Settembre 8, 2026

Corso Entità e Dati Strutturati per SEO e GEO

Impara a utilizzare Entità, Knowledge Graph, Schema.org e Markup anche senza saper programmare

Corso Entità e Dati Strutturati per SEO e GEO

Il Corso Entità e Dati Strutturati per SEO e GEO è un percorso pratico per imparare a identificare le entità di un sito web, definire le relazioni tra persone, aziende, servizi e contenuti e rappresentarle attraverso Knowledge Graph e dati strutturati.

Eleven Marketing Formazione propone il corso nell'ambito della propria attività di formazione aziendale a Roma, con percorsi personalizzati su SEO, GEO, marketing, vendita e Intelligenza Artificiale applicata al business.

Il corso è accessibile anche a chi non programma: attraverso il Metodo E.R.G.M. – Entità, Relazioni, Grafo, Markup, imparerai a comprendere Schema.org e JSON-LD, costruire semplici grafi e arrivare alla creazione e validazione del markup anche con il supporto dell'AI.

L'obiettivo è rendere più chiare, strutturate e meno ambigue le informazioni che descrivono un brand, favorendone la comprensione da parte dei motori di ricerca e dei sistemi AI.

Nella GEO, entità e dati strutturati non garantiscono automaticamente visibilità o citazioni nelle risposte AI, ma possono contribuire a costruire un ecosistema informativo più chiaro e semanticamente coerente.

Questa secondo me è più adatta alla parte alta della landing: mantiene corso, entità, Eleven Marketing Formazione, Roma, Schema.org, JSON-LD, E.R.G.M. e GEO, ma arriva molto più velocemente al punto.

Corso Entità e Dati Strutturati per: il corso in breve

  • Livello: base/intermedio
  • Modalità: in aula o online
  • Individuale o di gruppo
  • Competenze tecniche richieste: nessuna competenza di programmazione
  • Approccio: teorico-pratico con esercitazioni
  • Argomenti: Entità, Knowledge Graph, Schema.org, JSON-LD, SEO e GEO
  • Metodo: E.R.G.M. – Entità, Relazioni, Grafo, Markup
  • AI: supporto alla creazione e verifica del markup

Corso Entità e Dati Strutturati per: a chi è rivolto

Il corso è rivolto a SEO Specialist e GEO Specialist, Digital Marketer, Content Manager, Copywriter, consulenti e responsabili marketing, imprenditori e professionisti che gestiscono contenuti e siti web.

È particolarmente indicato per chi vuole comprendere e utilizzare entità, Knowledge Graph e dati strutturati senza affrontarli esclusivamente da un punto di vista tecnico.

Perché Entità e Dati Strutturati sono importanti per SEO e GEO

I motori di ricerca e i sistemi di Intelligenza Artificiale devono interpretare non soltanto le parole presenti in una pagina, ma anche a chi e a cosa si riferiscono.

Una persona può essere collegata a un'azienda, un'azienda a un servizio, un servizio a un settore e un contenuto a un autore e a determinati argomenti.

Per questo è utile passare da una visione basata esclusivamente sulle parole chiave a una struttura composta da:

Entità → Attributi → Relazioni → Contesto

I dati strutturati consentono di descrivere in maniera esplicita alcune di queste informazioni attraverso vocabolari condivisi come Schema.org.

Nella GEO, il markup non rappresenta una scorciatoia per ottenere citazioni o maggiore visibilità nelle AI. Può però contribuire, all'interno di una strategia più ampia, a rendere più chiara, coerente e meno ambigua la rappresentazione delle informazioni presenti sul sito.

Dalle Keyword alle Entità

Una delle prime competenze sviluppate durante il corso sarà imparare a distinguere una keyword da un'entità.

Mentre una keyword rappresenta una parola o una frase utilizzata anche per intercettare una ricerca, un'entità rappresenta invece qualcosa di identificabile e distinguibile, come una persona, un'organizzazione, un luogo, un prodotto o un concetto.

Prendiamo come esempio un ristorante vegano:

VerdeVivo → Organizzazione
Luca Bianchi → Persona
Roma → Luogo
Cucina vegana → Argomento

Individuare le entità, però, non basta. Per comprenderne il contesto dobbiamo stabilire come sono collegate tra loro.

Luca Bianchi → chef di → VerdeVivo
VerdeVivo → opera a → Roma
VerdeVivo → specializzato in → cucina vegana

Passiamo così da un semplice insieme di parole a una rete di entità e relazioni.

Il Metodo E.R.G.M.: dalle Entità al Markup

Il corso introduce il Metodo E.R.G.M., un processo pratico per organizzare le informazioni di un brand e arrivare progressivamente ai dati strutturati:

  • E – Entità → individua persone, organizzazioni, servizi, luoghi, prodotti e argomenti rilevanti.
  • R – Relazioni → definisce come le diverse entità sono collegate tra loro.
  • G – Grafo → rappresenta entità e relazioni attraverso un Knowledge Graph.
  • M – Markup → traduce le informazioni rilevanti in dati strutturati attraverso Schema.org e JSON-LD.

ENTITÀ → RELAZIONI → GRAFO → MARKUP

L'obiettivo è partire dal significato e dalle relazioni tra le informazioni, prima di arrivare alla loro rappresentazione attraverso il markup.

Cosa imparerai durante il Corso

Al termine del percorso sarai in grado di:

  • riconoscere le principali entità presenti in un sito web;
  • distinguere entità, keyword e attributi;
  • identificare le relazioni tra le entità;
  • creare combinazioni di entità semanticamente coerenti;
  • rappresentare un brand attraverso un semplice Knowledge Graph;
  • comprendere cos'è Schema.org e a cosa serve;
  • distinguere Schema.org da JSON-LD;
  • comprendere proprietà come @type, @id, sameAs, about, mentions, knowsAbout e worksFor;
  • utilizzare l'Intelligenza Artificiale come supporto alla creazione del markup;
  • verificare e validare i dati strutturati;
  • individuare errori e incoerenze;
  • verificare la coerenza tra contenuto, entità, relazioni e markup.

Programma del Corso Entità e Dati Strutturati

Modulo 1 – Capire le Entità

  • Cosa sono le entità
  • Entità e keyword: quali sono le differenze
  • Persone, organizzazioni, luoghi, prodotti, servizi e argomenti
  • Entità principali e secondarie
  • Attributi delle entità
  • Come individuare le entità presenti in una pagina
  • Esercitazione pratica

Modulo 2 – Creare Relazioni tra Entità

  • Perché un'entità isolata comunica poco
  • Come identificare le relazioni
  • Persona + Organizzazione
  • Persona + Competenza
  • Organizzazione + Servizio
  • Organizzazione + Luogo
  • Contenuto + Autore
  • Contenuto + Argomento
  • Esercizio sulle combinazioni di entità

Modulo 3 – Costruire un Knowledge Graph

  • Cos'è un Knowledge Graph
  • Nodi e relazioni
  • Come rappresentare un brand attraverso un grafo
  • Entità principali e nodi secondari
  • Dal contenuto al grafo
  • Costruzione guidata del Knowledge Graph di un'azienda

Modulo 4 – Schema.org e JSON-LD senza essere sviluppatori

  • Cos'è Schema.org e a cosa serve
  • Cos'è JSON-LD
  • Differenza tra Schema.org e JSON-LD
  • @context
  • @type
  • @id
  • name
  • sameAs
  • about
  • mentions
  • knowsAbout
  • worksFor
  • Come una relazione può essere rappresentata attraverso il markup

L'obiettivo non è imparare il codice a memoria, ma comprendere cosa rappresentano le diverse proprietà e quando utilizzarle.

Modulo 5 – Entità e Markup per la GEO

  • Dal contenuto alle entità
  • Identità digitale del brand
  • Relazioni semantiche
  • Coerenza tra le pagine del sito
  • Entità Persona e Organizzazione
  • Autori e competenze
  • Contenuti e argomenti
  • Identificazione e disambiguazione delle entità
  • Dati strutturati come supporto alla comprensione
  • Cosa può fare il markup per la GEO
  • Cosa il markup non può garantire
  • Errori da evitare

Modulo 6 – Creare il Markup con l'Intelligenza Artificiale

L'AI può rendere più accessibile la creazione dei dati strutturati anche a chi non programma.

Durante il modulo vedremo:

  • come descrivere correttamente le entità all'AI;
  • come fornire le relazioni;
  • come utilizzare un Knowledge Graph come base;
  • come richiedere un markup Schema.org;
  • come generare JSON-LD;
  • come controllare il codice prodotto dall'AI;
  • come individuare proprietà inesistenti o utilizzate in maniera errata;
  • come validare e correggere il markup.

L'obiettivo non è semplicemente far scrivere il markup all'AI, ma essere in grado di capire se ciò che l'AI ha prodotto rappresenta correttamente le informazioni presenti nella pagina.

Docente del Corso: Elio Castellana

Elio Castellana, Formatore Tecniche di Vendita, SEO, GEO, Digital Marketing

Fondatore di Eleven MarketingElio Castellana è il formatore del Corso Entità e Dati Strutturati per SEO e GEO. Fondatore di Eleven Marketing, nasce come esperto di SEO e Digital Marketing, ambiti in cui ha formato e affiancato centinaia di professionisti e aziende.

Oggi concentra la propria attività anche sulla Generative Engine Optimization (GEO) e sulle strategie di visibilità nei motori e sistemi AI.

Da oltre vent'anni unisce visione strategica, esperienza sul campo e un approccio pratico, trasformando la complessità del digitale in strumenti concreti di crescita e innovazione.

Non sai programmare? Questo Corso è pensato anche per te!

Il Corso Entità e Dati Strutturati per SEO e GEO non nasce per trasformarti in uno sviluppatore; non dovrai imparare decine di proprietà Schema.org a memoria né scrivere grandi quantità di codice.

Partiremo da domande semplici:

Chi è? Cosa fa? Dove opera? Quali servizi offre? Di cosa è esperto? Con quali altre entità è collegato?

Solo successivamente passeremo al Knowledge Graph e al markup.

L'Intelligenza Artificiale potrà supportarti nella produzione del codice, ma sarai tu a sapere cosa chiedere, cosa controllare e quali errori evitare.

Esercitazione finale: costruisci il Knowledge Graph del tuo Brand!

costruisci il Knowledge Graph del tuo Brand!

Il percorso termina con un'esercitazione pratica che riunisce le competenze sviluppate durante il corso.

Partendo da un'azienda reale o simulata lavoreremo sul processo:

Brand → Entità → Attributi → Relazioni → Knowledge Graph → Schema.org → JSON-LD → Validazione

Il risultato finale non sarà semplicemente un blocco di codice.

Avremo costruito una rappresentazione strutturata dell'ecosistema semantico del brand, verificando che le informazioni dichiarate attraverso il markup siano coerenti con quelle realmente presenti nei contenuti.

Domande frequenti sul Corso Entità e Dati Strutturati

Bisogna conoscere HTML o programmazione?

No. Il corso è progettato anche per chi non possiede competenze di programmazione. Gli aspetti tecnici vengono introdotti progressivamente attraverso esempi ed esercitazioni.

Qual è la differenza tra Schema.org e JSON-LD?

Schema.org è un vocabolario condiviso utilizzato per descrivere informazioni ed entità in maniera strutturata. JSON-LD è un formato attraverso il quale è possibile esprimere queste informazioni all'interno di una pagina web.

Cos'è un'entità nella SEO?

Un'entità è qualcosa di identificabile e distinguibile, come una persona, un'organizzazione, un luogo, un prodotto o un concetto. Nell'Entity SEO assumono particolare importanza anche le caratteristiche dell'entità e le relazioni che la collegano ad altre entità.

Cos'è un Knowledge Graph?

Un Knowledge Graph è una rappresentazione di entità e delle relazioni che esistono tra loro. Nel corso viene utilizzato in maniera pratica e visuale per organizzare le informazioni prima di tradurle in dati strutturati.

Che relazione c'è tra Knowledge Graph e GEO?

Ragionare attraverso entità e relazioni permette di progettare strutture informative più esplicite e meno ambigue. Nel corso il Knowledge Graph viene utilizzato come modello per organizzare queste relazioni prima di passare al markup.

Posso utilizzare ChatGPT o altre AI per creare il markup?

Sì. Durante il corso viene mostrato come utilizzare strumenti di Intelligenza Artificiale come supporto alla generazione del JSON-LD, imparando soprattutto a verificare la correttezza e la coerenza del markup prodotto.

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