Dominio vs Dominio: modo improprio per scovare intenzioni di ricerca
Se anche a te piace passeggiare nel mio Seogarden, sai bene che amo trascorrere le serate indagando le intenzioni di ricerca degli utenti. È dallo studio di queste che tento di far emergere entità da mettere in relazione con le parole chiave di mio interesse.
Si tratta di parole, spesso di sostantivi, che identificano topic di grande interesse per le stesse persone che effettuano ricerche pertinenti, ma non rilevanti rispetto alla mia chiave d’interesse. Mi piace chiamarli topic N, per motivi che tra poco ti svelerò.
Qualche tempo fa, Rand Fishkin, suggeriva di cercare parole chiave correlate alle correlate, vale a dire che dopo aver estratto le chiavi related, dovremmo guardare in SERP per vedere cos’altro emerge e reinserire questo “cos’altro” nel keyword planner tool. Al secondo passaggio, secondo Fishkin, è probabile che si riesca a cogliere qualcosa in più sulle intenzioni di ricerca degli utenti circa l’argomento di cui si ragiona.
Il motivo è che le semplici chiavi correlate, per come ci vengono proposte dagli strumenti, nel momento in cui Google le vede in quanto tali, sono già inflazionate. Come dire che, ormai, la produzione di contenuti e la ricerca di parole chiave standard sono talmente diffuse, che non possiamo più cercare le keywords come facevamo 5 anni fa, ma occorre un ulteriore passo.
Se anche tu come me utilizzi SEMrush per fare SEO, sai benissimo che per una chiave in ingresso, il software ti mostra subito le chiavi a corrispondenza di frase (secondarie) e quelle correlate.
Devo ammettere che talvolta SEMrush mi ha stupito, perché tra le correlate ha individuato al primo passaggio alcuni termini che di per sé mi hanno consentito di sviluppare nei miei contenuti una serie di significati tali da farmi schizzare in SERP nelle prime posizioni, ma questo non succede sempre, a causa dell’inflazione e della standardizzazione nel content curation di cui parlavo prima.
Più andiamo avanti, più diventa difficile trovare correlate utili, anche usando un ottimo software.
Sì, Fishkin aveva ragione.
Fai emergere i topic nel confronto tra domini
Oggi mi piacerebbe mostrarti una pratica attraverso la quale riesco in pochissimo tempo a cogliere correlazioni utili e difficili da scovare con i procedimenti classici. Vedremo come utilizzare il Tool Dominio Vs Dominio di SEMrush per confrontare il tuo sito web con quello dei tuoi principali concorrenti.
Ho sviluppato un piccolo test su 5 siti web concorrenti tra loro sul tema delle assicurazioni di viaggio. Il primo grafico richiama tutte le keyword in comune e come potrai notare non si discosta molto da quello che un normale software ti mostra in termini di correlazioni.
Il secondo grafico invece è molto più interessante, perché mostra complessivamente tutte le parole chiave per le quali questi siti web sono posizionati, sia quelle in comune che quelle esclusive. Una montagna di informazioni, di cui ti mostro solo lo screenshot iniziale.
Nel primo grafico, quello delle keyword in comune, ti accorgi subito che si usano parole diverse, ma che, fondamentalmente, si parla sempre di assicurazione sanitaria per chi si sposta in USA. Se però estendi la ricerca a tutte le parole chiave di tutti i siti, il quadro cresce a dismisura, portandoti a conoscenza di relazioni e topic che non ti sarebbero mai venuti in mente altrimenti.
A quel punto devi solo fare due più due e sviluppare nuovi progetti sul tuo sito web.
Come spesso accade, mi ritrovo a utilizzare un tool in modo improprio rispetto a ciò per cui è stato progettato. Mi spiego meglio: in questo caso il tool dovrebbe servire ad analizzare i posizionamenti migliori dei concorrenti più forti, invece per me è attualmente un ottimo modo per intercettare query correlate realmente profittevoli. Il Tool Dominio vs Dominio mi sta letteralmente cambiando la vita, facendomi risparmiare giornate intere di studio e analisi.
Da solo vale il costo del biglietto!
Semantica e analisi probabilistica
Ok, hai trovato una buona correlazione, una keyword o più in generale un’entità “query” che sviluppa una sfumatura di significato che può risultare interessante per tanti utenti.
Il successo in questo tipo di analisi sta nell‘individuare topic che non emergono da una ricerca per la tua chiave d’interesse, ma che rispondono ad altre query (appunto correlate) interessanti per le stesse persone che cercano proprio le keyword per le quali vorresti posizionarti. Il senso di quest’approccio è dunque individuare cos’altro interessa a chi effettua una query per una tua chiave d’interesse.
Io lo chiamo “topic N” e puoi star certo che, se riesci a trovalo, avrai per le mani una sfumatura, che una volta messa in relazione con le parole chiave di tuo interesse, ne aumenterà il valore tanto più quanto è forte la relazione tra le due SERP (quella che ti interessa e quella correlata).
Un esempio che faccio spesso quando parlo di questi argomenti è l ‘articulo che spiega come “smettere di fumare” di Simone Righini (harrr.org). Il post si posiziona sulla keyword, sviluppando un modello LDA (latent dirichlet allocation), attraverso il quale distribuisce la frequenza della radice “respir", in modo uniforme per l’intero documento.
L‘articolo sviluppa il “come” smettere di fumare, regalandoti una serie di ottimi suggerimenti, ma a mio avviso vince nella competizione perché è tutto declinato sul “perché” devi smettere di fumare, ponendo l’attenzione sulla relazione tra il fumare e il respirare, una relazione che in verità non emerge (non ancora) dagli strumenti software e che per tanto richiede ancora un’analisi manuale da parte di un buon osservatore.
Guardare attraverso le SERP
Altro argomento che amo introdurre rispetto alla keyword research è la facoltà che hanno i buoni SEO e gli ottimi osservatori, di spostarsi da una SERP all’altra, cogliendo le relazioni tra queste. Se ad esempio vuoi posizionarti per “organizzare un matrimonio in tre mesi”, puoi ragionare su tutte le istanze che rispondono al come fare, sicuro di trovarle ben declinate nei contenuti che Google ti propone per la SERP aperta dalla keyword in questione.
Ma se provi a muoverti attraverso le SERP, domandandoti semplicemente il perché qualcuno debba sposarsi in soli tre mesi, potrebbero venirne fuori sfumature interessanti come una gravidanza o la necessità di un trasferimento per motivi di lavoro.
Queste sfumature di significato sono pertinenti con l’organizzazione del matrimonio in tempi rapidi, ma non rilevanti, perché non hanno a che fare direttamente con il tema, tuttavia se ne parla approfonditamente su altre SERP aperte da query diverse.
La caratteristiche di queste SERP “altre” è che sono visitate dalle stesse persone che effettuano ricerche per “organizzare un matrimonio in tre mesi”. Esiste un software che permetta di estrarre entità di questo tipo analizzando documenti web posizionati su SERP apparentemente lontane?
Fin ora devo ammettere che i software non sostituiscono lo sguardo diretto, lo studio e la riflessione di un SEO addestrato alle riflessioni che faccio nel Manuale di Seo Gardening, ma di certo il tool Dominio vs dominio di SEMrush è lo strumento che maggiormente si avvicina a fornire risultati del genere.
Conclusioni
Utilizza i software per chiarirti le idee, come fossero occhiali per vedere bene da lontano, ma concentrati anche sul monocolo che hai in tasca (è sempre stato là), con il quale puoi guardare bene da vicino. I siti UGC, quelli orizzontali e partecipati come i forum e i blog, nascondono un’enorme qualità di significati da mettere in relazione con le tue keywords di interesse.
Si tratta di guardare attraverso le SERP. Non in profondità, attraverso.
E tu invece, sfrutti le parole chiave relazionate per posizionarti?
Foto (SEO, web development): Shutterstock