Dotare il tuo sito web di un content model basato sui dati strutturati non è solo la soluzione migliore per organizzare al meglio i tuoi contenuti, ma anche una potente strategia per migliorare la SEO del tuo sito web e aumentarne il traffico organico. 

In questo articolo ti spiegheremo come il modello basato sulle entità alla base di WordLift, insieme alla nuova feature WL Mappings, ti permetterà di aggiungere una marcatura più specifica ai tuoi contenuti e di ottenere un Knowledge Graph in grado di comunicare ai motori di ricerca in maniera più efficace.

Perché il content model è uno strumento sempre più cruciale per la SEO?

Nel suo webinar nella WordLift Academy, dedicato al content modelling per la SEO, Cruce Saunders sottolinea alcune delle caratteristiche principali che rendono il content model uno strumento indispensabile per la gestione e la valorizzazione dei contenuti online.

Il content model, infatti:

  • Specifica come l’informazione è organizzata all’interno di un sito web
  • Rende i contenuti più visibili ai motori di ricerca
  • Permette di riutilizzare i contenuti attraverso canali diversi

Il content model, quindi, non consente solo di organizzare meglio dati e informazioni, ma di farlo all’interno di struttura plasmabile in grado di comunicare:

  • ai motori di ricerca attraverso l’utilizzo di dati strutturati 
  • agli utenti attraverso la valorizzazione della user experience e la possibilità di riutilizzare il contenuto presentandolo sotto forma di layout diversi sia sul sito che nella SERPper rispondere a specifici intenti di ricerca (lo stesso articolo, ad esempio, può apparire sotto forma di snippet, di link blu, di promozione etc.)

Strutturare il tuo content model significa creare un’identità tridimensionale in grado di mettere in evidenza i tuoi contenuti e le relazioni tra loro sottostanti, permettendo ai motori di ricerca di riconoscerti tra centinaia di informazioni e di renderti più visibile agli utenti che corrispondono agli intenti di ricerca correlati alla tua attività.

Più il content model è ricco di dati strutturati, più possibilità avrai di incontrare esattamente gli utenti interessati alla tua realtà. Per questo, WordLift ti permette di selezionare le informazioni e le connessioni davvero rilevanti per il tuo business e di creare un Knowledge Graph sempre più specifico e raffinato per mettere in luce solo le sfaccettature più rilevanti per gli utenti e per l’identità online del tuo business. 

Attraverso il modello basato sulle entità e la nuova feature WordLift Mappings, il content model si trasforma in una potente arma SEO e in una preziosa risorsa per aumentare il valore dei tuoi dati online.

WordLift Mappings ti aiuta a creare un Knowledge Graph sempre più curato e ad aumentare la tua autorità online

Attraverso il markup di schema.org e la realizzazione di un vocabolario personalizzato composto da entità contenti informazioni su ogni elemento che può aiutare Google a comprendere al meglio i tuoi contenuti online, WordLift crea un Knowledge Graph personalizzato e altamente performante per i motori di ricerca.

Ricorda che Google utilizza le entità per soddisfare gli intenti di ricerca degli utenti e permettergli di trovare i risultati migliori. Per questo un modello entity-based sempre più raffinato come quello di WordLift è la corsia preferenziale per aumentare la visibilità di un contenuto per i motori di ricerca.
WordLift Mappings aumenta la specificità di questo processo e permette una cura ancora maggiore dei tuoi contenuti e del tuo Knowledge Graph.

Advanced Custom Field per Schema.org: come funziona la nuova estensione di WordLift

Collegandosi ad ACF (Advanced Custom Field), un plugin WordPress che permette di creare campi avanzati per specificare gli attributi che caratterizzano il contenuto, WordLift Mappings consente di strutturare i dati in un contenuto partendo da ACF già configurati o di crearne nuovi partendo dalla tassonomia di schema.org. 

Questo significa disporre di contenuti sempre più strutturati, che possono essere utilizzati per aggiungere dettagli rilevanti al tuo Knowledge Graph e plasmati in configurazioni diverse per migliorare la user experience dei tuoi utenti.

In questo webinar, Andrea Volpini e Jason Barnard spiegano come hanno utilizzato WordLift Mappings per migliorare il content model e il Knowledge Graph di Jason, ottenendo un Knowledge Graph in cui solo i dati più rilevanti per realizzare una Brand SERP autoritaria e coerente sono strutturati per risaltare tra i risultati di ricerca.

Con oltre 100 podcast realizzati in collaborazione con alcuni tra i più grandi esperti SEO del pianeta, Kalicube — il sito web di Jason Barnard — ha una invidiabile ricchezza di contenuti, rilevante per l’intero settore del digital marketing. Grazie a WordLift Mappings, abbiamo aiutato Jason a strutturare questi contenuti seguendo un modello che mette al centro contenuti, eventi e persone. Così, ciascun ospite del podcast di Jason ha una sua pagina collegata con i podcast ai quali ha partecipato e con gli eventi in occasione dei quali i podcast sono stati registrati. 

In questo modo, l’architettura del knowledge graph viene personalizzata sulla base del content model e la “rete” dei collegamenti tra le i contenuti si fa portatrice di significati e permette di predire ulteriori connessioni. Qui sotto puoi vedere l’entity-based content model applicato a Kalicube attraverso WordLift Mappings.

Cosa puoi aspettarti realisticamente in termini di traffico? In quali tempi?

Con il nostro team SEO, abbiamo in queste settimane implementato un nuovo content model sul sito di un cliente americano che si occupa di smantellamento e rivalutazione di hardware usato su larga scala. 

I risultati? Dopo la prima settimana il traffico è aumentato del 14.6% e la curva di crescita non sembra arrestarsi. Per analizzare l’impatto, isolando altri fattori che possono influenzare la SEO del sito, abbiamo elaborato un modello predittivo basato su reti bayesiane che, analizzando il traffico nel mese precedente all’introduzione dei Mappings di WordLift, ci ha consentito di isolare il beneficio al netto di altri fattori di ranking (si chiama analisi dell’inferenza causale).

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Qui vediamo in nero i click reali e in blu il traffico che avremmo avuto comunque (ovvero il traffico predetto dal modello matematico), poi nella chart successiva la differenza tra il traffico reale ed il traffico stimato ed infine il delta di incremento.

In questo modo possiamo essere sicuri che, quanto analizzato, ha una rilevanza statistica ed è relativo all’introduzione del nuovo content model. 💪

Analisi dell’inferenza casuale – fonte dati: Google Search Console 

Ricapitolando, WordLift Mappings ti permette di:

  • Costruire un Custom Knowledge Graph basato sul tuo content model
  • Migliorare la SEO del tuo sito web attraverso i dati strutturati
  • Scalare il tuo traffico organico combinando content model e dati strutturati
  • Plasmare la struttura dei tuoi contenuti per migliorare la user experience
  • Riutilizzare frammenti di contenuto in configurazioni diverse per rispondere a differenti intenti di ricerca 
  • Valorizzare qualsiasi tipo di contenuto composto da elementi riutilizzabili (articoli, corsi, eventi, How-Tos etc.)

L’implementazione di un custom knowledge graph attraverso WordLift Mappings ha un impatto positivo e misurabile sul traffico. 

Se vuoi aumentare il traffico del tuo sito web con un Knowledge Graph su misura, sei nel posto giusto! 😎

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