- Categoria: DIGITAL EVOLUTION
- Argomento: Digital Marketing per E-Commerce
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Sappiamo bene quanto sia importante scrivere pagine prodotto capaci di convincere, ridurre le incertezze e spingere l’utente all’azione. Ma sappiamo bene anche che una scheda prodotto, per funzionare, deve prima farsi trovare. E per farsi trovare, oggi, deve essere leggibile non solo dai motori di ricerca tradizionali, ma anche dalle AI generative, dai sistemi multimodali e dagli agenti autonomi.
Ed è qui che emerge il nodo: come tenere tutto insieme? Come ottimizzare le schede prodotto di un e-commerce per SEO, AI e persone senza sacrificare efficacia e chiarezza?
SEO tradizionale vs Ottimizzazione per AI generativa (SEO per AI)
Prima di entrare nel vivo delle tecniche di ottimizzazione delle schede prodotto per SEO e LLM, è fondamentale capire la differenza tra i due approcci:
- la SEO tradizionale si concentra sul posizionamento nei risultati di ricerca attraverso keywords, backlink e fattori tecnici;
- la SEO per AI fa in modo che il tuo brand e i tuoi prodotti vengano citati e raccomandati quando gli utenti chiedono consigli d’acquisto a ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, AI Mode e AI Overview di Google.
In una tabella:
| Aspetto | SEO Tradizionale | SEO per AI |
| Obiettivo primario | Ranking nelle SERP | Citazione nelle risposte AI |
| Metrica chiave | Posizione, CTR, traffico organico | Citation rate, share of voice AI |
| Formato contenuto | Keyword-focused, ottimizzato per snippet | Strutturato semanticamente, citabile |
| Dati strutturati | Focus su rich snippet | Fondamentale per comprensione LLM |
| Link building | Backlink per authority | Menzioni cross-platform (anche senza link) |
| User Experience | Core Web Vitals, mobile-first | Chiarezza informativa, completezza dati |
Non si tratta quindi di scegliere l’una o l’altra tecnica di ottimizzazione, ma di integrare e potenziare la strategia già in atto per presidiare tutti gli ambienti del digitale.
Come far comparire le schede prodotto in AI Overview di Google
Secondo uno studio di SellersCommerce, l’80% delle fonti citate in AI Overview non si posiziona nella SERP tradizionale per la query in questione, mentre chi si posizione nella top-3 della SERP tradizionale ha solo l’8% di probabilità di comparire in AI Overview.
Cosa significa questo?
Che l’ottimizzazione delle schede prodotto per AI richiede strategie specifiche oltre al semplice ranking organico.
Best practices di ottimizzazione da adottare:
- apri la descrizione prodotto rispondendo subito al “perché sceglierlo” (nelle prime 40-60 parole);
- implementa FAQ con markup FAQPage (dove ogni risposta è completa e autonoma);
- usa un linguaggio fattuale evitando toni promozionali (“adatto a runner con pronazione moderata” batte “scarpa incredibile”);
- integra tabelle comparative.
Come posizionare le schede prodotto in Google AI Mode
Google AI Mode usa la tecnica del “query fanout” per fornire le sue risposte. Per le schede prodotto, questo significa che contenuti che rispondono a domande correlate (comparazioni, alternative, use cases specifici) hanno maggiori probabilità di essere inclusi nelle risposte.
La probabilità di comparire in AI Mode si alza poi sensibilmente per gli e-commerce che adottano l’Universal Commerce Protocol, che, come riportato nel Blog di Google, servirà a standardizzare lo scambio di informazioni commerciali tra piattaforme.
Le strategie di adattamento quindi includono:
- contenuti espansi che anticipano le domande degli utenti;
- struttura Q&A nativa con domande e risposte esplicite;
- guide all’uso e comparazioni con prodotti simili;
- adozione dell’UCP.
Come ottimizzare una scheda prodotto per comparire in Google Gemini
Gemini, il modello multimodale di Google, elabora simultaneamente testo, immagini, video e dati strutturati.
Per le schede prodotto, questo significa che l’ottimizzazione deve essere olistica: non basta un testo perfetto per posizionarsi se le immagini sono di bassa qualità o prive di contesto. L’AI analizza la coerenza tra diversi elementi: le specifiche nel testo corrispondono a quanto visibile nelle immagini? I prezzi indicati nel markup sono allineati con quanto visualizzato?
Incongruenze possono ridurre l’affidabilità percepita e diminuire le probabilità di citazione.
Per essere citati serve quindi fornire un contesto ricco abbastanza da aumentare la possibilità di match con query complesse, ovvero spiegare quando e perché usare un prodotto. – Non solo cosa è!
Assicurati, allora, che ogni elemento della pagina prodotto dell’e-commerce contribuisca a comporre un quadro coerente: testo, immagini, video, recensioni e FAQ devono raccontare la stessa storia.
Come ottimizzare una scheda prodotto per comparire in ChatGPT
ChatGPT – che come Gemini (ma anche AI Overview e gli altri LLM) usa la tecnica del query fanout per fornire le sue risposte – è diventato uno dei principali canali attraverso cui gli utenti cercano raccomandazioni di prodotto. Per questo comparire nelle sue risposte (con informazioni corrette) diventa un passaggio fondamentale.
Ma cosa ci aiuta a comparire nelle risposte di ChatGPT?
- Pagine prodotto con informazioni strutturate e facilmente estraibili;
- Contenuti che presentano dati verificabili, specifiche tecniche precise, comparazioni oggettive e risposte dirette a domande comuni;
- FAQ ben strutturate;
- Brand autorevole;
- Recensioni verificate;
- Certificazioni visibili.
Cos’è il Query fanout e perché è importante nella SEO per AI
Il query fanout è una tecnica avanzata usata dalle AI come Gemini e ChatGPT per scomporre una singola ricerca complessa in molteplici sotto-domande correlate. Si tratta di un processo che consente alla macchina di esplorare sinonimi, varianti semantiche e intenti impliciti per creare una rete di ricerche parallele e fornire risposte più complete, precise e contestualizzate.
Per esempio: Un utente chiede a ChatGPT: “Ho bisogno di uno zaino da trekking per il Cammino di Santiago ad agosto, cosa mi consigli?”. L’AI cercherà contenuti che coprano non solo la keywork “zaino da trekking”, ma anche le specificità legate a quel particolare utilizzo, per fornire un suggerimento completo ed esaustivo, come potrebbe essere uno zaino da trekking di 40 litri leggero, con schienale ventilato, resistente, marca The North Face.
Una scheda prodotto ottimizzata con query fanout ben integrate può posizionarsi per 15-30 varianti di keyword diverse, moltiplicando il traffico organico senza creare pagine separate.
Come implementare la logica del query fanout nelle schede prodotto e-commerce
Best practices per implementare il query fanout nelle schede prodotto di un e-commerce sono:
- descrizione principale: deve integrare naturalmente le varianti: “Questo zaino da trekking da 40 litri è ideale per escursioni invernali di più giorni in alta montagna, grazie ai suoi materiali leggeri e impermeabili”;
- FAQ: ogni domanda deve coprire una query fanout specifica: “Questo zaino è adatto per voli low cost?”;
- specifiche tecniche strutturate: “Caratteristiche comfort: Schienale ventilato, cintura lombare imbottita”;
- titoli delle immagini e ALT text: devono essere parlanti: “zaino-trekking-40-litri-schienale-ventilato-donna-montagna.jpg”.
Dati strutturati: cosa sono e come implementarli per posizionare le pagine prodotto su LLM e motori di ricerca
I dati strutturati sono un formato standardizzato usato per fornire informazioni sul contenuto di una pagina web: utilizzando Schema.org, permettono ai motori di ricerca e ai LLM di comprendere non solo il testo della pagina, ma anche il significato e le relazioni tra gli elementi.
L’ha confermato anche Fabrice Canel di Microsoft Bing nel marzo 2025: il markup strutturato aiuta i modelli linguistici a comprendere meglio i contenuti delle pagine.
Implementa, allora, dati strutturati che comunicano in modo inequivocabile:
- cosa è il prodotto;
- chi produce il prodotto;
- quanto costa il prodotto;
- disponibilità del prodotto;
- recensioni sul prodotto;
- domande frequenti sul prodotto.
Senza questi dati, motori di ricerca e LLM devono inferire le informazioni dal testo, con possibilità di omissioni o, peggio ancora, di errori.
Pro Tip: Valida sempre i dati strutturati con lo strumento di test di Google (Rich Results Test) e con Schema.org Validator prima del deployment.
Quale markup Schema.org è più importante?
Nelle schede prodotto possono essere implementati diversi markup, alcuni essenziali e di base, altri più avanzati.
Tra gli Schema markup prioritari abbiamo:
- Product Schema: il fondamento di ogni scheda prodotto. Include nome, descrizione, immagine, SKU, GTIN, brand. È il markup più importante e deve essere implementato in modo completo.
- Offer Schema: complementare al Product Schema, specifica prezzo, valuta, disponibilità (InStock, OutOfStock, PreOrder), condizioni di vendita, metodi di spedizione. Essenziale per comparatori e per le risposte AI relative a prezzi e disponibilità.
- Review e AggregateRating: le recensioni strutturate aumentano significativamente la credibilità agli occhi dei LLM. Un prodotto con 500 recensioni e rating 4.7 viene considerato più affidabile di uno senza feedback verificabili.
- FAQPage Schema: particolarmente efficace per l’ottimizzazione AI. Le FAQ strutturate vengono spesso estratte direttamente dai LLM per rispondere alle domande degli utenti. Questo schema deve essere implementato come oggetto separato sulla stessa pagina, non annidato dentro il Product.
Sostenibilità e trasparenza etica tra i markup: il nuovo driver di visibilità AI
I consumatori sono sempre più attenti all’impatto ambientale e sociale dei loro acquisti. Ma c’è una novità importante: anche i LLM stanno iniziando a integrare “filtri etici” nelle loro raccomandazioni, premiando brand trasparenti e sostenibili.
I modelli di linguaggio più evoluti vengono sempre più addestrati a considerare fattori ESG (Environmental, Social, Governance) quando forniscono raccomandazioni: ChatGPT, Claude e Perplexity hanno linee guida che li portano a privilegiare brand che dimostrano impegno ambientale documentato, trasparenza nella supply chain, certificazioni riconosciute e impatto sociale positivo.
Essere citati come “opzione sostenibile” può garantire una visibilità che la SEO tradizionale non copre, intercettando un segmento di mercato in rapida crescita.
Dati di sostenibilità da includere sono:
- impronta di carbonio: Emissioni produzione: 2.5 kg CO₂eq | Emissioni trasporto: 0.8 kg CO₂eq | Totale: 3.3 kg CO₂eq | Compensazione: 100% offset tramite progetti certificati;
- provenienza e tracciabilità dei materiali: origine geografica dei materiali primari, percentuale materiali riciclati o rigenerati, certificazioni materie prime (cotone organico GOTS, legno FSC), fornitori principali;
- riciclabilità e fine vita: percentuale di componenti riciclabili, istruzioni di smaltimento, programma take-back;
- condizioni di produzione: certificazioni etiche (Fair Trade, SA8000, B-Corp), Paese di produzione, auditing lavorativo;
- packaging sostenibile: materiali (cartone riciclato FSC 100%), plastic-free, istruzioni di smaltimento.
Come implementare dati strutturati avanzati
Il formato JSON-LD, inserito nell’head della pagina o alla fine del body, è il modo migliore per implementare dati strutturati avanzati, poiché facile da leggere sia per Google sia per i LLM.
Struttura base Product + Offer
Partiamo dalle proprietà fondamentali di Product, necessarie per consentire a Google di classificare correttamente il prodotto:
- name: il nome del prodotto, chiaro e descrittivo;
- image: l’URL dell’immagine principale (meglio se in più formati, per adattarsi a diversi contesti di visualizzazione);
- description: una descrizione accurata e completa del prodotto;
- brand: il nome del marchio, strutturato come oggetto Brand con proprietà name;
- SKU: lo Stock Keeping Unit, ovvero l’identificativo univoco interno del tuo magazzino;
- gtin8 / gtin13 / mpn: i codici identificativi globali. Questi sono fondamentali per Google Shopping e per l’identificazione univoca del prodotto a livello mondiale.
Per la sezione Offer, annidata dentro Product e indispensabile per consentire a Google di mostrare il prezzo del prodotto direttamente nei risultati di ricerca, prevedi:
- price: il prezzo numerico (es. 29.99), senza simboli di valuta;
- priceCurrency: la valuta in formato ISO (es. EUR, USD);
- availability: lo stato del magazzino. Usa gli URL Schema.org: https://schema.org/InStock, https://schema.org/OutOfStock, https://schema.org/PreOrder;
- priceValidUntil: utile per le promozioni, indica quando scade l’offerta. Formato data ISO;
- itemCondition: se il prodotto è nuovo (NewCondition), usato (UsedCondition) o ricondizionato (RefurbishedCondition).
Social Proof + Schema FAQ
Per quanto riguarda la sezione Social Proof, prevedi:
- aggregateRating: la media dei voti ricevuti, contenente:
- ratingValue: il voto medio (es. 4.5);
- reviewCount: il numero totale di recensioni ricevute;
- bestRating / worstRating: il range della scala di valutazione (es. 5 e 1);
- review (opzionale, ma consigliato per prodotti specifici): i singoli commenti degli utenti, completi di author, datePublished, reviewBody, reviewRating.
Infine, implementa lo schema FAQPage come oggetto separato sulla stessa pagina, includendo un array mainEntity con oggetti Question, ciascuno con name (la do
