Un prodotto può essere perfetto per un cliente, ma se non ha un markup schema completo, gli agenti di shopping AI non lo raccomanderanno mai. L'agente legge il tuo HTML come farebbe una persona, ma capisce il tuo prodotto attraverso i dati strutturati. Nessuno schema significa nessuna comprensione.
Quando un cliente chiede a un assistente di shopping AI di trovare una borsa per laptop che stia sotto il sedile dell'aereo e costi meno di $100, l'agente non naviga sul web come una persona. Legge i dati strutturati delle pagine prodotto. Cerca lo schema Offer con prezzi precisi, lo schema Product con gli attributi delle dimensioni e lo schema AggregateRating con le recensioni dei clienti. Se la tua pagina prodotto ha una bella descrizione ma nessuno schema, l'agente la salta del tutto.
Questo capitolo spiega come funziona il product schema, quale markup leggono davvero i sistemi di shopping AI e come strutturare i dati dei tuoi prodotti perché gli agenti AI possano trovarli e raccomandarli.
Che cos'è il product schema e perché gli agenti AI ne dipendono
Il product schema è codice leggibile dalle macchine che dice ai sistemi AI che cos'è il tuo prodotto, quanto costa, come è valutato e dove i clienti possono comprarlo. Invece di chiedere a un agente AI di indovinare se "borsa per laptop" significa una valigetta o uno zaino, lo schema lo dice all'agente in modo esplicito. Questo prodotto ha le ruote. Ha uno scomparto per laptop da 15 pollici. Costa $89.99.
Il markup schema usa un formato chiamato JSON-LD. JSON-LD è un modo di scrivere i dati che qualsiasi sistema informatico può leggere senza dover capire l'HTML o il design. Un crawler AI visita la tua pagina prodotto, legge l'HTML ed estrae anche il tag script JSON-LD. Quel tag script contiene dati strutturati. L'agente analizza quei dati e capisce subito il tuo prodotto.
I negozi che usano un product schema completo ottengono il 58,3% di clic in più dalle interfacce di shopping AI rispetto ai negozi con schema incompleto o assente. I prodotti con un markup schema chiaro compaiono 3,1 volte più spesso nelle AI Overviews e nei risultati di shopping dell'AI.
La differenza tra Product schema e Offer schema
Il Product schema descrive che cos'è il prodotto. L'Offer schema copre prezzo, disponibilità e informazioni sul venditore. Insieme formano il quadro completo di cui i sistemi di shopping AI hanno bisogno.
Il Product schema include nome del prodotto, descrizione, immagine, marchio, categoria del prodotto, colore, taglia, peso, dimensioni, materiale e GTIN (il numero del codice a barre). È il livello dell'identità. Dice all'AI che cosa stai vendendo.
L'Offer schema include prezzo, valuta, disponibilità (disponibile, esaurito, preordine), condizione dell'articolo (nuovo, ricondizionato, usato), nome del venditore e politica di reso. È il livello della transazione. Dice all'AI dove e come i clienti possono comprarlo.
Una pagina prodotto ha bisogno di entrambi. Un prodotto senza offerta è solo informazione. Un'offerta senza prodotto lascia l'AI confusa su che cosa si stia vendendo. Il markup schema per lo shopping AI include sempre il Product schema più almeno un blocco Offer schema.
Come gli agenti di shopping AI usano lo schema per abbinare i prodotti alle esigenze dei clienti
Quando un cliente chiede a un agente AI di trovare qualcosa, l'agente scompone la richiesta in attributi ricercabili. Una richiesta come "una borraccia che mantiene le bevande fredde per 24 ore" viene tradotta in attributi di ricerca come: tipo di prodotto uguale a borraccia, materiale che include acciaio inossidabile o doppia parete, capacità di almeno 16 once e colore a piacere.
L'agente poi cerca nei feed dei prodotti quelli che corrispondono a tutti questi attributi. Se il tuo product schema non include l'attributo del materiale o quello della capacità, l'agente non può valutare se il tuo prodotto corrisponde. Anche se il tuo prodotto è perfetto, l'agente lo salta.
Per questo uno schema completo conta più del testo di marketing. La tua bella descrizione del prodotto che dice "mantiene le bevande fredde tutto il giorno" non dà all'agente una temperatura o una durata. Il tuo schema che specifica il materiale come acciaio inossidabile e la capacità come 32 once dice all'agente esattamente che cosa cercare.
Che cosa leggono davvero i sistemi di shopping AI nel tuo schema
Non tutti i campi del markup schema hanno lo stesso peso. I sistemi di shopping AI danno priorità ad alcuni campi perché li aiutano ad abbinare i prodotti ai vincoli del cliente.
I campi critici obbligatori sono nome del prodotto, prezzo, valuta e disponibilità. Non sono negoziabili. Senza di essi, l'agente non può includere il tuo prodotto nei risultati.
I campi ad alta priorità, molto usati, sono marchio, immagine, GTIN o MPN, colore, taglia, materiale, peso, dimensioni e AggregateRating. Questi campi influenzano direttamente se un agente raccomanda il tuo prodotto quando un cliente confronta le opzioni.
I campi secondari, che compaiono quando sono pertinenti, sono le informazioni sulla garanzia, i dettagli di spedizione, la politica di reso, la categoria del prodotto e il produttore. Compaiono nella risposta dell'agente ma non guidano la raccomandazione iniziale.
La maggior parte dei brand di ecommerce compila bene i campi critici e quelli ad alta priorità, ma salta del tutto i campi secondari. Uno schema completo che include garanzia, politica di reso e dettagli di spedizione aumenta la probabilità che un agente ti raccomandi quando i clienti valutano l'affidabilità.
JSON-LD è il formato che i sistemi AI preferiscono
Ci sono più modi di scrivere il markup schema. Microdata usa attributi HTML. RDFa usa tag HTML. JSON-LD usa un tag script separato dal tuo HTML.
I sistemi AI preferiscono JSON-LD perché è il formato più semplice da analizzare. JSON è un dato strutturato valido. Un programma può estrarlo senza capire il layout o il design della tua pagina. Quando un crawler AI visita la tua pagina, cerca un tag script JSON-LD, legge i dati e li usa subito.
L'89% delle implementazioni di schema usa JSON-LD. È il formato che Google raccomanda. È quello che le piattaforme di shopping AI si aspettano di leggere. Se la tua piattaforma di ecommerce genera lo schema in automatico, quasi certamente genera JSON-LD.
Il markup schema dovrebbe stare nel <head> della pagina o subito dopo il tag <body>. Dovrebbe essere HTML statico nel codice sorgente della pagina, non caricato in modo dinamico con JavaScript. Se il tuo product schema si carica dopo l'esecuzione di JavaScript, alcuni crawler AI non aspetteranno il caricamento e scansioneranno una versione vuota della tua pagina.
Costruire un Product schema completo per il tuo catalogo
Un blocco minimo di product schema deve includere nome, descrizione, immagine, marchio, prezzo, valuta e disponibilità. Ma il minimo non regge il confronto con il completo.
Un product schema completo include tutto quanto sopra più GTIN (numero del codice a barre), opzioni di colore, opzioni di taglia, materiale, peso, dimensioni, categoria del prodotto, produttore, valutazione aggregata (numero di stelle e numero di recensioni) e qualsiasi attributo specifico della categoria del tuo prodotto.
Se il tuo prodotto ha varianti (taglie o colori diversi), ogni variante ha bisogno del proprio blocco Offer, con il proprio prezzo e la propria disponibilità. Una maglietta in rosso, blu e verde dovrebbe avere tre blocchi Offer schema separati. Una borsa in taglia piccola, media e grande dovrebbe avere tre voci di prezzo e disponibilità.
Le principali piattaforme di ecommerce generano uno schema di base in automatico. La generazione dello schema di solito è abbastanza buona per i campi critici, ma spesso trascura materiale, dimensioni e gestione delle varianti. Controlla il tuo schema. Verifica che le varianti di colore e taglia abbiano i propri blocchi Offer. Verifica che i tipi di prodotto particolari (kit, set regalo) siano strutturati correttamente.
Come verificare che il tuo schema sia corretto
Non fidarti che la tua piattaforma generi uno schema corretto senza verificarlo. Usa il Rich Results Test di Google o lo strumento di validazione di Schema.org. Inserisci l'URL della tua pagina prodotto e lo strumento ti mostra esattamente quale schema contiene la tua pagina.
Cerca questi problemi specifici. GTIN mancanti, valori di disponibilità errati, dichiarazioni di valuta mancanti, URL delle immagini mancanti, numero di recensioni impostato a zero e informazioni sulle varianti mancanti sono i problemi più comuni da correggere.
I GTIN mancanti sono il problema più comune. Se il tuo prodotto ha un codice a barre (EAN, UPC, ISBN), includilo nel tuo schema. I sistemi AI usano il GTIN per verificare l'identità del prodotto tra i rivenditori. Se il tuo GTIN manca o è sbagliato, l'agente non può abbinare il tuo prodotto ai sistemi di inventario e ai confronti di shopping.
Un numero di recensioni a zero o vuoto è un campanello d'allarme. Se il tuo schema dice che un prodotto ha zero recensioni, i sistemi AI presumono che sia nuovo e non verificato. Anche se il tuo prodotto ha 500 recensioni, se il tuo schema non include quel numero, gli agenti vedono un prodotto non collaudato.
I feed prodotti come risorsa centrale del tuo schema
Se vendi sui marketplace o usi servizi di feed per lo shopping, il tuo feed prodotti è il punto in cui lo schema prende vita su larga scala.
Un feed prodotti è un elenco strutturato di tutti i tuoi prodotti con campi standardizzati. Ogni campo corrisponde al markup schema. Il generatore di feed crea lo schema JSON-LD da quei dati. Se il tuo feed ha dati incompleti o errati, lo schema sarà incompleto o errato su larga scala.
Investi nella qualità del feed. Significa controllare che i dati dei prodotti siano accurati, completi e coerenti. Un feed di alta qualità che include GTIN, marchio, prezzo, disponibilità e attributi dei prodotti genererà in automatico uno schema pulito e completo.
La maggior parte delle aziende di ecommerce lascia incompleto dal 10 al 20% dei dati dei prodotti. Un prodotto incompleto non compare nei risultati di shopping dell'AI. Un controllo del feed che corregga solo il 20% dei prodotti migliori per volume di vendite può aumentare la visibilità nell'AI del 40% o più.
AggregateRating e Review schema aumentano le raccomandazioni
Un prodotto con recensioni viene raccomandato più spesso di un prodotto identico senza recensioni. I sistemi di shopping AI trattano le recensioni come una verifica da parte di terzi delle tue affermazioni.
Lo schema AggregateRating dice ai sistemi AI quante persone hanno recensito il tuo prodotto e quale era la loro valutazione media. Includi ratingValue (la valutazione media in stelle, per esempio 4,7), reviewCount (quante recensioni hai), bestRating (sempre 5) e worstRating (sempre 1).
Un prodotto con 4,8 stelle e 120 recensioni segnala affidabilità a un agente AI. Un prodotto senza dati sulle recensioni segnala che non è verificato. Se il tuo prodotto ha recensioni sul tuo sito, includi la valutazione aggregata nello schema. Se il tuo prodotto è nuovo e non ha recensioni, includi almeno ratingCount a 0 invece di omettere del tutto il campo.
Come WEMASY ti aiuta con il product schema
Il creatore di siti di WEMASY include la generazione dello schema per le pagine prodotto. Inserisci le informazioni del prodotto tramite l'interfaccia di WEMASY e il sistema genera in automatico uno schema JSON-LD pulito e valido. Puoi vedere in anteprima il tuo schema prima di pubblicare, con il validatore integrato di WEMASY.
Per i commercianti che vendono su WEMASY, puoi aggiungere attributi dettagliati del prodotto come materiale, dimensioni, varianti di colore e peso direttamente nell'editor del prodotto. WEMASY trasforma quei campi in uno schema Product e Offer completo in automatico. Scopri di più sulle funzioni ecommerce di WEMASY nella nostra pagina dei prezzi.
Domande frequenti
Ogni variante del prodotto ha bisogno del proprio markup schema
Se il tuo prodotto ha taglie, colori od opzioni diverse, ogni variante dovrebbe avere il proprio Offer schema con il proprio prezzo e la propria disponibilità. Così gli agenti AI possono abbinare la variante esatta che il cliente cerca. Una maglietta in tre colori dovrebbe avere tre blocchi Offer separati, con tre prezzi e tre livelli di scorte separati. Con il creatore di siti di WEMASY puoi impostarlo direttamente sul tuo sito.
Che cosa succede se ho il markup schema ma è incompleto
I sistemi AI useranno ciò che è disponibile, ma uno schema incompleto limita la visibilità. Un prodotto senza GTIN, dimensioni o stato di disponibilità ottiene una priorità più bassa nelle raccomandazioni. Quando due prodotti identici compaiono nei risultati dell'AI, vince quello con lo schema più completo. Correggi prima le lacune più importanti. Dai priorità a GTIN, disponibilità e prezzo.
Devo usare microdata o RDFa al posto di JSON-LD
No. Usa JSON-LD. È il formato che i sistemi AI preferiscono e che Google raccomanda. Microdata e RDFa sono validi ma costringono i sistemi AI ad analizzare l'HTML, che è più lento e meno affidabile. JSON-LD è pulito, separato dal tuo HTML e supportato ovunque.
Se vendo su più marketplace mi serve uno schema diverso per ciascuno
No. La tua pagina prodotto dovrebbe avere un solo schema canonico che rappresenti il prodotto in modo accurato. Ogni marketplace può prendere quello schema e mostrare il tuo prodotto sulla propria piattaforma. Mantieni lo schema sul tuo sito come fonte di verità. I marketplace si sincronizzano da quei dati.
Ogni quanto devo aggiornare il product schema se i dettagli del prodotto cambiano
Aggiorna lo schema subito quando cambiano i dettagli del prodotto. Se cambia il prezzo, aggiorna il campo del prezzo nell'Offer schema. Se un prodotto è esaurito, aggiorna il campo della disponibilità. I sistemi AI scansionano di nuovo le tue pagine con regolarità e recepiscono le modifiche. Uno schema aggiornato e accurato mantiene i tuoi prodotti visibili nei risultati di shopping dell'AI.
Posso usare lo stesso blocco di schema per più prodotti
No. Ogni prodotto ha bisogno del proprio markup schema unico, con nome del prodotto, descrizione, GTIN e prezzo propri. Riutilizzare i blocchi di schema insegna ai sistemi AI che i tuoi prodotti sono duplicati, e questo può danneggiare la visibilità. Genera uno schema unico per ogni prodotto distinto del tuo catalogo.