L’intelligenza artificiale sta ridefinendo radicalmente il panorama della SEO, trasformando il modo in cui pensiamo alle keyword e alle strategie di ottimizzazione. Con l’ascesa degli assistenti vocali e dei motori di ricerca potenziati dall’AI, le tradizionali parole chiave stanno cedendo il passo a un approccio più conversazionale e contestuale. Questo cambiamento richiede una nuova comprensione degli intenti di ricerca degli utenti e una ristrutturazione del modo in cui organizziamo e presentiamo i contenuti online per massimizzarne la visibilità.
Con l’evoluzione dell’AI e il crescente utilizzo di assistenti vocali e chatbot, l’intento di ricerca sta diventando sempre più conversazionale. Gli utenti non digitano più semplici parole chiave isolate, ma formulano domande complete e naturali, proprio come farebbero in una conversazione reale. Questa trasformazione richiede un ripensamento del concetto di keyword.
Le ricerche si sono evolute da termini singoli o combinazioni di parole a vere e proprie frasi conversazionali che riflettono il linguaggio parlato quotidiano. Ad esempio, invece di cercare semplicemente “ricette pasta”, gli utenti ora formulano query come “come preparo una pasta perfetta in 20 minuti?”. Questa transizione verso un linguaggio più naturale e discorsivo richiede contenuti che rispondano direttamente a domande specifiche piuttosto che concentrarsi semplicemente su parole chiave isolate.
Nel contesto dell’AI, l’approccio alle keyword deve evolversi da un focus sulle singole parole a una comprensione più ampia di temi e intenti di ricerca. Questa transizione richiede un’analisi approfondita del contesto semantico e delle relazioni tra i diversi concetti, piuttosto che una semplice ottimizzazione per termini specifici.
Le parole chiave long-tail, che già rappresentavano una strategia efficace per intercettare ricerche specifiche, assumono ora un’importanza ancora maggiore, ma devono essere ripensate in chiave conversazionale. Non si tratta più solo di identificare combinazioni di parole più lunghe e specifiche, ma di comprendere come queste parole si inseriscono in un contesto conversazionale più ampio. Le varianti semantiche e le frasi correlate diventano elementi fondamentali per costruire contenuti che rispondano efficacemente alle query degli utenti.
L’intent analysis automatizzata permette di comprendere se una query è informativa, transazionale o navigazionale prima ancora di iniziare a scrivere, consentendo di costruire contenuti ben allineati con ciò che gli algoritmi AI dei motori di ricerca vogliono proporre. Questa comprensione approfondita dell’intento di ricerca deve guidare la creazione di contenuti che rispondano alle domande esplicite degli utenti e alle loro esigenze implicite.
Per adattarsi a questa evoluzione, è opportuno definire lo “scenario d’uso” dell’utente, considerando il problema che sta cercando di risolvere, il contesto in cui si trova, e l’obiettivo che intende raggiungere. Questo approccio più olistico consente di creare contenuti che rispondono realmente alle esigenze degli utenti, aumentando la rilevanza e l’autorevolezza percepita dai motori di ricerca conversazionali.
L’ottimizzazione non deve concentrarsi solo sulle parole chiave, ma su interi cluster semantici che coprono tutti gli aspetti di un argomento. Gli algoritmi di natural language processing (NLP) ora costruiscono cluster tematici automatici, suggerendo cosa trattare in un contenuto, come strutturarlo e cosa linkare internamente. È un cambiamento che richiede un ripensamento delle strategie SEO tradizionali.
I sistemi AI dei motori di ricerca creano rappresentazioni vettoriali dei contenuti (embedding) che catturano il significato semantico complessivo, non solo la presenza di parole chiave. Un contenuto strutturato come risposta a una domanda complessa ottiene punteggi di rilevanza più alti.
Ecco un esempio concreto:
Per un e-commerce di prodotti per la casa invece di ottimizzare la categoria “pentole antiaderenti” con le classiche keyword come:
I contenuti potrebbero rispondere a domande reali:
La creazione di un content hub efficace inizia con l’identificazione dell’argomento principale, che deve essere ampio e rilevante per il pubblico target. Ad esempio, se si gestisce un blog sulla SEO, si potrebbe creare un hub di contenuti sulla “SEO On-Page”. Questo argomento principale diventa la base per la creazione della pillar page.
La pillar page deve essere ben strutturata con sezioni che introducono i vari sottoargomenti. Deve fornire una panoramica completa dell’argomento principale, rispondendo alle domande fondamentali che gli utenti potrebbero avere. A partire da questa pagina principale, è possibile creare contenuti di supporto che approfondiscono ciascuno dei sottoargomenti trattati nella pillar page.
Questi articoli di approfondimento devono essere dettagliati e offrire soluzioni concrete ai problemi degli utenti. La struttura deve essere pensata come una mappa di domande correlate che copre tutti gli aspetti dell’argomento principale, raggruppando gli intenti secondari in modo logico e coerente.
Parte essenziale della strategia è costruire collegamenti interni che abbiano davvero senso. Ogni contenuto di supporto deve essere collegato alla pagina pilastro e viceversa, migliorando la navigazione dell’utente e la struttura del sito agli occhi dei motori di ricerca. Questa rete di collegamenti interni aiuta gli algoritmi AI a comprendere le relazioni tra i diversi contenuti e a migliorare l’autorevolezza complessiva del sito sull’argomento trattato.
Le keyword tradizionali lasciano spazio a query sempre più naturali e discorsive, basate su frasi complesse che imitano il linguaggio parlato. Per la SEO significa:
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