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Ricerca semantica: come capire l'intento di ricerca degli utenti target

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Ricerca semantica: come capire l'intento di ricerca degli utenti target

Monica Brignoli
Ricerca semantica: come capire l'intento di ricerca degli utenti target

Fin da sempre Google ha cercato di portare i risultati di ricerca nell’ambito della conversazione naturale, ma una componente enorme della sua strategia è stata determinata dalla nascita degli algoritmi di apprendimento automatico e della ricerca semantica.

Google ha operato un’evoluzione in senso semantico nel 2013, con la nascita di Hummingbird, un algoritmo specificatamente progettato per comprendere meglio le query discorsive e per agevolare la semantic search all’interno del motore di ricerca. Ulteriore grande innovazione è avvenuta al termine del 2014, quando Google ha annunciato la messa a punto del suo primo sistema di apprendimento automatico, capace di restituire risultati più rilevanti per l’utente: Rank Brain. Questa necessità di precisione è dovuta al fatto che le query richiedono un maggior sforzo di comprensione da parte dei motori di ricerca, sia a causa del moltiplicarsi delle risorse, che dell’approccio sempre più colloquiale da parte degli utenti.

Questo cambiamento ha anche modificato il modo di fare SEO: se fino al 2013 era necessario concentrarsi sull’inserimento delle parole chiave, considerate a se stanti all’interno di un testo, oggi bisogna prestare attenzione all’intero contenuto della pagina.

L’algoritmo del motore di ricerca, infatti, non valuta solo le singole keyword, ma la relazione che esiste tra di loro, e cercherà di analizzare il contesto utilizzando ogni elemento aggiuntivo che possa essere utile per determinare il grado di corrispondenza con i contenuti web indicizzati. Ma cos’è esattamente la semantic search? E come funziona? Vediamolo insieme!

Cos'è la ricerca semantica?

La semantica, dal greco σημαντικός (comprensione) è un ramo della linguistica che si occupa dei fenomeni del linguaggio dal punto di vista del significato. Applicata alla ricerca si riferisce essenzialmente allo studio delle parole e alla loro logica. In sostanza:

Google utilizza un algoritmo capace di comprendere l’intento di ricerca del singolo utente, restituendo informazioni basate non solo sull’analisi delle parole chiave come significato esatto, ma sulla comprensione degli elementi di contesto che appaiono nell’ambito della ricerca.

Per meglio comprendere questa definizione ti farò un esempio pratico: mettiamo il caso che ci sia un uomo che sta mostrando al collega un problema al computer e si senta dire “chiudi la finestra”, è naturale supporre che si stia riferendo a una finestra del browser. Mentre se una persona è sul letto che si riposa e sussurra “chiudi la finestra” è ovvio che voglia chiudere la finestra della stanza perché sente freddo.

Dietro richieste identiche noi umani possiamo riconoscere l'intento basato sul contesto e dare una risposta pertinente, mentre Google non sempre ne è capace, ma cerca di emulare quel comportamento all’interno del motore di ricerca.

L'intento di ricerca e il contesto

Soffermiamoci su due concetti fondamentali della ricerca semantica: intento e contesto.

L’intento di ricerca è l'obiettivo finale di una data ricerca sul web. Parte direttamente dall’utente, il quale, mentre digita la query dichiara, più o meno esplicitamente, cosa sta cercando.

Le ricerche degli utenti in base all’intento di ricerca si dividono in tre tipologie:

  1. La ricerca navigazionale: ha l’obiettivo di raggiungere un sito web che l'utente conosce, ma del quale non ricorda precisamente l’URL. Mediamente ha un valore di traffico molto alto ed elevati tassi di conversione, perché fa riferimento diretto al brand. Un esempio di ricerca navigazionale potrebbe essere ad esempio “sito scarpe Hogan”, oppure “sito DB Hotel”, etc. Il motore di ricerca posizionerà per primo il sito web ufficiale del brand ricercato. Quasi sempre le ricerche navigazionali coincidono con la ricerca branded (cioè quando l’utente interroga il motore di ricerca scrivendo soltanto il nome del marchio, es. “Hogan”).

    Ricerca semantica: le richieste navigazionali

  2. La ricerca transazionale: è quel tipo di ricerca che porta maggiori conversioni al sito web. La conversione può essere il raggiungimento di vendita di un prodotto o servizio, ma anche l’iscrizione alla newsletter o il download di un pdf. In questo caso l’utente sa già cosa vuole e cerca soltanto il posto migliore dove reperirlo. Una ricerca transazionale potrebbe essere “Hogan H365”, oppure “pacchetto benessere DB Hotel”.​​​​​​

    Ricerca transazionale

  3. La ricerca informazionale: ha lo scopo di fornire nozioni o informazioni sconosciute dall’utente. Ha un valore di traffico medio-basso, perché l'utente è ancora lontano dall’intenzione di acquistare un prodotto o un servizio. Rientrano in questa ricerca query del tipo “migliori sneakers donna” oppure “migliore hotel Verona”.

    Ricerca informazionale

I motori di ricerca cercano di capire l’intento di ricerca per poter fornire risultati puntuali e precisi, che rispondano all’obiettivo dell’utente. Ma, per capire l’intento dell’utente, Google considera anche il contesto.

Per contesto si intende tutto ciò che “circonda” una ricerca e la fa andare in una determinata direzione, dandole un senso.

Nello stabilire il contesto di una ricerca Google prende in considerazione una serie di fattori fra cui:

  1. la geolocalizzazione della sessione, cioè la posizione dell’utente mentre effettua la query.
    Se per esempio provo a cercare su Google “che tempo fa oggi” (e in questo momento mi trovo a Bergamo), Google mi restituirà automaticamente le informazioni meteo per la mia posizione: 

    Ricerca semantica e contesto: geolocalizzazione della sessione

  2. la co-occorrenza dei termini, ovvero l’occorrenza della combinazione di parole, che accompagnano una determinata parola chiave all’interno di un testo. Un esempio di co-occorrenza tratto da Okpedia: 

    Ricerca semantica e contesto: co-occorrenza termini

    Nell'esempio viene rappresentato il caso di due testi che contengono la stessa parola chiave (carta di credito) e la stessa keyword density, ma trattano topic diversi: nel primo testo l'analisi evidenzia le co-occorrenze relative al topic “banca”, mentre il secondo ha un topic diverso, il “turismo

  3. gli argomenti di tendenza, relativi a particolari eventi sportivi o di intrattenimento.
    Digitando la categoria di uno sport, o il nome di una squadra, se il giorno precedente (o successivo) ci sono state importanti partite, Google restituirà orari e risultati: 

    Ricerca semantica e contesto: trend di ricerca

  4. le caratteristiche della query. Un motore di ricerca semantico dovrebbe essere in grado di comprendere i sinonimi, errori di battitura, e fornire più o meno gli stessi risultati di ricerca su qualsiasi sinonimo della parola che gli utenti cercano: 

    Ricerca semantica e contesto: le caratteristiche delle query

  5. il linguaggio naturale. Se provo a formulare una domanda con un linguaggio naturale, ad esempio “quando tramonta il sole in messico?", il motore non restituisce risultati dei siti web e articoli, ma l’ora corrente nel luogo specificato, in questo caso: 

    Ricerca semantica e contesto: linguaggio naturale nelle query

    Collegando intento e contesto, Google è capace di comprendere le diverse query degli utenti, fornendo la migliore esperienza di ricerca possibile, molto più vicina al linguaggio naturale utilizzato dagli uomini per comunicare.

Come funziona la "ricerca semantica"?

Per capire come opera la semantic search ti propongo un esempio pratico.
Immagina di digitare su Google la parola “mercurio”. I risultati che potresti ottenere potrebbero mostrare diversi contesti in cui la parola ha significato. Con questo termine infatti ci si potrebbe riferire:

  • a un nome di persona maschile
  • a una divinità della mitologia romana
  • a una figura araldica
  • a un pianeta del sistema solare
  • a un elemento chimico
  • a un personaggio della Marvel Comics
  • al personaggio di un libro
  • al terzo album del rapper Emis Killa

In prima istanza Google mostra la definizione del pianeta e dell’elemento chimico, sia tra i risultati di ricerca che nel Knowledge Graph, posizionato strategicamente per indurci a specificare meglio l’intento reale della nostra ricerca: 

Come funziona la ricerca semantica: la SERP mercurio

In coda alla SERP, ma anche nel Suggest, vengono mostrate le ricerche correlate in grado di affinare alla query:

Motore di ricerca semantico, esempio di ricerche correlate

In caso di mancanza di contesto, Google fornisce varie opzioni molto diverse fra loro, suggerendo di affinare la ricerca tramite le correlate e i suggest.

Sta all’utente, quindi determinare il tipo di “mercurio” che desidera approfondire.

Facendo un’altra ricerca, che si sposta verso un significato semantico come “mercurio colore”, chiariamo perfettamente a Google che ci stiamo riferendo al pianeta e otteniamo questa SERP: 

Esempio funzionamento motore di ricerca semantico: SERP mercurio colore

Lo stesso vale per la query “mercurio tossico”, che ci restituisce questo risultato: 

Come funziona il motore di ricerca semantico: SERP mercurio tossico

In entrambi i casi Google ci mostra una card presa dalla sua Knowledge Base, utilizzando dati estratti da due articoli informativi. Un passo avanti oltre al classico Knowledge Graph, dove Google mostra la “scheda” sulla spalla di destra delle SERP attingendo da fonti come Wikipedia.

N.B È interessante notare come all’interno dei due articoli, in realtà non esista la parola chiave ricercata, ma Google evidentemente li ritiene fonti autorevoli per le query ricercate:

Parole chiave ricerca semantica

Possiamo anche notare che, dalle ricerche correlate poste in fondo alla SERP, Google sembra ora comprendere meglio la query effettuata dall’utente: 

L'importanza delle ricerche correlate in un motore di ricerca semantico

Stesso dicasi per Google Suggest, che offre suggerimenti in linea con la ricerca che si sta digitando.

Conclusioni

In conclusione... un utente digita una query qualsiasi su Google, il motore di ricerca deduce l’argomento, analizza il contesto per comprendere l’intenzione dell’utente e invia i risultati ad algoritmi specializzati, li personalizza e, infine, li restituisce all'interno della SERP. Per fare tutto ciò Google ragiona attraverso un “grafo di conoscenza, costruendo e restituendo all’utente finale una mappa di relazioni fra la parola chiave cercata e altri elementi dedotti durante la ricerca.

La comprensione della ricerca semantica è fondamentale, anche per i SEO Specialist. I motori di ricerca, infatti, stanno diventando delle vere e proprie macchine intelligenti, e pertanto è necessario aiutarli e sostenerli nel processo di comprensione.

Ci sono diversi elementi utili a tale scopo, il principale è sicuramente l’uso dei dati strutturati, necessario per marcare le entità del nostro sito. Se strutturiamo le nostre pagine in maniera ordinata, seguendo il vocabolario e le best practices offerte da Schema.org, avremo la possibilità di comunicare i nostri contenuti ai motori di ricerca in una forma universale e di facile comprensione.

Altre indicazioni fondamentali da seguire sono:

  1. capire l’intento di ricerca dell’utente,
  2. creare contenuti di alta qualità con un focus chiaro e ben definito,
  3. prediligere parole chiave long tail ben descrittive dell’argomento trattato
  4. pensare a keyword adatte anche alla ricerca vocale.

[Per approfondire l'argomento puoi leggere l'articolo SEO semantica: il segreto dei nuovi algoritmi di Google].

Come giudichi le capacità attuali di contestualizzazione e correlazione di Google? 

Credi che la ricerca semantica migliorerà ancora di più nei prossimi anni?

Fammi sapere qual è la tua opinione.

Una SEO specialist da sempre appassionata al mondo della scrittura e della cultura digitale. Attualmente mi occupo di analisi e posizionamento siti ad alta complessità e della stesura di articoli ottimizzati per diversi blog ed aziende di settore. Il mondo della SEO mi sorprende ogni giorno!
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Commenti

2000
Nuovo arrivato

Si è appena iscritto o è troppo timido per dire qualcosa.

Ciao Monica :)
Ottimo articolo!!!
Credo che nei prossimi anni il sistema basato su semantic search si evolverà sempre di più!
Magari verrà sostituito da un sistema basato su una AI search(tra 10 anni) chi lo sa?
Grazie ancora per l'articolo :D
editorialista
Alessandro Baio
Ciao Alessandro,

grazie mille! Ho notato che il sistema è in continua evoluzione.. e molti siti che andavano a rispondere alle esigenze delle ricerche degli utenti pian piano vengono sopperiti. Chissà, di certo se continua così forse ci vorranno anche meno di dieci anni..!

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