La ricerca semantica è un metodo di recupero dei dati in cui l'intento e le risorse dell'utente sono rappresentati in un modello semantico. Quindi cosa devi sapere al riguardo?
La ricerca semantica non è un nuovo concetto nel settore SEO, ma molti marketer digitali sono ancora confusi su cosa sia e cosa fare al riguardo.
Che cos'è la ricerca semantica (anche definita "SEO semantica") e come può aiutare a migliorare la visibilità della ricerca organica?
Ecco cosa dovrebbero sapere i marketer digitali sulla ricerca semantica.
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Che cos'è la ricerca semantica?
La ricerca semantica è un metodo di recupero dei dati in cui l'intento e le risorse dell'utente sono rappresentati in un modello semantico, ovvero una gerarchia tra concetti e relazioni (connettività) tra concetti ed entità (Fonte: Peter Mika, Senior Research Scientist presso Yahoo Labs).
In parole povere, l'analisi semantica della ricerca mira a determinare l'intento dell'utente (ovvero cosa significa questo ricercatore trovare?) E il significato contestuale della query.
A differenza della ricerca lessicale (che abbina le pagine Web a una stringa di parole chiave), la ricerca semantica riguarda la corrispondenza delle pagine in base al significato e al contesto.
Esempi di ricerca semantica
Ecco cosa sa un motore di ricerca basato sull'analisi semantica (ad esempio Google) di "Game of Thrones":
- È un'entità (serie drammatiche, serie fantasy, serie televisive, ecc.).
- È basato sul libro di George R.R. Martin.
- Il libro si chiama "A Song of Ice and Fire".
- Gli autori dello spettacolo sono George R. R. Martin, David Benioff, D. B. Weiss, Bryan Cogman, Vanessa Taylor, Jane Espenson, Dave Hill.
- È fatto da HBO (una rete televisiva).
- Il cast comprende Emilia Clarke, Kit Harington, …
- I personaggi includono Tyrion Lannister, Daenerys Targaryen, …
- Si tratta di inverno, regni, ghiaccio, fuoco, bastardi, …
Ovviamente, Google ne sa molto di più ma hai un'idea. Inoltre, c'è di più nella modellazione di argomenti oltre al semplice raggruppamento dell'argomento. C'è anche una gerarchia che aiuta Google a capire come tutti questi concetti ed entità si relazionano tra loro.
Tutte queste entità (nomi, luoghi, ecc.) E concetti correlati (drammi, episodi, serie TV, inverno, ecc.) Costituiscono il modello di Google dell'argomento e consentono di valutare qualsiasi pagina in base a quante informazioni utili sono incluse.
Grazie a tale modellazione di argomenti, Google è anche in grado di indovinare le entità anche quando si digitano termini apparentemente generici nella casella di ricerca.
Per vedere la ricerca semantica in azione, ecco un altro esempio: se dovessi cercare [cat missing], Google userebbe l'analisi semantica per includere concetti come.
- Concetti correlati (ovvero "animali domestici" non solo "gatti"; "perso", non solo "disperso", nonché "rifugi per animali" e "centri di controllo degli animali").
- Aree correlate.
- Altri modi possibili per aiutarti.
Alcuni di questi concetti inclusi sono sinonimi, alcuni sono termini strettamente correlati e alcuni di essi sono risorse aggiuntive che possono essere utili (in base all'intento del ricercatore).
Ricerca semantica e Google
Google ha una lunga storia di tentativi di comprensione della pertinenza. Il loro modo iniziale di farlo (basato su citazioni esterne) era ok in quel momento (almeno meglio di qualsiasi altra cosa nel settore della ricerca) ma alla fine non è riuscito.
Questo metodo si è dimostrato facilmente manipolabile e Google ha lottato con i segnali falsi da allora.
I progressi nelle tecnologie di apprendimento automatico e di elaborazione naturale hanno aiutato Google a trovare una nuova soluzione, ovvero la ricerca semantica che include la modellazione degli argomenti e la connettività semantica.
Google Hummingbird
Google Hummingbird è stato annunciato nel 2013 segnando un'era della nuova ricerca in cui Google comprende "cose" (entità e concetti) e non "stringhe" (sequenze esatte di parole chiave).
Questo è anche il momento in cui Google ha davvero migliorato il proprio Knowledge Graph (qualcosa su cui avevano lavorato per anni) per riflettere una migliore "struttura di ricerca delle entità" (una ricerca che include un nome di un marchio, una posizione o un'organizzazione).
Il lancio è stato piuttosto sottile, ma anni dopo vediamo questo concetto di "cose, non stringhe" ogni volta che cerchiamo. Cerca qualcosa di simile [where was it filmed] e vedrai la query esatta (ovvero la "stringa") da nessuna parte nell'area above the fold della pagina dei risultati di ricerca.
Al contrario, Google sa che "It" è un film e, in base a tale conoscenza, il motore di ricerca suggerisce persino domande che ampliano la ricerca oltre la query iniziale per aiutare l'utente a scoprire più film nella stessa posizione (è probabile che tu vada a quello luogo, potresti essere interessato a più luoghi delle riprese!).
Nel 2016 presso SMX West ingegnere Google Paul Haahr stava presentando su come funziona Google e la sua diapositiva riflette perfettamente la componente di analisi semantica.
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Giorni precedenti
La ricerca semantica era in giro da molto prima di Google Hummingbird. Nel 2003, Ramanathan Guha, il futuro "Google Fellow", ideatore di Google Custom Search e progetto Google Schema, è stato coautore di un documento chiamato Semantic Search.
L'articolo ha introdotto molti concetti di cui parleremo molto nei giorni SEO successivi, tra cui ricerche di navigazione e "pagine contro oggetti del mondo reale", affermando che il web semantico è:
"Ragnatela di relazioni tra risorse che indicano oggetti del mondo reale, vale a dire oggetti come persone, luoghi ed eventi."
Il documento introduce anche una versione precedente del grafico della conoscenza di Google molto prima che lo vedessimo in azione.
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Inoltre, il documento fornisce uno sguardo al modello semantico reale a cui qualsiasi argomento può essere rappresentato.
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Cosa non è la ricerca semantica?
A differenza di molte persone, la ricerca semantica non riguarda l'uso di sinonimi nella copia della pagina (che può essere comunque utile per creare contenuti solidi … a meno che non lo faccia deliberatamente per compiacere Google che raramente si traduce in una buona copia).
Semantic SEO non è "Latent Semantic Indexing (LSI)" perché questo concetto risale al 1980 ed è un po 'vecchio stile ora. Tutti quegli strumenti che usano la matematica per calcolare se sei ottimizzato per LSI faranno più male che bene. Non è il modo di scrivere buoni contenuti.
Le tecnologie di apprendimento automatico sono andate ben oltre questo concetto, quindi lasciamolo alle spalle.
Come ottimizzare per la ricerca semantica?
Bene, non sono un fan del termine "ottimizzazione della ricerca semantica" perché in realtà non "ottimizzi per la ricerca semantica". Usa "analisi semantica" per scrivere contenuti migliori. Tuttavia, il nostro settore tende a "ottimizzare" per tutto, quindi lo lascerò.
Quando si tratta di analisi semantiche, la tua prospettiva e il buon senso sono le tue prime risorse, ovviamente. Basta scrivere ciò che già sai sull'argomento e cosa comporta. Per espandere e strutturare le tue conoscenze, ecco alcuni strumenti utili:
1. Google: risultati di ricerca, Knowledge Graph e Google Suggest
Google è il tuo migliore amico quando si tratta di qualsiasi tipo di ricerca, inclusa la ricerca semantica. Ti dà più indizi su ciò che sanno su un argomento e quali concetti ed entità si applicano a qualsiasi ricerca.
Quando cerchi su Google il tuo argomento target, cerca i seguenti indizi:
- È incluso un grafico della conoscenza e, in tal caso, come è strutturato? Il Knowledge Graph di solito include le conoscenze di base su un'entità e su entità correlate (attività simili, attori, ecc.).
- Quali termini compaiono in grassetto nei risultati di ricerca? Questi di solito sono concetti strettamente correlati che possono fare altrettanto bene di un lavoro rispondendo alla query come la query stessa.
- Cosa è incluso nella casella "Le persone chiedono anche"? Prova a fare clic su quelle domande per espandere sempre più risposte. Questo aiuta a comprendere le domande correlate e il modello di Google della query iniziale.
- Cosa mostra in Google Suggerisci risultati sia prima che dopo aver eseguito la ricerca. Di norma, prima della ricerca, Google lo farà completare la tua domanda. Dopo aver fatto clic su "Cerca", Google suggerisce di provare ad aiutarti espandere la tua query oltre la tua stringa che ti dà molti indizi su come Google la capisce.
2. Ottimizzatore di testo
Ottimizzatore di testo è lo strumento di analisi semantica che utilizza gli snippet di ricerca di Google per la tua query di destinazione come fonte di analisi. L'idea è che Google generi frammenti di ricerca in base a ciò che pensano sia meglio per la query.
Quindi prendere questo contesto e usare l'analisi semantica per raggrupparlo in concetti ed entità è il modo più produttivo per comprendere meglio l'argomento rapidamente. Ecco cosa ho ottenuto [Game of Thrones] query utilizzando lo Strumento per ottimizzare il testo.
Facendo clic su qualsiasi termine è possibile visualizzarne il contesto immediato.
Usa i suggerimenti e gli indizi per prendere le tue decisioni editoriali ed espandere il tuo contesto in base ai suggerimenti dello strumento.
3. Tarassaco
Dente di leone è uno strumento di estrazione di entità che ti consente di capire meglio come sta facendo anche Google. Ogni volta che stai facendo la tua ricerca iniziale sull'argomento, è una buona idea copiare e incollare un articolo completo sull'argomento (ad esempio la pagina di Wikipedia) ed eseguire lo strumento per creare e classificare le entità da esso.
Ecco come l'articolo "Game of Thrones" struttura gli strumenti: osserva come le entità sono classificate in "persone", "organizzazioni", "luoghi" e altro ancora.
Conclusione
La ricerca semantica è solo una parte del puzzle. Ci sono molti altri elementi importanti nella ricerca e nelle classifiche di Google, tra cui personalizzazione, citazioni esterne, segnali di fiducia e altro ancora.
Inoltre, la ricerca semantica non riguarda il piacere di una macchina o l'inclusione di termini correlati per costringerlo a pensare che i tuoi contenuti siano di alta qualità. Mettiamo questi concetti SEO precedenti di segnali falsi dietro, una volta per tutte.
L'analisi semantica dovrebbe essere il tuo incentivo a fornire contenuti migliori, più completi e diversificati che forniranno valore e meritino di posizionarsi più in alto.
