Hai costruito il tuo catalogo Shopify per gli esseri umani. Ora deve funzionare anche per i crawler agentici.

Ecco la migliore guida per iniziare a lavorare con il Catalog MCP e la Catalog API di Shopify

La tesi

Il tuo catalogo prodotti Shopify viene letto da due pubblici fondamentalmente diversi: gli esseri umani che navigano nel tuo negozio e gli agenti AI che interrogano i dati dei tuoi prodotti in modo programmatico per formulare raccomandazioni per conto di qualcun altro.

La maggior parte dei brand ha trascorso anni a ottimizzare per il primo pubblico. Descrizioni prodotto ricche, fotografie lifestyle, PDP ottimizzate per la conversione. Niente di tutto ciò aiuta molto il secondo pubblico.

Questo articolo utilizza un prodotto reale, la crema contorno occhi Full Orbit di Glossier, per mostrare come si presenta il divario nella pratica e cosa significa per i brand che pensano al commercio agentico.

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Il livello infrastrutturale che la maggior parte dei brand non ha ancora notato

Shopify ha costruito il Catalog MCP, un server Model Context Protocol che funge da infrastruttura primaria di scoperta prodotti per il commercio agentico sulla piattaforma Shopify. È costruito intorno allo Universal Commerce Protocol (UCP), uno standard per il modo in cui gli agenti AI trovano, valutano e effettuano transazioni con i prodotti.

Il Catalog MCP avvolge la Catalog REST API di Shopify e offre a qualsiasi agente costruito secondo lo standard UCP un modo per:

1. Cercare tra tutti i prodotti Shopify idonei in base a parole chiave, fascia di prezzo e località di spedizione
2. Consultare i dettagli completi delle varianti di prodotti specifici, incluse descrizioni, caratteristiche, specifiche e URL di checkout

I merchant Shopify idonei sono già in questo catalogo. La domanda non è se i tuoi prodotti vengono interrogati. È cosa trovano gli agenti quando li interrogano.

La vista Agentic storefronts nell’admin Shopify: ChatGPT e Microsoft Copilot sono le prime due superfici AI connesse.

Cliccando su ChatGPT si visualizza il dettaglio del canale di vendita: il checkout resta sul tuo negozio e i dati prodotto passano tramite lo Shopify Catalog.

Entrambe le schermate si trovano in Impostazioni > Canali di vendita nell’admin Shopify.

Ci sono tre percorsi che un agente può seguire per raggiungere il tuo catalogo:

Percorso	Ambito	Autenticazione richiesta
Catalog MCP	Tutti i merchant Shopify idonei a livello globale	Sì (JWT)
Storefront MCP	Solo singolo negozio del merchant	No
Catalog REST API	Tutti i merchant Shopify idonei a livello globale	Sì

Shopify descrive il Catalog MCP come il percorso raccomandato per la maggior parte delle implementazioni di commercio agentico.

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Due endpoint. Due immagini molto diverse.

Quando un agente AI vuole conoscere un prodotto nel tuo negozio Shopify, ha due percorsi principali verso i tuoi dati. Il percorso legacy è l’endpoint pubblico /products.json. È accessibile senza autenticazione, strutturato come JSON, ed è il modo predefinito con cui bot e scraper leggono i cataloghi Shopify da anni. Il percorso moderno è il Catalog MCP e la Catalog API, costruiti appositamente per il consumo agentico.

Ecco il confronto completo affiancato per il Glossier Full Orbit, estratto direttamente da entrambi gli endpoint:

Campo	/products.json	Catalog API	Stato del campo Catalog API
Product ID	8185258410229	gid://shopify/p/5vhkcE78u4c7P2hhO30zEh	Obbligatorio
Titolo	Full Orbit	Full Orbit	Obbligatorio
Vendor	Glossier	Glossier	Obbligatorio
Descrizione	Blocco HTML di 4.000 caratteri	“A hydrating, brightening eye cream that smooths fine lines and reduces dark circles and puffiness.” (98 caratteri)	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Unique Selling Point	Non presente	“Combines brightening, hydrating, and smoothing effects in one tube-packaged eye cream.”	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Top Feature 1	Non presente	Brightening formula reduces the appearance of dark circles for a more awake look	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Top Feature 2	Non presente	Hydrating ingredients keep the under-eye area moisturized and comfortable	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Top Feature 3	Non presente	Smoothing action helps minimize fine lines for a youthful appearance	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Top Feature 4	Non presente	Depuffing effect soothes and refreshes tired eyes	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Top Feature 5	Non presente	Tube dispenser allows for easy, mess-free application	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Tech Spec: Dispenser Type	Non presente	Tube	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Tech Spec: Product Form	Non presente	Cream	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Tech Spec: Skin Care Effects	Non presente	Brightening, Hydrating, Smoothing, Anti-dark circle, Anti-puffiness	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Tech Spec: Brand	Non presente	Glossier	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Secondhand	Non presente	False	Generato dall’AI (nessun override del merchant)
Variant Description	Non presente	2.312 caratteri in testo semplice (HTML rimosso)	Opzionale
Prezzo	$28.00	$28.00 USD	Obbligatorio
Disponibile per la vendita	Non presente	True	Obbligatorio
Checkout URL	Non presente	URL di checkout diretto della variante	Obbligatorio
Variant URL	Non presente	URL della pagina prodotto con parametro variante	Obbligatorio
Valutazione	Non presente	Non presente	Opzionale
Numero immagini	10	10	Obbligatorio
SKU	FOE-000-00-00	Non presente	—
Codice a barre	810086254095	Non presente	—
Tag	11 tag interni (bfcm-eligible, pricing_export, ecc.)	Non presente	—
Tipo di prodotto	Skincare	Non presente	—

Generato dall’AI (nessun override del merchant) significa che l’AI di Shopify genera il valore. I merchant non hanno un meccanismo diretto per dichiarare o sovrascrivere questi campi. I campi Obbligatori sono controllati dal merchant o dalla piattaforma e garantiti come presenti. I campi Opzionali sono presenti quando disponibili. I campi contrassegnati con — esistono solo in /products.json e non hanno equivalente nella Catalog API.

L’endpoint /products.json fornisce a un agente un muro di HTML più campi logistici interni. La Catalog API gli fornisce un brief strutturato, privo di tag interni e focalizzato su ciò di cui un agente ha bisogno per formulare una raccomandazione e completare un acquisto.

Un agente che cerca di rispondere a “qual è una buona crema contorno occhi leggera per le occhiaie” deve lavorare significativamente di più quando tutto ciò che ha è HTML grezzo. I risultati hanno maggiori probabilità di mancare il tuo effettivo posizionamento.

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Come appare realmente la descrizione HTML a un agente

La descrizione HTML del Full Orbit inizia così, esattamente come appare in /products.json:

<p class="pv-details__info-item pv-details__tagline">
  <strong>A 360° reset for every, single eye.</strong>
</p>
<p id="description-item" class="pv-details__info-item">
  A multi-benefit, 360° eye cream that tackles the concerns
  you care about mostâimmediately hydrating for up to 24 hours...

Prima che un agente possa estrarre una singola frase utile, deve rimuovere nomi di classi CSS, tag span, dichiarazioni inline di charset e artefatti di codifica rotti come ° e â. I dati degli studi clinici sono incorporati inline con le affermazioni sul prodotto. Le menzioni degli ingredienti sono in elementi di lista mescolati con copy di marketing.

Confronta questo con ciò che la Catalog API restituisce come descrizione breve:

“A hydrating, brightening eye cream that smooths fine lines and reduces dark circles and puffiness.”

Sono 98 caratteri. È diretto, in testo semplice e immediatamente analizzabile. Un agente può usarlo in una raccomandazione senza alcuna elaborazione.

Il divario non riguarda solo la lunghezza. Riguarda la densità del segnale. La descrizione della Catalog API dice a un agente esattamente cosa fa il prodotto. La descrizione HTML lo costringe a indovinare.

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Il problema dei campi “Inferred”: quando l’AI di Shopify scrive il copy del tuo prodotto

Ecco la parte con cui la maggior parte dei brand non ha ancora fatto i conti.

La Catalog API di Shopify contrassegna determinati campi con l’etichetta “Inferred” nella sua documentazione di riferimento. Sono campi che l’AI di Shopify genera automaticamente quando un merchant non li ha forniti esplicitamente. La documentazione nota che i campi Inferred potrebbero non essere sempre presenti e che l’accuratezza varia in base ai dati prodotto disponibili.

Ecco i campi esatti contrassegnati come Inferred negli endpoint Search e Lookup:

Campo	Endpoint	Descrizione
description	Search + Lookup	Descrizione dettagliata del prodotto
uniqueSellingPoint	Search + Lookup	La proposta di valore distintiva
topFeatures	Search + Lookup	Array delle caratteristiche principali del prodotto
techSpecs	Search + Lookup	Array delle specifiche tecniche
options	Search + Lookup	Array delle opzioni/varianti del prodotto
attributes	Search	Attributi del prodotto come coppie nome-valore
secondhand	Search + Lookup	Se la variante è di seconda mano

Per contrasto, i campi che Shopify contrassegna come Obbligatori sono quelli transazionali: price, availableForSale, checkoutUrl, variantUrl, shop. Shopify gestisce il livello transazionale. Il livello descrittivo spetta a te da popolare, oppure l’AI di Shopify lo compila al posto tuo.

I campi più importanti per le raccomandazioni degli agenti, description, uniqueSellingPoint, topFeatures e techSpecs, sono tutti generati dall’AI senza meccanismo di override del merchant.

Se il tuo brand non ha popolato valori puliti e strutturati per questi campi, la versione del tuo prodotto rivolta agli agenti viene scritta dall’AI di Shopify. Non da te.

I dati della Catalog API del Full Orbit nel nostro confronto mostrano effettivamente tutti questi campi popolati. Osservando i valori, si dividono in due gruppi che suggeriscono origini diverse.

Alcuni sembrano dati strutturati del prodotto che Glossier ha probabilmente fornito direttamente:

• secondhand: False, un flag binario, non qualcosa che si genererebbe da una descrizione
• techSpecs: Brand: Glossier, metadati base del prodotto
• techSpecs: Dispenser Type: Tube, un attributo fisico del prodotto
• techSpecs: Product Form: Cream, un attributo di categoria del prodotto

Altri si leggono come copy generato dalla descrizione HTML:

• uniqueSellingPoint: "Combines brightening, hydrating, and smoothing effects in one tube-packaged eye cream.", una frase sintetizzata, non un campo prodotto standard
• topFeatures, cinque affermazioni sui benefici che rispecchiano da vicino il linguaggio nella descrizione HTML ma sono ristrutturate in righe discrete
• description: "A hydrating, brightening eye cream that smooths fine lines and reduces dark circles and puffiness.", una versione compressa in testo semplice del paragrafo di apertura HTML

Questo pattern suggerisce che le specifiche tecniche e i flag binari possano provenire dalla tassonomia di prodotto e dai campi prodotto standard di Shopify, mentre i campi orientati al copy (USP, caratteristiche principali, descrizione breve) sono più probabilmente generati dalla descrizione del prodotto. Nessuno dei due è confermato: solo Glossier e Shopify conoscono l’effettivo meccanismo di input. Ma i dati sono coerenti con questa suddivisione.

In ogni caso, l’output del Full Orbit è coerente e utile per un agente. Il rischio riguarda i prodotti dove il materiale di partenza è più sottile. Considera cosa succede con:

• Un prodotto dove la descrizione HTML è prevalentemente linguaggio di marketing con pochi dettagli specifici
• Un nuovo prodotto dove la descrizione non è stata ancora completamente sviluppata
• Un prodotto riformulato dove il vecchio copy è ancora attivo
• Un prodotto dove il tuo posizionamento è sottile e richiede contesto per essere trasmesso accuratamente

In ciascuno di questi casi, una descrizione Inferred dall’AI potrebbe mancare completamente il punto. Quella è la descrizione che gli agenti usano quando raccomandano il tuo prodotto a qualcuno.

Non hai modo di rivedere i valori dei campi Inferred prima che vengano serviti agli agenti. L’unico modo per assicurarsi che gli agenti lavorino con descrizioni accurate e controllate dal brand è popolare i campi personalmente.

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Come gli agenti trovano effettivamente i tuoi prodotti: Search, poi Lookup

Il flusso di lavoro del Catalog MCP segue un pattern a due fasi che ha implicazioni dirette su come vengono utilizzati i dati del tuo catalogo.

Fase 1: Search. Un agente traduce un prompt utente come “trovami una crema contorno occhi leggera che aiuti con le occhiaie sotto i 30 dollari” in una query di ricerca nel Catalog. I risultati sono raggruppati per Universal Product ID (UPID), che previene i duplicati quando lo stesso prodotto è venduto da più merchant. Ogni risultato di ricerca include:

• Titolo e descrizione del prodotto
• Fascia di prezzo tra tutti i venditori
• Opzioni disponibili (taglia, tonalità, ecc.)
• Un elenco di merchant con i rispettivi prezzi specifici e URL di checkout

Fase 2: Lookup. Utilizzando l’UPID dal risultato di ricerca, l’agente recupera i dettagli completi della variante per il prodotto specifico, incluse descrizioni complete, caratteristiche chiave, specifiche tecniche, tutti i prezzi a livello di variante e gli URL di checkout per l’offerta di ciascun merchant.

L’implicazione del raggruppamento per UPID merita una pausa di riflessione. Se il tuo prodotto è lo stesso SKU venduto da più merchant Shopify (tramite vendita all’ingrosso, rivenditori autorizzati o accordi marketplace), quelle offerte vengono presentate insieme in un unico risultato raggruppato, con confronto dei prezzi. L’agente (e l’utente) può vedere tutti i prezzi disponibili contemporaneamente. La qualità del catalogo influisce non solo sulla comparsa del tuo prodotto, ma sul fatto che la tua offerta sia quella selezionata quando più merchant vendono lo stesso articolo.

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Perché questo è importante man mano che gli agenti diventano acquirenti

Il cambiamento in corso è che gli agenti AI stanno passando da assistenti di ricerca a partecipanti alle transazioni. Gli agenti di shopping non si limitano più a far emergere informazioni. Sono sempre più in grado di avviare acquisti, utilizzando esattamente il tipo di URL di checkout a livello di variante che la Catalog API restituisce.

Quando un agente può aggiungere un prodotto al carrello o generare un link di checkout, la qualità dei dati che possiede sul tuo prodotto influisce direttamente sul fatto che il tuo prodotto venga raccomandato e se la raccomandazione sia accurata.

Tre cose sono in gioco:

Scopribilità. Se un agente non riesce a interpretare con sicurezza cosa fa il tuo prodotto e a chi è destinato, non lo mostrerà in risposta a query pertinenti. Campi puliti e strutturati danno agli agenti la fiducia necessaria per formulare una raccomandazione.

Accuratezza. Un agente che lavora partendo dall’HTML potrebbe generare un proprio riepilogo del tuo prodotto basato su ciò che riesce a estrarre. Quel riepilogo potrebbe omettere affermazioni chiave, rappresentare in modo errato il caso d’uso o eliminare completamente dati clinicamente validati. Non controlli ciò che l’agente dice del tuo prodotto, ma controlli gli input da cui deve lavorare.

Conversione. La Catalog API include un URL di checkout diretto per ogni variante. Gli agenti con capacità transazionale hanno bisogno esattamente di questo: un percorso leggibile dalle macchine dalla raccomandazione all’acquisto. Se quel campo non è popolato e accurato, il percorso di conversione si interrompe prima ancora di iniziare.

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I campi che guidano le decisioni degli agenti

Non tutti i campi del catalogo hanno lo stesso peso per gli endpoint agentici. In base al modo in cui gli agenti AI elaborano e classificano i dati dei prodotti, questi sono quelli che contano di più:

Campo	Nome campo API	Stato	Perché è importante
Descrizione breve	description	Generato dall’AI (nessun override del merchant)	Segnale primario per il matching delle query e il copy delle raccomandazioni
Unique selling point	uniqueSellingPoint	Generato dall’AI (nessun override del merchant)	Differenzia il tuo prodotto in un contesto di confronto
Caratteristiche principali	topFeatures	Generato dall’AI (nessun override del merchant)	Si mappa sulle query di intento dell’utente come “migliore per le occhiaie”
Specifiche tecniche	techSpecs	Generato dall’AI (nessun override del merchant)	Abilita il filtraggio per formato, ingrediente o tipo di dispenser
Attributi del prodotto	attributes	Generato dall’AI (nessun override del merchant)	Coppie nome-valore usate per il filtraggio strutturato
Disponibile per la vendita	availableForSale	Obbligatorio	Gli agenti deprioritizzano o saltano gli articoli esauriti
Checkout URL	checkoutUrl	Obbligatorio	Necessario per qualsiasi capacità transazionale degli agenti
Variant URL	variantUrl	Obbligatorio	Percorso di fallback quando il checkout nativo non è disponibile

I campi Inferred sono quelli che descrivono cos’è il tuo prodotto e perché qualcuno dovrebbe comprarlo. I campi obbligatori sono quelli che completano la transazione. Shopify garantisce il secondo gruppo. Il primo gruppo è responsabilità tua.

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Cosa verificare nel tuo catalogo oggi

Se sei un proprietario di brand che gestisce un catalogo Shopify, ci sono alcune cose specifiche che vale la pena controllare ora, prima che gli agenti AI diventino una quota maggiore del tuo traffico e prima che l’AI transazionale diventi la norma.

Controlla la tua descrizione breve. Ogni prodotto ha un riepilogo conciso in testo semplice che inizia con ciò che il prodotto fa? Non il tuo tagline. Non il tuo hook di marketing. Una descrizione funzionale che un agente possa usare per abbinare il prodotto alla richiesta di un utente.

Controlla i tuoi campi delle caratteristiche. Stai popolando campi discreti di caratteristiche principali, nativamente in Shopify o tramite un metafield o un feed Catalog API? Se tutte le informazioni sul tuo prodotto risiedono in un unico blocco di descrizione HTML, stai dando agli agenti un blob indifferenziato su cui lavorare.

Controlla i tuoi dati di disponibilità. I prodotti esauriti che appaiono ancora come disponibili creano errori nelle raccomandazioni. Gli agenti che raccomandano prodotti che gli utenti non possono acquistare erodono la fiducia nell’agente e nel tuo brand.

Controlla i tuoi URL di checkout. Se sei integrato con qualche feed di shopping o piattaforma di commercio AI, verifica che gli URL di checkout a livello di variante vengano popolati accuratamente. Un link di checkout rotto o generico interrompe completamente il percorso di conversione.

Controlla le tue descrizioni delle varianti. Le pagine prodotto hanno spesso descrizioni dettagliate che non vengono trasferite a livello di variante. Per i prodotti con più SKU, gli agenti potrebbero interrogare a livello di variante e trovare campi vuoti.

Controlla i tuoi campi Inferred. Il Catalog MCP di Shopify contrassegna i campi come “Inferred” quando i merchant non li hanno popolati esplicitamente. Per i campi che gli agenti pesano di più (descrizione breve, unique selling point, caratteristiche principali), verifica che il tuo brand abbia popolato valori espliciti anziché lasciarli all’inferenza AI. Non esiste un meccanismo per rivedere o correggere i valori Inferred prima che vengano serviti agli agenti.

Controlla le tue fonti di Catalog Mapping. Se sei sul Piano Agentic, Shopify Catalog Mapping (Impostazioni > Shopify Catalog Mapping) ti permette di reindirizzare la fonte di tre campi chiave verso un metafield o metaobject anziché l’attributo prodotto predefinito. Questi sono gli input che alimentano la pipeline di inferenza ML.

Shopify Catalog Mapping (Impostazioni > Shopify Catalog Mapping). Ogni fonte può essere reindirizzata a un metafield o metaobject. Questo controlla ciò che entra nella pipeline ML, non ciò che la pipeline produce.

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Il cambiamento più ampio: il catalogo come infrastruttura

Per gran parte dell’era Shopify, il catalogo prodotti era materiale di vendita, contenuto scritto per esseri umani che navigavano nel tuo negozio. La PDP era il punto finale.

Quel modello sta cambiando. Il tuo catalogo è ora un’infrastruttura che viene letta da più tipi di consumatori: esseri umani sul tuo negozio, crawler dei motori di ricerca, motori di comparazione prezzi e, sempre più, agenti AI che formulano raccomandazioni e acquistano per conto degli utenti.

I brand che investono nella qualità del catalogo ora (campi strutturati, testo pulito, metadati completi) avranno un vantaggio cumulativo man mano che il commercio agentico cresce. I brand che non lo fanno troveranno i propri prodotti riassunti in modo impreciso, deprioritizzati dagli agenti che non riescono ad analizzare i dati, o completamente assenti dalle raccomandazioni.

L’esempio di Glossier è istruttivo non perché Glossier abbia fatto qualcosa di sbagliato. Le loro descrizioni HTML sono ricche, dettagliate e chiaramente scritte per lettori umani. È istruttivo perché mostra che i contenuti scritti per la lettura umana e i dati strutturati per il consumo agentico sono due cose diverse. Entrambe contano ora.

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Riferimenti alla documentazione Shopify

Le seguenti pagine della documentazione per sviluppatori di Shopify sono le fonti primarie per le informazioni su Catalog MCP e Catalog API presenti in questo articolo.

Panoramica del catalogo

• About Shopify Catalog: panoramica del Catalog MCP, Storefront MCP e Catalog REST API, inclusa la definizione dei campi Inferred
• Universal Commerce Protocol (UCP): lo standard su cui è costruito il Catalog MCP

Riferimenti MCP

• Catalog MCP reference: strumenti, parametri e schemi di risposta per search_global_products e get_global_product_details
• Storefront MCP reference: alternativa al Catalog MCP con ambito limitato al singolo negozio

Riferimenti Catalog REST API

• Catalog REST API overview: autenticazione, limiti di frequenza e indice degli endpoint
• Search endpoint: schema completo dei campi per i risultati di Search, inclusi i campi contrassegnati come Inferred
• Lookup endpoint: schema completo dei campi per le risposte di dettaglio prodotto, inclusi i campi contrassegnati come Inferred
• Lookup by variant: schema di lookup a livello di variante
• Bulk lookup: recupero di dettagli prodotto in batch

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Domande frequenti

Cos’è il commercio agentico?

Il commercio agentico si riferisce ad agenti AI che ricercano, confrontano e raccomandano prodotti in modo autonomo per conto degli utenti, e sempre più spesso completano anche gli acquisti.

• Gli agenti di shopping leggono i dati dei prodotti in modo programmatico, non navigando un negozio
• Generano raccomandazioni basate su campi strutturati come descrizioni, caratteristiche e specifiche
• Gli agenti transazionali possono avviare checkout utilizzando URL di checkout a livello di variante
• La qualità dei tuoi dati prodotto influisce direttamente sul fatto che i tuoi prodotti vengano raccomandati

Come leggono gli agenti AI per lo shopping un catalogo Shopify?

Il Catalog MCP di Shopify è il percorso primario per il commercio agentico. Segue un flusso Search, poi Lookup.

• Catalog MCP: il percorso raccomandato. Ricerca tra tutti i merchant Shopify idonei a livello globale; richiede autenticazione JWT
• Catalog REST API: stessi dati del MCP, interrogabili direttamente
• Storefront MCP: limitato a un singolo negozio; nessuna autenticazione richiesta; utile per agenti single-brand
• /products.json: endpoint pubblico legacy; restituisce HTML grezzo; nessuna caratteristica strutturata o URL di checkout
• Gli agenti che utilizzano il Catalog MCP seguono un flusso a due fasi: Search per parola chiave/preferenza per ottenere UPID, poi Lookup per UPID per recuperare i dettagli completi della variante

Quali campi prodotto contano di più per gli agenti AI?

I campi con il segnale più alto per gli endpoint agentici sono quelli che si mappano direttamente su come gli agenti abbinano i prodotti all’intento dell’utente.

• Descrizione breve in testo semplice (l’esempio del Full Orbit è di 98 caratteri)
• Unique selling point
• Caratteristiche principali discrete
• Specifiche tecniche strutturate
• Stato di disponibilità
• URL di checkout a livello di variante

È importante se le mie descrizioni prodotto sono scritte in HTML?

Sì. Il markup HTML aggiunge rumore che gli agenti devono rimuovere prima dell’elaborazione.

• Una descrizione HTML di 4.000 caratteri con classi CSS e tag inline è più difficile da analizzare rispetto a un riepilogo in testo semplice di 100 caratteri
• La Catalog API rimuove l’HTML ma non può correggere descrizioni che sono semanticamente poco chiare una volta rimosso il markup
• Le descrizioni scritte per la presentazione visiva potrebbero non essere efficaci quando rese come testo semplice
• Le migliori descrizioni sono chiare e facilmente scansionabili sia nel contesto di lettura umana che in quello della macchina