L’evoluzione della SEO: dalla keyword alla SEO semantica
Con l’evoluzione dei motori di ricerca, le parole chiave non sono più l’unico fattore preso in considerazione nel posizionamento delle pagine web. Oggi, i motori di ricerca utilizzano un approccio semantico per interpretare il contenuto delle pagine web.
La SEO semantica si basa sull’analisi del significato dei termini utilizzati dagli utenti, piuttosto che sulla loro frequenza. In pratica, si tratta di comprendere il contesto in cui le parole chiave vengono utilizzate e di fornire contenuti pertinenti agli utenti.
Come fare, allora, per offrire ai motori di ricerca un modo per loro facile di comprendere il contenuto delle pagine di un sito web?
Semplice: attraverso i Dati strutturati!
Il ruolo dei dati strutturati
L’avvento di tecnologie AI come LLM (Large Language Model) e motori di ricerca generativi apre nuovi scenari per la fruizione e la ricerca di informazioni online.
Per sfruttare appieno il potenziale di queste tecnologie, è fondamentale fornire loro contenuti strutturati in modo chiaro e comprensibile. La branca della seo che si occupa di “comunicare” ai motori di ricerca i contenuti presenti sul sito io la chiamo “SEO Entity”
I dati strutturati, come quelli definiti da Schema.org, offrono un linguaggio comune per la codifica di informazioni su entità e relazioni all’interno di un sito web. Questo facilita l’analisi e l’interpretazione dei contenuti da parte di sistemi intelligenti, che possono così ottenere una comprensione più profonda del contesto e del significato di ciò che viene letto.
In questo contesto, i dati strutturati assumono un ruolo chiave per:
- Migliorare la disambiguazione: LLM e motori di ricerca generativi possono utilizzare i dati strutturati per disambiguare il significato di termini e frasi ambigue, fornendo interpretazioni più precise e pertinenti al contesto.
- Facilitare l’estrazione di informazioni: I dati strutturati permettono di estrarre automaticamente informazioni chiave da un contenuto, come nomi di persone, luoghi, date e prodotti, semplificando la creazione di knowledge graph e l’analisi di dati.
- Potenziare la ricerca semantica: I motori di ricerca generativi possono utilizzare i dati strutturati per comprendere le relazioni tra entità e fornire risultati di ricerca più ricchi e personalizzati, basati sull’intento e il contesto della query dell’utente.
L’utilizzo di dati strutturati ben definiti rappresenta un passo fondamentale per massimizzare l’impatto positivo delle nuove tecnologie AI sul web, garantendo una migliore comprensione dei contenuti e un’esperienza di ricerca più efficace e gratificante per gli utenti.
Comprensione del linguaggio naturale
L’intelligenza artificiale e il machine learning permettono ai motori di ricerca di comprendere meglio il linguaggio naturale. I dati strutturati potenziano queste capacità, ottimizzando l’indicizzazione e la presentazione dei contenuti agli utenti.
Linguaggi per i dati strutturati
Schema Markup
La marcatura semantica (detto anche Schema Markup) è un sistema di codifica che aiuta i motori di ricerca a comprendere il significato di un contenuto. La marcatura semantica aiuta a creare relazioni tra le informazioni e le entità, migliorando la comprensione dei motori di ricerca e aumentando la visibilità dei contenuti nei risultati di ricerca.
Una delle soluzioni più utilizzate per la marcatura semantica è Schema(.)org. Si tratta di un progetto di collaborazione tra Google, Microsoft, Yahoo e Yandex per creare un linguaggio comune per la marcatura semantica. Schema.org fornisce un vocabolario di markup che permette di specificare il significato di un contenuto.
I markup di Schema.org sono utilizzati per indicare le proprietà delle entità, come il nome, l’indirizzo, la data di nascita, la descrizione e così via. Grazie a questi markup, i motori di ricerca possono comprendere il significato del contenuto e mostrarlo in modo appropriato nei risultati di ricerca e possono creare il knowledge graph dei contenuti presenti sulla pagina e sul sito.
Ad esempio, se si dispone di un sito web che presenta i prodotti di un’azienda, è possibile utilizzare i markup di Schema.org per indicare il nome, la descrizione, il prezzo e l’immagine dei prodotti. In questo modo, i motori di ricerca possono comprendere il significato del contenuto e mostrare le informazioni dei prodotti nei risultati di ricerca.
Per utilizzare Schema.org, è possibile utilizzare gli strumenti forniti dai motori di ricerca, come il Structured Data Markup Helper di Google, oppure utilizzare i plugin disponibili per i CMS più diffusi come WordPress.
Per creare lo schema markup di una pagina si utilizzano dei linguaggi appositi che sono i seguenti:
- RDFA
- Microdati
- JSON-LD
Scopriamo come utilizzarli.
Microdata e RDFa:
Sono linguaggi utilizzati per integrare i dati strutturati che utilizzano vocabolari per lo più specifici e tecnici e per le pagine web utilizzano il vocabolario schema.org.
Questi linguaggi inseriscono i dati strutturati direttamente nell’HTML di una pagina, offrono maggiore personalizzazione e sono utili per progetti web complessi.
JSON-LD
Formato di dati leggero e flessibile per l’implementazione di dati strutturati senza alterare l’HTML esistente, facilitando l’integrazione con i sistemi di gestione dei contenuti.
Jsonld è il linguaggio consigliato da Google ed è un linguaggio di facile comprensione sia per le macchine che per gli “umani”.
Molto leggero in termini di quantità di bites non appesantisce le pagine web e quindi aiuta a mantenere il “peso” dell’HTML della pagina il più basso possibile.
Svilupperemo in seguito un percorso che ti insegnerà a creare i dati strutturati in JSON-LD, dalle basi fino agli strumenti avanzati.
Tutti questi lunguaggi utilizzano dei vocabolari sematici per stabilire le relazioni tra i contenuti di una pagina web
Vocabolari semantici: dare un senso al web
I vocabolari semantici sono un tassello fondamentale del web semantico, un’evoluzione del World Wide Web in cui le informazioni non sono solo fruibili dagli esseri umani, ma anche dalle macchine. Questi vocabolari forniscono un linguaggio comune per la definizione del significato dei contenuti web, facilitando la comprensione e l’analisi da parte di motori di ricerca, assistenti virtuali e altri sistemi intelligenti.
Tra i vocabolari semantici più diffusi e utilizzati troviamo Schema.org. Nato dalla collaborazione di Google, Microsoft, Yahoo! e Yandex, Schema.org si è affermato come lo standard de facto per la marcatura dei dati strutturati sul web.
Perché Schema.org è il vocabolario semantico più utilizzato?
Questo vocabolario è il più utilizzato perchè riesce a dare significazione ai termini contenuti in una pagina web moplto facilmente ed è di facile utilizzo.
In particolare:
- Ampiezza e completezza: Schema.org offre un vocabolario vastissimo e in continua crescita, che copre un’ampia gamma di entità e relazioni. Ad oggi, il vocabolario include oltre 1.000 tipi di dati e 10.000 proprietà, consentendo di descrivere in modo dettagliato una grande varietà di contenuti, come articoli di blog, prodotti, eventi, ricette, persone e molto altro.
- Facilità d’uso: L’utilizzo di Schema.org è relativamente semplice, grazie alla sua sintassi intuitiva e alla ricca documentazione disponibile. Sono disponibili diversi strumenti per facilitare l’implementazione dei markup, come il Generatore di markup di dati strutturati di Google.
- Riconoscimento da parte dei motori di ricerca: Schema.org è ampiamente supportato dai principali motori di ricerca, tra cui Google, Bing e Yandex. L’utilizzo di questo vocabolario può migliorare la visibilità e la comprensione dei tuoi contenuti nelle SERP (Search Engine Result Pages), favorendo la SEO (Search Engine Optimization) del tuo sito web.
- Interoperabilità: Schema.org è progettato per essere interoperabile con altri standard del web semantico, come RDFa e OWL. Questo significa che i dati strutturati marcati con Schema.org possono essere facilmente integrati con altri sistemi e applicazioni.
Implementare i dati strutturati sul tuo sito
Aggiungere dati strutturati non è complicato. Strumenti come il Structured Data Markup Helper di Google aiutano anche i meno esperti a sfruttare i benefici di questa tecnologia SEO.
Google’s Structured Data Markup Helper, per esempio, guida l’utente nel processo di marcatura del contenuto, generando il codice da inserire nel sito web, facilitando l’implementazione.
Esistono altri tools, gratuiti o a pagamento, che aiutano a generare il codice di markup e di cui parleremo nei prossimi articoli e nel corso base sui dati strutturati che presto sarà online.
Misurare l’impatto dei dati strutturati
Misurare i vantaggi e l’impatto dei dati strutturati sul posizionamento del tuo sito web è importantissimo anche per cambiare i dati strutturati stessi per includere o eliminare informazioni che rendono difficile il posizionamento del contenuto.
Lo strumento principe per la misurazione di questo impatto è Google Search Console, per quanto riguarda il motore di ricerca Google, il più diffuso e quello sul quale si fa riferimento per stabilire il successo di una azione SEO su un sito web.
Google Search Console offre strumenti analitici per monitorare le prestazioni dei contenuti in termini di visibilità e interazioni.
L’analisi dei dati dalla Google Search Console aiuta a comprendere come i dati strutturati influenzano ranking e CTR, fornendo indicazioni per ottimizzare le strategie SEO.
Link utili per approfondire
Se vuoi approfondire l’argomento, ti consiglio le seguenti letture:
Conclusioni
I dati strutturati sono elementi chiave del SEO semantico, permettendo ai siti web di dialogare con i motori di ricerca e migliorare la propria presenza online.
Implementandoli strategicamente e monitorando il loro impatto, è possibile aumentare le probabilità che i tuoi contenuti vengano trovati e apprezzati dal pubblico. In un contesto competitivo, distinguersi è fondamentale.
