Come il Seo trova aiuto nell’intelligenza artificiale

L’ottimizzazione Seo non si limita più a facilitare il passaggio dei robot sui siti web. No, ora la posta in gioco è cambiata perché il Seo si concentra sulle intenzioni dell'utente, che l'intelligenza artificiale aiuta a capire meglio. Google utilizza questa tecnologia da diversi anni per rilevare ciò che vogliono gli utenti di Internet. Ma l'apprendimento automatico e gli algoritmi di riferimento in Internet non sono riservati solo ai big dell’high tech.

Per un'agenzia l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per fare Seo inizia con il colloquio con il cliente. Per comprendere sia l'offerta che il campo semantico alcune agenzie hanno creato strumenti che forniranno una lista di parole chiave organizzate in categorie. Ma affinché i risultati siano utilizzabili bisogna spendere parecchio tempo con il cliente analizzando il suo universo semantico.

Il lavoro del Seo

Parola chiave strategia. Oggi si acquistano facilmente database di migliaia di parole chiave e strumenti online di buona qualità, come Google Adwords e Google Suggest, che permettono di rielaborare questi elenchi e conoscere i volumi di ricerca. Ora, ciò che conta è come usare al meglio queste migliaia di parole chiave. Con un algoritmo è possibile separarli in silos o cluster. Ogni silos contiene tutte le espressioni relative a un'idea, anche se queste espressioni usano parole diverse. L'algoritmo che elaborerà le migliaia di parole chiave selezionate sull'attività dell'azienda le separerà in categorie che corrispondono alle intenzioni del cliente.

Il lavoro svolto dall'algoritmo permette di separare centinaia di migliaia di parole chiave in silos, combinando espressioni che hanno lo stesso significato ma non sono simili. Inoltre consentirà di effettuare riferimenti incrociati tra i dati relativi ai prezzi e all'ubicazione. Non è lo stesso cluster, ma se molte query combinano i due, l'algoritmo presenterà questi due silos vicini l'uno all'altro.

Un algoritmo di clustering è complesso. Può integrare molti criteri esterni (volume di ricerca, confronto tra le pagine dei risultati di Google per ogni parola chiave, per esempio), gestire un database molto grande, e la macchina per l'apprendimento gli permette di capire l'intenzione al di là delle parole.

Si tratta di uno strumento molto sottile, che può far risparmiare molto tempo. Attualmente le agenzie hanno bisogno per questo lavoro di diversi giorni, e il tutto si riflette sui costi. Con uno strumento di intelligenza artificiale, il risultato è disponibile più velocemente, più facile da capire, più fine e meno costoso.

La nuova tecnologia potrebbe fare una piccola rivoluzione nel mondo del Seo, perché non è riservato ai grandi clienti. Spesso inoltre l'algoritmo rivela tendenze che gli esseri umani non avevano immaginato. Nel caso della Seo internazionale, è utile per scoprire usi sconosciuti. Perché ciò che in un Paese non viene considerato come servizio potrebbe esserlo in un altro.

Questi cluster serviranno da base per la struttura ad albero e per il contenuto del sito. Ogni parola chiave usata nel cluster è associata ad un volume di ricerca. Questo è utile per definire le pagine principali e scegliere il contenuto degli articoli del blog.

Gli obiettivi di posizionamento

Le possibilità di posizionarsi. Una volta ricevuti i cluster di parole chiave, l'intelligenza artificiale può ancora essere utilizzata per definire gli obiettivi di posizionamento. Infatti, tra la base di parole chiave raggruppate, alcune sono molto competitive, mentre altre, meno ambite dalla concorrenza, lasciano più spazio per un posizionamento in cima alla pagina dei risultati di Google. Questa volta, un algoritmo di punteggio viene utilizzato per dare un punteggio di posizionamento alle parole in base alla loro accessibilità per il cliente.

L'obiettivo non è solo di fare riferimenti incrociati ai dati provenienti dai motori di ricerca. Questo tipo di analisi dà solo un'idea fissa, non tiene conto né dell'evoluzione permanente del Serp, né della differenza tra i profili dei siti presenti nei primi risultati.

Con un algoritmo, è possibile confrontare i primi Url che si trovano nelle pagine dei risultati per le parole chiave precedentemente selezionate, al fine di analizzare molti criteri nelle pagine a cui si riferiscono. Le informazioni vengono ponderate con il profilo del cliente e ad ogni parola chiave viene assegnato un punteggio. Un algoritmo poi può prevedere i rischi di declassamento e avvertire il cliente.

Se pensiamo a un fornitore di allarmi, l'azienda rischia di avere difficoltà a posizionarsi su "home alarm", molto competitivo, ma anche su una serie di altre parole chiave. Tuttavia, nella sua lista, ci sono certamente molte espressioni chiave appartenenti alla coda lunga, su cui può salire rapidamente senza troppi sforzi. Forse "Come impostare l'allarme collegato"? è troppo competitivo per lui, mentre "come impostare il mio allarme elettronico" è più accessibile con un volume di ricerca ancora interessante per aumentare il traffico. In termini di ore di lavoro, su centinaia di parole chiave, il risparmio può essere sostanziale.

Al fine di ottimizzare il suo contenuto, un algoritmo può incrociare gli obiettivi del cliente e l'analisi del contenuto dei suoi concorrenti per determinare ciò che ha dato i suoi frutti e che potrebbe dare i suoi frutti anche in futuro. Questo aiuta a determinare un tipo di contenuto efficace per le parole chiave che hanno ottenuto un buon punteggio nel passaggio precedente. Se l'espressione "allarme cablato per costoso" è stata considerata accessibile, con un algoritmo, possiamo imparare che il comparatore di prezzi sarà il formato di contenuti più rilevante per i motori di ricerca.

Monitoraggio e miglioramento. Tutti i clienti vogliono sapere in che modo le loro azioni hanno influenzato le loro prestazioni. Collegando l'algoritmo a Google Analytics e Google Search Console, si accumulano dati che vengono analizzati per creare correlazioni empiriche tra azioni e risultati. Con un cruscotto che organizza queste informazioni in modo ovvio, il project manager di un'azienda può capire quali azioni sono state efficaci, e decidere cosa perseguire e cosa abbandonare. È un processo che migliora nel tempo. Può prevedere i rischi di declassamento e allertare il cliente.

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