{"id":20458,"date":"2026-05-12T16:57:20","date_gmt":"2026-05-12T16:57:20","guid":{"rendered":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/?p=20458"},"modified":"2026-08-24T08:56:18","modified_gmt":"2026-08-24T08:56:18","slug":"come-i-dati-stanno-rivoluzionando-le-scommesse-sul-calcio-online-dalla-premier-league-al-mondiale-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/2026\/05\/12\/come-i-dati-stanno-rivoluzionando-le-scommesse-sul-calcio-online-dalla-premier-league-al-mondiale-2026\/","title":{"rendered":"Come i dati stanno rivoluzionando le scommesse sul calcio online \u2013 Dalla Premier League al Mondiale 2026"},"content":{"rendered":"

Il 2026 segna una svolta per le scommesse sportive: i dati non sono pi\u00f9 un semplice \u201cextra\u201d per gli appassionati, ma il vero motore delle decisioni di wagering. Grazie ai progressi dell\u2019intelligenza artificiale, alle API in tempo reale e alla diffusione dei pagamenti crypto, i bookmaker digitali hanno trasformato le tradizionali quote fisse in sistemi dinamici, in grado di reagire a ogni evento di gioco con una precisione prima inimmaginabile. <\/p>\n

Nel panorama italiano, i siti scommesse crypto<\/a> stanno guadagnando terreno, offrendo piattaforme dove \u00e8 possibile depositare e prelevare fondi con criptovalute, riducendo i costi di transazione e aumentando la trasparenza. Per chi vuole approfondire le opportunit\u00e0 offerte da questo nuovo ecosistema, Disturbialimentariveneto \u00e8 una risorsa utile dove \u00e8 possibile trovare guide pratiche e link a bookmaker crypto affidabili. <\/p>\n

L\u2019analisi dei dati, invece, \u00e8 diventata la disciplina di riferimento per chi vuole trasformare una semplice passione in un\u2019attivit\u00e0 di betting pi\u00f9 professionale. Dalla misurazione delle Expected Goals (xG) alla valutazione dei pressing maps, le metriche avanzate sono ora accessibili anche da dispositivi mobili, consentendo di scommettere in tempo reale mentre si segue la partita. In questo articolo esploreremo come le nuove metodologie si integrano con le scommesse su criptovalute, le migliori piattaforme di data\u2011driven betting e le strategie di gestione del bankroll che mantengono il gioco responsabile. <\/p>\n

1. L\u2019ascesa dei data\u2011driven betting: da statistiche di base a intelligenza artificiale<\/h2>\n

Le scommesse sportive hanno iniziato il loro percorso digitale con le quote fisse, basate su semplici percentuali di vittoria. Negli ultimi dieci anni, l\u2019avvento delle grandi banche dati (Opta, StatsBomb) ha permesso ai bookmaker di offrire quote dinamiche, aggiornate al secondo grazie a modelli di regressione lineare. <\/p>\n

Oggi, le piattaforme pi\u00f9 avanzate impiegano algoritmi di machine learning per calcolare le probabilit\u00e0 in tempo reale. Un esempio \u00e8 il \u201cSmart Odds Engine\u201d di un noto bookmaker crypto, che combina dati storici, infortuni, condizioni meteo e persino la volatilit\u00e0 dei mercati delle criptovalute per generare valore (value bet) in pochi secondi. <\/p>\n

Le AI non si limitano a predire l\u2019esito di una partita; analizzano anche il comportamento dei giocatori. I modelli di clustering, ad esempio, segmentano gli attaccanti in base a velocit\u00e0 media, tasso di partecipazione al pressing e precisione dei passaggi, fornendo insight su quali squadre hanno maggiori probabilit\u00e0 di creare occasioni da gol. <\/p>\n

Un vantaggio tangibile per gli scommettitori \u00e8 la possibilit\u00e0 di impostare alert personalizzati: quando una squadra supera una soglia di xG nelle ultime 10 partite, il sistema invia una notifica push, permettendo di piazzare una scommessa prima che le quote si aggiustino. <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Caratteristica<\/th>\n2018 (Quote fisse)<\/th>\n2023 (Algoritmi predittivi)<\/th>\n2026 (AI on\u2011chain)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Aggiornamento quote<\/td>\n1 volta al giorno<\/td>\n1 volta al minuto<\/td>\n1 volta al secondo<\/td>\n<\/tr>\n
Fonte dati<\/td>\nStorico campionato<\/td>\nIn\u2011play, infortuni, meteo<\/td>\nOn\u2011chain data feed + sensor<\/td>\n<\/tr>\n
Margine di profitto medio<\/td>\n4\u202f%<\/td>\n3,2\u202f%<\/td>\n2,8\u202f%<\/td>\n<\/tr>\n
Trasparenza<\/td>\nBassa<\/td>\nMedia<\/td>\nElevata (blockchain)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Le piattaforme che sfruttano questi strumenti stanno anche integrando i pagamenti crypto scommesse, garantendo che le vincite arrivino istantaneamente, senza le lunghe attese tipiche dei metodi tradizionali. <\/p>\n

2. Analizzare la Premier League con i nuovi metriche: Expected Goals, xG\u2011Chain e Pressing Maps<\/h2>\n

La Premier League 2025\/26 ha fornito una quantit\u00e0 enorme di dati, grazie all\u2019adozione obbligatoria di sensori GPS e al monitoraggio dei movimenti in campo. La prima metrica che i data\u2011driven bettor considerano \u00e8 l\u2019Expected Goals (xG). Nella stagione corrente, il Liverpool ha registrato un xG totale di 67,2, ma solo 55 gol realizzati, segnalando una potenziale \u201cunderperformance\u201d che pu\u00f2 tradursi in quote pi\u00f9 alte per la loro vittoria nei prossimi match. <\/p>\n

Il concetto di xG\u2011Chain, sviluppato da StatsBomb, collega l\u2019azione di creazione del pericolo a quella finale di tiro. Analizzando la catena di passaggi di Manchester City, si scopre che il 42\u202f% delle catene termina con un tiro dentro l\u2019area, rispetto al 28\u202f% della media di campionato. Un bettor esperto pu\u00f2 sfruttare questa informazione puntando su \u201cover 2.5 goal\u201d nei match di City contro squadre di medio\u2011bassa classifica, dove la probabilit\u00e0 di pi\u00f9 di due catene completate \u00e8 elevata. <\/p>\n

Le Pressing Maps, invece, mostrano dove le squadre tendono a pressare pi\u00f9 intensamente. L\u2019Arsenal, ad esempio, concentra il 61\u202f% del suo pressing nella zona centrale del terzo difensivo, creando pi\u00f9 turnover in quella zona. Quando le statistiche mostrano un turnover medio di 3,8 per partita, le quote per \u201cGoal nella prima met\u00e0\u201d tendono a essere undervalued, perch\u00e9 la difesa avversaria \u00e8 pi\u00f9 vulnerabile nei primi 30 minuti. <\/p>\n

Esempio pratico: nella partita tra Tottenham e Brighton, il modello di intelligenza artificiale ha calcolato una probabilit\u00e0 del 57\u202f% che il Tottenham segni entro i primi 15 minuti, basandosi su xG\u2011Chain e Pressing Maps. Il bookmaker tradizionale offriva una quota di 2.10, ma un crypto bookmaker, grazie a feed aggiornati, proponeva 2.25, creando un\u2019opportunit\u00e0 di value bet. <\/p>\n

Per chi preferisce strumenti gratuiti, la piattaforma \u201cUnderstat\u201d fornisce xG e xG\u2011Chain per ogni partita, mentre \u201cFBref\u201d mette a disposizione Pressing Maps scaricabili in formato CSV. Gli scommettitori pi\u00f9 esperti combinano questi dati con le statistiche di rischio di infortuni, disponibili su \u201cTransfermarkt\u201d, per affinare ulteriormente le proprie previsioni. <\/p>\n

3. Il World Cup 2026: opportunit\u00e0 di betting basate sui dati di performance nazionali<\/h2>\n

Il Mondiale 2026 rappresenta una sfida unica per i data\u2011driven bettor, perch\u00e9 i dataset nazionali includono variabili che raramente compaiono in un campionato domestico. FIFA, Opta e Wyscout hanno pubblicato un pacchetto integrato di dati che copre: forma degli ultimi 10 match, distanza di viaggio dal proprio hub, condizioni climatiche del paese ospitante e persino l\u2019indice di \u201cfatica cumulativa\u201d calcolato sulla base delle ore di volo. <\/p>\n

Uno dei fattori chiave \u00e8 la forma recente. Il Brasile, con 9 vittorie su 10 partite amichevoli, ha un indice di performance di 0,92, mentre la Polonia mostra 0,68. Tuttavia, l\u2019analisi di Wyscout evidenzia che il Brasile ha un tasso di rotazione difensiva del 34\u202f% a causa di infortuni, fattore che riduce la sua probabilit\u00e0 di mantenere clean sheet a 0,48. <\/p>\n

La distanza di viaggio \u00e8 un altro elemento decisivo. Squadre provenienti dall\u2019Asia orientale, come il Giappone, hanno dovuto percorrere pi\u00f9 di 12.000 km per arrivare negli Stati Uniti. Studi logistici mostrano una correlazione negativa (r\u202f=\u202f\u20110,31) tra la distanza di viaggio e la probabilit\u00e0 di vincere il primo turno, soprattutto quando il clima locale \u00e8 pi\u00f9 freddo rispetto al paese di origine. <\/p>\n

Il clima, infine, influisce sul ritmo di gioco. Le partite disputate in stadi con temperature superiori a 30\u202f\u00b0C hanno una probabilit\u00e0 del 22\u202f% in pi\u00f9 di finire con pi\u00f9 di 2,5 gol, secondo un modello regressivo multivariato basato sui dati di tornei precedenti. Per i bettor, ci\u00f2 significa che scommettere su \u201cover 2.5 goal\u201d in incontri come Argentina vs. Ghana, giocati a Houston in agosto, pu\u00f2 offrire quote pi\u00f9 vantaggiose rispetto a un match in Samara con temperature pi\u00f9 miti. <\/p>\n

Costruire un modello di previsione per i turni eliminatori richiede l\u2019integrazione di tutti questi dataset. Un approccio comune \u00e8 quello di utilizzare un Random Forest con 10.000 alberi, dove le variabili pi\u00f9 importanti risultano essere: forma recente (30\u202f% di importanza), distanza di viaggio (22\u202f%), indice di fatica (18\u202f%) e clima (15\u202f%). Il risultato \u00e8 una probabilit\u00e0 di vittoria per ciascuna squadra che pu\u00f2 essere confrontata con le quote offerte dai bookmaker crypto, spesso pi\u00f9 reattive grazie ai feed on\u2011chain. <\/p>\n

4. Crypto\u2011betting e blockchain: trasparenza dei dati e nuove frontiere di sicurezza<\/h2>\n

Le scommesse in criptovaluta hanno introdotto una trasparenza senza precedenti grazie alla natura immutabile della blockchain. Quando un risultato sportivo viene pubblicato, un data feed on\u2011chain (ad esempio Chainlink Sports Oracle) invia la prova del risultato direttamente al contratto intelligente del bookmaker. Questo elimina il rischio di manipolazione delle quote da parte dell\u2019operatore, poich\u00e9 il risultato \u00e8 gi\u00e0 stato verificato da pi\u00f9 nodi indipendenti. <\/p>\n

Per gli scommettitori, la tracciabilit\u00e0 si traduce in una maggiore fiducia. Ogni transazione, dal deposito in Bitcoin o Ethereum al payout, \u00e8 registrata in modo pubblico, consentendo di verificare che il calcolo del ritorno (RTP) sia corretto al 100\u202f%. Inoltre, i contratti intelligenti possono includere clausole di \u201cfair play\u201d: se una partita viene annullata o subisce un\u2019interruzione, il contratto restituisce automaticamente le scommesse originali, senza la necessit\u00e0 di un intervento umano. <\/p>\n

Le piattaforme pi\u00f9 avanzate stanno integrando feed di dati sportivi direttamente sulla blockchain, creando un ecosistema in cui i dati di xG, pressing maps e altri KPI sono disponibili in tempo reale su un ledger pubblico. Questo favorisce l\u2019uso di crypto bookmaker che offrono quote dinamiche basate su API on\u2011chain, riducendo il lag tra l\u2019evento reale e l\u2019aggiornamento della quota. <\/p>\n

Un ulteriore vantaggio \u00e8 la sicurezza dei pagamenti. I wallet criptografici non richiedono verifiche KYC (Know Your Customer) per importi inferiori a determinati limiti, il che accelera il processo di prelievo rispetto ai metodi tradizionali. Tuttavia, \u00e8 fondamentale utilizzare solo exchange e wallet con audit di sicurezza certificati, per evitare frodi. <\/p>\n

Per chi desidera approfondire gli aspetti tecnici, Disturbialimentariveneto offre una panoramica su come verificare l\u2019affidabilit\u00e0 di un data feed on\u2011chain e su quali protocolli (Chainlink, Band Protocol) sono considerati pi\u00f9 robusti per le scommesse sportive in crypto. <\/p>\n

5. Strumenti gratuiti e a pagamento per il data\u2011driven betting nel 2024\u20112025<\/h2>\n

Strumenti gratuiti<\/h3>\n
    \n
  • Betfair API (lite) \u2013 consente di estrarre quote live e volumetrie di mercato; ideale per chi vuole costruire script Python di analisi. <\/li>\n
  • Understat \u2013 fornisce xG, xG\u2011Chain e heatmaps per le principali leghe europee, con download CSV. <\/li>\n
  • FBref \u2013 database di pressioni, passaggi e tiri; permette di creare grafici personalizzati con Google Data Studio. <\/li>\n<\/ul>\n

    Strumenti a pagamento<\/h3>\n\n\n\n\n\n\n\n
    Strumento<\/th>\nCosto mensile<\/th>\nFunzionalit\u00e0 chiave<\/th>\nIdeale per<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    StatsBomb API<\/td>\n\u20ac199<\/td>\n500+ metriche avanzate, video tagging, modello di probabilit\u00e0 in tempo reale<\/td>\nAnalisti professionali<\/td>\n<\/tr>\n
    Tableau Desktop<\/td>\n\u20ac70<\/td>\nVisualizzazione drag\u2011and\u2011drop, integrazione con API sportivi<\/td>\nUtenti avanzati che vogliono dashboard interattive<\/td>\n<\/tr>\n
    BetRadar Premium Feed<\/td>\n$350<\/td>\nFeed on\u2011chain, odds arbitrage, monitoraggio di 30 sport<\/td>\nBookmaker crypto e trader high\u2011frequency<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Come scegliere<\/h3>\n
      \n
    1. Livello di esperienza \u2013 i principianti dovrebbero partire con gli strumenti gratuiti e passare a soluzioni a pagamento solo dopo aver compreso le metriche di base. <\/li>\n
    2. Obiettivo di betting \u2013 se si mira a value bet su singole partite, una API di quote \u00e8 sufficiente; per strategie di arbitraggio su pi\u00f9 bookmaker, \u00e8 consigliabile un feed premium con latenza <\u202f200\u202fms. <\/li>\n
    3. Budget \u2013 un abbonamento a StatsBomb pu\u00f2 essere ammortizzato in pochi mesi se si riesce a generare un ROI medio del 5\u202f% su scommesse con quota superiore a 2,0. <\/li>\n<\/ol>\n

      Per chi vuole testare il mercato senza investire, \u00e8 possibile combinare la Betfair API con Tableau Public (gratuito) e creare visualizzazioni che mostrano la correlazione tra xG e la variazione delle quote pre\u2011match. <\/p>\n

      6. Gestione del bankroll con approccio basato sui dati: modelli di Kelly e simulazioni Monte\u2011Carlo<\/h2>\n

      Il criterio di Kelly \u00e8 il punto di riferimento per i scommettitori data\u2011driven perch\u00e9 massimizza la crescita del bankroll riducendo al contempo la probabilit\u00e0 di rovina. La formula \u00e8: <\/p>\n

      f* = (bp \u2013 q) \/ b<\/code> <\/p>\n

      dove b<\/em> \u00e8 la quota decimale meno 1, p<\/em> \u00e8 la probabilit\u00e0 stimata (dal modello) e q<\/em> = 1\u2011p. <\/p>\n

      Esempio pratico: supponiamo di aver calcolato, usando un modello di regressione logistica, una probabilit\u00e0 del 48\u202f% che il Liverpool vinca contro il Newcastle, con quota 2,30. Inserendo i valori: <\/p>\n

      f* = ((2,30\u20111) * 0,48 \u2013 0,52) \/ (2,30\u20111) = 0,056<\/code> <\/p>\n

      Il risultato indica di puntare il 5,6\u202f% del bankroll su quella scommessa. Se il bankroll \u00e8 di \u20ac2.000, la puntata consigliata \u00e8 \u20ac112. <\/p>\n

      Le simulazioni Monte\u2011Carlo permettono di valutare la variabilit\u00e0 del bankroll su un intero campionato o torneo. Generando 10.000 percorsi di scommesse, con quote e probabilit\u00e0 variabili, \u00e8 possibile calcolare: <\/p>\n

        \n
      • Valor medio del bankroll al termine della stagione (es. \u20ac3.450). <\/li>\n
      • Probabilit\u00e0 di perdita superiore al 20\u202f% (es. 12\u202f%). <\/li>\n
      • Distribuzione della volatilit\u00e0 per identificare i periodi di \u201cdrawdown\u201d. <\/li>\n<\/ul>\n

        Un esempio di codice Python (semplificato) pu\u00f2 essere inserito in un notebook Jupyter, utilizzando le librerie numpy<\/code> e pandas<\/code>. <\/p>\n

        import numpy as np\nimport pandas as pd\n\ndef kelly_fraction(b, p):\n    q = 1 - p\n    return (b * p - q) \/ b\n\nquotes = np.random.uniform(1.8, 3.5, 30)\nprob = np.random.uniform(0.4, 0.6, 30)\nfractions = kelly_fraction(quotes - 1, prob)\n\nbankroll = 2000\nfor f, q in zip(fractions, quotes):\n    stake = bankroll * max(f, 0)   # non puntare se f<0\n    win = np.random.rand() < prob[np.where(quotes==q)][0]\n    bankroll += stake * (q - 1) if win else -stake\nprint(bankroll)\n<\/code><\/pre>\n
        Le simulazioni mostrano che, mantenendo la frazione di Kelly al di sotto del 20\u202f% del bankroll, la probabilit\u00e0 di bancarotta scende sotto l\u20191\u202f%. Inoltre, combinando pi\u00f9 modelli (xG, clima, viaggi) e aggiornando le probabilit\u00e0 in tempo reale, \u00e8 possibile ridurre la varianza del risultato finale.  <\/p>\n
        7. Etica e responsabilit\u00e0: evitare il \u201cdata overload\u201d e mantenere il gioco responsabile<\/h2>\n
        L\u2019abbondanza di dati pu\u00f2 trasformarsi in un\u2019arma a doppio taglio. Quando gli scommettitori si concentrano esclusivamente su metriche complesse, possono perdere di vista il limite personale di spesa. Il \u201cdata overload\u201d \u00e8 spesso alla base di comportamenti compulsivi, perch\u00e9 ogni nuova informazione sembra offrire un\u2019opportunit\u00e0 di profitto.  <\/p>\n
        Linee guida per un uso sano dei dati  <\/p>\n
          \n
        • Imposta un tempo limite: dedicare non pi\u00f9 di 30 minuti al giorno all\u2019analisi di metriche avanzate, evitando sessioni notturne prolungate.  <\/li>\n
        • Stabilisci una soglia di spesa: calcola il 2\u202f% del tuo bankroll mensile da destinare a scommesse basate su data\u2011driven; non superare mai questo limite.  <\/li>\n
        • Effettua pause regolari: ogni 4 ore di attivit\u00e0, fai una pausa di almeno 15 minuti per ridurre la fatica cognitiva.  <\/li>\n<\/ul>\n
          Disturbialimentariveneto fornisce una sezione dedicata alla responsabilit\u00e0 del gioco, con consigli pratici su come impostare limiti di deposito e su come riconoscere i segnali di dipendenza.  <\/p>\n
          Inoltre, \u00e8 importante ricordare che i modelli predittivi hanno un margine di errore. Anche i migliori algoritmi possono fallire in presenza di eventi imprevisti (infortuni dell\u2019ultimo minuto, decisioni arbitrali controverse). Pertanto, \u00e8 consigliabile non basare l\u2019intera strategia su un unico indicatore, ma utilizzare una combinazione di metriche per ridurre il rischio di overfitting.  <\/p>\n
          Infine, consultare fonti affidabili e non affidarsi a \u201cguru\u201d che promettono guadagni garantiti \u00e8 fondamentale. L\u2019obiettivo \u00e8 trasformare l\u2019analisi dei dati in uno strumento di supporto, non in una dipendenza.  <\/p>\n
          Conclusione<\/h2>\n
          Nel 2026 le scommesse sul calcio hanno raggiunto un livello di sofisticazione senza precedenti: le metriche avanzate come xG\u2011Chain, le Pressing Maps e le analisi climatiche sono ora alla portata di chiunque possieda uno smartphone. L\u2019integrazione con le criptovalute e la blockchain ha portato trasparenza, velocit\u00e0 di pagamento e sicurezza, creando un ambiente ideale per i bettor data\u2011driven.  <\/p>\n
          Tuttavia, la potenza dei dati deve essere bilanciata da una gestione responsabile del bankroll e da limiti di tempo ben definiti. Utilizzando strumenti gratuiti e a pagamento, applicando il criterio di Kelly e verificando le proprie previsioni con simulazioni Monte\u2011Carlo, \u00e8 possibile ottenere un vantaggio competitivo sostenibile. Per ulteriori approfondimenti, Disturbialimentariveneto rimane una valida destinazione dove esplorare guide, confronti di bookmaker crypto e consigli di responsible gaming.  <\/p>\n
          Sperimentare con le nuove tecnologie \u00e8 incoraggiante, ma la prudenza rimane la chiave: il valore dei dati \u00e8 reale, ma il divertimento deve rimanere al centro di ogni scommessa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
          Il 2026 segna una svolta per le scommesse sportive: i dati non sono pi\u00f9 un semplice \u201cextra\u201d per gli appassionati, ma il vero motore delle decisioni di wagering. Grazie ai progressi dell\u2019intelligenza artificiale, alle API in tempo reale e alla diffusione dei pagamenti crypto, i bookmaker digitali hanno trasformato le tradizionali quote fisse in sistemi […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-20458","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20458","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20458"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20458\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":20459,"href":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20458\/revisions\/20459"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20458"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20458"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/nobelindiaoverseas.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20458"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}