Tecniche SEO: 7 Concetti di Advanced SEO On-Page
Keyword: state portando in una tonnellata su di traffico organico ad alta conversione? No?
La verità è che: senza SEO copywriting si sta andando verso fallimento:
Il contenuto non genera ranking senza Keyword di qualità
Il contenuto non trasforma i visitatori in acquirenti
Ecco perché SEO copywriting è una delle cose più importanti da sviluppare per il vostro business.
Prima di tutto: cos’è la SEO copywriting?
Con SEO copywriting (acronimo SEO: Search Engine Optimization – copywriting) ottimizzazione per i motori di ricerca nel lessico di internet, si intendono tutte quelle attività volte a migliorare la visibilità di un sito web sui motori di ricerca (Google, Bing, etc.) al fine di migliorare e mantenere il posizionamento nelle pagine di risposta alle interrogazioni degli utenti. A sua volta, il buon posizionamento di un sito web nelle pagine di risposta dei motori di ricerca è funzionale alla visibilità dei sito web, quindi di tutto quello che è al suo interno.
1) All’inizio, c’erano Keyword inserite su tutta la pagina.
Il concetto era questo: se la tua pagina si è concentrata su un determinato argomento, i motori di ricerca scopriranno le Keyword in aree importanti. Queste località comprendevano il titolo del titolo, i titoli, gli attributi degli attributi alt, e tutto nel testo. I SEO hanno aiutato le loro pagine di rango inserendo Keyword in queste aree.
Ancora oggi, le Keyword (parole chiave) rimangono la forma più semplice di ottimizzazione on-page.
La maggior parte degli strumenti SEO on-page contano ancora sul posizionamento delle Keyword per pianificare le pagine. Sono un buon punto di partenza, ma la ricerca mostra che l’influenza, efficacia è diminuita.
Mentre è importante assicurarsi che la pagina con un minimo di contenuto includa le Keyword che si desidera classificare, è improbabile che il posizionamento di Keyword di per sé avrà molta influenza sul potenziale di classificazione della pagina.
2) TF – IDF
La funzione di peso TF-IDF (term frequency–inverse document frequency in italiano: frequenza a lungo termine – frequenza inversa del documento) è una funzione utilizzata in information retrieval per misurare l’importanza di un termine rispetto ad un documento o ad una collezione di documenti. Tale funzione aumenta proporzionalmente al numero di volte che il termine è contenuto nel documento, ma cresce in maniera inversamente proporzionale con la frequenza del termine nella collezione. L’idea alla base di questo comportamento è di dare più importanza ai termini che compaiono nel documento, ma che in generale sono poco frequenti.
Non è densità di parola chiave, è term frequency–inverse document frequency (TF-IDF).
I ricercatori di Google hanno recentemente descritto come TF-IDF “utilizzato da lungo tempo per indicizzare pagine web” e le variazioni di TF-IDF appaiono come componente in molti brevetti molto noti di Google .
TF-IDF non misura la frequenza di visualizzazione di una parola chiave, ma offre una misura di importanza confrontando la frequenza di visualizzazione di una parola chiave rispetto alle aspettative raccolte da un insieme di documenti più grandi.
Se confrontiamo le frasi “basket” con “giocatore di basket” nello spettatore di Ngram Google , vediamo che “giocatore di basket” è più raro, mentre il “basket” è più comune. Sulla base di questa frequenza, possiamo concludere che “giocatore di basket” è significativo in una pagina che contiene quel termine, mentre la soglia per il “basket” rimane molto più elevata.
Per scopi SEO, quando si misura la correlazione di TF-IDF con le classifiche più alte, si esegue solo modesto miglioramento sull’utilizzo di Keyword individuali. In altre parole, generare un alto punteggio TF-IDF di per sé non è sufficiente per aspettarsi molto da una spinta SEO. Invece, dobbiamo pensare a TF-IDF come componente importante di altri concetti, più avanzati, sulla pagina.
3. Sinonimi e varianti vicine
Con oltre 6 miliardi di ricerche al giorno, Google ha una grande quantità di informazioni per determinare ciò che gli utenti descrivono quando digitano una ricerca. Google mostra che i sinonimi in realtà svolgono un ruolo fino al 70% delle ricerche .
Per risolvere questo problema, i motori di ricerca dispongono di vasti corpus di sinonimi e somiglianze per miliardi di frasi, che consente loro di abbinare i contenuti alle query (ricerche) anche quando gli utenti utilizzano parole diverse.
Un esempio di “ping pong” query, che può significare la stessa cosa:
• Foto del cane • Immagini dei cani • Immagini del cane • Foto del cane • Fotografie del cane
D’altra parte, la parola: Foto e Cane significa qualcosa di completamente diverso tra loro, ed è importante per i motori di ricerca conoscere la differenza.
Da un punto di vista SEO, significa creare contenuti utilizzando linguaggi naturali con variazioni, invece di utilizzare le stesse rigide Keyword più e più volte.
Sinonimi e varianti vicine (somiglianze)
L’utilizzo delle variazioni dei tuoi argomenti principali può anche aggiungere un significato semantico più profondo e aiutare a risolvere il problema della disambiguazione, quando la stessa frase di parola chiave può fare riferimento a più concetti. Impianto e fabbrica insieme potrebbero riferirsi ad un impianto di produzione, mentre pianta e arbusto si riferiscono alla vegetazione.
Oggi, l’ algoritmo di Hummingbird di Google utilizza anche la co-occorrenza per identificare i sinonimi per la sostituzione delle query.
Sotto Hummingbird, co-occorrenza viene utilizzata per identificare parole che possono essere sinonimi tra di loro in alcuni contesti, pur seguendo determinate regole in base alle quali la selezione di una determinata pagina in risposta a una query in cui tale sostituzione ha avuto un elevato probabilità.
Bill Slawski – SEO dal mare
4. Segmentazione della pagina
Dove inserire le tue keyword su una pagina è spesso importante quanto le stesse parole.
Ogni pagina web è composta da diverse parti – intestazioni, piè di pagina, sidebar etc. I motori di ricerca hanno lavorato a lungo per determinare la parte più importante di una data pagina. Sia Microsoft che Google detengono molti brevetti che suggeriscono che i contenuti nelle sezioni più rilevanti di HTML abbiano più peso.
Il contenuto inserito nel testo del corpo principale ha probabilmente più importanza rispetto al testo inserito nelle sidebars o nelle posizioni alternative. Ripetere il testo inserito in posizioni di boilerplate (unità di scrittura che può essere riutilizzato più volte senza cambiamento), rischia di essere scontato ancora di più.
La segmentazione delle pagine diventa significativamente più importante quando ci spostiamo verso dispositivi mobili che spesso nascondono porzioni della pagina. I motori di ricerca desiderano servire agli utenti la porzione delle pagine che sono visibili e importanti, per cui il testo in queste aree merita la massima attenzione.
Per farlo un passo avanti, HTML5 offre elementi semantici aggiuntivi come <article>, <a parte> e <nav>, che possono definire chiaramente le sezioni della pagina web.
5. Relazioni semantiche di distanza e termini
Quando si parla di ottimizzazione on-page, la distanza semantica si riferisce alle relazioni tra parole e frasi diverse nel testo. Ciò differisce dalla distanza fisica tra le frasi e si focalizza su come i termini si collegano a frasi, paragrafi e altri elementi HTML.
Come i motori di ricerca sanno che “Labrador” si riferisce a “razze canine” quando le due frasi non sono nella stessa frase?
Beh, i motori di ricerca risolvono questo problema misurando la distanza tra le diverse parole e frasi all’interno di diversi elementi HTML. Più vicini sono i concetti semantici, quanto più vicini sono i concetti che possono essere collegati. Le frasi situate nello stesso paragrafo sono semantiche più strette delle frasi separate da più blocchi di testo.
RELAZIONI semantiche di DISTANZA e Termini
Inoltre, gli elementi HTML possono abbreviare la distanza semantica tra i concetti, tirandoli più vicini. Ad esempio, gli elementi di elenco possono essere considerati ugualmente distanti l’uno all’altro e ” il titolo di un documento può essere considerato vicino ad ogni altro termine nel documento “.
Ora è un buon momento per citare Schema.org. Il diagramma Schema fornisce un modo per strutturare semantically parte del testo in modo tale definire esplicitamente la relazione tra i termini.
Lo schema di grande vantaggio offre che non lascia indovinare i motori di ricerca. Le relazioni sono chiaramente definite. La sfida è che i webmaster devono utilizzare un markup speciale. Finora, gli studi indicano una bassa adozione . Il resto dei concetti qui elencati può funzionare su qualsiasi pagina contenente testo.
6. Co-occorrenza e indicizzazione basata su frasi
Fino a questo punto, ci siamo presi cura delle singole Keyword e delle relazioni tra di loro. I motori di ricerca utilizzano anche metodi di indicizzazione di pagine basate su frasi complete e anche di classificazione delle pagine sulla rilevanza di tali frasi.
Conosciamo questo processo come indicizzazione basata su frasi .
Quello che è più interessante di questo processo non tanto che Google determini le frasi importanti per una pagina web, ma come Google potrebbe utilizzare queste frasi per classificare una pagina web in base a quanto sono rilevanti.
Utilizzando il concetto di co-occorrenza, i motori di ricerca sanno che alcune frasi tendono a prevedere altre frasi. Se il tuo argomento principale è “Maurizio Crozza“, questa frase spesso coincide con altre frasi come “Comico”, “Fratelli di Crozza” e “La 7”. Una pagina che contiene questi termini correlati è più probabile che si tratti di “Maurizio Crozza” di una pagina che non contiene termini correlati.
Aggiungi a questo link in arrivo dalle pagine con relative frasi co-occorrenziali e hai dato alla pagina potenti segnali contestuali.
7. Salience entity
Guardando al futuro, i motori di ricerca stanno esplorando i modi di utilizzare relazioni tra le entità, e non solo le Keyword, per determinare la rilevanza topica.
Una tecnica, pubblicata come un documento di ricerca di Google, descrive l’assegnazione della pertinenza attraverso la salienza delle entità.
La Salience entity va oltre le tecniche tradizionali della parola chiave, come la TF-IDF, per trovare termini rilevanti in un documento sfruttando le relazioni conosciute tra le entità. Un’entità è tutto nel documento che è distinto e ben definito.
Maggiore è la relazione un’entità con altre entità della pagina, maggiore è l’entità che rende.
