Ottimizzazione LLM per i mercati: Strutturare le inserzioni per il riconoscimento dei modelli

Introduzione

Nel 2025 gli acquirenti non sfoglieranno le pagine, ma chiederanno all 'intelligenza artificiale di trovare, confrontare e consigliare le offerte migliori.

"Qual è il posto migliore per acquistare iPhone ricondizionati online?". 

"Quale piattaforma ha i venditori di gioielli fatti a mano con le valutazioni più alte?" "Dove posso trovare abbigliamento sostenibile con reso gratuito?".

Queste query vanno direttamente a Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT e Perplexity.ai, dove i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) generano sintesi degli acquisti, non elenchi di link.

Ciò significa che le inserzioni, i profili dei venditori e le recensioni del vostro marketplace devono essere leggibili dalla macchina, verificati e interconnessi affinché l'intelligenza artificiale possa comprenderli e consigliarli.

È qui che entra in gioco l'ottimizzazione LLM per i marketplace: il processo di strutturazione dei dati relativi a prodotti, venditori e categorie in modo che i sistemi di intelligenza artificiale possano riconoscere, fidarsi e citare la vostra piattaforma nei sommari relativi agli acquisti.

Perché l'ottimizzazione LLM è importante per i mercati

L'intelligenza artificiale generativa ha cambiato il modo in cui le persone scoprono i prodotti. Invece di scorrere infiniti elenchi, gli utenti ricevono raccomandazioni curate sintetizzate da dati strutturati e concreti.

L'ottimizzazione di LLM aiuta i marketplace:✅ Apparire nei risultati generati dall'AI "migliore piattaforma per acquistare..." e "migliori marketplace per...".

✅ Rendere i prodotti e i venditori riconoscibili dalla macchina grazie allo schema.

✅ Migliorare i segnali di fiducia attraverso recensioni e verifiche strutturate.

✅ Costruire la scopribilità a lungo termine attraverso la ricerca conversazionale, visiva e generativa.

In breve, garantisce che il vostro mercato sia indicizzato come dati, non solo come testo.

Passo 1: strutturare ogni elenco di prodotti con Schema

Gli LLM interpretano il markup strutturato per identificare i dettagli, gli attributi e i prezzi dei prodotti.

Utilizzare lo schema Product per ogni inserzione:

{"@type": "Prodotto", "nome": "iPhone 14 Pro 256GB ricondizionato", "description": "iPhone 14 Pro ricondizionato certificato con 1 anno di garanzia e spedizione gratuita", "brand": {"@type": "Brand", "name": "Apple" }, "sku": "IP14PRO256R", "mpn": "A2650", "offerte": {"@type": "Offerta", "prezzo": "899,00", "priceCurrency": "USD", "disponibilità": "https://schema.org/InStock", "venditore": {"@type": "Organizzazione", "name": "TechRenew Marketplace" } }, "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.7", "reviewCount": "524" }, "image": "https://techrenew.com/images/refurbished-iphone-14-pro.jpg", "category": "Smartphone" }

✅ Includere SKU, marca e prezzo-valuta per ogni annuncio.

✅ Usare le offerte per definire il venditore, il prezzo e la disponibilità.

Aggiungere AggregateRating per dare all'AI segnali di qualità misurabili.

Suggerimento di Ranktracker:eseguire Web Audit per verificare la presenza di schemi mancanti o markup duplicati che possono confondere il riconoscimento dell'IA.

Fase 2: Aggiungere lo schema delle entità venditore e fornitore

I riepiloghi degli acquisti generati dall'IA si basano su venditori verificati.

Usare lo schema Organizzazione o Persona per ogni profilo di venditore:

{"@type": "Organizzazione", "name": "EcoThreads Apparel", "url": "https://marketplace.com/seller/ecothreads", "foundingDate": "2019", "logo": "https://marketplace.com/images/ecothreads-logo.png", "aggregateRating": {"@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.9", "reviewCount": "742" }, "sameAs": [ "https://www.instagram.com/ecothreadsapparel", "https://www.trustpilot.com/review/ecothreads.com" ] } }

✅ Aggiungere link sameAs alle piattaforme di recensioni esterne o ai social media.

✅ Includere AggregateRating a livello di venditore per coerenza.

✅ Collegare ogni venditore con i suoi prodotti utilizzando i campi del venditore nello schema.

Gli LLM collegheranno i venditori verificati e ben valutati all'autorità del marchio del mercato.

Fase 3: Includere i dati di categoria e di raccolta

I modelli di intelligenza artificiale raggruppano le inserzioni in base al significato, non al menu: assicuratevi che le vostre categorie siano semanticamente chiare.

Usare lo schema ItemList per le collezioni di prodotti:

{ "@type": "ItemList", "itemListElement": [ {"@type": "ListItem", "position": 1, "name": "iPhone ricondizionati"}, {"@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Samsung Galaxy usati"}, {"@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Cellulari Android certificati"} ] }

✅ Creare pagine di categorie strutturate come "Elettronica ricondizionata", "Abbigliamento vintage" o "Regali ecologici".

✅ Includere uno schema breadcrumb per chiarire la gerarchia.

Questo aiuta i sistemi di intelligenza artificiale a organizzare e consigliare le inserzioni in base alla rilevanza della categoria, un aspetto cruciale per le query "migliori marketplace per [tipo di prodotto]".

Fase 4: Aggiungere recensioni e valutazioni verificate

I LLM citano le piattaforme che dimostrano un sentiment autentico e strutturato da parte degli utenti.

✅ Usare le recensioni e le valutazioni aggregate schema:

{ "@type": "Recensione", "autore": "Jessica Wu", "reviewBody": "Consegna veloce, ottimo imballaggio. L'iPhone ricondizionato funziona come nuovo!", "reviewRating": {"@type": "Rating", "ratingValue": "5", "bestRating": "5" }, "datePublished": "2025-08-04" }

✅ Visualizzare le recensioni in modo trasparente (senza visibilità limitata).

✅ Collegare le recensioni sia ai prodotti che ai venditori.

Includere i segnali reviewDate e verifiedPurchase quando possibile.

Suggerimento di Ranktracker:monitorate la freschezza delle recensioni con Backlink Monitor - la ricerca AI favorisce le piattaforme con un'attività costante e recente degli utenti.

Fase 5: strutturare prezzi, promozioni e disponibilità

I sistemi di intelligenza artificiale riassumono offerte e sconti direttamente dallo schema.

Usare lo schema delle offerte per la trasparenza dei prezzi:

{"@type": "Offerta", "prezzo": "39,99", "priceCurrency": "USD", "priceValidUntil": "2025-12-31", "disponibilità": "https://schema.org/InStock", "itemCondition": "https://schema.org/RefurbishedCondition", "url": "https://marketplace.com/product/12345" }

✅ Definire sempre disponibilità, priceValidUntil e itemCondition.

✅ Segnalare chiaramente le offerte stagionali o limitate.

I riepiloghi basati sull'intelligenza artificiale utilizzano questi dati strutturati per rispondere alle domande "Dov'è l'offerta migliore in questo momento?

Passo 6: collegare gli attributi del prodotto per la comprensione dell'intelligenza artificiale

Gli LLM utilizzano le relazioni tra caratteristiche, materiali e vantaggi per generare approfondimenti comparativi.

Usare PropertyValue per definire gli attributi del prodotto:

{"@type": "PropertyValue", "name": "Materiale", "value": "Cotone organico" }

✅ Includere specifiche come colore, peso, dimensioni, sostenibilità e garanzia.

✅ Usare convenzioni di denominazione coerenti tra i prodotti per un raggruppamento chiaro.

I sistemi di intelligenza artificiale imparano da questa struttura a includere le vostre inserzioni nei riepiloghi per tipo di prodotto ("Le migliori camicie in cotone biologico sotto i 50 dollari").

Fase 7: Ottimizzare le query conversazionali

Gli acquirenti oggi pongono domande come:

"Quale marketplace ha borse in pelle fatte a mano con spedizione gratuita?".

✅ Aggiungere lo schema FAQPage per le domande degli acquirenti:

{"@type": "FAQPage", "mainEntity": [{"@type": "Question", "name": "TechRenew offre la restituzione gratuita?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Sì, tutti i prodotti TechRenew prevedono una politica di reso di 30 giorni con spedizione di ritorno gratuita" } }] } }

✅ Usate un linguaggio naturale e affrontate la logistica, le opzioni di pagamento e i tempi di consegna.

Includere le politiche di protezione dell'acquirente e di rimborso in termini semplici.

Questi contenuti rispecchiano le query dell'IA conversazionale e migliorano l'inclusione nei sommari di "dove comprare...".

Fase 8: Creare un Knowledge Graph del mercato

L'intelligenza artificiale non si limita a strisciare, ma si connette.

✅ Collegare le entità:Marketplace → Venditori → Prodotti → Recensioni → Categorie → Offerte.✅ Usare sameAs e relatedTo per l'autorità esterna (ad esempio, Trustpilot, G2, Crunchbase).

✅ Mantenere nomi e URL coerenti in ogni entità strutturata.

Questo set di dati interconnessi aiuta i modelli di intelligenza artificiale a comprendere l'intero ecosistema del vostro mercato e a citarlo accuratamente nelle raccomandazioni.

Fase 9: Misurare la visibilità dell'IA e le prestazioni delle inserzioni

Obiettivo	Strumento	Funzione
Convalida dello schema del prodotto	Verifica web	Controllare il markup di prodotti, offerte e recensioni
Traccia le parole chiave del mercato	Tracciamento delle classifiche	Monitorare query come "comprare elettronica usata" o "miglior marketplace sostenibile".
Identificare le query basate su domande	Trova parole chiave	Trova le tendenze conversazionali di scoperta dei prodotti
Rileva le menzioni dell'intelligenza artificiale	Controllo SERP	Controlla se il tuo marketplace appare nei risultati dello shopping generati dall'AI
Traccia le citazioni e le inserzioni	Monitoraggio backlink	Misura le menzioni da parte di media, siti di recensioni e aggregatori di dati

Passo 10: Mantenere aggiornati i dati dei prodotti e dei venditori

La ricerca guidata dall'intelligenza artificiale punisce i dati obsoleti o incoerenti.

Usate la data di modifica in tutte le pagine dei prodotti.

Aggiornate regolarmente i prezzi, le scorte e le politiche di spedizione.

Rimuovere tempestivamente i prodotti fuori produzione.

Aggiornare le categorie stagionali e le collezioni in evidenza.

Dati strutturati e freschi migliorano la fiducia e la visibilità nei sistemi di shopping generativo.

Riflessioni finali

Man mano che l'intelligenza artificiale si impadronisce della scoperta dei prodotti, i marketplace che strutturano i loro dati in modo trasparente e coerente domineranno la visibilità.

Implementando l'ottimizzazione LLM per i marketplace, la vostra piattaforma diventa un insieme di dati interconnessi che i modelli linguistici di grandi dimensioni possono interpretare, verificare e raccomandare, assicurando che i vostri venditori e prodotti siano inclusi in ogni riepilogo del "miglior marketplace" generato dall'AI.

Con gli strumenti di Ranktracker - Web Audit, Keyword Finder, SERP Checker, Rank Tracker e Backlink Monitor - potete analizzare come il vostro marketplace appare nei risultati guidati dall'AI, rafforzare le connessioni tra le entità e mantenere una visibilità strutturata in tutte le categorie.

Perché nel 2025 non si tratta solo di vendere prodotti, ma di essere riconosciuti dall'intelligenza artificiale come il mercato che conta.