Schemi, entità e grafi di conoscenza per la scoperta di LLM

Introduzione

Gli LLM non scoprono i contenuti allo stesso modo di Google. Non si basano sulla corrispondenza delle parole chiave o sul ranking tradizionale. Si basano invece su entità, relazioni semantiche e grafici di conoscenza, tutti supportati da dati strutturati che chiariscono il significato.

Questo rende lo schema, le entità e i grafici di conoscenza la spina dorsale della scoperta LLM in:

• Panoramica sull'intelligenza artificiale di Google

• Ricerca ChatGPT

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

• ragionamento a livello di modello

In questo nuovo ecosistema, i contenuti non vengono "indicizzati". Vengono compresi.

Questa guida spiega come lo schema markup, l'ottimizzazione delle entità e i grafici di conoscenza sono interconnessi e come guidano la citazione, il recupero e la visibilità nella ricerca basata su LLM.

1. Perché le entità sono più importanti delle parole chiave nella ricerca generativa

I motori di ricerca un tempo si basavano sulle parole chiave. I motori generativi si basano sui significati.

Un'entità è:

• una persona

• un marchio

• un prodotto

• un concetto

• un luogo

• un'idea

• una categoria

• un processo

Gli LLM li convertono in vettori, ovvero rappresentazioni matematiche del significato.

La visibilità del tuo marchio dipende da:

• ✔ se il modello riconosce le tue entità

• ✔ quanto sono definite tali entità

• ✔ quanto il web le descrive in modo coerente

• ✔ come si relazionano ai tuoi cluster di contenuti

• ✔ quanto lo schema le rafforza

Forza dell'entità = comprensione LLM = visibilità AI.

Se le tue entità sono deboli, ambigue o incoerenti → non verrai citato.

2. Cosa fa lo schema per la scoperta LLM

Il markup Schema svolge tre funzioni fondamentali per gli LLM:

1. Chiarisce il significato ("Questo è l'argomento di questa pagina.")

Lo schema comunica ai sistemi di IA:

• cosa rappresenta una pagina

• chi l'ha scritta

• a quale organizzazione appartiene

• quale prodotto viene descritto

• a quali domande risponde

• di che tipo di contenuto si tratta

Per gli LLM, lo schema non è una decorazione SEO, ma un acceleratore semantico.

2. Fornisce una struttura macchina affidabile

Gli LLM preferiscono i dati strutturati perché:

• crea blocchi prevedibili

• mappa chiaramente le entità

• elimina l'ambiguità

• migliora il punteggio di affidabilità

• rafforza il consenso

Lo schema aiuta gli LLM a estrarre e incorporare correttamente i contenuti.

3. Collega le entità sul web

Quando il tuo schema corrisponde a quello utilizzato da altri, i modelli deducono:

• relazioni più forti tra le entità

• cluster tematici più chiari

• identità del marchio più stabile

• migliore allineamento del consenso

Lo schema crea chiarezza a livello di grafico, su cui gli LLM fanno affidamento durante la sintesi.

3. Il grafico della conoscenza: la mappa del significato

Il grafico della conoscenza è:

la rete strutturata di entità e relazioni che i sistemi di IA utilizzano per ragionare.

Google ne ha uno. Perplexity ne ha uno. Meta ne ha diversi. OpenAI e Anthropic ne hanno alcuni proprietari. Gli LLM costruiscono anche grafici di conoscenza impliciti all'interno dei loro embedding.

Un grafico della conoscenza include:

• nodi (entità)

• bordi (relazioni)

• proprietà (attributi)

• provenienza (autenticità della fonte)

• ponderazione (livelli di confidenza)

Il tuo obiettivo è diventare un nodo con connessioni forti, non una pagina che galleggia nel vuoto.

4. Come si interconnettono schemi, entità e grafici di conoscenza

Questi tre sistemi formano una pipeline semantica:

Schema → Entità → Grafico di conoscenza → Scoperta LLM

Schema

Definisce e struttura i tuoi contenuti.

Entità

Rappresentano il significato all'interno dei tuoi contenuti.

Grafico di conoscenza

Organizza le relazioni tra le entità.

LLM Discovery

Utilizza il grafico + gli embedding per scegliere quali marchi citare nelle risposte generative.

Questa pipeline determina:

• se sei individuabile

• se sei affidabile

• se sei referenziato

• se si compare nelle panoramiche sull'IA

• se gli LLM rappresentano correttamente il tuo marchio

Senza schema → le entità diventano confuse. Senza entità → i grafici di conoscenza ti escludono. Senza inclusione nel grafico di conoscenza → gli LLM ti ignorano.

5. Il framework di ottimizzazione delle entità per gli LLM

L'ottimizzazione delle entità non è più facoltativa: è il fondamento della visibilità degli LLM.

Ecco il sistema completo.

Fase 1 — Creare definizioni canoniche

Ogni entità importante necessita di:

• una definizione unica e chiara

• posizionata nella parte superiore delle pagine pertinenti

• ripetuta in modo coerente

• allineata con fonti esterne

Questo diventa il tuo punto di riferimento per l'incorporamento.

Passaggio 2: utilizzare una denominazione coerente ovunque

Gli LLM penalizzano le variazioni di marchio. Utilizza una forma esatta:

• Ranktracker

• NON Rank Tracker

• NON RankTracker.com

• NON RT

La coerenza fonde la tua identità in un unico vettore di entità.

Passaggio 3: usa lo schema per dichiarare esplicitamente le entità

Aggiungi:

• Schemadell'organizzazione

• Schemadel prodotto

• Schemaarticolo

• SchemaFAQ

• Schemapersona per gli autori

• Schemabreadcrumb

• Schemasito web

Lo schema rende le tue entità utilizzabili dalle macchine.

Fase 4 — Costruisci cluster di argomenti attorno alle entità chiave

Gli LLM costruiscono il significato attraverso le relazioni.

I cluster dovrebbero includere:

• definizioni

• spiegazioni

• confronto

• guide pratiche

• articoli di supporto

• Domande frequenti

Cluster = autorità semantica per la tua entità.

Fase 5 — Creare relazioni tra entità

Utilizza i collegamenti interni per mostrare:

• prodotto → categoria

• fondatore → marchio

• marchio → concetti

• caratteristiche → casi d'uso

• cluster → cluster

Questo sviluppa un mini grafico di conoscenza all'interno del tuo sito.

Fase 6 — Rafforzare le entità esternamente

Gli LLM si basano sul consenso tra:

• siti di notizie

• blog autorevoli

• directory

• siti di recensioni

• interviste

• comunicati stampa

Se gli altri ti descrivono in modo coerente → il modello lo rende canonico.

Passaggio 7 — Mantenere la stabilità fattuale

Gli LLM penalizzano:

• fatti obsoleti

• affermazioni contraddittorie

• definizioni modificate

• descrizioni incoerenti

Stabilità fattuale = punteggio di affidabilità più elevato.

6. Tipi di schemi più importanti per la scoperta degli LLM

Esistono decine di tipi di schemi, ma solo alcuni sono essenziali per la visibilità LLM.

1. Organizzazione

Definisce la tua azienda come entità.

Aiuta a:

• connessione con il grafico di conoscenza

• stabilità delle entità

• incorporamento del marchio

2. Sito web + Pagina web

Chiarisce:

• scopo

• struttura

• relazioni

Supporta il recupero e l'indicizzazione.

3. Articolo

Definisce la paternità, le date e gli argomenti.

Importante per:

• provenienza

• segnali di fiducia

• attribuzione delle risposte

4. Pagina delle domande frequenti

Gli LLM amano le FAQ perché:

• rispecchiano la struttura delle domande e risposte

• sono facili da suddividere in blocchi

• si collegano direttamente alle risposte generative

Lo schema delle FAQ migliora notevolmente l'estrazione generativa.

5. Prodotto

Essenziale per:

• Piattaforme SaaS

• descrizioni delle caratteristiche

• query di confronto

Migliori definizioni dei prodotti → maggiore chiarezza delle entità.

6. Persona (autore)

Questo aspetto sarà più importante che mai nel 2025.

Gli LLM valutano:

• identità dell'autore

• competenza

• presenza cross-domain

Lo schema dell'autore aumenta la fiducia.

7. Come i grafici di conoscenza selezionano le entità affidabili

I grafici di conoscenza utilizzano otto segnali di affidabilità primari:

• ✔ stabilità dell'entità

• ✔ consenso esterno

• ✔ accuratezza dello schema

• ✔ autorità di dominio

• ✔ coerenza fattuale

• ✔ forza delle relazioni

• ✔ chiarezza della provenienza

• ✔ aggiornamento

Se la tua entità è:

• ben strutturato

• descrizione coerente

• rinforzato esternamente

• ricca di collegamenti

• aggiornato frequentemente

...diventi un nodo preferito nelle risposte generative.

In caso contrario, il grafico dà la priorità ai concorrenti.

8. Come gli LLM utilizzano i grafici di conoscenza durante la generazione delle risposte

Quando un utente pone una domanda, il sistema:

1. Interpreta la query come entità

2. Recupera entità semanticamente rilevanti

3. Controlla il grafico di conoscenza per il contesto

4. Estrae blocchi di contenuto collegati a tali entità

5. Sintetizza una risposta

6. Include facoltativamente citazioni da nodi affidabili

Se la tua entità non è presente nel grafico → non verrai citato.

Se la tua entità è debole → sei rappresentato in modo errato.

Se lo schema e il contenuto sono forti → diventi una fonte predefinita.

Considerazione finale:

Nell'era dell'IA, lo schema e le entità non sono miglioramenti SEO, ma sono il sistema di ricerca

Google ha classificato i documenti. Gli LLM li comprendono.

Google indicizza le pagine. Gli LLM le incorporano.

Google ha premiato i link. Gli LLM premiano la chiarezza semantica, il consenso e l'autorità delle entità.

Lo schema fornisce la struttura. Le entità forniscono il significato. I grafici di conoscenza forniscono il contesto.

Insieme, determinano se diventerai:

✔ una fonte citata

✔ un marchio affidabile

✔ un'entità nota

✔ una risorsa preferita

—oppure se i tuoi contenuti rimangono invisibili all'interno del livello di intelligenza artificiale.

Padroneggia lo schema. Stabilizza le entità. Collega il tuo grafico di conoscenza.

Ecco come dominare la scoperta LLM nel 2025 e oltre.