20 Maggio, 2020 | Di

Fare SEO con l’Intelligenza Artificiale

SEO AI

Introduzione

In Wellnet abbiamo iniziato da più di 2 anni un percorso di ricerca e sviluppo sul tema dell’intelligenza artificiale per la SEO che ha portato alla creazione di uno strumento pratico che ci aiuti nel lavoro quotidiano di ottimizzazione.

Nel webinar che proporremo andremo a spiegare e mostrare il nostro lavoro tramite un caso studio che permetterà di capire i vantaggi di questo tipo di approccio.

Il nostro Modello di Machine Learning

La nostra idea di base è quella di “fare come Google”, cioè di andare alla radice per poter capire cosa renda una pagina web pertinente per una ricerca.

Al contrario di Google abbiamo la vita un po’ più facile, in quanto il nostro compito è quello di “decodificare” le scelte che il motore di ricerca di Mountain View compie.

Il nostro approccio quindi parte dalle SERP, andando a catalogare pazientemente tutte le URL e parole chiave di una determinata area semantica.

Perché area semantica? Perché ogni cliente vive sul web in un ecosistema ben preciso fatto di argomenti, competitor e ricerche particolari. Come Google tratta in modo diverso le ricerche di ambiti diversi anche noi andiamo ad analizzare l’ecosistema del nostro cliente.

La nostra analisi ci permette di creare 3 modelli di Machine Learning molto importanti:

  • identificare quali URL si meritino la prima pagina e per quale ragione

  • identificare la Search Intent (Intento di Ricerca) dietro ogni parola chiave

  • identificare quali argomenti e parole sono decisivi all’interno dei contenuti

Per fare tutto ciò analizziamo più di 500 fattori che prendiamo direttamente da SERP e Pagine Web.

Il risultato è una visione chiara e obiettiva di quali siano gli ambiti più importanti per un buon posizionamento.

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Il nostro modello riporta le categorie e i singoli fattori di ranking identificando la loro importanza relativa. Questo ci permette di prioritizzare le azioni che effettivamente possono fare la differenza tra la prima e la seconda pagina.

Oltretutto, dal nostro modello possiamo identificare quali soglie siano necessarie per le singole azioni da compiere, facilitando il compito di chi mette mano direttamente al sito.

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Mentre per i contenuti riusciamo sia ad analizzare il contenuto di ogni singola pagina e conseguentemente quali argomenti e parole siano importanti da usare per ogni parola chiave.

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I risultati

Il caso studio che andremo a vedere è molto interessante: è il risultato di oltre un anno di lavoro e di due analisi fatte a distanza di 1 anno.

I risultati ottenuti sono molto interessanti perché validano sia l’approccio che il funzionamento del modello e delle sue indicazioni.

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Facendo un confronto tra i primi quattro mesi del 2020 con quelli di anno prima, dove l’ottimizzazione non era ancora iniziata, vediamo come il traffico organico sia ampiamente migliorato, soprattutto i contenuti creati da zero secondo le indicazioni hanno portato benefici immediati.

Il sito con la nostra ottimizzazione ha iniziato a posizionarsi sempre meglio e, soprattutto, a posizionarsi per ricerche direttamente legate alla loro Value Proposition.

Questo non è indicato solo dai nostri dati, ma anche da servizi di terze parti come SEMrush; qui nello specifico lo spaccato delle keyword in prima pagina nel corso degli ultimi due anni:

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I risultati di traffico organico sono sempre i più importanti, ma a noi interessava capire se a livello generale le “previsioni” del nostro modello fossero valide a livello generale.

In particolare ci interessava capire se le pagine (di tutto il dataset) che avevamo indicato come Buone o Molto Buone avessero effettivamente migliorato la loro posizione e al contrario se quelle identificate negativamente avessero sofferto.

Anche in questo caso i dati sono assolutamente rassicuranti.

Nel caso delle pagine che abbiamo identificato come “Optimal” cioè che soddisfacevano nel migliore dei modi i fattori di posizionamento trovati hanno visto la loro situazione migliorare.

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Mentre le pagine meno ottimizzate hanno decisamente perso terreno, soprattutto se erano posizionate bene.

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Se vuoi saperne di più scrivici a: marketing@wellnet.it

 

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