JSON-LD o microdata: cosa scegliere?
Google raccomanda JSON-LD: separa il markup dal HTML, è più facile da mantenere e da versionare in progetti WordPress o headless.
Guida su dati strutturati (SV ~320/mese, Italia) per decision maker B2B. I dati strutturati sono annotazioni machine-readable (spesso JSON-LD) che descrivono entità e relazioni di una pagina, abilitando rich results e migliorando la comprensione da parte di crawler e LLM. Approfondiamo schema markup e json-ld con metodo operativo, checklist e FAQ per SEO e GEO.
Introduzione
I dati strutturati sono annotazioni machine-readable (spesso JSON-LD) che descrivono entità e relazioni di una pagina, abilitando rich results e migliorando la comprensione da parte di crawler e LLM. In questa guida colleghiamo teoria e pratica per team marketing e tecnici che devono decidere priorità senza cannibalizzare pagine servizio già ottimizzate per intent commerciali.
Approfondimento
Questa sezione approfondisce cos'è il markup strutturato nel contesto di dati strutturati per progetti B2B. L'obiettivo è tradurre concetti generali in azioni verificabili su siti, landing e funnel commerciali.
Integra sempre schema markup, json-ld, dati strutturati google nel perimetro semantico senza forzature: ogni paragrafo deve rispondere a un'intenzione informativa reale, non riempire keyword. Per implementazione su misura, il servizio Entity mapping e schema resta il passo successivo naturale.
In ottica GEO, formula risposte brevi e autonome sotto ogni H2: definizione in 1–2 frasi, poi elenco operativo. Questo aumenta la probabilità di estrazione in AI Overview e citazioni LLM su query correlate a dati strutturati.
Questa sezione approfondisce tipi di schema utili al b2b nel contesto di dati strutturati per progetti B2B. L'obiettivo è tradurre concetti generali in azioni verificabili su siti, landing e funnel commerciali.
Integra sempre schema markup, json-ld, dati strutturati google nel perimetro semantico senza forzature: ogni paragrafo deve rispondere a un'intenzione informativa reale, non riempire keyword. Per implementazione su misura, il servizio Entity mapping e schema resta il passo successivo naturale.
In ottica GEO, formula risposte brevi e autonome sotto ogni H2: definizione in 1–2 frasi, poi elenco operativo. Questo aumenta la probabilità di estrazione in AI Overview e citazioni LLM su query correlate a dati strutturati.
Questa sezione approfondisce json-ld passo passo nel contesto di dati strutturati per progetti B2B. L'obiettivo è tradurre concetti generali in azioni verificabili su siti, landing e funnel commerciali.
Integra sempre schema markup, json-ld, dati strutturati google nel perimetro semantico senza forzature: ogni paragrafo deve rispondere a un'intenzione informativa reale, non riempire keyword. Per implementazione su misura, il servizio Entity mapping e schema resta il passo successivo naturale.
In ottica GEO, formula risposte brevi e autonome sotto ogni H2: definizione in 1–2 frasi, poi elenco operativo. Questo aumenta la probabilità di estrazione in AI Overview e citazioni LLM su query correlate a dati strutturati.
Questa sezione approfondisce test e search console nel contesto di dati strutturati per progetti B2B. L'obiettivo è tradurre concetti generali in azioni verificabili su siti, landing e funnel commerciali.
Integra sempre schema markup, json-ld, dati strutturati google nel perimetro semantico senza forzature: ogni paragrafo deve rispondere a un'intenzione informativa reale, non riempire keyword. Per implementazione su misura, il servizio Entity mapping e schema resta il passo successivo naturale.
In ottica GEO, formula risposte brevi e autonome sotto ogni H2: definizione in 1–2 frasi, poi elenco operativo. Questo aumenta la probabilità di estrazione in AI Overview e citazioni LLM su query correlate a dati strutturati.
Questa sezione approfondisce dati strutturati e llm nel contesto di dati strutturati per progetti B2B. L'obiettivo è tradurre concetti generali in azioni verificabili su siti, landing e funnel commerciali.
Integra sempre schema markup, json-ld, dati strutturati google nel perimetro semantico senza forzature: ogni paragrafo deve rispondere a un'intenzione informativa reale, non riempire keyword. Per implementazione su misura, il servizio Entity mapping e schema resta il passo successivo naturale.
In ottica GEO, formula risposte brevi e autonome sotto ogni H2: definizione in 1–2 frasi, poi elenco operativo. Questo aumenta la probabilità di estrazione in AI Overview e citazioni LLM su query correlate a dati strutturati.
FAQ
Google raccomanda JSON-LD: separa il markup dal HTML, è più facile da mantenere e da versionare in progetti WordPress o headless.
Per audit, implementazione o automazioni su misura, il servizio Entity mapping e schema copre il passaggio da guida a delivery operativo con metriche condivise.
Richiesta progetto
Compila il form: riceverò contesto, obiettivi e vincoli per una prima lettura tecnica e commerciale.
Call strategica · 45 min
Scegli data e orario, compila i campi e conferma. Riceverai un riepilogo via email — il collegamento al calendario esterno verrà attivato in un secondo momento.