Categoria: AI

I motori di ricerca alimentati dall’intelligenza artificiale stanno diventando sempre più popolari, e questo potrebbe avere un impatto significativo sul settore SEO.

Negli ultimi 25 anni, le aziende hanno investito miliardi di dollari nell’ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO) per migliorare la visibilità dei loro siti web nei risultati di ricerca. Si stima che il business che gira intorno alla SEO vale un fatturato da 68 miliardi di dollari.

Tuttavia l’intelligenza artificiale generativa potrebbe rendere obsoleta questa pratica.

I motori di ricerca alimentati dall’intelligenza artificiale sono in grado di comprendere il contesto delle query di ricerca e generare risposte più pertinenti e informative. Ciò significa che gli utenti potrebbero non aver bisogno di fare clic sui risultati di ricerca per trovare le informazioni che stanno cercando.

Questo cambiamento potrebbe avere un impatto negativo sui consulenti SEO, che lavorano con le aziende per migliorare il loro posizionamento nei risultati di ricerca. Inoltre, potrebbe ridurre i ricavi dei motori di ricerca, che guadagnano una parte del denaro che le aziende spendono per promuovere i loro siti web.

Indice

• Come funziona l’intelligenza artificiale generativa
• Come l’intelligenza artificiale generativa sta cambiando la ricerca online
• L’impatto sul settore SEO. E’ davvero la fine?
• Ecco alcuni suggerimenti per i consulenti SEO:
• Conclusione

Come funziona l’intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale generativa è un tipo di intelligenza artificiale che può creare contenuti di testo, codice, immagini, musica e altri formati. Questo viene fatto utilizzando algoritmi che apprendono dai dati.

Nel contesto della ricerca online, l’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per generare risposte alle query di ricerca. Queste risposte possono essere in forma di testo, video, immagini o altro formato.

Ma andiamo più nel dettaglio.

L’intelligenza artificiale generativa (GAI, o GAN in inglese, Generative Adversarial Network) è un modello di apprendimento automatico che funziona in modo unico. Questa tecnologia è stata introdotta da Ian Goodfellow e i suoi colleghi nel 2014 ed è stata una delle innovazioni più significative nel campo dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale. Ecco come funziona il processo di base delle GAN:

1. Generatore (Generator): Una GAN è composta da due reti neurali artificiali: il generatore e il discriminatore. Il generatore crea dati, come immagini o testo, da rumore casuale o da un input iniziale. Questo processo è simile a un artista che cerca di creare opere d’arte.
2. Discriminatore (Discriminator): Il discriminatore è l’opposto del generatore. Ha il compito di valutare i dati e determinare se sono realistici o falsi. Questo processo è simile a un esperto d’arte che cerca di distinguere tra opere d’arte autentiche e contraffatte.
3. Addestramento: Durante la fase di addestramento, il generatore e il discriminatore lavorano in tandem. Il generatore cerca di migliorare la qualità dei dati generati per ingannare il discriminatore, mentre quest’ultimo cerca di migliorare la sua capacità di riconoscere dati falsi. Questa competizione continua ad affinare entrambe le reti.
4. Concorrenza: La competizione tra il generatore e il discriminatore continua fino a quando il generatore è in grado di generare dati che il discriminatore non può più riconoscere come falsi. A questo punto, il generatore ha imparato a generare dati che sono difficili da distinguere da quelli reali.
5. Generazione di Contenuti: Una volta addestrata, la GAN può essere utilizzata per generare dati creativi e realistici. Questi dati possono essere immagini, musica, testo o qualsiasi altra cosa l’applicazione richieda.

Le GAN sono state utilizzate in una varietà di applicazioni, tra cui:

• Generazione di Immagini: Le GAN possono creare immagini realistiche di volti, paesaggi, oggetti, ecc.
• Deepfake: Le GAN possono essere utilizzate per creare video che sembrano reali, ma che in realtà sono manipolati.
• Sintesi Vocale: Le GAN possono generare voci umane realistiche per l’uso in applicazioni di assistenti virtuali o narrativa audio.
• Creazione di Testo: Le GAN possono essere utilizzate per generare testo, da articoli a storie brevi.
• Medicina e Scienze: Le GAN sono state utilizzate per generare dati medici sintetici per scopi di ricerca e addestramento di reti neurali.

L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia promettente ma richiede attenzione all’etica e alla responsabilità, in quanto può essere utilizzata per scopi sia positivi che negativi. Ad esempio, la sua capacità di generare contenuti falsi ha sollevato preoccupazioni riguardo alla diffusione di informazioni fuorvianti e deepfake. Pertanto, è importante utilizzare queste tecnologie in modo responsabile e consapevole.

Come l’intelligenza artificiale generativa sta cambiando la ricerca online

I motori di ricerca alimentati dall’intelligenza artificiale stanno diventando sempre più popolari. Google, Microsoft e altri stanno investendo in questa tecnologia e stanno iniziando a implementarla nei loro prodotti.

Questi motori di ricerca sono in grado di comprendere il contesto delle query di ricerca e generare risposte più pertinenti e informative. La conseguenza di ciò secondo alcuni sarebbe che gli utenti potrebbero non aver bisogno di fare clic sui risultati di ricerca per trovare le informazioni che stanno cercando.

Ecco come sta influenzando questo settore:

1. Generazione di Contenuti Creativi: Le GAN sono in grado di generare contenuti creativi come immagini, testo, musica e video. Questo è utile per gli artisti, gli scrittori, i musicisti e i creatori di contenuti online, che possono utilizzare l’IA generativa per ispirazione o per creare opere d’arte, racconti, musica e video unici.
2. Ottimizzazione dei Motori di Ricerca: Le GAN possono essere utilizzate per migliorare gli algoritmi dei motori di ricerca. Possono generare metadati e tag per il contenuto online, migliorando la scopribilità dei contenuti e aiutando gli utenti a trovare informazioni pertinenti più facilmente.
3. Traduzione e Localizzazione: Le GAN stanno rivoluzionando il campo della traduzione automatica. Possono generare traduzioni più fluide e naturali, migliorando la comprensione tra lingue diverse. Questo è particolarmente utile per siti web multilingue.
4. Creazione di Contenuti Personalizzati: Le GAN possono generare contenuti personalizzati per gli utenti online. Ad esempio, possono creare raccomandazioni di prodotti, messaggi pubblicitari o contenuti di social media basati sulle preferenze e il comportamento degli utenti.
5. Sintesi Vocale: Le GAN possono generare voci sintetiche che suonano molto simili alle voci umane. Questo è utile per servizi di assistenti virtuali e per rendere i contenuti audio accessibili a un pubblico più ampio.
6. Generazione di Immagini e Video per l’E-commerce: Le GAN possono generare immagini e video di prodotti per l’e-commerce, consentendo ai venditori online di mostrare i loro prodotti in modi creativi e accattivanti.
7. Ricerca Semantica: Le GAN possono essere utilizzate per migliorare la ricerca semantica, consentendo agli utenti di cercare in base al significato e al contesto dei termini, oltre alle parole chiave specifiche.
8. Modellazione di Dati Complessi: Le GAN sono in grado di creare modelli complessi dai dati esistenti. Questo è utile per la ricerca scientifica e la modellazione di dati in campi come la medicina, la scienza dei materiali e la simulazione.
9. Content Generation per il Giornalismo e la Scrittura Automatica: Le GAN possono essere utilizzate per generare articoli di giornalismo e contenuti scritti automaticamente, ma questo solleva anche preoccupazioni etiche in quanto può essere utilizzato per diffondere notizie false.
10. Personalizzazione dell’Esperienza Utente: Le GAN possono essere utilizzate per personalizzare l’esperienza utente sui siti web e nelle app, fornendo contenuti e funzionalità su misura per le preferenze di ciascun utente.

L’impatto sul settore SEO. E’ davvero la fine?

L’intelligenza artificiale generativa potrebbe avere un impatto significativo sul settore SEO. I consulenti SEO lavorano con le aziende per migliorare il loro posizionamento nei risultati di ricerca. Tuttavia, se gli utenti possono ottenere le informazioni che stanno cercando senza fare clic sui risultati di ricerca, i consulenti SEO potrebbero non essere necessari.

Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa potrebbe ridurre i ricavi dei motori di ricerca. I motori di ricerca guadagnano una parte del denaro che le aziende spendono per promuovere i loro siti web. Tuttavia, se gli utenti possono ottenere le informazioni che stanno cercando senza fare clic sui risultati di ricerca, le aziende potrebbero non avere bisogno di investire in marketing sui motori di ricerca.

L’intelligenza artificiale generativa sta cambiando la ricerca online. Questa tecnologia potrebbe avere un impatto significativo sul settore SEO, riducendo la necessità di consulenti SEO e riducendo i ricavi dei motori di ricerca.

Ecco alcuni suggerimenti per i consulenti SEO:

Imparare a utilizzare l’intelligenza artificiale generativa

I consulenti SEO dovrebbero iniziare a imparare a utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per migliorare il loro lavoro. Questo potrebbe includere l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale generativa per creare contenuti di marketing o per analizzare i dati di ricerca.

Le tecniche di intelligenza artificiale generativa stanno avendo un impatto significativo sul settore dell’ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO):

1. Contenuti Generati da GAN: Le GAN possono essere utilizzate per generare contenuti web di alta qualità, tra cui articoli, descrizioni di prodotti e recensioni. Questi contenuti possono essere utilizzati per migliorare la copertura di parole chiave e la qualità del contenuto sui siti web, il che può influire positivamente sulla classifica nei motori di ricerca.
2. Personalizzazione dei Contenuti: Le GAN possono essere utilizzate per personalizzare i contenuti in base al comportamento e alle preferenze degli utenti. Questo permette di offrire esperienze utente più rilevanti e coinvolgenti, migliorando la retention e la conversione degli utenti.
3. Traduzione e Localizzazione: Le GAN migliorano la qualità delle traduzioni automatiche, permettendo di creare contenuti multilingue di alta qualità. Questo è utile per le aziende che mirano a raggiungere un pubblico globale.
4. Ottimizzazione delle Immagini: Le GAN possono essere utilizzate per generare immagini ottimizzate per la SEO, comprese immagini con attributi ALT, dimensioni ottimali e metadati appropriati.
5. Ricerca Semantica: Le GAN possono migliorare la ricerca semantica, aiutando i motori di ricerca a comprendere il significato e il contesto dei contenuti, oltre alle semplici parole chiave. Ciò consente di fornire risultati di ricerca più pertinenti e accurati.
6. Generazione di Meta Descrizioni e Titoli: Le GAN possono essere utilizzate per generare meta descrizioni e titoli di pagine ottimizzati per la SEO, contribuendo a migliorare il CTR (Click-Through Rate) dai risultati di ricerca.
7. Generazione di Backlink di Qualità: Le GAN possono essere utilizzate per identificare e generare backlink di alta qualità, migliorando l’autorità del sito web e la sua posizione nei motori di ricerca.
8. Indicizzazione dei Contenuti Audio e Video: Le GAN possono essere utilizzate per trascrivere e indicizzare automaticamente contenuti audio e video, rendendo i contenuti multimediali accessibili ai motori di ricerca.
9. Contenuti Generati da AI Voice Assistants: Con l’uso crescente di assistenti vocali come Google Assistant e Amazon Alexa, le GAN possono generare contenuti ottimizzati per i comandi vocali e le ricerche vocali.
10. Creazione di Contenuti per Snippet in Evidenza: Le GAN possono aiutare a creare contenuti che rispondono direttamente alle domande degli utenti, aumentando le probabilità di apparire come snippet in evidenza nei risultati di ricerca.

Specializzarsi in servizi non SEO

I consulenti SEO dovrebbero iniziare a pensare a come diversificare la loro attività per ridurre la loro dipendenza dall’intelligenza artificiale generativa. Questo potrebbe includere l’offerta di servizi di marketing online, come la creazione di siti web o la gestione dei social media.

Focalizzarsi sulla qualità dei contenuti

Anche se l’intelligenza artificiale generativa potrebbe migliorare la pertinenza dei risultati di ricerca, gli utenti continueranno a cercare contenuti di alta qualità. I consulenti SEO dovrebbero concentrarsi sulla creazione di contenuti di alta qualità che siano utili e coinvolgenti per gli utenti.

Conclusione

Le GAN stanno indubbiamente rivoluzionando la ricerca online attraverso la generazione di contenuti creativi, l’ottimizzazione dei motori di ricerca, la traduzione, la personalizzazione e molto altro. Tuttavia, come detto, queste tecnologie sollevano anche questioni etiche, come la diffusione di informazioni false e deepfake, che richiedono una considerazione attenta nell’uso dell’IA generativa nella ricerca online. Al netto di ciò riteniamo che il ruolo di SEO richieda la conoscenza profonda dell’intelligenza artificiale generativa come per poterle usare a proprio beneficio e a vantaggio dei propri clienti.

In sintesi: non crediamo che la SEO morirà.

Indice

• Cos’è Google BERT
• Perché BERT è cruciale nell’ambito dell’intelligenza artificiale SEO?
  • Comprensione del testo
  • Risposte più rilevanti
  • Contenuto di alta qualità
  • Contesto e long-tail keywords
  • SEO locale
  • Rich snippet
• Conclusione

Cos’è Google BERT

BERT, acronimo di “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” è un modello di apprendimento automatico basato sui transformer utilizzato nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). È stato creato e pubblicato nel 2018 da Jacob Devlin e dai suoi colleghi di Google AI.

BERT è un modello bidirezionale, il che significa che può considerare il contesto di una parola sia prima che dopo di essa. Questo lo rende in grado di comprendere meglio il significato delle parole e delle frasi nel linguaggio naturale.

Google ha iniziato a utilizzare BERT per il suo motore di ricerca nel 2019. L’utilizzo di BERT ha migliorato la capacità di Google di comprendere le intenzioni di ricerca degli utenti e di fornire risultati più pertinenti.

Perché BERT è cruciale nell’ambito dell’intelligenza artificiale SEO?

Tra i nuovi strumenti BERT è diventato un componente cruciale dell’intelligenza artificale che può essere utilizzato nell’ambito della SEO (Search Engine Optimization) per diversi motivi:

Comprensione del testo

BERT è progettato per comprendere meglio il contesto delle parole chiave di ricerca all’interno di una frase o di una domanda. Ciò consente a Google di fornire risultati di ricerca più precisi, in quanto il motore di ricerca può comprendere meglio le intenzioni degli utenti.

BERT è stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice, che include libri, articoli, codice e altri tipi di testo. Questo addestramento consente a BERT di comprendere il significato del testo a un livello molto profondo.

BERT comprende il testo in due fasi:

1. Codifica: BERT codifica il testo in una serie di rappresentazioni numeriche. Queste rappresentazioni sono progettate per catturare il significato del testo a livello semantico.
2. Decodifica: BERT decodifica le rappresentazioni numeriche in testo. Questo processo consente a BERT di generare testo, tradurre lingue e rispondere a domande.

Le rappresentazioni numeriche di BERT sono create utilizzando un processo chiamato attenzione. L’attenzione consente a BERT di concentrarsi su parti specifiche del testo quando codifica o decodifica. Questo processo è ciò che consente a BERT di comprendere il significato del testo in un modo che i modelli linguistici precedenti non erano in grado di fare.

BERT è stato utilizzato per una varietà di compiti di elaborazione del linguaggio naturale, tra cui:

• Classificazione del testo
• Estrazione di informazioni
• Risposta alle domande
• Traduzione delle lingue
• Generazione di testo

BERT è uno strumento potente che può essere utilizzato per comprendere il testo in un modo molto profondo. È stato utilizzato per migliorare la performance di una varietà di applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale.

Ecco alcuni esempi di come BERT può essere utilizzato per comprendere il testo:

• Classificazione del testo: BERT può essere utilizzato per classificare il testo in diverse categorie, come notizie, recensioni o articoli scientifici.
• Estrazione di informazioni: BERT può essere utilizzato per estrarre informazioni specifiche dal testo, come nomi, date o numeri.
• Risposta alle domande: BERT può essere utilizzato per rispondere a domande sul testo, anche se le domande sono aperte o impegnative.
• Traduzione delle lingue: BERT può essere utilizzato per tradurre il testo da una lingua all’altra.
• Generazione di testo: BERT può essere utilizzato per generare testo, come poesie, codice o script.

BERT è uno strumento potente che ha il potenziale di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con il testo anche nel contenuto di una pagina web.

Risposte più rilevanti

BERT offre risposte più rilevanti rispetto ai modelli linguistici precedenti per diversi motivi. Innanzitutto, BERT è stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice, che include libri, articoli, codice e altri tipi di testo. Questo addestramento consente a BERT di comprendere il significato del testo a un livello molto profondo.

In secondo luogo, BERT utilizza un processo chiamato attenzione per concentrarsi su parti specifiche del testo quando codifica o decodifica. Questo processo consente a BERT di comprendere il contesto del testo e di fornire risposte più rilevanti.

In terzo luogo, BERT è un modello di Transformer, che è un tipo di rete neurale convoluzionale che è particolarmente efficace per la comprensione del linguaggio naturale. I modelli di Transformer della Machine Learning sono in grado di imparare relazioni che possono essere anche molto complesse tra le parole, il che consente a BERT di fornire risposte più accurate.

Ecco alcuni esempi di come BERT offre risposte più rilevanti:

• Classificazione del testo: BERT è in grado di classificare il testo in diverse categorie, anche se il testo è complesso o ambiguo.
• Estrazione di informazioni: BERT è in grado di estrarre informazioni specifiche dal testo, anche se le informazioni sono nascoste o implicite.
• Risposta alle domande: BERT è in grado di rispondere a domande aperte o impegnative, anche se le domande sono formulate in modo ambiguo.
• Traduzione delle lingue: BERT è in grado di tradurre il testo da una lingua all’altra in modo più accurato e naturale.
• Generazione di testo: BERT è in grado di generare testo più coinvolgente e realistico.

Grazie a BERT, Google è in grado di presentare risultati di ricerca che corrispondono meglio alle domande degli utenti. Questo è particolarmente importante per le query complesse o le ricerche vocali, dove le persone tendono a fare domande più naturali.

Contenuto di alta qualità

BERT premia i contenuti di alta qualità che rispondono direttamente alle domande degli utenti. Pertanto, per avere successo nella SEO, è essenziale creare contenuti informativi e ben scritti che soddisfino le esigenze degli utenti.

BERT è un modello linguistico di apprendimento automatico pre-addestrato che è stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice. Questo addestramento consente a BERT di comprendere il significato del testo a un livello molto profondo.

Quando BERT viene utilizzato per rispondere a domande, valuta la pertinenza, la completezza e la coerenza della risposta. BERT premia le risposte che sono pertinenti alla domanda, che forniscono tutte le informazioni necessarie per rispondere alla domanda e che sono coerenti con il resto del testo.

In particolare, BERT premia i contenuti di alta qualità che soddisfano i seguenti criteri:

• Pertinenza: La risposta deve essere pertinente alla domanda.
• Completezza: La risposta deve fornire tutte le informazioni necessarie per rispondere alla domanda.
• Coerenza: La risposta deve essere coerente con il resto del testo.

Inoltre, BERT premia i contenuti di alta qualità che sono:

• Informativi: La risposta deve fornire informazioni accurate e aggiornate.
• Ottimizzati per i motori di ricerca: La risposta deve essere ottimizzata per essere trovata dai motori di ricerca.
• Interattivi: La risposta deve essere coinvolgente e stimolante per l’utente.

I contenuti di alta qualità che rispondono direttamente alle domande degli utenti sono più likely to be ranked higher da BERT. Questo è perché BERT è progettato per fornire le risposte più accurate e utili agli utenti.

Ecco alcuni esempi di contenuti di alta qualità che rispondono direttamente alle domande degli utenti:

• Un articolo di notizie che fornisce una panoramica completa di un evento recente.
• Una guida che spiega come eseguire un compito specifico.
• Una recensione che fornisce un’analisi approfondita di un prodotto o servizio.
• Un tutorial che insegna agli utenti come utilizzare un nuovo software.

I creatori di contenuti dovrebbero cercare di produrre contenuti che soddisfino questi criteri per aumentare le probabilità che i loro contenuti siano premiati da BERT.

Contesto e long-tail keywords

BERT ha reso più importante il contesto delle parole chiave e ha dato maggiore importanza alle parole chiave di coda lunga (long-tail keywords). Questo significa che gli specialisti di SEO devono concentrarsi sulla creazione di contenuti ricchi di informazioni e coerenti con il contesto delle ricerche degli utenti.

n precedenza, i motori di ricerca si concentravano principalmente sulle parole chiave presenti nel testo. Tuttavia, BERT è in grado di comprendere il contesto delle parole chiave, ovvero il significato delle parole chiave in base al testo in cui si trovano.

Questo significa che BERT è in grado di comprendere le domande degli utenti in modo più accurato. Ad esempio, se un utente cerca “come riparare un rubinetto che perde”, BERT sarà in grado di comprendere che l’utente sta cercando un tutorial su come riparare un rubinetto che perde.

Inoltre, BERT è in grado di comprendere le relazioni tra le parole chiave. Questo significa che BERT è in grado di comprendere le domande degli utenti che utilizzano più parole chiave. Ad esempio, se un utente cerca “miglior ristorante italiano a Roma”, BERT sarà in grado di comprendere che l’utente sta cercando un ristorante italiano di alta qualità a Roma.

Queste modifiche hanno portato a un aumento dell’importanza delle parole chiave di coda lunga. Le parole chiave di coda lunga sono parole chiave che sono più specifiche e di nicchia. Sono più difficili da competere, ma sono anche più pertinenti per le ricerche degli utenti.

I creatori di contenuti dovrebbero cercare di utilizzare parole chiave di coda lunga nei loro contenuti. Questo aiuterà i loro contenuti a essere trovati da più utenti e a classificarsi più in alto nei risultati di ricerca.

Ecco alcuni consigli per utilizzare le parole chiave di coda lunga:

• Fai ricerche sulle parole chiave per trovare le parole chiave più pertinenti per il tuo pubblico.
• Usa le parole chiave di coda lunga nel titolo, nell’URL e nel contenuto del tuo sito web.
• Crea contenuti di alta qualità che siano pertinenti alle parole chiave che stai utilizzando.

Esclusione di keyword stuffing: BERT ha reso più difficile l’uso di tecniche di “keyword stuffing” (ovvero, inserire e ripetere in modo eccessivo le parole chiave) nei contenuti. I contenuti dovrebbero essere scritti in modo naturale e rispondere alle domande degli utenti.

SEO locale

BERT ha migliorato la capacità di Google di comprendere le query di ricerca locali, offrendo risultati più pertinenti per gli utenti che cercano servizi o aziende nella loro zona. E’ dunque molto utile per la SEO Locale.

In precedenza, i motori di ricerca si concentravano principalmente sulla posizione geografica dell’utente quando si trattava di query di ricerca locali. Tuttavia, BERT è in grado di comprendere il contesto delle query locali, ovvero il significato della query in base alla posizione dell’utente.

Questo significa che BERT è in grado di comprendere meglio le esigenze degli utenti che cercano servizi o aziende nella loro zona. Ad esempio, se un utente cerca “ristorante italiano a Roma”, BERT sarà in grado di comprendere che l’utente sta cercando un ristorante italiano a Roma.

Inoltre, BERT è in grado di comprendere le relazioni tra le parole chiave. Questo significa che BERT è in grado di comprendere le query locali che utilizzano più parole chiave. Ad esempio, se un utente cerca “ristorante italiano vicino a me”, BERT sarà in grado di comprendere che l’utente sta cercando un ristorante italiano nella sua zona.

Queste modifiche hanno portato a un aumento della pertinenza dei risultati di ricerca locali. I risultati di ricerca sono ora più in linea con le esigenze degli utenti e sono più adatti a soddisfare le loro richieste.

Ecco alcuni esempi di come BERT migliora la pertinenza dei risultati di ricerca locali:

• Le aziende locali vengono visualizzate più in alto nei risultati di ricerca.
• I risultati di ricerca sono più pertinenti per le esigenze degli utenti.
• I risultati di ricerca sono più adatti a soddisfare le richieste degli utenti.

I proprietari di aziende locali possono trarre vantaggio da questi miglioramenti ottimizzando i loro siti web per i motori di ricerca locali. Ciò significa includere le informazioni pertinenti sulla posizione dell’azienda, come l’indirizzo, il numero di telefono e gli orari di apertura.

Rich snippet

Con BERT, i rich snippet (estratti in evidenza nei risultati di ricerca) sono diventati ancora più importanti. Google utilizza BERT per identificare il contenuto che merita di essere visualizzato nei rich snippet, il che può aumentare la visibilità del tuo sito web.

I rich snippet sono frammenti di informazioni visualizzati in evidenza nei risultati di ricerca. Possono includere informazioni come il titolo del sito web, l’URL, una descrizione e un’immagine.

I rich snippet sono importanti perché possono attirare l’attenzione degli utenti e incoraggiarli a fare clic sul risultato di ricerca. Inoltre, possono fornire agli utenti informazioni utili senza che debbano visitare il sito web.

BERT ha migliorato la capacità di Google di comprendere il significato del testo. Questo significa che Google è ora in grado di generare rich snippet più pertinenti e utili.

Ecco alcuni esempi di come BERT può migliorare i rich snippet:

• I rich snippet possono essere più pertinenti per la query di ricerca dell’utente.
• I rich snippet possono includere più informazioni utili.
• I rich snippet possono essere più attraenti per gli utenti.

I proprietari di siti web possono trarre vantaggio da questi miglioramenti ottimizzando i loro siti web per i rich snippet. Ciò significa includere le informazioni pertinenti nel titolo, nell’URL e nel contenuto del sito web.

Ecco alcuni consigli per ottimizzare i siti web per i rich snippet:

• Assicurati che il titolo del sito web sia pertinente per la query di ricerca dell’utente.
• Includi un’immagine pertinente nel titolo del sito web.
• Includi una descrizione pertinente nel titolo del sito web.
• Utilizza le parole chiave pertinenti nel titolo del sito web.

Conclusione

In sintesi, BERT ha reso la SEO più orientata all’utente e ha reso fondamentale creare contenuti di alta qualità, pertinenti e informativi.

Per avere successo nella SEO moderna, è importante comprendere il funzionamento di BERT e adattare le tue strategie SEO di ottimizzazione in base a questa evoluzione dell’algoritmo di Google.