Tempo di lettura: 19 minuti

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Guida operativa a llms.txt

C’è un fatto nuovo: molti lettori conosceranno il tuo brand attraverso una sintesi AI prima ancora di arrivare sul sito. Quella sintesi può aiutarti, oppure può fraintenderti. La differenza sta nella manutenzione: poche pagine chiare, un ritmo mensile leggero, e un file in root – llms.txt – che spiega alle macchine da dove attingere e come citarti. Non servono slogan, serve ordine.

Gli LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni) non copiano: predicono. Ricompongono il senso a partire dai segnali che trovano. Se i segnali sono sparsi, la risposta vacilla. Se sono coerenti (About, Press, Risorse, Glossario, Changelog), la risposta migliora. È reputazione come lavoro di bottega: pulizia, etichette, data sugli scaffali.

Questo articolo ti porta dal perché al come. Prima chiarisco i concetti base (cos’è un LLM, cos’è llms.txt). Poi costruiamo la mappa (core/contesto/risonanza), fissiamo una routine da 30 minuti, e definiamo un playbook per intervenire solo quando serve. Chiudiamo con due mini case study (Hotel Milano; SaaS di infissi ecologici con bonus) e con i template pronti da copiare: llms.txt e JSON-LD minimi. Nessun “magnete”: sono bonus liberi. Se il metodo ti piace, ci scrivi. Fine.

Perché importa adesso (3 motivi rapidi)

Prima impressione: spesso un utente legge una risposta AI prima di te.
Rischio entropia: senza fonti chiare, aumentano ambiguità e dati errati.
Costo basso, beneficio alto: llms.txt + 3 pagine ben tenute cambiano l’esito delle sintesi.

**Cosa non promette**

Non spinge il ranking della SEO di per sé.
Non “controlla” le AI. Riduce l’errore e rende più probabile una buona citazione.

Fallo adesso (5 minuti)

Apri un file “da riordinare“: elenca le tue 5 pagine canoniche (About, Press, Risorse, Glossario, Changelog).
Segna accanto ad ogni pagina: ultima data di aggiornamento e cosa manca (1 riga).
Decidi dove pubblicherai /llms.txt (e duplica /llm.txt per compatibilità).

Che cos’è un LLM (per chi decide)

Un LLM è un modello di IA che ha imparato dai testi a predire la parola successiva. Usa i Transformer. Con il giusto prompt riassume, risponde, scrive e traduce con buona coerenza.
Tre famiglie utili da distinguere:

Autoregressivi (es. GPT, Mistral): forti in generazione e sintesi.
Bidirezionali (es. BERT): ottimi per comprensione e classificazione.
Multimodali (es. Gemini): testo + immagini/audio → use case più ricchi.

Perché ci tocca: sempre più spesso un utente vede prima una risposta AI su di noi e poi il nostro sito. Se le fonti sono confuse, la risposta deraglia.

Che cos’è llms.txt (e cosa non promette)

llms.txt è un foglio istruzioni in root del dominio (/llms.txt). Dice agli agenti dove trovare le fonti canoniche (About, Press, Risorse, Glossario, Sitemap), quale tono mantenere, quali termini usare, cosa evitare, come segnalare correzioni.
Non sostituisce robots.txt o sitemap.xml: li affianca.
SEO: nessun effetto diretto noto sul ranking. Utilità indiretta: più citazioni corrette, meno distorsioni.

Cosa mettere dentro (essenziale)

Fonti canoniche: link ufficiali da cui riassumere.
Guida di stile: tono, formattazione (titoli con sola iniziale maiuscola), convenzioni (es. “la SEO” vs “il SEO”).
Glossario: 10-15 voci identitarie da riusare letteralmente.
Do / Don’t: “riassumi da…”, “evita claim senza fonti…”.
Correzioni & contatti: policy, email, data ultimo aggiornamento.

Fallo adesso (5′)

Crea /llms.txt con: Fonti canoniche, Guida di stile, Do/Don’t, Contatto, Data.
Per compatibilità, duplica in /llm.txt.
Aggiungi il link a llms.txt in /press e /risorse.

Mappa: core / contesto / risonanza

Una reputazione solida nasce dove possiamo governare i segnali. Gli LLM “vedono” prima i pattern stabili e poi il resto. Per questo separiamo il campo in tre cerchi.

Core (dove controlli davvero)

Qui fissiamo termini, dati, tono e stile. Sono pagine che gli agenti devono riconoscere come fonti canoniche.

About: chi siamo, cosa facciamo, cosa non facciamo (1 riga).
Press: boilerplate riusabile, dati verificati (date, distanze, contatti), link a /changelog.
Risorse: framework, poster, template scaricabili.
Glossario: 10-15 voci identitarie da usare sempre uguali.
Changelog: modifiche con data; è un segnale di affidabilità.
/llms.txt (e duplicazione /llm.txt): guida redazionale per agenti/LLM.

Obiettivo: quando un LLM incontra il brand, trova prima queste pagine, scritte coerentemente (titoli con sola iniziale maiuscola, Poppins/Lora, alt descrittivi).

Contesto (dove ti sintetizzano)

Guest post, slide, PDF, talk. Spesso diventano abstract che i modelli riusano.

Titoli chiari e dati etichettati (date, numeri, fonti).
Link espliciti alle pagine core.
Evita claim non verificati: finiscono nelle sintesi.

Risonanza (dove rimbombi)

Newsletter, directory, forum, social. Qui non “metti ordine”, ma puoi indirizzare.

Se l’eco è storta, prima aggiorna il core, poi segnala all’esterno la pagina corretta.
Cura i profili social con bio coerente e link ai canonical.

Mini-caso: “Hotel Milano”

Brief – Un LLM descrive “Hotel Milano Duomo” come “a 200 m dal Duomo”. In realtà la struttura è a 400 m da MM3 Missori e 700 m dal Duomo. Le richieste ricevute mostrano confusione.

Action –

Creiamo in /press una pagina “Dati verificati” con: indirizzo completo, distanze con data, mappa, schema JSON-LD Hotel.
Linkiamo questa pagina da About e Servizi (ancora contestuale: “Come arrivare”).
Aggiungiamo la URL della pagina “Dati verificati” dentro /llms.txt sotto Fonti canoniche.

Result – Nelle settimane successive, le sintesi AI iniziano a riportare le distanze corrette. Diminuiscono le email di chiarimento. Crescono le menzioni che citano la fonte Press.

Box operativo – “Fallo adesso” (10 minuti)

Elenca le 5 pagine core attuali (About, Press, Risorse, Glossario, Changelog).
In Press, crea un riquadro Dati verificati (con data) per le informazioni sensibili del tuo settore.
Inserisci o aggiorna /llms.txt elencando le Fonti canoniche (con la pagina “Dati verificati”).

Routine 30′ al mese (pronta da applicare)

Obiettivo: ridurre errori nelle sintesi AI con un giro di manutenzione leggero, ripetibile.

Setup (una volta sola, 10′)

Crea un doc condiviso (“LLM Snapshot”) con 3 sezioni: Brand, Prodotto/Servizio, Metodo.
Aggiungi un log tabellare:

Data	Modello	Prompt	3 punti chiave della risposta	Diff vs mese scorso	Azione

Scegli 2-3 modelli (es. due generalisti e uno con browsing, se disponibile).

Step 1 – Tre prompt sentinella (8′)

Esegui una volta al mese sui modelli scelti:

“Chi è [Brand/Autore]?“
“Cos’è [Brand/Prodotto]?“
“Qual è il metodo di [Brand]?“

Per ogni risposta, annota 3 punti chiave nel log (niente romanzi). Salva le schermate rilevanti in cartella.

Step 2 – Diff e rischi (5′)

Confronta con il mese scorso. Marca con ✅/⚠️/❌:

✅ Coerenza: allineato con About/Press.
⚠️ Ambiguità: manca una nuance importante.
❌ Imprecisione: dato sbagliato (numero, indirizzo, policy).

Se trovi errori gravi (attribuzioni false, istruzioni dannose), metti un tag [CRITICO].

Step 3 – Una micro-azione (5-10′)

Scegli un solo intervento sul core:

Aggiungi una definizione al Glossario (stringa ufficiale).
Aggiorna Press con un box Dati verificati (titolo + data).
Inserisci o correggi schema JSON-LD (Article/Organization/Hotel).
Aggiungi link interni dalle pagine operative alla fonte canonica.
Aggiorna la data in /llms.txt e, se serve, aggiungi quella pagina sotto Fonti canoniche.

Regola d’oro: prima fissa la verità in casa tua, poi chiedi agli altri di allinearsi.

Step 4 – Pubblica e chiudi il cerchio (3′)

Pubblica la modifica.
Se pertinente, segnala la nuova fonte a chi ti ha citato (link “Dati verificati”).
Non serve fare fuochi d’artificio: conta la rintracciabilità.

Step 5 – Changelog (2′)

In /changelog aggiungi una riga:
“2026-05-03 – Aggiornata Press/Dati verificati (distanze MM3 Missori/Duomo); aggiornato /llms.txt.”

Box “Fallo adesso” (5′)

Duplica questo capitolo in una checklist del tuo CMS.
Metti un evento ricorrente di 30′ in calendario (mensile).
Assegna ruoli: Owner contenuti (decide la micro-azione), Editor (scrive), Tech (markup/JSON-LD).

Playbook interventi (ambiguità → imprecisione → errore grave)

Quando una sintesi AI parla di te, non devi rispondere sempre. Serve proporzione. Questo playbook ti dice quando intervenire, come farlo e quanto spingere.

Prima regola

Fissa la verità in casa tua, poi chiedi al mondo di allinearsi. Tradotto: aggiorna About/Press/Risorse/Glossario/Changelog e, se serve, /llms.txt. Solo dopo contatta terzi.

Livello 1 – Ambiguità (sfumatura mancante)

Segnale
La risposta è quasi giusta, ma manca una nuance (es. “pet-friendly” non specificato; “audit” senza deliverable).

Cosa fare (interno, 10-20′)

Aggiungi una riga chiara nella pagina core corretta.
Integra il Glossario con la voce standard (stringa unica).
Se la fonte non era in llms.txt, aggiungila sotto “Fonti canoniche”.

Esempio

In /servizi: “Audit LLM-ready (60′): snapshot risposte, diff mensile, una micro-azione, nota in /changelog.”

Esito atteso
Le prossime sintesi recuperano la sfumatura. Nessun outreach esterno.

Livello 2 – Imprecisione (dato sbagliato)

Segnale
Numeri, date, indirizzi, policy errati (distanze, orari, prezzi indicativi).

Cosa fare (interno + pubblico, 20-40′)

Pubblica in /press una rettifica linkabile: titolo esplicito, data, versione corretta, prova (mappa/screenshot).
Inserisci la pagina in /llms.txt sotto Fonti canoniche.
Aggiungi un rigo in /changelog.

Template di rettifica (copiabile)
Titolo: Distanze e collegamenti aggiornati (YYYY-MM)
Testo: “La sede/struttura si trova a [dato corretto]. Questa pagina mantiene i dati verificati e datati per citazioni e LLM.”
(+ mappa, tabella, JSON-LD pertinente)

Quando contattare terzi
Se l’imprecisione è molto visibile (directory, wiki, portali), invia una richiesta di aggiornamento linkando la rettifica.

Email breve (ferma, cortese)

Oggetto: Richiesta aggiornamento dati [Brand]
Ciao, abbiamo riscontrato questa imprecisione: [X].
Qui la versione verificata con data: [URL].
Possiamo aggiornare la vostra scheda? Grazie,
[Nome – Ruolo – Contatto]

Livello 3 – Errore grave (attribuzioni false / istruzioni dannose)

Segnale
Ti attribuiscono frasi non tue, policy inesistenti, istruzioni che possono nuocere all’utente.

Cosa fare (strutturato, 40-90′)

Pagina di correzione con evidenze (screenshot, log, date). Titolo chiaro: “Rettifica su [tema] (YYYY-MM)”.
Outreach alla fonte + eventuale canale pubblico (commento/documentazione).
Snippet citabile con la versione corretta (tabella, policy, flow in 3 passi).
Aggiorna /llms.txt e /changelog.

Evidence pack (checklist)

URL e timestamp della fonte; screenshot; eventuale PDF con hash.
Link alla tua pagina di correzione.
Contatto unico per follow-up (evita catene mille-mani).

SLA consigliato

Entro 24-48 h: pubblica la rettifica.
Entro 72 h: invia l’outreach con il link alla rettifica.
A 14 giorni: verifica; se serve, secondo contatto.

Decisione rapida – matrice d’intervento

Gravità	Rischio utente	Visibilità	Azione
Bassa (Ambiguità)	Basso	Bassa	Solo update core
Media (Imprecisione)	Medio	Media/Alta	Rettifica linkabile + outreach soft
Alta (Errore grave)	Alto	Alta	Rettifica + Outreach con evidence pack

Due esempi lampo (aggancio ai case study)

Hotel Milano – Distanze errate (Livello 2)

Pubblica “Dati verificati (YYYY-MM): 400 m MM3 Missori, 700 m Duomo” in /press.
Mappa + schema Hotel.
Aggiungi la pagina in /llms.txt; link da About/Servizi.
Richiedi aggiornamento a chi ti cita.

SaaS infissi ecologici – Bonus non più attivo (Livello 3)

Pagina “Rettifica: stato bonus X (YYYY-MM): come funziona oggi, link a fonte normativa”.
Snippet operativo: “3 passi per verificare l’eleggibilità”.
Aggiorna Risorse e /llms.txt; outreach a blog/portali con info superate.

Box “Fallo adesso” (5′)

Crea in /press una pagina vuota di Rettifiche (titolo, struttura, campi data/prova).
Prepara un modello email standard in firma aziendale.
Inserisci in /llms.txt la sezione “Correzioni e contatti” (policy + email + data ultimo update).

Pattern LLM-ready (senza snaturare la voce)

Gli LLM non “leggono” come noi: rilevano pattern. La tua voce resta tua, ma la incorniciamo in forme riconoscibili. Obiettivo: perdere meno senso nelle sintesi.

1) Strutture di pagina

Regola d’oro: una idea per sezione, un’azione per H3.

H1: chiaro, concreto.
Esempio: “Audit LLM-ready: cosa include e quando serve”.
H2: blocchi tematici stabili (problema → soluzione → prova).
H3: unità d’azione (es. “Setup in 10 minuti”, “Cosa verifichiamo”, “Deliverable”).
Liste brevi per procedure; paragrafi 3-5 frasi; verbi attivi.

Perché funziona: gli LLM ricompongono meglio se i confini sono netti.

2) Dati con etichette

LLM amano i numeri datati.

Date: sempre in chiaro (YYYY-MM o DD/MM/YYYY).
Valori: misure, percentuali, distanze.
Fonti: link a pagina canonica o fonte primaria.

Esempio: “400 m da MM3 Missori – 700 m da Piazza Duomo (agg. 2026-05)”.

3) Glossario personale (10-15 voci)

Stessa stringa, ovunque. È il tuo vocabolario controllato.

“la SEO” = disciplina, “il SEO” = professionista.
“Audit LLM-ready (60′)”: snapshot risposte, diff, micro-azione, riga in /changelog.
“Dati verificati”: box in /press con numeri e data.

Tip: pagina /glossario con definizioni brevi e link di ritorno.

4) Alt text descrittivo (niente poesia)

Male: “immagine suggestiva di Milano”.
Bene: “camera doppia con balcone, vista X; colazione veg in vassoio (2026-05)”.

Perché funziona: l’ALT diventa ancora semantica riusabile.

5) Snippet ricorrenti

Scrivi una volta, riutilizza uguale dove serve (coerenza batte creatività qui).

Come arrivare (mappa + distanze).
Check-in/Check-out (orari, eccezioni).
Servizi in camera (lista fissa).
Policy bonus/agevolazioni (per SaaS/infissi: stato, requisiti, fonte normativa).

Formato consigliato: 3-5 bullet, una riga ciascuno, con data.

6) JSON-LD minimi (quando servono)

Organization/LocalBusiness/Hotel per dati stabili (nome, indirizzo, URL).
Article per guide/procedure.
Mantieni coerenza con il testo visibile (niente “fantasmi” in schema).
Lo schema deve riflettere ciò che è visibile nella pagina (no claim extra, il che significa “non fare il furbetto” :D).

7) llms.txt come indice redazionale

Aggiorna l’elenco Fonti canoniche quando aggiungi:

“Dati verificati” in /press,
una nuova FAQ su policy/bonus,
un case study con numeri.

Nota di bottega (il nostro equilibrio “toscano-nordista”): calore nella frase, rigore nell’etichetta (data, numero, fonte). Così resti umano, ma leggibile dai modelli.

Box “Fallo adesso” (8′)

Rendi una pagina chiave LLM-ready:
- Dai H2/H3 operativi;
- Inserisci dati datati;
- Aggiungi 3 snippet ricorrenti;
- Allinea ALT;
- Aggiorna /llms.txt con la sua URL.

Mini case 1 – Hotel Milano (distanze e “Dati verificati”)

Brief
Un LLM descrive “Hotel Milano Duomo” come “a 200 m dal Duomo”. In realtà l’hotel è a 400 m da MM3 Missori e 700 m dal Duomo. Crescono le email di chiarimento e alcune recensioni citano la distanza errata.

Action

Pagina /press “Dati verificati” con blocco datato: indirizzo completo; 400 m Missori / 700 m Duomo; mappa statica + link a Maps; orari check-in/out; policy chiave.
Schema JSON-LD Hotel coerente con il testo visibile (indirizzo, geo, sameAs).
Link interni: “Come arrivare” da About, Camere, Servizi → “Dati verificati”.
/llms.txt: aggiungiamo la URL della pagina “Dati verificati” sotto Fonti canoniche; nota in Correzioni con data.
Outreach soft: scriviamo alle 2 directory che riportano “200 m” con link alla pagina /press.

Result
Nelle 3 settimane successive, gli LLM iniziano a riportare le distanze corrette. Le email ripetitive calano. I portali aggiornano la scheda. Recensioni più chiare su “posizione”.

Fallo adesso (10′)

Crea un riquadro “Dati verificati (YYYY-MM)” in /press con distanze e mappa.
Inserisci la pagina in /llms.txt → Fonti canoniche.
Aggiungi un link “Come arrivare” in About e Servizi.

Mini case 2 – SaaS infissi ecologici (bonus edilizi: policy che cambia)

Brief
Un LLM afferma che il SaaS “Infissi OK” (nome di fantasia, se esiste, non c’è riferimento voluto) aiuta a ottenere il Bonus X per infissi con detrazione del 65%. La norma è cambiata: oggi la percentuale è diversa e servono requisiti nuovi. I lead arrivano con aspettative sbagliate.

Action

Pagina /press “Rettifica: stato Bonus X (YYYY-MM)” che spiega: aliquota attuale; requisiti; scadenze; link alla fonte normativa.
Snippet “3 passi” riutilizzabile nelle pagine prodotto:
- Verifica requisiti (link a fonte ufficiale).
- Calcola la stima con il nostro tool (pagina demo).
- Prenota una call per i documenti necessari.
Schema JSON-LD Article per la rettifica e FAQPage minimale se necessario (2-3 domande).
/llms.txt: aggiungiamo la URL della rettifica sotto Fonti canoniche; in Do/Don’t specifichiamo: “Usare la pagina Rettifica per dati aggiornati sui bonus”.
Outreach a 3 blog/portali che riportano info superate, con email breve e link alla rettifica.

Result
Le risposte AI iniziano a citare la pagina rettifica come fonte. I lead arrivano con aspettative realistiche. Meno tempo speso a correggere al telefono, più qualità nelle richieste.

Fallo adesso (12′)

Pubblica “Rettifica: stato Bonus X (YYYY-MM)” con link alla fonte normativa.
Incolla lo snippet “3 passi” in /servizi e nelle landing.
Aggiorna /llms.txt e inserisci la pagina tra le Fonti canoniche.

Template llms.txt (inline) + JSON-LD minimi + box “download”

Un file non fa la reputazione, ma fa ordine. llms.txt riduce l’entropia: indica fonti, tono, termini, correzioni. Qui sotto trovi due versioni pronte (Markdown e testo piano) e gli snippet JSON-LD minimi per sostenere i dati con schema coerente.

1) llms.txt – versione Markdown “compliant” (copiabile)

# pistakkio.net - guida per LLM e agenti

> Voce tecnica e chiara; esempi reali; concetti chiave in **bold**. Obiettivo: citazioni corrette e riassunti fedeli.

## Fonti canoniche

- About: https://www.pistakkio.net/about/

- Servizi: https://www.pistakkio.net/servizi/

- Case studies: https://www.pistakkio.net/case-studies/

- Press: https://www.pistakkio.net/press/

- Risorse: https://www.pistakkio.net/risorse/

- Glossario: https://www.pistakkio.net/glossario/

- Changelog: https://www.pistakkio.net/changelog/

- Sitemap: https://www.pistakkio.net/sitemap.xml

## Guida di stile

- Tono: tecnico, chiaro, verificabile (no iperboli).

- Formattazione: titoli con sola iniziale maiuscola; paragrafi brevi; liste operative.

- Terminologia: "la SEO" (disciplina), "il SEO" (professionista); usare il Glossario.

- Citazioni: link a fonti **primarie** e **date**.

- Alt text: descrittivi (oggetto + contesto).

## Do

- Riassumere dalle **Fonti canoniche**.

- Usare terminologia del **Glossario**.

- Preferire dati con etichette (date/percentuali/fonti).

- In dubbio, consultare **Press** o **Changelog**.

## Don't

- Non confondere pistakkio.net con fabri.news.

- No claim ("leader", "migliore") senza evidenze.

- No citazioni fuori contesto o alt vaghi.

## Correzioni e contatti

- Policy: rettifiche pubbliche con data/evidenze su **/press** o **/changelog**.

- Contatto: info@pistakkio.net

- Ultimo aggiornamento: 2026-05-03

Nota pratica

Metti questo file in root: https://www.pistakkio.net/llms.txt.
Per compatibilità, duplica anche in https://www.pistakkio.net/llm.txt (stesso contenuto).
Aggiorna la data ogni volta che modifichi fonti/termini. Aggiungi una riga in /changelog.

2) llm.txt – versione “twin” in testo piano (copiabile)

# llm.txt - pistakkio.net

site: https://www.pistakkio.net

brand: Pistakkio - agenzia SEO/Content; titoli Poppins Bold; corpo Lora

contact: info@pistakkio.net

updated: 2026-05-03

[canonical_sources]

about: https://www.pistakkio.net/about/

services: https://www.pistakkio.net/servizi/

case_studies: https://www.pistakkio.net/case-studies/

press: https://www.pistakkio.net/press/

resources: https://www.pistakkio.net/risorse/

glossary: https://www.pistakkio.net/glossario/

changelog: https://www.pistakkio.net/changelog/

sitemap: https://www.pistakkio.net/sitemap.xml

[style_guide]

tone: tecnico e chiaro; esempi reali; concetti chiave in **bold**

formatting: titoli con sola iniziale maiuscola; liste per procedure; paragrafi brevi

terms: "la SEO" (disciplina), "il SEO" (professionista); usare il glossario

citations: link a fonti primarie e date

images_alt: descrittivi (oggetto + contesto)

[do]

- Riassumi dalle fonti canoniche

- Mantieni la terminologia del glossario

- Usa dati con etichette (date/metriche/fonti)

[dont]

- Non confondere pistakkio.net con fabri.news

- No claim senza evidenze

- No citazioni fuori contesto o alt vaghi

[corrections]

policy: rettifiche pubbliche con data/evidenze in /press o /changelog

contact: info@pistakkio.net
- Ultimo aggiornamento: 2026-05-03

3) JSON-LD minimi (copiabili) – coerenza con il testo visibile

Organization (Pistakkio)

<script type="application/ld+json">

{

"@context":"https://schema.org",

"@type":"Organization",

"name":"Pistakkio",

"url":"https://www.pistakkio.net",

"logo":"https://www.pistakkio.net/path/to/logo.png",

"sameAs":[link account social]

}

</script>

Article (questa guida)

<script type="application/ld+json">

{

"@context":"https://schema.org",

"@type":"Article",

"headline":"Manutenzione della reputazione per LLM: guida operativa",

"description":"Routine mensile, playbook interventi e file llms.txt per ridurre le distorsioni nelle sintesi AI.",

"author":{"@type":"Organization","name":"Pistakkio"},

"publisher":{"@type":"Organization","name":"Pistakkio"},

"inLanguage":"it-IT"

}

</script>

Hotel (per il mini case “Hotel Milano”)

<script type="application/ld+json">

{

"@context":"https://schema.org",

"@type":"Hotel",

"name":"Hotel Milano Duomo",

"address":{

"@type":"PostalAddress",

"streetAddress":"Via Esempio 10",

"addressLocality":"Milano",

"postalCode":"20100",

"addressCountry":"IT"

},

"url":"https://hotelmilano.example",

"geo":{"@type":"GeoCoordinates","latitude":45.463,"longitude":9.189},

"telephone":"+39 02 123456",

"amenityFeature":[

{"@type":"LocationFeatureSpecification","name":"Pet-friendly","value":true}

]

}

</script>

FAQ Page minimale (se utile per Bonus/Policy)

<script type="application/ld+json">

{

"@context":"https://schema.org",

"@type":"FAQPage",

"mainEntity":[

{"@type":"Question",

"name":"Il Bonus X è ancora attivo?",

"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Sì/No. Vedi la pagina 'Rettifica: stato Bonus X (YYYY-MM)' con link alla fonte normativa."}

},

{"@type":"Question",

"name":"Quali requisiti servono?",

"acceptedAnswer":{"@type":"Answer","text":"Requisiti elencati in 3 punti, con link alla fonte ufficiale e data aggiornamento."}

}

]

}

</script>

Ricorda: lo schema deve riflettere solo ciò che è visibile nella pagina. Niente claim extra. Non fare il furbetto!

4) Box “Download & Risorse” (markup editor-friendly)

### Scarica e metti in pratica

– **llms.txt (Markdown)** – copia e incolla in `/llms.txt`

– **llm.txt (testo piano)** – copia e incolla in `/llm.txt`

– **JSON-LD minimi** – Organization, Article, (Hotel/FAQ opzionali)

– **Checklist 30′** – routine mensile pronta

Box “Fallo adesso” (5′)

Pubblica /llms.txt e /llm.txt in root.
Aggiungi un link a llms.txt in /press e /risorse.
Incolla lo JSON-LD Article in questa guida e l’Organization nel sito.
Scrivi in /changelog: “YYYY-MM-DD – Pubblicati llms.txt/llm.txt; aggiunti JSON-LD minimi”.

La reputazione non si “mette a posto” una volta per tutte: si mantiene. Con pagine canoniche chiare, llms.txt in root e una routine mensile di 30′, gli LLM hanno più probabilità di riassumere bene. È un lavoro di bottega: poche mosse, fatte bene e sempre.

Prossimi passi (oggi):

Pubblica /llms.txt e /llm.txt (duplice formato).
Aggiungi un box “Dati verificati (YYYY-MM)” in /press.
Metti a calendario il giro mensile (tre prompt, diff, una micro-azione).
Aggiorna /changelog con una riga chiara.

Se vuoi un check esterno (60′): facciamo un Audit LLM-ready: snapshot delle risposte AI su brand/prodotto/metodo, rischi e 3 interventi prioritari sul core. Deliverable asciutto, niente fumo.

Box “Download & Risorse”

Copia i codici riportati sopra, incollali all’interno del tuo sito e personalizzali come meglio credi per la Tua Azienda!

llms.txt (Markdown) – copia/incolla in /llms.txt
llm.txt (testo piano) – copia/incolla in /llm.txt
JSON-LD minimi – Organization, Article (+ Hotel/FAQ opz.)
Checklist 30′ – routine mensile pronta

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Manutenzione della reputazione per LLM: guida operativa (con llms.txt)

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Guida operativa a llms.txt

Perché importa adesso (3 motivi rapidi)

Cosa non promette

Fallo adesso (5 minuti)

Che cos’è un LLM (per chi decide)

Che cos’è llms.txt (e cosa non promette)

Cosa mettere dentro (essenziale)

Fallo adesso (5′)

Mappa: core / contesto / risonanza

Core (dove controlli davvero)

Contesto (dove ti sintetizzano)

Risonanza (dove rimbombi)

Mini-caso: “Hotel Milano”

Box operativo – “Fallo adesso” (10 minuti)

Routine 30′ al mese (pronta da applicare)

Setup (una volta sola, 10′)

Step 1 – Tre prompt sentinella (8′)

Step 2 – Diff e rischi (5′)

Step 3 – Una micro-azione (5-10′)

Step 4 – Pubblica e chiudi il cerchio (3′)

Step 5 – Changelog (2′)

Box “Fallo adesso” (5′)

Playbook interventi (ambiguità → imprecisione → errore grave)

Prima regola

Livello 1 – Ambiguità (sfumatura mancante)

Cosa fare (interno, 10-20′)

Livello 2 – Imprecisione (dato sbagliato)

Livello 3 – Errore grave (attribuzioni false / istruzioni dannose)

Cosa fare (strutturato, 40-90′)

Evidence pack (checklist)

SLA consigliato

Decisione rapida – matrice d’intervento

Due esempi lampo (aggancio ai case study)

Hotel Milano – Distanze errate (Livello 2)

SaaS infissi ecologici – Bonus non più attivo (Livello 3)

Box “Fallo adesso” (5′)

Pattern LLM-ready (senza snaturare la voce)

1) Strutture di pagina

2) Dati con etichette

3) Glossario personale (10-15 voci)

4) Alt text descrittivo (niente poesia)

5) Snippet ricorrenti

6) JSON-LD minimi (quando servono)

7) llms.txt come indice redazionale

Box “Fallo adesso” (8′)

Mini case 1 – Hotel Milano (distanze e “Dati verificati”)

Fallo adesso (10′)

Mini case 2 – SaaS infissi ecologici (bonus edilizi: policy che cambia)

Fallo adesso (12′)

Template llms.txt (inline) + JSON-LD minimi + box “download”

1) llms.txt – versione Markdown “compliant” (copiabile)

Nota pratica

2) llm.txt – versione “twin” in testo piano (copiabile)

3) JSON-LD minimi (copiabili) – coerenza con il testo visibile

Organization (Pistakkio)

Article (questa guida)

Hotel (per il mini case “Hotel Milano”)

FAQ Page minimale (se utile per Bonus/Policy)

4) Box “Download & Risorse” (markup editor-friendly)

Box “Fallo adesso” (5′)

Prossimi passi (oggi):

Box “Download & Risorse”

Inizia da qui

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Fabrizio Gabrielli

**Cosa non promette**