine. Padroneggiando ora l’implementazione di JSON-LD, metti al sicuro la presenza digitale per il panorama della ricerca AI che sta già emergendo.
