SEO: cosa funziona? Testa la risposta dei motori di ricerca
Il web evolve in maniera rapida e veloce, si parla spesso di Machine Learning (ML), Intelligenza Artificiale e algoritmi in grado di interpretare suoni, voci e immagini ( ecco un articolo di approfondimento). In questo contesto anche tutto il mondo della visibilità organica si sta adattando a tali cambiamenti.
Basarsi sui fattori di Ranking è importante?
Esistono diversi studi che prendono in considerazione i fattori di Ranking, ad esempio lo studio di SEMrush mostra alcuni dati interessanti:
Dalle ricerche balza subito all'occhio che il comportamento dell'utente è direttamente o indirettamente collegabile alla visibilità di un sito web. Questa teoria viene supportata anche dal fatto che il CTR (SERP) sembra avere un peso elevato nella classifica dei risultati organici.
In definitiva è ovvio che Google in primis abbia adottato in parte strumenti di AI e ML per migliorare i suoi risultati e allo stesso tempo stia cercando di ottenere più dati possibili per garantire la migliore esperienza utente. Per tale motivo testa e analizza nei limiti delle sue capacità la frequenza di rimbalzo, il comportamento dell'utente, il CTR per capire se un risultato soddisfa i bisogni dell'utente.
Detto questo, basarsi semplicemente su studi o test sui fattori di ranking è riduttivo e potrebbe fornirci feedback che non rispecchiano il reale andamento del mercato.
È sempre consigliabile testare i risultati per avere risposte il più possibile "veritiere", o comunque in grado di darci un'idea su quelle che saranno le evoluzioni future.
Come avviene in statistica e nello studio delle probabilità, è difficile avere un campione affidabile affinché il risultato atteso sia reale e inconfutabile. Se ragioniamo sul Web e nell'ambito dei motori di ricerca è davvero impensabile effettuare test validi in grado di prendere in considerazioni tutte le variabili.
Ad esempio Paul Haahr (ingegnere di Google) ha affermato come RankBrain si sia evoluto molto in questi anni, ma come anche per gli ingegneri stessi di Google sia difficile capirne il reale funzionamento.
La validità di una ricerca ci permette di valutare se ciò che è stato trovato nell'analisi rispecchia effettivamente il fenomeno studiato, oppure dipende da variabili di disturbo. In questo modo capiamo se i risultati aggiungono qualcosa alla teoria di riferimento e consentono un utile modello interpretativo. Per definire test validi su dati infinitamente grandi è necessario utilizzare dei campioni. Il campione può essere definito come una parte ridotta di una popolazione, rappresentativa del totale dal quale è stato selezionato.
Il principale obiettivo di un campionamento è quello di raccogliere dati che consentiranno di generalizzare, con un certo grado di probabilità, sull'intera popolazione, le conclusioni ottenute dal campione.
Questo ci fa capire che, purché sia valido e affidabile un test o un esperimento, non lo dobbiamo prendere come verità assoluta. Stesso ragionamento per le dichiarazioni dei vari portavoce di Google: approfondiamo quanto affermato e, se possibile, testiamolo.
Alcuni Test ed esperimenti SEO che ci possono aprire la mente
Molto spesso chi lavora nel Web e deve seguire clienti e progetti ha davvero poco tempo per fare dei test o esperimenti. Ritengo però che sia necessario fare uno sforzo nel realizzare anche piccoli test per convalidare una convinzione o un andamento del mercato.
Ad esempio un test fatto ormai nel 2012 che mostra quanti caratteri Google "indicizza" in un Tag Title è fondamentale per capire quando effettivamente un titolo sia "troppo lungo". Qui trovate l'esempio dell'esperimento a cui ho avuto il piacere di dare un piccolo contributo: Leggi l'articolo.
1. Test SEO sulla lunghezza dei testi
Ad esempio, se vogliamo capire quale contenuto risponde a una determinata domanda o bisogno di un utente come possiamo fare?
Premessa: è ovvio che qualsiasi test sviluppato in questo modo abbia un campionamento troppo basso e ridotto, ma ci può fornire una linea guida da seguire.
Per farlo, ho creato un piccolo programma di scraping delle serp che, mixato con le API di SEMrush, è in grado di restituirmi informazioni sulla lunghezza dei testi posizionati nelle TOP 10 e informazioni riguardo la correlazione di keyword ed entità semantiche.
Dai primi dati di questo esperimento mi è balzato all'occhio un dato interessante che può dare spazio a varie interpretazioni e spunti. Per la keyword "come rimuovere lo smalto semipermanente", che ha un volume di ricerca stimato in 2400, come era ovvio aspettarsi, i primi 10 risultati sono tutti tutorial e guide che rispondono a questo specifico bisogno dell'utente medio.
L'immagine mostra un esempio di questa classificazione e la "lunghezza del contenuto":
Ripetendo l'analisi per altre 1000 parole chiave è emerso che nei primi 10 risultati, per keyword che hanno come scopo quello di dare delle risposte a bisogni reali, il numero minimo di parole per essere tra i TOP 10 era mediamente 600 parole.
ATTENZIONE! Questo non vuol dire assolutamente che per essere nei primi 10 della SERP devo fare testi di almeno 600 parole; tale risultato potrebbe significare che, per affrontare in modo completo ed esaustivo un argomento in stile "guida", secondo quanto emerso, servirebbero almeno 600 parole (ovviamente poi va contestualizzato come queste parole rispondano allo specifico bisogno dell'utente, le entità presenti in tali testi e come questi contenuti olistici siano aggiornati e ben strutturati).
Ma nel caso l'intenzione dell'utente non fosse quella di avere una guida ma una risposta diversa? Ad esempio "colore smalto estate 2017"?
Dall'analisi è emerso che per alcune query Google preferisce i contenuti con poco testo ma ricchi di contenuti multimediali come immagini e video; questo ha senso in quanto una persona che cerca "colore smalto estate 2017" o "taglio per capelli alla moda", vuole vedere il colore e le tipologie di tagli, non è interessato a lunghi papiri con dei testi.
In conclusione, possiamo dire che, come era ovvio presupporre, non esiste una lunghezza ideale per i propri testi, ma bisogna strutturare contenuti in grado di rispondere in maniera precisa e puntuale ad esigenze e bisogni degli utenti.
Questi test, anche se non hanno valenza, possono essere utili per confermare o smentire in parte tesi o credenze SEO.
2. Test SEO sul reale peso dei backlink
Un altro test, seppur di dimensioni ridotte, ma che possiamo riprodurre su larga scala, è quello svolto da Mike King per cercare di dare una spiegazione al peso dei link e come possono influire effettivamente sul posizionamento.
Mike ha condotto ricerche su diverse parole chiave in lingua inglese, ha preso in considerazione "iPhone 7", una parola chiave con un volume di ricerca di circa 277K, e ne ha analizzato il profilo dei link dei primi 10 risultati in SERP. Il primo risultato ha un profilo di backlink molto forte, ci mancherebbe: Apple è il produttore dell'iPhone. Ma l'analisi risulta interessante dal 2° al 5° posto in cui i profili dei link sembrano "abbastanza" deboli.
Proseguendo l'analisi sono state prese in considerazione altre keyword: "Free credit score" con un volume di
ricerca di circa 250k.
Il 9° risultato sembra essere quello con il profilo dei backlink più forte, e questo è davvero sorprendente in quanto il settore della finanza è sicuramente uno dei più competitivi. Il test è stato replicato su diverse keyword analizzando diversi profili di link, e un primo risultato che è emerso da quest testo empirico è che:
You still need a strong backlink profile to rank #1 but not for #2-10.
3. Test SEO sul Title Tag
In modo analogo si possono svolgere test simili per capire il peso di un Tag Title nella SERP, della correlazione semantica tra entità.
Ad esempio questo articolo mostra un test molto interessante fatto sul Tag Title.
Dall'analisi dei risultati è emerso che, in linea di massima, titoli più corti venivano visualizzati meglio rispetto a quelli più lunghi. Questo potrebbe significare che i Tag Title brevi rispondono meglio alla query di un determinato utente per un determinato bisogno.
Tutti questi test non portano risultati certi: non possiamo dire che oggi i link hanno un peso inferiore o che per posizionarci al meglio dobbiamo usare titoli brevi, ma che la SEO sta cambiando e gli esperimenti servono a capire quale direzione prendere per essere sempre al passo con i tempi.
Conclusioni e spunti di riflessione
La SEO è una disciplina affascinante ma in continua evoluzione. Per cercare di capire le evoluzioni del web e le varie tendenze è opportuno testare e sperimentare.
Se vogliamo condurre dei test che abbiamo una certa valenza è opportuno prendere dei campioni validi e non soffermarci alla semplice analisi di una decina di SERP.
Ad esempio alcuni dei test più usati e che possono darci informazioni attendibili sono il t-test, detto anche t-di Student, che si basa sul confronto tra medie, e l’F di Fisher che si basa sul confronto tra varianze, per cui si parla di analisi della varianza (in inglese abbreviato con l’acronimo ANOVA, analysis of variance).
Senza entrare nel dettaglio possiamo dire che:
- I test SEO sono utili per dare risposte a quesiti o domande.
- Testare e sperimentare senza avere un campione sufficientemente grande potrebbe produrre risultati distorti.
- I test vanno sempre contestualizzati e non sono mai la risposta definitiva a un problema.
Se ti interessano la SEO e il Web Marketing, ti invito al Marketing Business Summit 2017, dove oltre 30 esperti, tra cui alcuni internazionali, mostreranno in pratica casi studi dalla SEO all'Affiliate Marketing. Solo per i lettori di SEMrush è disponibile uno sconto sul prezzo del biglietto: puoi approfittarne a questo link.
Se lavori nel Web non devi mai smettere di provare e testare, solo in questo modo potrai avere meno dubbi e più certezze!
Anche tu hai fatto dei test SEO?
Quali risultati hai ottenuto? Raccontami la tua esperienza.