Nella nostra ultima puntata di Unwrapping the Secrets of SEO, la mia collega Holly Miller ha delineato i passaggi da utilizzare per scegliere buoni argomenti online al momento giusto e in una buona forma SEO. Ora è il momento di assicurarti che gli argomenti su cui stai scrivendo siano ottimizzati ugualmente bene per utenti e motori di ricerca. È tempo di parlare di ottimizzazione semantica degli argomenti!

Introduzione all'ottimizzazione dei contenuti

In qualità di marketer online, SEO o scrittore di contenuti, il tuo obiettivo finale è assicurarti che tutto ciò che crei per il pubblico online funzioni come previsto. Ciò potrebbe presentarsi sotto forma di segnali degli utenti, classifiche più alte, condivisioni sui social o conversioni. L'obiettivo dell'ottimizzazione dei contenuti è esattamente questo: assicurarsi che i tuoi contenuti si connettano nei momenti importanti quando gli utenti cercano informazioni tramite i motori di ricerca. Perché ciò avvenga, deve essere ritenuto il più pertinente possibile dai motori di ricerca (e quindi dagli utenti) per un argomento specifico. In definitiva, l'ottimizzazione dei tuoi contenuti è più utile comprendendo che ciò che stai veramente cercando di fare è aumentare la pertinenza dei contenuti piuttosto che ottimizzarli.

Questo concetto generale di aumentare la pertinenza dei contenuti è qualcosa che non è solo divertente da esplorare dal punto di vista di un SEO, ma è anche estremamente utile per aiutare gli autori di contenuti a capire quali argomenti secondari dovrebbero essere inclusi negli argomenti.

Per fidarci completamente dei dati che ci aiuteranno ad aumentare la nostra pertinenza dei contenuti, tuffiamoci sotto il cofano per una visione di come Google comprende la pertinenza nei contenuti.

Una breve storia della densità delle parole chiave

Prima dei giorni dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e di tutti quegli algoritmi fantasiosi, Google valutava la qualità della pagina principalmente in base a due fattori: link e densità delle parole chiave. Per i SEO come me, questo è stato davvero divertente. L'ottimizzazione dei motori di ricerca ai "vecchi tempi" di alcuni anni fa era molto più basata sulla tattica che sulla strategia.

Al giorno d'oggi, è un gioco diverso. Google e altri motori di ricerca sono diventati più intelligenti e non giudicano più la pertinenza semplicemente in base a pochi link o poche parole chiave nella pagina.

OK, se non stai ottimizzando per una parola chiave utilizzando la densità delle parole chiave, come si ottimizza per un argomento? I prossimi due concetti possono sembrare complicati all'inizio, ma dovrebbero essere facili da capire.

Indicizzazione semantica latente

Il primo è l'indicizzazione semantica latente, o LSI. Il modo in cui Google utilizza LSI è in realtà piuttosto semplice. Una formula matematica definisce la vicinanza e la relazione tra i termini in un contenuto. I motori di ricerca eseguiranno la scansione di una pagina Web e, in base al titolo della pagina Web o all'argomento principale, le parole e le frasi più comuni vengono raggruppate e identificate come parole chiave dell'argomento principale della pagina. Se i termini che il motore di ricerca ha trovato sulla tua pagina sono termini pertinenti, si aspetterebbe di trovare termini correlati come "automobili", "seconda mano", "asta" ecc.

Per la maggior parte di voi, tutto questo dovrebbe suonare molto familiare. LSI è semplicemente un metodo basato sulla co-occorrenza in cui i motori di ricerca cercano termini che si trovano naturalmente insieme ad altri termini. Ecco maggiori informazioni su LSI da un post che ho scritto qualche mese fa.

A TF*IDF o non a TF*IDF

Se stai cercando di approfondire, TF*IDF, o Term Frequency * Inverted Document Frequency, è la formula più avanzata. Portent.com scrive questo su TF*IDF:

“..NON va bene tralasciare la madre di tutti gli algoritmi di recupero delle informazioni, TF-IDF, noto affettuosamente per cercare i fanatici come Term Frequency-Inverse Document Frequency.

Introdotto negli anni '70, questo algoritmo di classificazione primaria utilizza la presenza, il numero di occorrenze e le posizioni di occorrenza per produrre un peso statistico sull'importanza di un particolare termine nel documento. Include una funzione di normalizzazione per evitare che documenti lunghi e noiosi prendano residenza nei risultati di ricerca a causa della natura di taglio della loro circonferenza.

Anche se puoi vedere che è un concetto più vecchio, rimane comunque molto rilevante. Simile a LSI, TF*IDF esamina parole chiave specifiche e cerca di capire la relazione tra ciascuna. Tuttavia, fa un ulteriore passo avanti attribuendo un peso specifico a ciascun termine.

Diciamo che stai cercando di capire quali parole e frasi sono rilevanti per il tema delle auto usate. Impostiamo la formula per esaminare le prime 20 pagine di ranking. TF*IDF funzionerà in due modi:

• TF (Term Frequency): un crawler esaminerà ciascuna delle parole su ciascuna pagina Web e determinerà la frequenza dei termini (densità delle parole chiave) di ciascuna di queste parole:

Questo sarebbe ripetuto per pagina 2, pagina 3, ecc.

• IDF (Inverted Document Frequency): il crawler esaminerà quindi tutte queste parole e identificherà in quanti documenti (su 20 analizzati) sono presenti queste parole.

• Si ripete per pagina 2, pagina 3, ecc...

• TF*IDF: una volta messi insieme questi due elementi, viene calcolato un semplice logaritmo che restituisce un punteggio (peso) per ogni termine analizzato.

Automobile di seconda mano: TF*IDF = 0,8

Automobile usata: TF*IDF = 0,6

Ciò che rende sorprendente questo metodo è che in realtà elimina le congetture nel cercare di capire quali parole e quindi argomenti dovrebbero essere usati insieme all'argomento centrale del tuo testo. Sei quindi in grado di analizzare quali parole chiave hanno più peso e quindi sono più importanti per l'argomento di cui stai scrivendo.

E a proposito, Google parla di TF*IDF in alcuni dei suoi brevetti di ricerca:

• https://www.google.com/patents/US7711668
• https://www.google.com/patents/US20130346424
• https://www.google.com/patents/US7730061

Se prima non pensavi fosse importante capire. Spero che tu lo faccia ora.

Approfondimento sui tipi di entità

Ora parliamo dei tipi di entità. Abbiamo visto un esempio di come Google comprende i termini più importanti per un argomento specifico; Google comprende anche la categorizzazione delle parole. Usiamo questo articolo come esempio. Il titolo recita "Trump minaccia le case automobilistiche tedesche con dazi all'importazione statunitensi del 35 percento", offrendo una buona panoramica di ciò che avresti letto nel pezzo. In breve, l'articolo afferma che la BMW, il marchio Vauxhall di GM e altri sono stati avvisati dal presidente Trump di produrre di più negli Stati Uniti. Cita Daimler e Renaul-Nissan per aver assemblato prodotti ad Agauscalientes, in Messico, e li minaccia di una tariffa all'importazione se non investono di più nella produzione con sede negli Stati Uniti. Di seguito, utilizzo lo strumento di ricerca di entità di Watson di IBM per vedere come un algoritmo di apprendimento automatico definisce la pertinenza del contenuto e come ogni parola viene classificata in un tipo di entità specifico:

Ecco una risorsa aggiuntiva su come Google raggruppa le entità:

http://searchengineland.com/google-patent-question-answering-using-entity-references-unstructured-data-267273

Cosa significa questo? I motori di ricerca, in particolare quelli abbastanza intelligenti da usare l'apprendimento automatico, guardano OGNI parola nel tuo documento di testo e le peseranno e le classificheranno. Per battere la concorrenza, dovrai comprendere tutti questi concetti e assicurarti che tutto sulla tua pagina sia ottimizzato correttamente.

Qualità dei contenuti e struttura dei contenuti

Ora che abbiamo parlato di rendere i nostri contenuti rilevanti in termini di qualità, diamo un'occhiata a come i nostri contenuti sono rilevanti in termini di struttura.

Un enorme paradigma che molti SEO (usati) sbagliano è semplicemente sputare contenuti (anche ben ottimizzati) in qualsiasi punto della pagina e sperare che si classifichi (sto parlando di voi sventati soprattutto nell'e-commerce). Diamo un'occhiata a due contenuti:

Versione 1 :

“Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

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Versione 2 :

“Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

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Nunc finibus risus id odio vulputate, at pretium nisi ultricies. Integer imperdiet velit ligula, vitae pulvinar elit malesuada vitae.”

La versione 2 sembra migliore, giusto?

Questo non è solo qualcosa che aiuterà i segnali generali dell'utente (frequenza di rimbalzo più bassa, tempo più lungo sulla pagina, che si spera porti a un aumento delle pagine per sessione), ma aiuterà le classifiche poiché i motori di ricerca comprendono i vari elementi CSS e quindi come è posizionata una pagina fuori.

Diventare reali con questi concetti

Diciamo che il tuo argomento principale è "l'acquisto di un'auto usata" e stai cercando di capire di quali argomenti secondari scrivere: dovrei parlare del processo? Consigli? Comprare un'auto fuori dallo stato?

Il primo passo è capire il mercato nel miglior modo possibile in un dato momento. Utilizzando la piattaforma di sviluppo dei contenuti agile di Searchmetrics Content Experience, siamo in grado di identificare rapidamente alcuni elementi di alto livello, inclusi volume di ricerca, stagionalità, parole chiave simili e integrazioni di ricerca per guidare i nostri argomenti:

Il passaggio successivo nell'esperienza dei contenuti di Searchmetrics è lavorare con Esplora argomenti per capire quali argomenti stanno risuonando nel mercato e perché:

Grazie al grafico dell'argomento di Searchmetrics siamo in grado di identificare rapidamente gli argomenti chiave che sono semanticamente vicini all'argomento principale dell'"acquisto di un'auto usata". È interessante notare che molte persone sono interessate a sapere come acquistare un'auto usata in contanti, o acquistare un'auto usata fuori dallo stato o da un rivenditore. Poiché la nostra analisi può includere fino a cinque argomenti principali, includeremo quelli con il volume di ricerca più elevato.

Selezionando alcuni di questi altri argomenti, il nostro volume di ricerca totale aumenta a circa 7.000+

Fatto ciò, possiamo iniziare a scrivere!

Applicazione di parole chiave con lo sviluppo agile dei contenuti

Quando siamo pronti per scrivere, diamo un'occhiata a ciò che vedresti a sinistra nel modulo dell'editor di Searchmetrics Content Experience. Prima ancora di scrivere qualsiasi cosa, noteremo alcune cose molto interessanti, principalmente su quali parole chiave (essenzialmente sottoargomenti) scrivere e la frequenza consigliata per ciascuna di classificarsi bene nei risultati di ricerca.

Ricordi tutti questi concetti di contenuto all'inizio dell'articolo? Dai un'occhiata per vedere dove viene calcolata la maggior parte di questi consigli sulle parole chiave.

Sulla base dei dati di cui sopra, per assicurarci che i nostri contenuti siano completamente pertinenti, dobbiamo scrivere di assicurazione, manutenzione, processo di test drive, garanzia, registrazione, finanziamento e pochi altri.

Una volta che iniziamo a scrivere, è qui che inizia il divertimento:

Posso utilizzare lo strumento per adottare un approccio basato sui dati alla scrittura di contenuti in modo olistico, ottenere un punteggio su quanto sia leggibile e ben strutturato e persino vedere nella console dove i contenuti duplicati da altri siti potrebbero causarmi problemi nel posizionamento.

Se stai cercando di smanettare un po' di più ed entrare nei dati, analizzeremo TF*IDF e altri consigli basati sui dati.

Infine, monitori l'impatto. Assicurati di tenere traccia di tutti e 5 gli argomenti principali per vedere quale funziona meglio in termini di classifiche, traffico e segnali degli utenti.

Un promemoria: la vecchia mentalità “pubblica e dimentica” non c'è più. Dovresti "pubblicare e riciclare" per assicurarti che i tuoi contenuti siano sempre ottimizzati e aggiornati.

Svelare i segreti della SEO

Comprendere le basi dell'ottimizzazione del contenuto semantico è fondamentale. Non è necessario essere tecnici. Non è necessario essere un data scientist. Devi semplicemente prestare attenzione ed essere curioso. Una volta compreso il valore dell'ottimizzazione semantica dei contenuti, la scrittura incentrata sui dati non sarà solo più divertente, ma inizierà ad avere molto più senso.