L’intelligenza artificiale nella SEO è così evoluta ora che va contro se stessa
Con l’integrazione dell’IA nella SEO, i marchi possono superare le linee guida rigorose e sempre vigili delle SERP?
Una presenza digitale è uno dei requisiti più essenziali di qualsiasi azienda e un sito Web con un posizionamento elevato nelle pagine di ricerca gioca un ruolo fondamentale nel successo dell’azienda. Per diventare la prima scelta dei motori di ricerca, i siti Web devono soddisfare una pletora di linee guida stabilite dai motori basati sull’intelligenza artificiale. Con oltre 5,6 miliardi di ricerche ogni giorno, i motori di ricerca come Google, Yahoo, Bing, ecc., tengono conto delle ricerche precedenti dell’utente e forniscono i risultati che meglio soddisfano le esigenze dell’utente. Poiché i motori di ricerca utilizzano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per ottimizzare le loro SERP, i siti Web si avvicinano a un metodo simile per affrontare questo enigma. In questo braccio di ferro tra i motori di ricerca basati sull’intelligenza artificiale e gli strumenti SEO che utilizzano l’IA, chi ne trarrà i maggiori benefici?
Motori di ricerca: una breve storia
Per comprendere correttamente la necessità di utilizzare l’IA per la SEO, approfondiamo l’evoluzione di uno dei più grandi motori di ricerca sviluppati negli anni.
Il 1° dicembre 2000 , Google ha lanciato la sua prima barra degli strumenti del browser con Toolbar Page Rank (TBPR), un plug-in del browser gratuito che ha consentito agli utenti di cercare informazioni con l’aiuto della tecnologia di ricerca rapida e altamente pertinente di Google. E così è iniziata la danza per la SEO.
Il primo aggiornamento denominato di Google è stato annunciato il 1 febbraio 2003 al SES Boston, che ha messo in evidenza una combinazione di modifiche nell’algoritmo di ricerca, nonché importanti aggiornamenti dell’indice per migliorare la SERP.
Gli aggiornamenti di Google hanno fatto il suo nome nel mondo con il suo aggiornamento il 1 novembre 2003, in Florida , quando il motore di ricerca ha iniziato a declassare le tattiche SEO di basso valore della fine degli anni ’90, come il keyword stuffing. Questo aggiornamento si è rivelato un punto di svolta.
Nell’ottobre 2005 , Google ha introdotto Maps nel gioco unendo i suoi dati sulle mappe con LBC per migliorare le sue capacità di ricerca.
Il 1 maggio 2007, Google ha presentato Google 2.0 , un motore di ricerca universale avanzato con risultati di ricerca integrati per immagini, video, notizie, locali e altri verticali di diversi formati. Questo aggiornamento ha inaugurato una nuova era di pagine di risultati misti.
1 giugno 2010 – Google lancia il suo aggiornamento sulla caffeina . Questo aggiornamento fa emergere un indice più fresco del 50% aumentando la velocità grezza del motore di ricerca e integrando la scansione e l’indicizzazione in modo più stretto.
1 settembre 2010: Google lancia Google Instant . Questo aggiornamento fornisce risultati di ricerca alla query durante la digitazione. Ha portato una rivoluzione nella SEO quando gli utenti hanno iniziato a utilizzare parole chiave a coda lunga per un posizionamento migliore.
23 febbraio 2010 – Google ha rilasciato il suo aggiornamento Panda che ha colpito duramente i siti Web, interessando oltre il 12% dei risultati di ricerca. Il nuovo algoritmo ha segnalato le content farm, i siti con contenuti scarsi o un rapporto annuncio/contenuto elevato, nonché altri problemi di qualità.
Aprile 2012 – Dopo settimane di discussioni su una “penalità per l’eccessiva ottimizzazione”, viene lanciato l’aggiornamento Penguin . Questo aggiornamento si è concentrato sull’adeguamento di una serie di fattori di spam come il riempimento delle parole chiave e ha interessato una stima del 3,1% delle query di ricerca.
Agosto 2013 – Google svela il suo aggiornamento Hummingbird un mese prima del suo lancio ufficiale. Questa versione è un aggiornamento dell’algoritmo di base che apporta modifiche significative alla ricerca semantica.
Ottobre 2019 – Google ha apportato importanti miglioramenti all’hardware e all’algoritmo sottostanti per adattarsi a BERT , un modello di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questo aggiornamento ha aiutato il motore di ricerca a comprendere meglio il contesto delle query.
Come BERT migliora la ricerca
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) utilizza i trasformatori per comprendere il contesto tra le parole in un testo. Utilizza un meccanismo di codifica che legge l’intero testo in una volta per apprendere il contesto in base a tutto l’ambiente circostante.
Il modello cerca quindi di prevedere il significato effettivo delle parole mascherate in base al contesto fornito dalle parole non mascherate nella frase. L’approccio bidirezionale (MLM) di BERT fornisce un miglioramento del 15% nella precisione dell’allenamento a scapito della velocità di calcolo.
L’ottimizzazione dei motori di ricerca è il processo di raccolta dei dati sul traffico da un sito Web in esecuzione, l’identificazione delle aree di miglioramento, la formazione di un piano per correggere il problema e il miglioramento del sito Web per aumentarne il posizionamento. La SEO è un processo continuo che richiede molta elaborazione e analisi dei dati. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per automatizzare tali attività che richiedono tempo per ridimensionare e migliorare le prestazioni complessive del sito.
Ricerche Long Tail: uno studio condotto da Bloomreach sul coinvolgimento del servizio clienti ha rivelato che l’82% del tempo degli acquirenti B2C viene speso per cercare e sfogliare i contenuti giusti. Ciò indica il vasto spazio lasciato per le ricerche a coda lunga che viene trascurato dai marketer. L’integrazione dell’IA aiuta a tenere conto delle ricerche a coda lunga dei clienti poiché identifica i contenuti corrispondenti e presenta pagine pertinenti che non sono collegate alla ricerca.
Audit SEO: gli audit regolari del sito sono una delle attività più complesse e che richiedono tempo. Tali controlli sono importanti in quanto rivelano problemi come collegamenti interrotti, contenuti duplicati, ecc., Che potrebbero influire sulle prestazioni di ricerca del sito Web.
Gli strumenti SEO basati sull’intelligenza artificiale come Semrush, Ahrefs, Spyfu, ecc., forniscono audit e report completi dalla ricerca di parole chiave alle tendenze della ricerca organica che non solo mostrano i problemi ma anche i modi per migliorare il tuo sito web.
Ricerca vocale: secondo i dati di findstack.com , il 71% degli utenti preferisce cercare informazioni tramite voce piuttosto che tramite testo. L’integrazione di strumenti di intelligenza artificiale come AnswerThePublic ti aiuta a indirizzare parole chiave a coda lunga del tipo di domanda che sono sinonimo di ricerche vocali.
Ottimizzazione dei contenuti: uno dei metodi vitali per migliorare il proprio ranking di ricerca è la pubblicazione di contenuti con credibilità di attualità. Strumenti di intelligenza artificiale come Content Fusion utilizzano il deep learning per fornire dati da esperti in materia e migliorare la qualità complessiva del contenuto stesso. L’intelligenza artificiale aiuta anche a integrare dati visivi come grafici, immagini e grafici per aumentare il coinvolgimento degli utenti.
AI: il futuro della SEO
Poiché i motori di ricerca continuano ad aggiornare la loro IA per migliorare la qualità delle loro SERP, i siti Web devono costantemente soddisfare i cambiamenti apportati dagli aggiornamenti in termini di ottimizzazione. L’intelligenza artificiale nella SEO aprirà nuovi percorsi per affrontare le linee guida in continua evoluzione comprendendo l’intento e fornendo direttamente risultati su misura per le query dell’utente.
Con i contenuti e la strategia che guidano il panorama SEO, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale stanno potenziando le strategie SEO per comprendere meglio gli algoritmi dei motori di ricerca e migliorare la loro portata complessiva.
