Qual è l’impatto SEO di un knowledge graph?

Ogni giorno in WordLift, passiamo parecchio tempo a confrontarci con esperti del digital marketing e a sperimentare nuovi modi per emergere su Google e Bing con una migliore organizzazione della conoscenza.

Per migliorare l’ottimizzazione dei siti web, WordLift crea un knowledge graph. Si tratta di un database strutturato che descrive gli argomenti principali attorno ai quali ruotano i contenuti del sito.

Lo stesso Google ha realizzato il proprio knowledge graph per offrire agli utenti ogni genere di informazione rilevante su qualsiasi tema attraverso i suoi knowledge graph panel. Dai un’occhiata al knowledge graph panel di TheNextWeb e nota quante utili informazioni offre all’utente.

Perché un knowledge graph migliora la SEO?

Immagina il knowledge graph che sta dietro un sito web come l’impalcatura che permette a crawler e bot di accedere ai tuoi  contenuti in un modo più intelligente ed efficiente. Proprio come Google usa il proprio grafo per rafforzare e rendere più completi e coinvolgenti i risultati delle ricerche, un grafo che descriva il contenuto di un sito web aiuta le macchine a capire meglio l’essenza dei contenuti.

Che si tratti di un featured snippet presente sulla SERP di Google o di un’app che offre risposta a una ricerca vocale attraverso Cortana, Alexa o il Google Assistant, alla fine tutto dipende dai dati che collegano articoli e informazioni in un modo comprensibile per le macchine.

Ecco perché avere un knowledge graph ti permette di rendere i tuoi contenuti più facili da trovare e più accessibili. Facciamo un esempio pratico: prova a chiedere al Google Assistant qualcosa come “what is Semantic SEO?“. Otterrai come risposta uno snippet tratto da una delle pagine di questo blog.

Più metadati rendiamo disponibili ai motori di ricerca semantici – come quello usato dal Google Assistant – più diventa facile per le macchine capire per quali utenti e per quali intenti di ricerca i nostri contenuti possano essere rilevanti. Sotto puoi vedere un altro esempio che ha a che fare con la content findability nell’ambito dell’ottimizzazione per i personal assistant – anche in questo caso entra in gioco il knowledge graph.

Tutto comincia con una richiesta: “dimmi qualcosa su WordLift“. In questo caso specifico, il Google Assistant propone all’utenti di richiamare una Google Action che si chiama Sir Jason Link e che può rispondere a questa specifica domanda.

La Google Action – Sir Jason Link – è stata creata usando i dati del grafo che sta dietro al sito web, proprio come nell’esempio precedente.

Il Google Assistant ha analizzato il contenuto della Google Action (le Google Action sono come delle applicazioni sviluppate per il Google Assistant, l’equivalente delle Skill per Amazon Alexa) e ha rilevato che corrisponde con il nostro sito web. Così, l’assistente suggerisce all’utente, che può anche non conoscere Sir Jason Link, di richiamarlo quando ha bisogno di informazioni sul nostro prodotto.

Vai sul blog di WooRank per scoprire come ottimizzare i tuoi contenuti per le Google Action.

Il valore SEO di un knowledge graph basato sui linked data va ben oltre i featured snippets, la ricerca vocale e l’ottimizzazione per gli assistenti di ricerca virtuali.

Nel contesto digitale in cui siamo immersi, gli editori e i lettori sono sopraffatti dalle informazioni e diventa sempre più complicato scoprire i contenuti che ci interessano. Le tecnologie semantiche compiono la magia: aiutano gli editori online a creare contenuti migliori e contemporaneamente guidano i lettori alla ricerca dei contenuti che desiderano.

In termini SEO, gli articoli arricchiti con le informazioni semantiche diventano più facili da trovare perché rendono l’estrazione delle informazioni molto più efficente. I concetti menzionati in un articolo sono annotati e collegati con enormi knowedge base (come DBpedia, Wikidata, Geonames e il Google Knowledge Graph) per dare in pasto ai motori di ricerca le indicazioni chiave che riguardano un determinato contenuto e la sua rilevanza per uno specifico intento di ricerca.

Se poi tutte le informazioni contenute in un articolo sono strutturate all’interno di un grafo, i motori di ricerca possono processarle, come se avessero davanti i valori nutrizionali di un pacco di spaghetti. Tutti i dati rilevanti sono condensati in una etichetta che è semplice da leggere ed è organizzata in un formato standard.

Come si è evoluto il knowledge graph di WordLift ?

Proprio come i bambini, che quando cominciano a imparare una lingua partono dai nomi delle cose intorno a loro, il vocabolario che gli editor possono creare con WordLift era costituito inizialmente di nomi e concetti.

Come la maggior parte delle knowledge base (per esempio DBpedia e Wikidata), il knowledge graph di WordLift è stato costruito intorno ai concetti (che noi chiamiamo entità) e alle relazioni tra questi concetti.

Andando avanti, abbiamo cominciato ad avere a che fare con casi d’uso più maturi e quindi abbiamo portato il grafo di WordLift a evolversi per supportare nuove esigenze di business e per continuare a migliorare la findability dei contenuti sul web.

Il nostro obiettivo principale con WordLift Snowball era quello di migliorare il grafo dei linked data in modo da:

1. Poter processare e analizzare le relazioni tra entità e articoli annotati. Un effetto secondario di questa novità sono i link che dal grafo vanno agli articoli e che chiaramente possono facilitare l’indicizzazione di questi ultimi.
2. Migliorare il modo in cui crawler e agenti intelligenti possono accedere alle informazioni sulle entità usando le tecnologie semantiche RDF e SPARQL. In altre parole, ora siamo in grado di rispondere a domande sugli eventi come:

• Quali saranno i prossimi eventi a Paolo Alto?
• Quali sono i prossimi interventi di Gennaro Cuofano?
• Quanto costa partecipare al Meetup sull’intelligenza artificiale e il machine learning per WordPress?

Guarda questo dialogo esemplificativo che Sir Jason Link (una Google Action basata su WordLift) può supportare grazie all’ultimo aggiornamento di WordLift.

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Come abbiamo visto, un knowledge graph ben strutturato permette ai publisher di creare contenuti SEO-friendly e di aprire il proprio sito web a nuove opportunità di coinvolgere i propri lettori e far crescere il proprio traffico.

Qua sotto trovi un ultimo esempio di query che gli utenti possono fare attraverso il linguaggio SPARQL per trovare eventi in una specifica location.

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