{"id":2055,"date":"2018-03-14T16:02:17","date_gmt":"2018-03-14T15:02:17","guid":{"rendered":"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/?p=2055"},"modified":"2022-02-10T12:49:14","modified_gmt":"2022-02-10T11:49:14","slug":"knowledge-graph-seo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/knowledge-graph-seo\/","title":{"rendered":"Qual \u00e8 l’impatto SEO di un knowledge graph?"},"content":{"rendered":"

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<\/strong>.<\/p>\n

Per migliorare l’ottimizzazione dei\u00a0siti web, WordLift crea un knowledge graph<\/strong>. Si tratta di un database strutturato\u00a0che descrive\u00a0gli argomenti principali\u00a0attorno ai quali ruotano i contenuti del\u00a0sito.<\/p>\n

Lo stesso Google ha realizzato il proprio\u00a0knowledge graph per offrire agli\u00a0utenti ogni genere di informazione rilevante su qualsiasi tema\u00a0attraverso\u00a0i suoi\u00a0knowledge graph panel<\/strong>. Dai un’occhiata al knowledge graph panel di TheNextWeb e nota quante utili informazioni offre all’utente.<\/p>\n

\"The<\/p>\n

Perch\u00e9 un knowledge graph migliora la SEO?<\/strong><\/h2>\n

Immagina il knowledge graph che sta\u00a0dietro un sito web come l’impalcatura che permette a crawler\u00a0e bot di accedere ai tuoi\u00a0 contenuti\u00a0in un modo pi\u00f9 intelligente ed efficiente<\/strong>. Proprio come Google usa il proprio grafo per rafforzare e rendere pi\u00f9 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.<\/p>\n

Che si tratti di un featured snippet<\/strong>\u00a0presente sulla SERP<\/a> di Google o di un’app che offre\u00a0risposta a una ricerca vocale<\/strong>\u00a0attraverso\u00a0Cortana, Alexa o il Google Assistant, alla fine tutto\u00a0dipende dai dati<\/strong> che collegano articoli e informazioni in un modo comprensibile per le macchine.<\/p>\n

Ecco perch\u00e9 avere un knowledge graph ti permette di rendere i\u00a0tuoi contenuti\u00a0pi\u00f9 facili da trovare e pi\u00f9 accessibili. Facciamo un esempio pratico: prova a chiedere al Google Assistant qualcosa come \u201cwhat is Semantic SEO<\/a>?<\/em>\u201c. Otterrai come risposta uno snippet tratto da una delle pagine di questo blog.<\/p>\n

\"What<\/p>\n

Pi\u00f9 metadati\u00a0rendiamo\u00a0disponibili\u00a0ai motori di ricerca semantici\u00a0– come quello usato dal Google Assistant – pi\u00f9 diventa facile per le macchine capire\u00a0per 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<\/strong> nell’ambito dell’ottimizzazione per i personal assistant – anche in questo caso entra in gioco il knowledge graph.<\/p>\n

Tutto comincia con una richiesta: \u201cdimmi qualcosa\u00a0su\u00a0WordLift\u201c. In questo caso specifico, il\u00a0Google Assistant propone all’utenti di richiamare una\u00a0Google Action che si chiama Sir Jason Link<\/strong>\u00a0e che pu\u00f2 rispondere a questa specifica domanda.<\/p>\n

\"Sir<\/p>\n

La Google Action \u2013 Sir Jason Link<\/strong><\/a> \u2013 \u00e8 stata\u00a0creata\u00a0usando i\u00a0dati del\u00a0grafo che sta dietro al sito web, proprio come nell’esempio precedente.<\/p>\n

Il Google Assistant ha analizzato il contenuto della\u00a0Google Action (le Google Action sono\u00a0come delle applicazioni sviluppate per il Google Assistant, l’equivalente delle\u00a0Skill per Amazon Alexa<\/a>) e ha rilevato che\u00a0corrisponde con il nostro sito web. Cos\u00ec, l’assistente suggerisce all’utente, che pu\u00f2 anche non conoscere Sir Jason Link, di richiamarlo quando ha bisogno di informazioni sul nostro prodotto.<\/p>\n

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Vai sul blog di WooRank per scoprire\u00a0<\/span>come ottimizzare i tuoi contenuti per le Google Action<\/a><\/strong>.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

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

Nel\u00a0contesto digitale\u00a0in cui siamo immersi, gli editori e i lettori sono\u00a0sopraffatti dalle informazioni e diventa sempre pi\u00f9 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.<\/p>\n

In termini SEO, gli articoli arricchiti con le informazioni semantiche\u00a0diventano pi\u00f9 facili da trovare perch\u00e9 rendono l’estrazione delle informazioni molto pi\u00f9 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.<\/p>\n

Se poi tutte le informazioni contenute in un articolo sono strutturate all’interno di un grafo<\/strong>,\u00a0i motori di ricerca possono processarle, come se avessero\u00a0davanti i valori nutrizionali di un pacco di spaghetti. Tutti i dati rilevanti sono condensati in una etichetta che \u00e8 semplice da leggere ed \u00e8 organizzata in un formato standard.<\/p>\n

Come si \u00e8 evoluto il knowledge graph di WordLift ?<\/h3>\n

Proprio come i bambini, che quando cominciano\u00a0a imparare una\u00a0lingua partono dai nomi delle cose\u00a0intorno a loro, il vocabolario che gli editor possono creare con WordLift era costituito inizialmente di nomi e concetti.<\/p>\n

Come la maggior parte delle knowledge base (per esempio\u00a0DBpedia e Wikidata), il knowledge graph di WordLift \u00e8 stato costruito intorno ai concetti (che noi chiamiamo entit\u00e0) e alle relazioni tra questi concetti.<\/p>\n

Andando avanti, abbiamo cominciato ad avere a che fare con casi d’uso pi\u00f9 maturi\u00a0e quindi abbiamo portato il grafo di WordLift a evolversi per supportare nuove esigenze di business<\/strong> e per continuare a migliorare la findability dei contenuti sul web.<\/p>\n

Il nostro obiettivo principale con WordLift Snowball<\/strong> era quello di migliorare il grafo dei linked data<\/strong> in modo da:<\/p>\n

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  1. Poter processare e analizzare le relazioni tra entit\u00e0 e articoli annotati. Un effetto secondario di questa\u00a0novit\u00e0 sono i link che dal grafo vanno agli articoli e che chiaramente possono facilitare l’indicizzazione di questi ultimi.<\/li>\n
  2. Migliorare il modo in cui crawler e agenti intelligenti possono accedere alle informazioni sulle entit\u00e0 usando le tecnologie semantiche\u00a0RDF e SPARQL. In altre parole, ora siamo in grado di rispondere a domande sugli eventi come:<\/li>\n<\/ol>\n
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    • Quali saranno i prossimi eventi a Paolo Alto?<\/em><\/li>\n
    • Quali sono i prossimi interventi di Gennaro Cuofano<\/a>?<\/em><\/li>\n
    • Quanto costa partecipare al Meetup sull’intelligenza artificiale<\/a> e il machine learning per WordPress<\/a>?<\/em><\/li>\n<\/ul>\n

      Guarda questo dialogo esemplificativo che Sir Jason Link<\/strong> (una Google Action basata su WordLift) pu\u00f2 supportare grazie all’ultimo aggiornamento di WordLift.<\/p>\n

      \"Schema<\/p>\n

      \n

      Vuoi saperne di pi\u00f9 su come funziona WordLift? ? PRENOTA UNA DEMO<\/strong><\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n

      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 opportunit\u00e0 di coinvolgere i propri lettori e far crescere il proprio traffico.<\/p>\n

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