Ricerca semantica: il vento del cambiamento

Che cos'è la ricerca semantica ?

Sotto il crudo termine tecnico si cela un desiderio innocente, vecchio quanto l'umanità stessa.

Abbiamo sempre cercato di guardare oltre le apparenze e di arrivare al significato più profondo di ciò che ci circonda.

A volte, questo ci ha portato a profonde realizzazioni. Altre volte, siamo riusciti a fallire in modo spettacolare.

Ora abbiamo la tecnologia per potenziare e approfondire la nostra ricerca di significato.

Entra nella ricerca semantica.

La magia delle parole e la ricerca semantica

La semantica è il lato affascinante della linguistica, cui è attribuito il compito di cercare il significato.

Significato delle parole e loro relazione tra loro. La semantica deve spiegare perché scegliamo determinate parole e frasi per descrivere le cose.

Ciò che definisce la semantica come una parte essenziale della ricerca semantica è il desiderio che abbiamo di cercare e creare connessioni.

Immagina di cercare un ago in un pagliaio: un'esperienza innegabilmente snervante.

Cercheresti cose su Internet con circa lo stesso livello di successo senza gli strumenti per consentire risultati rapidi e intuitivi.

Fortunatamente, la spinta a rendere le nostre vite strutturate e connesse si traduce anche nel modo in cui cerchiamo le cose sul web. Così è nata la ricerca semantica.

Otteniamo una spiegazione più dettagliata di cosa sia la ricerca semantica da una pubblicazione di Hannah Bast e coautori.

Come descritto da loro, la ricerca semantica è "ricerca con significato". E possiamo trovare un significato in almeno un paio di parti del processo di ricerca.

Innanzitutto, nella query stessa. Qui, dobbiamo capire il vero intento dietro la richiesta.

Quindi, dobbiamo considerare i dati che dobbiamo recuperare e se si adattano veramente a ciò che stiamo cercando.

Oppure, se presentiamo correttamente le informazioni in modo che abbiano un significato per la ricerca.

Scomporre il significato della ricerca semantica

Per dirla in termini di Layman, la ricerca semantica cerca di comprendere il linguaggio naturale come farebbe un essere umano e fornisce risultati di ricerca nel web semantico appropriati .

Che cosa significa?

Bene, diciamo che digito nel campo di ricerca di Google "che è il mammifero più piccolo".

Il motore di ricerca, comprensibilmente, risponderà alla mia domanda basandomi sul presupposto che voglio scoprire qual è il mammifero più piccolo, piuttosto che cercare corrispondenze esatte della frase che ho digitato.

È così che ottengo come primo risultato un articolo intitolato “I 6 mammiferi più piccoli del mondo” seguito da foto del toporagno etrusco – che, tra l'altro, è il mammifero più piccolo conosciuto del pianeta.

Cercare di capire il significato della mia query aiuta i motori di ricerca semantica a suggerire correzioni anche per le parole errate.

Quindi, se sbaglio a scrivere la parola mammifero, Google suggerirà che invece di "mammifero" sto probabilmente cercando "mammifero".

Come è nata la ricerca semantica?

La nostra specie è attratta dalla ricerca dell'ordine e, se questo manca, non possiamo fare a meno di cercare di crearlo.

Quindi è comprensibile che stiamo costruendo un mondo virtuale che risponde alla nostra esigenza di ordine e tempo ottimizzato.

Oltre a fornire le risposte adeguate, i motori di ricerca aggiungono anche loro un senso con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.

Usano l'apprendimento automatico della ricerca semantica per aiutare a elaborare e classificare le informazioni e possono anche comprendere il linguaggio umano naturale.

Tutto questo, alla fine, fornisce risultati adeguati ai nostri quesiti.

Ma esattamente come sono in grado di rispondere a domande come "La ciambella più grande del mondo?"

La ricerca semantica è emersa dal web semantico, quindi per essere fedeli alla mia natura di ricerca dell'ordine, diamo prima un'occhiata a cosa è il web semantico .

Origine del web semantico

In breve: il web semantico è un'estensione del World Wide Web.

E secondo il World Wide Web Consortium (W3C), fornisce un quadro comune per la condivisione e il riutilizzo dei dati.

Questo è valido per tutte le applicazioni, le aziende e le comunità.

Il framework, o "ontologia", come è noto nel campo della scienza dell'informazione, raccoglie fatti e informazioni che alla fine diventano un sistema di conoscenza.

Per dirla semplicemente, il web semantico struttura e tagga i dati in un modo che i computer possono leggere.

Il web semantico consente l'analisi di input specifici basati sulla rete o fattori correlati. Utilizza insiemi, proprietà e relazioni per dare un senso alla grande quantità di dati che comprende il Web.

Lo paragonerei a me che cerco di costruire il mio albero genealogico.

Sicuramente non riuscirò a capire chi siano le persone che mia nonna sostiene siano i miei lontani cugini da parte di mia madre. Mi manca il contesto, perché non li conosco.

Il web semantico, tuttavia, fa un lavoro migliore nel sistemare le cose.

La visione per il web semantico

L'ambizione finale del Semantic Web, vista dal suo fondatore Tim Berners-Lee, è quella di consentire ai computer di manipolare meglio le informazioni per nostro conto.

Il concetto di cosa sia il web semantico si è evoluto nei due importanti tipi di dati che lo formano oggi: Linked Open Data e Semantic Metadata .

Ordine nel caos: riordinare con gli strumenti di ricerca semantica

I Linked Open Data (LOD) sono modellati come grafici e pubblicati in modo da consentire l'interconnessione tra i server.

Rappresenta essenzialmente dati strutturati . Nel 2006 Tim Berners-Lee ha formalizzato le Quattro regole dei dati collegati come:

1. Usa gli identificatori di risorse universali (URI) come nomi per le cose.
2. Usa gli URI HTTP in modo che le persone possano cercare quei nomi.
3. Quando qualcuno cerca un URI, fornisci informazioni utili, utilizzando la formattazione standard (RDF, SPARQL).
4. Includi collegamenti ad altri URI. così possono scoprire più cose.

LOD consente sia alle persone che alle macchine di accedere ai dati su server diversi e di interpretarne la semantica più facilmente.

Di conseguenza, il Web semantico si sposta da uno spazio che comprende documenti collegati a uno spazio che comprende informazioni collegate.

Ciò, a sua volta, consente una rete interconnessa di significato, elaborabile da una macchina.

Esistono migliaia di set di dati, pubblicati come LOD in diversi settori.

Alcuni esempi sono enciclopedie, dati geografici, dati governativi, database e articoli scientifici, intrattenimento, viaggi, ecc.

Poiché sono interconnessi, questi set di dati formano una gigantesca rete di dati o un Knowledge Graph.

Il grafico collega una vasta quantità di descrizioni di entità e concetti di importanza generale.

A Game of Tag – Strumenti di ricerca semantica vol. 2

Il secondo importante strumento su cui conta il web semantico sono i metadati semantici.

Si tratta fondamentalmente di tag semantici, aggiunti alle normali pagine Web per descriverne meglio il significato.

Ad esempio, la home page del Premio Nobel può essere annotata semanticamente con riferimenti a diversi concetti ed entità rilevanti: Svezia, progressi accademici, cultura e premio, tra gli altri.

Queste relazioni ben determinate tra soggetti e risultati corrispondenti sono rappresentate al meglio attraverso schemi di metadati strutturati , come Schema.org

I metadati rendono molto più facile trovare pagine Web in base a criteri semantici.

Imparando dai risultati passati e creando collegamenti tra entità, un motore di ricerca potrebbe quindi essere in grado di dedurre la risposta alla query di un ricercatore, piuttosto che fornire diversi collegamenti che possono contenere o meno la risposta corretta.

I metadati risolvono qualsiasi potenziale ambiguità e assicurano che quando cerchiamo Prince (il musicista), non otterremo pagine su nessuno dei tanti principi che sono reali, ad esempio .

Puoi ringraziare il web semantico per questo.

Ora.

La struttura del web semantico ci dà l'idea di cosa sia la ricerca semantica. Ci dice anche come un motore di ricerca determina quale sia la ciambella più grande del mondo.

Ma

Diamo un'occhiata alla sua storia.

Visionari nel campo della ricerca semantica

Come con qualsiasi movimento su larga scala, c'è un leader dietro il cambiamento. Abbiamo già citato il nome di Tim Berners-Lee, che molti sostengono sia l'uomo dietro la ricerca semantica.

Nel 1998, durante l'infanzia del web moderno, Berners-Lee stava già parlando dell'idea in un rapporto da lui pubblicato, intitolato Semantic Web Road Map.

21 anni dopo, le sue idee sono state adottate e la ricerca semantica è una realtà.

Google è stata l'azienda che ha portato il cambiamento e ha dato il via alla nascita della ricerca semantica .

"Le macchine dovrebbero essere in grado di comunicare tra loro proprio come possono fare gli esseri umani", ha affermato Berners-Lee.

Google sta ora lavorando per realizzare la sua visione.

Come?

Il punto di svolta per la ricerca semantica

Mentre dal 1998 sono successe molte cose, il 2012 è stato il punto di svolta per la ricerca semantica.

È stato durante quest'anno che il 20% di tutte le ricerche su Google erano nuove. Non solo, ma le parole chiave a coda lunga hanno costituito circa il 70% di tutte le ricerche.

Ciò ha rivelato a Google che gli utenti stavano diventando interessati a utilizzare il proprio motore di ricerca come strumento per rispondere alle domande e risolvere i problemi.

Non si trattava più solo di cercare fatti e trovare singoli siti web.

E così è stato fatto il primo passo verso un aggiornamento semantico .

Il grafico della conoscenza

Introdotto nel 2012, il Knowledge Graph ha segnato il passaggio di Google alla comprensione di entità e contesto, invece di confrontare senza pensare stringhe di parole chiave.

O come l'ha detto Google, "cose, non stringhe".

Che cos'è il grafico della conoscenza?

Wikipedia afferma che Google e i suoi servizi utilizzano il Knowledge Graph per migliorare i risultati del suo motore di ricerca con informazioni provenienti da una varietà di fonti.

In altre parole, un grafico della conoscenza è un modo programmatico per modellare un dominio della conoscenza, con l'aiuto di esperti in materia, interconnessione di dati e algoritmi di apprendimento automatico.

Ciò che ha reso questo particolare grafico uno strumento di ricerca semantica è stato il modo in cui ha raccolto le informazioni.

Ha raccolto dati, che erano considerati di dominio pubblico (ad esempio, dalle dimensioni della Terra ai nomi dei membri di una band), insieme alle proprietà di ciascuna entità (compleanni, fratelli, genitori, occupazioni - tutto ciò che può essere collegato a quello entità.)

o

Possiamo dire che è stato costruito sulla base dei database esistenti per collegare insieme grandi quantità di dati, combinando sia informazioni strutturate (elenchi) che non strutturate.

Il grafico della conoscenza raccoglie le informazioni necessarie ai motori di ricerca per dare risposte sensate.

Il grafico di Google pone le basi per le future modifiche algoritmiche su larga scala. E presto fu seguito da Hummingbird.

Accelerare verso il successo con Hummingbird

Hummingbird è stato un punto di svolta. L'algoritmo ha avuto un impatto su circa il 90% delle ricerche in tutto il mondo.

È stato progettato per essere preciso e veloce e molti lo chiamano lo strumento che ha introdotto la "ricerca conversazionale" nell'attività di ricerca.

Era la stella della tecnologia di ricerca semantica .

Tuttavia, Hummingbird non si limita a offrire risposte a domande conversazionali.

L'algoritmo presta attenzione a ogni parola in una query.

Quindi si assicura che venga presa in considerazione l'intera query, l'intera frase o il significato, piuttosto che parole particolari.

L'intenzione è quella di ottenere pagine che corrispondano al significato più profondo, piuttosto che solo alle parole reali.

C'è più.

Oltre ai miglioramenti in termini di velocità e precisione dell'aggiornamento di Hummingbird, Google si è assicurata di integrare la ricerca semantica.

Hanno notevolmente migliorato la loro comprensione delle query di ricerca, anche della ricerca a coda lunga, e quindi l'intenzione dell'utente.

Di conseguenza:

Intere query e le relazioni dei gruppi di parole all'interno delle query di ricerca sono state identificate, mirate e interpretate.

Gli effetti dell'algoritmo Hummingbird

I miglioramenti di Hummingbird erano particolarmente focalizzati sulla ricerca contestuale e conversazionale.

Entrambe le aree sono fortemente legate alla semantica fondamentale e alla relazione tra le parole.

Ora.

L'algoritmo elabora il linguaggio naturale per recuperare risultati di nicchia per le query sia a livello di testa che di coda lunga.

In altre parole, utilizza la ricerca contestuale in cui Google restituisce sempre più risultati che corrispondono all'intenzione alla base della query.

I risultati non sono più limitati alle parole stesse, ma includono un'interpretazione dell'intento per i termini di ricerca.

Come esattamente?

Ciò che fa lo strumento è controllare le relazioni che non sono state modellate esplicitamente.

Il processo combina grammatica, statistica e dizionari per ottenere la codifica relazionale.

Valutando l'intento in modo semantico e concentrandosi su sinonimi e argomenti correlati al tema, Hummingbird consente ai suoi utenti di cercare con sicurezza argomenti e sotto-argomenti invece di cercare di "abracadabra" attraverso la ricerca.

L'algoritmo è per molti versi una definizione di ricerca semantica.

Un esempio che illustra come funziona effettivamente Hummingbird può essere una ricerca, come "President of England".

Ora.

L'Inghilterra non ha un presidente, ma un primo ministro, che è il capo del governo. L'Inghilterra ha anche un capo di stato, che è la regina.

E Google lo sa, quindi mostrerà i risultati relativi al Primo Ministro o alla Regina.

In un certo senso, Hummingbird consente alle persone di ottenere una risposta a una domanda che non sanno come porre e di curare i risultati che aiutano gli utenti a trovare ciò che stanno cercando.

Orientato alla posizione

Un altro miglioramento apportato da Hummingbird sono i risultati orientati al locale.

Grazie all'uso del contesto, i risultati locali diventano più precisi.

Quindi, quando stai cercando dei buoni ristoranti italiani, Google supporrà che tu voglia cenare nella tua città.

Ecco perché utilizzerà i dati sulla tua posizione per consigliare una buona pizza nella tua zona, invece di elencare i ristoranti in Italia.

Spesso diamo per scontata la precisione, con la quale otteniamo i giusti risultati.

È il fruttuoso raccolto di anni di ricerca e sviluppo dietro le quinte.

Il sogno della ricerca semantica ha preso forma attraverso una combinazione di elaborazione del linguaggio conversazionale e comprensione dell'intento umano in base ai dati sulla posizione.

Hummingbird è stato un importante passo avanti per la ricerca semantica, ma Google non si è fermato qui.

Un altro miglioramento piuttosto importante che hanno introdotto, in seguito, è stato RankBrain.

Intelligenza artificiale nel mondo del web semantico

RankBrain è lo strumento di apprendimento automatico della ricerca semantica che è venuto come risposta a un problema in cui si è imbattuto Google rispondendo a query di parole chiave.

Alcuni anni fa, circa il 15% delle ricerche effettuate da Google consisteva in parole che non aveva mai visto prima.

Non aveva modo di sapere esattamente cosa stesse cercando l'utente.

A prima vista, il 15% potrebbe non sembrare un grosso problema.

Tuttavia, Google elabora miliardi di richieste ogni giorno, quindi la percentuale era un numero piuttosto significativo in termini assoluti.

Circa 450 milioni di ricerche avevano parole chiave che non erano mai state elaborate prima.

Quindi cosa fai quando non sai come rispondere a una domanda?

Indovina?

Questo è ciò che faceva Google quando riceveva richieste per una di quelle parole chiave sconosciute.

Sfortunatamente, ciò non ha portato a risultati accurati. Il motore di ricerca ha semplicemente cercato le pagine che contenevano tutte le parole chiave che l'utente aveva inserito, senza capire l'intento dietro di esse.

Non sapeva come implementare e produrre una ricerca semantica per richieste che il motore di ricerca non aveva mai ricevuto prima.

Ciò ha spinto Google a trovare una soluzione e a introdurre uno strumento che potesse apprendere in movimento.

Inserisci RankBrain

L' algoritmo del motore di ricerca basato sull'apprendimento automatico aiuta Google a elaborare i risultati di ricerca e a fornire risultati di ricerca più pertinenti per gli utenti.

Google utilizza l'algoritmo AI non solo per risolvere tali query di ricerca, ma anche per elaborarle e comprenderle.

Cosa è cambiato con RankBrain?

Prima di RankBrain, il 100% dell'algoritmo di Google era codificato manualmente.

Quindi, il processo si è basato molto su ingegneri umani che hanno cercato di indovinare cosa avrebbe migliorato i risultati di ricerca.

Oggi gli ingegneri umani lavorano ancora sull'algoritmo, ma RankBrain fa anche il suo lavoro in background.

Il processo

In breve, RankBrain può modificare il proprio algoritmo per produrre una risposta migliore.

A seconda della parola chiave, RankBrain aumenta o diminuisce l'importanza dei backlink, la freschezza del contenuto, la lunghezza del contenuto, l'autorità del dominio e altre variabili di ranking.

Quindi osserva come gli utenti interagiscono con i nuovi risultati di ricerca. Se a loro piace di più il nuovo algoritmo, rimane.

In caso contrario, RankBrain ripristina il vecchio algoritmo.

Con l'aiuto del suo aggiornamento semantico intelligente , Google è in grado di capire cosa intendi, anche se non ha precedentemente collegato la tua query.

Come?

Abbinando le parole chiave mai visti prima per le parole chiave che ha visto prima.

Per un esempio di come funziona il web semantico , Google RankBrain potrebbe aver notato che le persone cercano "la ciambella più grande del mondo".

E aveva imparato che le persone che lo cercano cercano praticamente di trovare la ciambella più grande mai realizzata.

Quindi, quando qualcuno cerca "la ciambella più grande del mondo", RankBrain mostra risultati simili.

E nel caso della ciambella, le prime tre pagine web che ottieni per entrambe le ricerche sono le stesse.

Il metodo di RankBrain

Google ha commentato come stanno utilizzando l'apprendimento automatico per comprendere meglio l'intento del ricercatore attraverso una tecnologia chiamata " Word2vec " che trasforma le parole chiave in concetti.

Ad esempio, dicono che questa tecnologia del web semantico "capisce che Parigi e la Francia sono collegate allo stesso modo di Berlino e Germania (capitale e paese), e in modo diverso da Madrid e Italia".

E anche se non hanno specificamente menzionato che questo è il modo in cui funziona anche RankBrain, possiamo praticamente supporre che utilizzi una tecnologia simile.

Tornando all'idea di concetti sulla corrispondenza delle parole chiave, RankBrain cerca di fornire risultati basati sull'intenzione della tua ricerca.

Soddisfazione degli utenti vs RankBrain

Certo, RankBrain può scommettere sulla comprensione di nuove parole chiave. E può anche regolare l'algoritmo da solo.

La domanda numero uno allora è:

Una volta che RankBrain mostra una serie di risultati, come fa a sapere se sono buoni?

Ebbene – osserva.

RankBrain utilizza i segnali UX - almeno questo è il termine tecnico.

In parole più semplici, questo significa che RankBrain ti mostra una serie di risultati di ricerca che pensa ti piaceranno.

Se a molte persone piace una voce in particolare, daranno a quella pagina un aumento del ranking.

E se non lo fanno?

Quindi l'algoritmo elimina quella pagina e la sostituisce con un'altra.

Cosa osserva esattamente RankBrain?

Presta molta attenzione a come interagiamo con i risultati della ricerca.

Ci sono diversi segnali che sta monitorando:

1. Percentuale di clic organica (CTR)
2. Tempo di sosta
3. Frequenza di rimbalzo
4. Pogo-sticking

Questi sono noti come segnali di esperienza utente (segnali UX).

Diamo un'occhiata a un esempio e vediamo come il web semantico di Google interpreterebbe la mia ricerca.

Se cerco “miglior drone per bambini”, il primo risultato che ottengo è un articolo pubblicato a metà giugno.

Ciò richiama la freschezza dei contenuti che RankBrain valuta quando suggerisce risposte alle domande.

Ma lasciamo perdere quello per il momento.

L'algoritmo presterà attenzione al sito web che apro. Confronterà quante volte è stato aperto prima per risultati simili, dando così il CTR.

Una volta aperta la pagina, RankBrain osserverà il mio tempo di permanenza. Questo è il tempo che passo sul sito. In questo modo, l'algoritmo valuterà se ho trovato utili le informazioni.

Se apro per vedere contenuti che non hanno nulla a che fare con la mia query o sono presentati male, torno rapidamente alla pagina dei risultati.

Se un numero sufficiente di persone lo fa, le classifiche del sito Web diminuiranno.

E se la pagina non si carica in tempo, la possibilità di rimbalzo aumenta, e con essa il ranking della pagina precipita.

Ora, diciamo che non sono in grado di trovare quello che sto cercando con il mio primo clic su una pagina. Probabilmente continuerò a sondare i risultati che ottengo finché non lo trovo.

E questo è un altro fattore che RankBrain usa per analizzare il successo del suo lavoro: il pogo-sticking.

Più vado avanti e indietro, meno è probabile che RankBrain suggerisca quelle sfortunate pagine al prossimo utente con ricerche simili.

Ora.

Abbiamo coperto gli strumenti semantici di base che i motori di ricerca come Google utilizzano per comprendere e suggerire risposte adeguate alle richieste dei loro utenti.

Quindi, possiamo dare un'occhiata a come possiamo usarli a nostro vantaggio.

Come ottimizzare i contenuti per la SEO semantica

Per i SEO, la comprensione della ricerca semantica ha grandi vantaggi. Una grande parte è la capacità di rimanere davanti in gara.

Ci sono diversi passaggi per una buona strategia SEO semantica suggerita da esperti in tutto il mondo.

E poiché la ricerca semantica diventa più influente con il passare del tempo, questi passaggi sono un buon consiglio per aiutare chiunque a ottimizzare i propri contenuti e classificare meglio il proprio sito web.

1. Considera gli argomenti, invece delle sole parole chiave
2. Abbina il contenuto all'intento di ricerca
3. Includi parole chiave correlate nei tuoi contenuti
4. Ottimizza i tuoi contenuti per gli snippet in primo piano
5. Includi dati strutturati nel contenuto
6. Considera gli argomenti invece delle sole parole chiave

Come abbiamo visto in precedenza nell'articolo, tutto riguarda gli argomenti: il contesto della propria ricerca. E Google e altri motori di ricerca stanno cercando di fornirci i risultati più pertinenti.

Quindi il contenuto dovrebbe essere più completo e informativo che mai.

Se stai pensando di creare pagine di contenuto brevi e piatte per ogni variazione di una query di ricerca ampia, non preoccuparti. Dovresti invece creare una guida completa e duratura che copra l'intero argomento.

Dovresti quindi utilizzare le migliori pratiche di ottimizzazione delle parole chiave per assicurarti che il contenuto sia completamente ottimizzato sia per i motori di ricerca che per i lettori.

Abbina il contenuto all'intento di ricerca

Prima di creare contenuti per le parole chiave SEO che desideri scegliere come target, dovresti chiedere perché l'utente dovrebbe cercare quella frase. Stabilisci quale intento rappresenta la parola chiave e avrai anche molto più tempo per coinvolgere il tuo pubblico.

L'intento della parola chiave può essere:

1. Informativo: l'utente sta cercando di imparare qualcosa, quindi usa le parole chiave "conoscere" per cercare informazioni e ottenere risposte;
2. Navigazione: l'utente sta cercando di navigare verso un sito specifico o trovare un elemento specifico, quindi utilizza le parole chiave "vai" per trovare il sito Web di un marchio familiare;
3. Transazionale: l'utente sta cercando di effettuare un acquisto, quindi utilizza le parole chiave "fare" per trovare un prodotto da acquistare o una pagina per effettuare una transazione.

Includi parole chiave correlate nel contenuto

Per controllare la barra semantica della ricerca semantica è necessario aggiungere al contenuto parole chiave correlate o di indicizzazione semantica latente (LSI).

Le parole chiave LSI sono frasi strettamente correlate a una parola chiave target. Danno contesto al contenuto e aiutano i motori di ricerca a capire meglio cosa significa il contenuto e come serve il pubblico.

Quindi, quando parli di cioccolato, dovresti almeno metterlo in relazione con il cacao.

Ottimizza il contenuto per gli snippet in primo piano

Ai motori di ricerca piace visualizzare risultati avanzati che forniscono agli utenti le informazioni che desiderano, direttamente sulla loro pagina dei risultati.

Per aumentare la visibilità della ricerca, potresti voler:

1. Ottimizza il contenuto per le caselle di risposta e gli snippet in primo piano di paragrafi, elenchi e tabelle
2. Rispondi chiaramente alle domande nel contenuto concentrandoti sulle parole chiave a coda lunga
3. Usa la formattazione per rendere le informazioni un'opzione interessante per gli snippet in primo piano

Infine, includi dati strutturati nel contenuto

Un altro modo per aiutare i motori di ricerca a comprendere il significato e la pertinenza dei tuoi contenuti è attraverso i dati strutturati.

I dati strutturati, o markup dello schema , sono una forma di microdati che aggiunge ulteriore contesto da copiare su una pagina web.

Utilizza una serie di strutture di dati standard che categorizzano i contenuti per i motori di ricerca.

Queste informazioni aggiuntive aiutano i motori di ricerca a classificare i contenuti e identificare le informazioni che possono essere visualizzate nei risultati di ricerca avanzati.

In termini pratici, tutto ciò che abbiamo detto finora si riduce a una cosa.

Per sfruttare al meglio la nostra presenza online, le informazioni che pubblichiamo dovrebbero essere organizzate semanticamente.

Il contesto è il futuro della ricerca nel web semantico. Mentre ci sono ancora pezzi del puzzle da raccogliere, il web semantico è già vivo.

Forse non è lontano dal giorno in cui una rete intelligente di nuova generazione ci assisterà programmando i nostri appuntamenti, facendo la spesa, trovando le informazioni di cui abbiamo bisogno e connettendoci con persone che la pensano allo stesso modo.

In cima, farlo in autonomia.

Non dovremo quindi chiederci cosa sia la ricerca semantica , di sicuro. Sarà diventato una parte inestricabile della nostra vita quotidiana.