Come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico influenzano le classifiche di Google

Introduzione

Poiché Google perfeziona i suoi algoritmi con modelli avanzati di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, il semplice targeting delle parole chiave non garantisce più il successo. Gli algoritmi di oggi comprendono il contesto, l'intento e le relazioni tra parole, argomenti ed entità. Per rimanere competitivi, è fondamentale allineare i contenuti a questi fattori guidati dall'intelligenza artificiale, assicurando che i motori di ricerca interpretino e classifichino le pagine in modo accurato.

Di seguito, esploriamo i fattori chiave dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico e come ottimizzarli.

1. RankBrain: Interpretazione delle query

Cos'è: RankBrain è un sistema di apprendimento automatico introdotto da Google nel 2015 per comprendere meglio le query degli utenti. Aiuta il motore di ricerca a elaborare ricerche mai viste prima e a interpretare query ambigue o conversazionali.

Perché è importante:

• Pertinenza migliorata: RankBrain traduce query complesse o poco familiari in concetti che comprende, fornendo risultati più accurati.
• Soddisfazione dell'intento: Concentrandosi sull'intento dell'utente piuttosto che sulla semplice corrispondenza delle parole chiave, RankBrain vi incoraggia a produrre contenuti che rispondano realmente alle esigenze dei cercatori.

Come ottimizzare:

• Concentratevi sull'intento dell'utente quando create i contenuti.
• Utilizzare il linguaggio naturale e rispondere alle domande o ai concetti correlati che un utente potrebbe avere.
• Analizzare e aggiornare continuamente i contenuti per rimanere in linea con l'evoluzione del comportamento di ricerca.

2. Ottimizzazione dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Cos'è: l'NLP consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Google si affida all'NLP per analizzare il testo, identificare le entità e comprendere le sfumature del linguaggio.

Perché è importante:

• Comprensione contestuale: L'NLP consente a Google di andare oltre la corrispondenza esatta delle parole chiave, valutando il significato complessivo di una pagina.
• Maggiore leggibilità: I contenuti ben strutturati e di facile lettura spesso ottengono risultati migliori con gli algoritmi basati su NLP.

Come ottimizzare:

• Scrivete con un tono colloquiale e umano.
• Incorporare naturalmente sinonimi, termini correlati e variazioni.
• Utilizzate titoli chiari, punti elenco e paragrafi concisi per migliorare la struttura dei contenuti.

3. Algoritmo BERT per la corrispondenza del contesto

Cos'è: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) aiuta Google a comprendere il contesto delle parole in una frase. Lanciato nel 2019, BERT analizza intere frasi piuttosto che parole chiave isolate.

Perché è importante:

• Accuratezza contestuale: BERT migliora la capacità di Google di fornire risultati che riflettono il vero significato di una query.
• Query naturali: Con l'aumento della ricerca vocale e delle query long-tail, la comprensione del contesto da parte del BERT rende essenziale rispondere alle domande degli utenti in modo diretto e completo.

Come ottimizzare:

• Rispondere a domande specifiche in modo diretto.
• Creare contenuti che rispecchino il modo in cui le persone pongono naturalmente le domande (ad esempio, chi, cosa, perché, come).
• Evitate di forzare le parole chiave; assicuratevi invece che la narrazione complessiva sia chiara e coerente.

4. Algoritmo MUM (Modello unificato multitask)

Cos'è: MUM è il sistema di intelligenza artificiale di nuova generazione di Google, progettato per comprendere query complesse in diversi formati e lingue. È in grado di elaborare testi, immagini e potenzialmente altri media e di apprendere da fonti multilingue.

Perché è importante:

• Comprensione multilingue: Il MUM rompe le barriere linguistiche, quindi i contenuti che forniscono un valore globale possono classificarsi meglio.
• Gestione di query complesse: MUM è in grado di elaborare query complesse e in più parti, il che significa che la profondità e l'ampiezza dei contenuti sono più importanti che mai.

Come ottimizzare:

• Produrre contenuti completi e approfonditi che coprano gli argomenti da più punti di vista.
• Considerate i contenuti multilingue o le traduzioni per raggiungere l'estero.
• Utilizzare dati strutturati e media (immagini, video) per supportare interpretazioni più ampie delle query.

5. Relazioni tra entità e clustering di argomenti

Cos'è: le entità sono persone, luoghi, cose o concetti riconosciuti da Google. Il raggruppamento di argomenti raggruppa entità e contenuti correlati, aiutando Google a tracciare grafici di conoscenza e a capire come le idee si collegano.

Perché è importante:

• Migliore autorità topica: Dimostrare la propria competenza all'interno di un gruppo di argomenti correlati aumenta l'autorità percepita del sito.
• Miglioramento della scopribilità: Il collegamento di contenuti correlati aiuta i motori di ricerca a navigare e a comprendere la profondità delle vostre conoscenze su un argomento.

Come ottimizzare:

• Creare hub di contenuti o pagine pilastro che rimandino a pagine cluster dettagliate.
• Collegare articoli e risorse correlate per evidenziare le relazioni tra gli argomenti.
• Utilizzate i dati strutturati per aiutare Google a identificare le entità chiave e i loro attributi.

6. Rilevanza semantica

Che cos'è: la rilevanza semantica misura quanto i vostri contenuti si allineano alla query dell'utente in termini di significato, intento e contesto, non solo di corrispondenza con le parole chiave.

Perché è importante:

• Comprensione più profonda: Con il miglioramento dell'intelligenza artificiale di Google, identifica i contenuti che si allineano all'intento dell'utente più da vicino rispetto a quelli che corrispondono semplicemente alle parole chiave.
• Visibilità prolungata: I contenuti che soddisfano costantemente la rilevanza semantica hanno maggiori possibilità di posizionarsi bene nel tempo.

Come ottimizzare:

• Pensate oltre le parole chiave: concentratevi sui concetti, sulle domande degli utenti e sul "perché" delle query.
• Incorporate parole chiave, sinonimi ed esempi che arricchiscano l'argomento.
• Aggiornare continuamente i contenuti per riflettere nuove intuizioni, tendenze e dati, assicurando una rilevanza costante.

Conclusione

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno ridefinito il modo in cui Google interpreta e classifica i contenuti. Da RankBrain a MUM, questi algoritmi premiano il contesto, la qualità e l'intento dell'utente. Creando contenuti semanticamente ricchi, ben strutturati e approfonditi che rispondono alle reali esigenze degli utenti, posizionerete il vostro sito per un successo a lungo termine nell'era della ricerca guidata dall'intelligenza artificiale.

Punti di forza:

• Adattate i vostri contenuti all'intento e al contesto dell'utente, anziché concentrarvi esclusivamente su singole parole chiave.
• Utilizzare il linguaggio naturale, il clustering degli argomenti e i rich media per fornire risposte olistiche.
• Raffinate e ampliate continuamente i vostri contenuti, dimostrando profondità e autorevolezza nella vostra nicchia.

L'adozione di questi fattori di intelligenza artificiale e apprendimento automatico garantisce che, con l'evoluzione degli algoritmi, i vostri contenuti rimangano scopribili, autorevoli, rilevanti e oltre.