In che modo ChatGPT può aiutarti a ottimizzare i tuoi contenuti per le entità

Se utilizzato strategicamente, ChatGPT può superare lo sforzo umano manuale nella qualità dell'output.

No, gli strumenti non scriveranno contenuti migliori.

Invece, credo che uno scrittore armato di questa tecnologia possa creare contenuti ottimizzati che siano meglio in linea con i criteri di classificazione di Google.

Esplorando vari metodi di punteggio dei contenuti e di estrazione delle entità, intendo guidarti verso la massimizzazione dei vantaggi degli strumenti.

"Oltre le parole chiave: in che modo le entità influiscono sulle moderne strategie SEO" ha discusso come e perché includere entità rilevanti nel tuo sito Web (ad esempio, mappa topica).

Questo articolo si concentrerà sul perché e su come utilizzare le entità per creare contenuti SEO di migliore posizionamento.

In che modo entità SEO e OpenAI sono correlate?

Prima di discutere di come il software ottimizza l'utilizzo delle entità per i risultati di ricerca, cerchiamo di comprendere le somiglianze tra la SEO delle entità e il ChatGPT di OpenAI.

Elementi costitutivi del linguaggio

Al suo livello più elementare, il linguaggio è costruito intorno a:

• Soggetti: Di ​​cosa (o chi) tratta la frase.
• Predicati: Dice qualcosa sul soggetto.

Ad esempio, nella frase "The cat sat on the mat", "The cat" è il soggetto e "sat on the mat" è il predicato.

Sia il motore di ricerca di Google che ChatGPT di OpenAI sono progettati per comprendere la struttura fondamentale del linguaggio.

I motori di ricerca semantici si concentrano sulla comprensione dei contenuti in modo computazionalmente efficiente.

ChatGPT fa un ulteriore passo avanti, utilizzando molto più calcolo per generare contenuti.

Motori di ricerca semantici

Il motore di ricerca di Google identifica le entità, che sono essenzialmente i soggetti delle frasi su una pagina web.

Quindi utilizza il contesto attorno a tali entità per comprendere i predicati o ciò che viene detto su tali entità.

Ciò consente a Google di comprendere il contenuto della pagina e come potrebbe essere pertinente alla query di ricerca di un utente.

Le relazioni in esame sono rappresentate nel Knowledge Graph di Google.

Quando Google analizza un articolo, utilizza il suo Knowledge Graph per ottenere informazioni più approfondite.

Identifica entità e predicati rilevanti nel contenuto, il che gli consente di discernere a quali ricerche di parole chiave il pezzo è più pertinente.

ChatGPT di OpenAI

D'altra parte, ChatGPT utilizza il suo modello di trasformatore e gli incorporamenti per comprendere sia i soggetti che i predicati.

In particolare, il meccanismo di attenzione del modello consente di comprendere le relazioni tra le diverse parole in una frase, comprendendo efficacemente il predicato.

Gli incorporamenti, nel frattempo, aiutano il modello a comprendere le relazioni e i significati delle parole stesse, il che include la comprensione dei soggetti.

Nonostante le loro grandi differenze, ChatGPT e Entity SEO condividono una capacità comune:

Riconoscere entità e predicati rilevanti per un argomento. Questa comunanza sottolinea quanto le entità siano vitali per la nostra comprensione del linguaggio.

Nonostante le complessità, i professionisti SEO dovrebbero concentrare i loro sforzi su entità, soggetti e loro predicati.

Quindi, come utilizziamo questa nuova comprensione per ottimizzare i nostri contenuti?

Ottimizzazione di nuovi contenuti per le entità

Google identifica le entità e i loro predicati su una pagina web. Li confronta anche su pagine potenzialmente pertinenti.

In sostanza, è come un matchmaker, che cerca di trovare la migliore corrispondenza tra la query di ricerca di un utente e il contenuto disponibile sul web.

Dato che l'algoritmo di Google è ottimizzato per risultati di alta qualità, inizia il tuo processo di ottimizzazione esaminando i primi 10 risultati di Google.

Questo ti darà informazioni sugli attributi che Google preferisce per un determinato termine di ricerca.

Nella nostra agenzia, applichiamo un framework per identificare potenziali miglioramenti che possono migliorare i nostri articoli del 10-20%, che condividerò di seguito.

Un framework che dia la priorità agli aspetti giusti può illustrare la differenza tra i tuoi contenuti e il materiale di livello più alto.

Quando creiamo contenuti, seguiamo questo quadro e soddisfiamo questi elementi prioritari.

Ci prepariamo per un successo immediato se soddisfiamo tutti questi criteri.

Immergersi nella parte dell'entità della lista di controllo

Pensala così:

Immagina che Google tenga traccia della frequenza con cui determinate entità e i loro predicati compaiono insieme.

Ha capito quali combinazioni sono più importanti per gli utenti che cercano argomenti specifici.

In qualità di esperto SEO, il tuo obiettivo dovrebbe essere quello di includere queste entità chiave nei tuoi contenuti, che puoi identificare mediante il reverse engineering dei migliori risultati che Google ti sta mostrando che già gli piacciono.

Se la tua pagina web include le entità e i predicati che Google si aspetta per una determinata ricerca utente, i tuoi contenuti guadagneranno un punteggio più alto.

Toccheremo l'eccezione delle nuove relazioni di entità in una discussione futura.

È qui che entrano in gioco gli strumenti che utilizzano strategicamente le tecniche di ChatGPT e PNL per aiutare ad analizzare i primi 10 risultati.

Il tentativo manuale può richiedere molto tempo e può essere difficile a causa della quantità di dati che dovresti consumare.

Passaggio 1: estrazione delle entità

Per eseguire questa analisi, dovrai imitare l'entità nativa di Google e i processi di estrazione dei predicati e quindi trasformare le tue scoperte in un piano d'azione/guida per lo scrittore praticabile.

In gergo tecnico, questo esercizio è noto come riconoscimento di entità denominate e varie biblioteche di PNL hanno i propri approcci unici.

Fortunatamente, sul mercato sono disponibili molti strumenti di scrittura di contenuti che automatizzano questi passaggi.

Tuttavia, prima di seguire ciecamente i consigli di uno strumento SEO, è utile capire cosa farà e cosa non farà bene.

Riconoscimento di entità denominate (NER)

Pensa al NER come a un processo in due fasi: individuazione e categorizzazione.

Avvistamento

• Il primo passo è come un gioco di "I Spy". L'algoritmo legge il testo parola per parola, cercando parole o frasi che potrebbero essere entità. È come se qualcuno leggesse un libro e mettesse in evidenza nomi di persone, luoghi o date.

Categorizzazione

• Una volta che l'algoritmo ha individuato potenziali entità, il passo successivo è capire che tipo di entità è ciascuna di esse. È come ordinare le parole evidenziate in diversi bucket: uno per People , uno per Locations , uno per Dates e così via.

Consideriamo un esempio. Se abbiamo la frase: "Elon Musk è nato a Pretoria nel 1971".

Nella fase di individuazione, l'algoritmo potrebbe identificare "Elon Musk", "Pretoria" e "1971" come potenziali entità.

Nella fase di categorizzazione, classificherebbe quindi "Elon Musk" come Persona , "Pretoria" come Luogo e "1971" come Data .

L'algoritmo utilizza una combinazione di regole e modelli di apprendimento automatico addestrati su grandi quantità di testo.

Questi modelli hanno imparato dagli esempi come sono i diversi tipi di entità, quindi possono fare ipotesi plausibili quando incontrano nuovo testo.

Estrazione della relazione (RE)

Dopo che NER ha identificato le entità in un testo, il passo successivo è capire le relazioni tra queste entità.

Questo viene fatto attraverso un processo chiamato estrazione di relazioni (RE). Queste relazioni agiscono essenzialmente come i predicati che connettono le entità.

Nel contesto della PNL, queste connessioni sono spesso rappresentate come triple, che sono insiemi di tre elementi:

• Un soggetto.
• Un predicato.
• Un oggetto.

Il soggetto e l'oggetto sono tipicamente le entità identificate attraverso NER, e il predicato è la relazione tra loro, identificata attraverso RE.

Il concetto di usare le triple per decifrare e comprendere le relazioni è meravigliosamente semplicistico. Possiamo cogliere le idee fondamentali presentate con un minimo di calcolo, tempo o memoria.

È una testimonianza della natura del linguaggio il fatto che otteniamo un buon senso di ciò che viene detto concentrandoci solo sulle entità e sui loro predicati.

Rimuovi tutte le parole extra e ciò che ti rimane sono i componenti chiave: un'istantanea, se vuoi, delle relazioni che l'autore sta tessendo.

Estrarre relazioni e rappresentarle come triple è un passo cruciale nella PNL.

Consente ai computer di comprendere la narrazione del testo e il contesto attorno alle entità identificate, consentendo una comprensione e una generazione più sfumate del linguaggio umano.

Ricorda che Google è ancora una macchina e la sua comprensione del linguaggio è diversa dalla comprensione umana.

Inoltre, Google non deve scrivere contenuti ma deve bilanciare le richieste computazionali. Può invece estrarre la quantità minima di informazioni che raggiunge l'obiettivo di collegare il contenuto alla query di ricerca.

Passaggio 2: creazione di una guida per scrittori

Dobbiamo imitare il processo di estrazione delle entità e delle loro relazioni da parte di Google per generare un'analisi e una tabella di marcia utili.

Dobbiamo comprendere e utilizzare queste due idee chiave nei primi 10 risultati di ricerca. Fortunatamente, ci sono diversi modi per affrontare la costruzione della roadmap.

• Possiamo fare affidamento sull'estrazione di entità
• Possiamo estrarre frasi di parole chiave.

Il percorso dell'entità

Un percorso che può essere testato è una metodologia simile a strumenti come InLinks.

Queste piattaforme utilizzano l'estrazione di entità sui primi 10 risultati, probabilmente utilizzando l'API NER di Google Cloud.

Successivamente, determinano le frequenze minima e massima delle entità estratte all'interno del contenuto.

In base al tuo utilizzo di queste entità, classificano i tuoi contenuti.

Per determinare l'utilizzo corretto delle entità all'interno del tuo materiale, queste piattaforme spesso escogitano i propri algoritmi di riconoscimento delle entità.

Pro e contro

Questo metodo è efficace e può aiutarti a creare contenuti più autorevoli. Tuttavia, trascura un aspetto chiave: l'estrazione delle relazioni.

Sebbene possiamo abbinare l'utilizzo delle entità con gli articoli di primo livello, è difficile verificare se il nostro contenuto include tutti i predicati o le relazioni pertinenti tra queste entità. (Nota: Google Cloud non condivide pubblicamente l'API di estrazione delle relazioni.)

Un'altra potenziale trappola di questa strategia è che promuove l'inclusione di ogni entità trovata nei primi 10 articoli.

Idealmente, vorresti racchiudere tutto, ma la realtà è che alcune entità hanno più peso di altre.

A complicare ulteriormente le cose, i risultati della ricerca spesso contengono intenti misti, il che significa che alcune entità sono pertinenti solo per articoli che soddisfano specifici intenti di ricerca.

Ad esempio, la composizione dell'entità di una pagina di elenco di prodotti differirà in modo significativo da un post sul blog.

Può anche essere difficile per uno scrittore convertire entità di una sola parola in argomenti rilevanti per il proprio contenuto. Attivare e disattivare alcuni concorrenti può aiutare a risolvere questi problemi.

Non fraintendetemi, sono un fan di questi strumenti e li uso come parte della mia analisi.

Ogni approccio che condividerò qui ha i suoi vantaggi e svantaggi, ognuno dei quali può migliorare i tuoi contenuti in una certa misura.

Tuttavia, il mio obiettivo è presentare i diversi modi in cui puoi utilizzare la tecnologia e ChatGPT per ottimizzare le entità.

Il percorso della frase chiave

Un'altra strategia che abbiamo adottato nei nostri strumenti prevede l'estrazione delle frasi chiave più importanti dai primi 10 concorrenti.

La bellezza delle frasi chiave risiede nella loro trasparenza, rendendo più facile per l'utente finale capire cosa rappresentano.

Inoltre, in genere catturano il soggetto e il predicato degli argomenti chiave anziché solo i soggetti o le entità.

Tuttavia, uno svantaggio è che gli utenti spesso hanno difficoltà a incorporare senza problemi queste parole chiave nei loro contenuti.

Invece, tendono a calzare le scarpe nelle parole chiave, perdendo l'essenza di ciò che la frase chiave incarna.

Sfortunatamente, dal punto di vista dello sviluppatore, misurare e assegnare un punteggio a uno scrittore in base alla sua capacità di catturare l'essenza di una frase chiave è difficile.

Pertanto, gli sviluppatori devono assegnare un punteggio basato sull'uso esatto di una frase chiave, che scoraggia il vero comportamento previsto.

Un altro vantaggio significativo dell'approccio a frase di parole chiave è che le parole chiave spesso fungono da indicatori per strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT, assicurando che il modello di testo generativo catturi le entità chiave e i loro predicati (ovvero, triple).

Infine, considera la differenza tra ricevere un lungo elenco di nomi rispetto a un elenco di frasi chiave.

Potresti trovare sconcertante tessere una narrazione coerente da un elenco sconnesso di nomi come scrittore.

Ma quando ti vengono presentate frasi di parole chiave, è molto più facile discernere come potrebbero interconnettersi naturalmente all'interno di un paragrafo, contribuendo a una narrazione più coerente e significativa.

Quali sono i diversi approcci all'estrazione di frasi chiave?

Abbiamo stabilito che le frasi di parole chiave possono guidare in modo efficace su quali argomenti devi scrivere.

Tuttavia, è importante notare che diversi strumenti sul mercato hanno approcci diversi per estrarre queste frasi cruciali.

L'estrazione delle parole chiave è un compito fondamentale nella PNL che comporta l'identificazione di parole o frasi importanti che possono riassumere il contenuto di un testo.

Esistono diversi algoritmi di estrazione di parole chiave popolari, ognuno con i propri punti di forza e di debolezza durante l'acquisizione delle entità su una pagina.

TF-IDF (Frequenza del termine-frequenza del documento inversa)

Sebbene TF-IDF sia stato un punto di discussione popolare tra i SEO, è spesso frainteso e le sue intuizioni non sono sempre applicate correttamente.

Aderire ciecamente al suo punteggio può, sorprendentemente, sminuire la qualità dei contenuti.

TF-IDF pondera ogni parola in un documento in base alla sua frequenza all'interno del documento e alla sua rarità in tutti i documenti.

Sebbene sia un metodo semplice e rapido, non considera il contesto o il significato semantico delle parole.

Che valore può fornire

Le parole ad alto punteggio rappresentano termini che sono frequenti nelle singole pagine e poco frequenti nell'intera raccolta di pagine con il punteggio più alto.

Da un lato, questi termini possono essere visti come marcatori di contenuti unici e distintivi.

Potrebbero rivelare aspetti specifici o argomenti secondari all'interno del tema della parola chiave di destinazione che non sono completamente coperti dai concorrenti, consentendoti di fornire un valore unico.

Tuttavia, anche i termini ad alto punteggio possono essere fuorvianti.

TF-IDF può rivelare un punteggio elevato su termini particolarmente importanti per specifici articoli di classifica, ma non rappresenta termini o argomenti generalmente importanti per la classifica.

Un esempio di base di ciò potrebbe essere il marchio di un'azienda. Potrebbe essere usato ripetutamente in un singolo documento o articolo ma mai in altri articoli di classificazione.

Includerlo nei tuoi contenuti non avrebbe senso.

D'altra parte, se trovi termini con punteggi TF-IDF inferiori che appaiono in modo coerente nelle pagine di alto livello, questi potrebbero indicare contenuti "di base" cruciali che la tua pagina dovrebbe contenere.

Potrebbero non essere univoci, ma potrebbero essere necessari per la pertinenza rispetto alla parola chiave o all'argomento specificato.

Nota: TF-IDF rappresenta molte strategie, ma è possibile applicare ulteriori calcoli matematici nelle varianti. Questi includono algoritmi come BM25 per introdurre punti di saturazione o calcoli di rendimenti decrescenti.

Inoltre, TF-IDF può essere notevolmente migliorato, e spesso lo è, mostrando retroattivamente per ogni termine la percentuale delle prime 10 pagine che includono la parola. Qui, l'algoritmo ti aiuta a identificare i termini degni di nota, ma poi ti aiuta a comprendere meglio i termini "di riferimento" mostrando la misura in cui i primi 10 termini della classifica condividono i termini.

RAKE (Rapida estrazione automatica di parole chiave)

RAKE considera tutte le frasi come potenziali parole chiave, che possono essere utili per catturare entità composte da più parole.

Tuttavia, non considera l'ordine delle parole, che può portare a frasi prive di senso.

L'applicazione separata dell'algoritmo RAKE a ciascuna delle prime 10 pagine produrrà un elenco di frasi chiave per ciascuna pagina.

Il passaggio successivo è cercare la sovrapposizione: frasi chiave che appaiono su più pagine di alto livello.

Queste frasi comuni possono indicare argomenti di particolare importanza che i motori di ricerca si aspettano di vedere in relazione alla parola chiave target.

Integrando queste frasi nei tuoi contenuti (in modo significativo e naturale), potresti potenzialmente aumentare la pertinenza della tua pagina e, quindi, il suo posizionamento per la parola chiave mirata.

Tuttavia, è importante notare che non tutte le frasi condivise sono necessariamente vantaggiose. Alcuni possono essere comuni perché sono generici o ampiamente associati all'argomento.

L'obiettivo è trovare quelle frasi condivise che hanno un significato significativo e un contesto correlato alla tua parola chiave specifica.

Tutte le tecniche di estrazione delle parole chiave possono essere migliorate consentendo di utilizzare il cervello per attivare o disattivare i concorrenti o le parole chiave.

La possibilità di attivare e disattivare concorrenti e parole chiave specifiche contribuirà a porre rimedio ai problemi di cui sopra.

Concorrenti

Parole chiave  

Questo approccio fornisce essenzialmente un modo per combinare i punti di forza sia di RAKE (identificazione di frasi chiave all'interno di singoli documenti) sia di una strategia più simile a TF-IDF (considerando l'importanza dei termini in una raccolta di documenti).

In questo modo, puoi sfruttare una comprensione più olistica del panorama dei contenuti per la tua parola chiave target, guidandoti a creare contenuti unici e pertinenti.

YAKE (Ancora un altro estrattore di parole chiave)

Da ultimo, YAKE considera la frequenza delle parole e la loro posizione nel testo.

Questo può aiutare a identificare entità importanti che appaiono all'inizio o alla fine di un documento.

Tuttavia, potrebbe mancare entità importanti che appaiono nel mezzo.

Ciascun algoritmo esegue la scansione del testo e identifica potenziali parole chiave in base a vari criteri (ad esempio, frequenza, posizione, somiglianza semantica).

Quindi assegnano un punteggio a ciascuna potenziale parola chiave; le parole chiave con il punteggio più alto vengono selezionate come finali.

Questi algoritmi possono catturare efficacemente le entità, ma ci sono dei limiti.

Ad esempio, potrebbero mancare entità rare o non apparire come parole chiave nel testo. Possono anche lottare con entità con più nomi o a cui si fa riferimento in modi diversi.

In sintesi, le parole chiave forniscono un paio di miglioramenti rispetto al NER diretto.

• Sono più facili da capire per uno scrittore.
• Catturano sia i predicati che le entità.
• Come vedremo nella prossima sezione, funzionano come guide migliori per l'IA per scrivere contenuti ottimizzati per l'entità.

OpenAI

ChatGPT e OpenAI sono davvero rivoluzionari nella SEO.

Per sbloccare il suo pieno potenziale, ha bisogno di un esperto SEO ben informato che lo guidi lungo la strada giusta e una mappa di entità meticolosamente costruita per guidarlo su argomenti rilevanti di cui scrivere.

Considera uno scenario:

Potresti aver capito che puoi andare su ChatGPT e chiedergli di scrivere un articolo su quasi tutti gli argomenti, e sarà prontamente conforme.

Tuttavia, la domanda è: l'articolo risultante sarà ottimizzato per classificarsi per una parola chiave?

Dobbiamo tracciare una chiara distinzione tra contenuto generale e contenuto ottimizzato per la ricerca.

Quando l'intelligenza artificiale è lasciata ai propri dispositivi per scrivere i tuoi contenuti, tende a generare un articolo che fa appello a un lettore normale.

Tuttavia, i contenuti ottimizzati per la SEO ballano su una melodia diversa.

Google tende a favorire i contenuti scansionabili, che includono definizioni e conoscenze di base necessarie e fondamentalmente offre molti agganci ai lettori per trovare risposte alle loro query di ricerca.

ChatGPT, essendo alimentato dall'architettura del trasformatore, tende a produrre contenuti basati sulla frequenza e sui modelli osservati nei dati su cui è stato addestrato. Una piccola parte di questi dati è costituita da articoli Google di alto livello.

Al contrario, con il passare del tempo, Google adatta i suoi risultati di ricerca alla loro efficacia per un utente, essenzialmente la sopravvivenza dei contenuti più adatti.

Le entità trovate in questi articoli duraturi sono vitali da emulare come contenuto fondamentale, che tende a divergere in modo significativo da ciò che ChatGPT produce immediatamente.

Il punto chiave è che c'è una differenza tra i contenuti vincenti dal punto di vista della leggibilità e i contenuti vincenti in un ambiente Google. Nel mondo dei contenuti web, l'utilità vince su tutto.

Come mostrato tempo fa da Nielsen, la scansionabilità regna sovrana.

L'utente preferisce scansionare il contenuto web piuttosto che leggerlo dall'alto verso il basso. Questo comportamento di solito segue uno schema a forma di F. La scrittura di contenuti che funzionano bene nella ricerca dovrebbe concentrarsi sull'essere facilmente scansionabili rispetto a quelli puramente scritti per essere letti dall'alto verso il basso.

ChatGPT pronto all'uso

Osserviamo come ChatGPT si comporta subito, utilizzando Noble e Inlinks per il punteggio.

Anche con un suggerimento meticolosamente realizzato, senza il contesto di ciò che funziona sulla prima pagina di Google, ChatGPT spesso manca il bersaglio, producendo contenuti che difficilmente possono competere.

Ho chiesto a ChatGPT di scrivere un articolo su "Quanto guadagnano all'ora gli infermieri di viaggio".

Se abbinato all'analisi SEO

Tuttavia, ChatGPT può mostrare il suo vero potere se combinato con l'analisi SERP e le parole chiave cruciali per il posizionamento.

Chiedendo a ChatGPT di includere questi termini, l'intelligenza artificiale viene guidata verso la generazione di contenuti rilevanti per l'attualità.

Ecco alcuni punti importanti da ricordare

Mentre ChatGPT incorporerà molte entità chiave rilevanti per un argomento, l'utilizzo di strumenti che analizzano i risultati della SERP può migliorare in modo significativo il mix di entità nei tuoi contenuti.

Inoltre, queste differenze possono essere più pronunciate a seconda dell'argomento, ma se esegui questo esperimento più volte, scoprirai che si tratta di una tendenza coerente.

Gli approcci basati su parole chiave soddisfano contemporaneamente due requisiti:

• Garantire l'inclusione delle entità più critiche.
• Fornire un sistema di classificazione più rigoroso poiché comprendono sia i predicati che le entità.

Ulteriori approfondimenti

ChatGPT potrebbe avere difficoltà a raggiungere da solo la lunghezza del contenuto necessaria.

Più l'intento della pagina si discosta dai post in stile blog, più evidente diventa il divario di prestazioni tra ChatGPT e gli strumenti SEO che utilizzano ChatGPT separatamente.

Nonostante le capacità dell'intelligenza artificiale, è essenziale ricordare il fattore umano. Non tutte le pagine dovrebbero essere analizzate a causa di risultati di ricerca misti.

Inoltre, le tecniche di estrazione delle parole chiave non sono infallibili e i casi limite possono produrre nomi propri irrilevanti che potrebbero comunque superare il sistema di punteggio.

Pertanto, l'equilibrio ottimale tra intervento umano e intelligenza artificiale comporta la disattivazione manuale di qualsiasi sito concorrente con un intento diverso e la pettinatura dell'elenco di parole chiave per eliminare eventuali parole chiave palesemente sbagliate.

Ultimi passi: fare un ulteriore passo avanti

I metodi che abbiamo discusso sono un punto di partenza, che ti consente di creare contenuti che coprono una gamma più ampia di entità e dei loro predicati rispetto a qualsiasi altro tuo concorrente.

Seguendo questo approccio, stai scrivendo contenuti che rispecchiano le caratteristiche delle pagine che Google già predilige.

Ma ricorda, questo è solo un punto di partenza. Queste pagine concorrenti sono probabilmente in circolazione da un po' di tempo e potrebbero aver accumulato più backlink e metriche utente.

Se il tuo obiettivo è superarli, dovrai far risaltare ancora di più i tuoi contenuti.

Man mano che il Web diventa sempre più saturo di contenuti generati dall'intelligenza artificiale, è ragionevole ipotizzare che Google potrebbe iniziare a favorire i siti Web di cui si fida per stabilire nuove relazioni di entità. Questo probabilmente cambierà il modo in cui il contenuto viene valutato, enfatizzando maggiormente il pensiero originale e l'innovazione.

Come scrittore, questo significa andare oltre la semplice incorporazione degli argomenti coperti dai primi 10 risultati. Invece, chiediti: quale prospettiva unica puoi offrire mancando dall'attuale top 10?

Non si tratta solo degli strumenti. Riguarda noi, gli strateghi, i pensatori, i creatori.

Riguarda il modo in cui maneggiamo questi strumenti e come bilanciamo l'abilità computazionale del software con la scintilla creativa della mente umana.

Proprio come nel mondo degli scacchi, è la combinazione di precisione meccanica e ingegno umano che fa davvero la differenza.

Quindi, abbracciamo questa nuova era della SEO, in cui creiamo contenuti e realizziamo esperienze che risuonano con il nostro pubblico e si distinguono nel vasto panorama digitale.