lastReviewed
La data di ultima revisione viene dichiarata nel grafo e mostrata nel contenuto. Un articolo aggiornato ha un segnale di freschezza oggettivo, non una promessa nel testo.
E-E-A-T & authority
Autorevolezza dimostrabile, non dichiarata.
Le AI non si fidano di una frase come «siamo esperti del settore». Cercano segnali verificabili: chi ha scritto, cosa sa, quando è stato rivisto, quali fonti cita e come il contenuto è collegato al resto del sito. GEO Optimizer Pro li mette tutti nero su bianco, in JSON-LD e Microdata.
4dimensioni E-E-A-T
2livelli dati: JSON-LD e Microdata
1preview live IA Eyes
326test automatici
Il problema
«Esperto» è un'etichetta. La fiducia è un grafo.
Un autore con nome, foto e una bio di tre righe non basta. Un modello vuole sapere quale ruolo ricopre, quali argomenti conosce, dove si è formato e quali fonti esterne confermano la sua identità.
Lo stesso vale per i contenuti: quando sono stati rivisti? Le FAQ sono leggibili anche in voce? Le tabelle tecniche sono descritte come dataset? I link interni rafforzano il cluster o disperdono il contesto?
- Bio generiche senza proprietà leggibili
- Nessuna data di revisione verificabile
- FAQ in Microdata scollegate dal JSON-LD
- Tabelle tecniche trattate come puro layout
- Link interni senza priorità semantica
01 · Identità dell'autore
Un profilo E-E-A-T che parla per proprietà
Il profilo dell'autore non è una pagina «Chi sono» fine a se stessa. È un nodo con jobTitle, knowsAbout e alumniOf: ruolo attuale, aree di competenza e formazione. Informazioni che un motore può leggere, confrontare e collegare al contenuto.
Le citazioni semantiche verso Wikidata e Wikipedia entrano nella proprietà mentions. Non sono link decorativi: servono a disambiguare l'entità e a collegarla a fonti riconoscibili, senza trasformare la pagina in una lista di riferimenti esterni.
- jobTitle esplicito, non dedotto dalla bio
- knowsAbout con le competenze reali dell'autore
- alumniOf per la formazione verificabile
- mentions verso Wikidata e Wikipedia
- Person collegata all'organizzazione e ai contenuti
Fiducia nel contenuto
Segnali che un modello può verificare
Autorevolezza non significa aggiungere badge. Significa rendere espliciti i passaggi che hanno portato il contenuto a essere pubblicato e controllato.
Speakable
Le sezioni chiave possono essere marcate come leggibili ad alta voce. Speakable aiuta i sistemi vocali a individuare il passaggio giusto, senza leggere l'intera pagina.
FAQ automatiche
Il motore estrae le domande dai titoli H2 e H3 e dai blocchi details, inclusi quelli creati con Elementor e Divi. La FAQ è pronta da rivedere, non da ricopiare.
Microdata bridge. Se il sito ha già FAQ in Microdata, il plugin le legge e le converte in un nodo JSON-LD FAQPage. Una sola rappresentazione, nessuna duplicazione, nessun conflitto tra formati.
Struttura del contenuto
Dataset, relatedLink e BreadcrumbList: il contesto è parte della fiducia
Una tabella tecnica non è solo una griglia: è un insieme di dati. Il plugin la avvolge in un nodo Dataset con nome, descrizione e tabella di riferimento. Se una tabella è puramente grafica o di layout, l'attributo data-dataset-ignore la esclude dalla generazione.
Il topic clustering usa relatedLink per collegare contenuti dello stesso argomento, mentre il BreadcrumbList dichiara la gerarchia del sito. Il modello capisce dove si trova la pagina e quali altre risorse la completano.
- Tabelle tecniche avvolte come Dataset
- data-dataset-ignore per le tabelle fuori contesto
- relatedLink per il cluster di argomento
- BreadcrumbList allineato alla navigazione reale
<!-- tabella di layout: fuori dal Dataset -->
<table data-dataset-ignore>
...
</table>
<table data-dataset-ignore>
...
</table>
| Segnale | Cosa aggiunge | Dove si vede |
|---|---|---|
| Dataset | Contesto e descrizione per le tabelle tecniche. | JSON-LD del contenuto |
| relatedLink | Collegamento al cluster di argomento. | Grafo del contenuto |
| BreadcrumbList | Gerarchia e posizione nel sito. | JSON-LD globale |
| image enrichment | Caption e alt text arricchiti per le immagini. | ImageObject |
| SignificantLink | Priorità ai link interni davvero rilevanti. | Analisi del contenuto |
Immagini che raccontano. L'arricchimento immagine aggiunge caption e alt text descrittivi, collegando ogni immagine al contenuto. Non è SEO decorativa: è contesto che un modello può usare per capire cosa mostra la pagina.
Link interni e immagini
Non tutti i link pesano allo stesso modo
Una pagina autorevole non è quella con più link: è quella che collega le risorse giuste, con una gerarchia riconoscibile.
SignificantLink
La prioritizzazione dei link interni distingue i collegamenti che rafforzano il contenuto da quelli puramente navigazionali. I primi ricevono peso semantico, i secondi restano utili senza diluire il segnale.
- Priorità ai link contestuali
- Meno rumore nei collegamenti di servizio
- Cluster più leggibili per i modelli
Image enrichment
Caption e alt text vengono arricchiti con il contesto reale della pagina. L'immagine diventa un nodo ImageObject con nome, descrizione e dimensioni, non un file senza significato.
- Caption descrittive collegate al testo
- Alt text con entità e contesto
- Dimensioni dichiarate per ogni immagine
Citazioni misurate
Nuova, persa, per motore: la citazione ha uno stato
Non basta sapere che una pagina è stata citata. Serve sapere da quale motore, quando e se la citazione è ancora presente. Il tracking lavora con stati espliciti e aggiornamenti transazionali.
- Nuova: prima apparizione registrata con motore e URL
- Persa: la citazione non è più presente, ma lo storico resta
- Engine-aware: lo stato viene gestito per singolo motore
- Aggiornamenti transazionali: nessun duplicato in caso di elaborazioni concorrenti
- Solo URL propri: le fonti esterne non vengono conteggiate come citazioni del sito
Il grafo come lo vede un motore
"author": {
"@type": "Person",
"jobTitle": "Consulente GEO",
"knowsAbout": ["SEO", "AI Search"],
"alumniOf": "Università",
"sameAs": ["Wikidata", "Wikipedia"]
},
"lastReviewed": "2026-10-22",
"speakable": { "@type": "SpeakableSpecification" }
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La preview mostra nodi, proprietà mancanti e relazioni prima della pubblicazione. È lo stesso pannello che trovi nella pagina Schema.org 2.0.
Domande frequenti
Autorevolezza, senza scorciatoie
Che cosa contiene il profilo E-E-A-T di un autore?
Il profilo dichiara jobTitle, knowsAbout e alumniOf, oltre ai collegamenti alle fonti esterne. Non è una biografia generica: è un insieme di proprietà leggibili che chiariscono ruolo, competenze e formazione della persona che firma il contenuto.
Come vengono usate Wikidata e Wikipedia?
Le citazioni semantiche verso Wikidata e Wikipedia vengono inserite nella proprietà mentions. Servono a disambiguare l'entità e a collegarla a fonti riconoscibili, senza trasformare la pagina in un elenco di link esterni.
La FAQ automatica funziona anche con Elementor e Divi?
Sì. Il motore estrae le domande dai titoli H2 e H3 e dai blocchi details, compresi quelli generati dai page builder. La FAQ può essere arricchita e poi validata prima della pubblicazione.
Che cos'è il Microdata bridge?
È il ponte che legge le FAQ già presenti in formato Microdata e le converte in un nodo JSON-LD FAQPage. In questo modo il contenuto esistente non viene duplicato e i motori ricevono un'unica rappresentazione coerente.
Come funzionano gli stati delle citazioni?
Ogni citazione può essere nuova o persa. Gli aggiornamenti sono engine-aware, quindi lo stato viene gestito per singolo motore, sono transazionali e accettano solo URL del sito: una fonte esterna o un URL contraffatto non viene registrato come citazione propria.
Posso escludere una tabella dal Dataset?
Sì. Le tabelle tecniche vengono avvolte in un nodo Dataset, ma puoi aggiungere l'attributo data-dataset-ignore a una tabella che non deve essere trattata come dataset, per esempio una tabella di layout o una comparazione puramente grafica.
Costruisci fiducia verificabile
La citazione arriva a chi dimostra di meritarla.
30 giorni di prova gratuita, 14 giorni money back e tutte le funzioni Pro incluse. Configura il profilo E-E-A-T, collega le fonti e controlla in IA Eyes ciò che i motori leggono davvero.