Adattarsi o morire: come aggiornare la propria strategia SEO per un mondo basato sull'intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le persone cercano e scoprono informazioni online. Poiché l’intelligenza artificiale è alla base dell’esperienza di ricerca, avrà implicazioni diffuse per la SEO e la visibilità del sito web. Comprendere queste tendenze emergenti della ricerca AI è fondamentale per i professionisti del marketing della ricerca.
L'ascesa della ricerca basata sull'intelligenza artificiale
I motori di ricerca come Google si affidano maggiormente all’intelligenza artificiale per comprendere e rispondere meglio alle query in linguaggio naturale. Ciò va oltre il semplice recupero di pagine pertinenti per interpretare l'intento e fornire risposte. L'intelligenza artificiale alimenta innovazioni come snippet in primo piano, grafici della conoscenza e interfacce conversazionali.
Stanno emergendo strumenti di scoperta come la ricerca conversazionale. Google sta sfruttando le reti neurali profonde per analizzare meglio il significato e il contesto delle query di ricerca. L’intelligenza artificiale sta consentendo ai loro sistemi di rispondere direttamente con informazioni utili anziché semplicemente con collegamenti blu.
Sebbene sia ancora agli albori, l’adozione della ricerca basata sull’intelligenza artificiale è in crescita. Con il miglioramento della tecnologia, l’intelligenza artificiale diventerà parte integrante dei motori di ricerca per tenere il passo con query complesse e conversazionali. Le strategie SEO dovranno evolversi di conseguenza. Molti esperti già prevedono la fine del tradizionale paradigma della pagina dei risultati dei motori di ricerca dei “dieci collegamenti blu”.
Componenti chiave della ricerca AI
Diverse discipline chiave dell’intelligenza artificiale si uniscono per consentire una ricerca più intelligente:
- L'elaborazione del linguaggio naturale interpreta il testo e le domande parlate.
- L'apprendimento automatico migliora dinamicamente attraverso l'esposizione dei dati.
- Le reti neurali imitano la struttura del cervello umano per l’apprendimento complesso.
- Il deep learning analizza i dati utilizzando le reti neurali.
- Il calcolo contestuale ricava il significato dal contesto.
Insieme, questi elementi rafforzano la capacità dell’intelligenza artificiale di comprendere meglio le ricerche. L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta le macchine a cogliere l'intento nelle query di ricerca. L'apprendimento automatico consente ai sistemi di ricerca di migliorare nel tempo in base a ciò che hanno visto prima. E le reti neurali profonde consentono un’analisi incredibilmente sofisticata della lingua, del contesto dell’utente e dei dati della cronologia delle ricerche.
Insieme, queste funzionalità di intelligenza artificiale consentono ai motori di ricerca di andare oltre la corrispondenza delle parole chiave per comprendere la semantica completa e l'obiettivo di una ricerca. Ciò fornisce risultati più pertinenti.
Come l'intelligenza artificiale cambia il comportamento di ricerca
Con la ricerca basata sull'intelligenza artificiale, le persone eseguono query in modo più naturale utilizzando domande e frasi complete. La ricerca diventa una conversazione. Le aspettative degli utenti aumentano per risposte pertinenti e personalizzate come riepiloghi o risposte.
Le ricerche potrebbero anche diventare più visive, localizzate e personalizzate nel tempo. La proliferazione della ricerca vocale alimenterà ulteriormente l’adozione dell’intelligenza artificiale conversazionale. Già oltre il 50% delle ricerche avviene tramite voce anziché tramite testo.
Ciò rappresenta un importante cambiamento nel comportamento di ricerca che il SEO deve abbracciare. L'ottimizzazione per le query conversazionali è completamente diversa dal targeting per parole chiave. I contenuti visivamente accattivanti e utili e informativi hanno la priorità per gli utenti.
Implicazioni per i componenti chiave SEO
L’adattamento alla ricerca basata sull’intelligenza artificiale richiede un’evoluzione nelle aree di interesse SEO tradizionali:
Parole
- Passa dalle parole chiave a corrispondenza esatta all'ottimizzazione della ricerca semantica
- Ottimizza per l'intento dell'utente con linguaggio naturale e domande
- Espandi le parole chiave alle query a coda lunga correlate
Contenuti
- Crea contenuti che rispondano direttamente alle domande degli utenti
- Migliora la leggibilità sia per i motori di ricerca che per gli utenti
- Aggiungi più contenuti multimediali poiché l'intelligenza artificiale gestisce i dati multimodali
Tecnica SEO
- Garantire che l'architettura del sito faciliti la scansione approfondita
- Ottimizza la velocità della pagina e l'esperienza mobile
- Implementa il markup dei dati strutturati per l'analisi dell'intelligenza artificiale
Attacchi
- Costruisci collegamenti naturali che rafforzano la pertinenza e la fiducia
- Enfatizzare la qualità rispetto alla quantità
- Acquisire collegamenti da domini autorevoli relativi ad argomenti
Classifica dei segnali in un mondo AI
La ricerca AI modifica anche la ponderazione dei principali segnali di ranking:
- La pertinenza della pagina e l'esperienza dell'utente diventano ancora più importanti
- I segnali di ricerca semantica diventano sempre più importanti
- Le interazioni e il comportamento passati degli utenti influenzano i risultati
- Emergono segnali personalizzati e contestuali
- Le fonti di dati esterne integrano i segnali sulla pagina
Man mano che la corrispondenza AI migliora, i segnali fuori pagina potrebbero perdere influenza.
Sfide per la SEO
Sebbene promettente, la ricerca basata sull’intelligenza artificiale presenta sfide tra cui:
- Meno controllo sulla visualizzazione negli snippet e nelle risposte in primo piano
- Difficoltà di ottimizzazione per le query di ricerca vocale
- Maggiore affidamento sulla fiducia e sui segnali di dati esterni
- Suscettibilità a bias algoritmici e problemi di qualità
- Necessità di competenze tecniche in aree emergenti come i dati strutturati
La ricerca AI limita alcune tattiche SEO precedenti richiedendo nuove competenze.
Test e iterazioni per l'intelligenza artificiale
La sperimentazione agile è fondamentale per adattare la SEO all’intelligenza artificiale:
- Prova l'ottimizzazione delle pagine per i trigger di snippet in primo piano
- Prova ad aggiungere dati strutturati per entità e azioni chiave
- Sperimenta formati di contenuti conversazionali di lunga durata
- Continuare i miglioramenti per l'ottimizzazione della ricerca vocale
- Confronta le variazioni semantiche delle parole chiave
- Valutare diversi tipi di contenuti multimediali
La combinazione vincente di tattiche sarà fluida man mano che la ricerca dell’IA si evolve. I test sono fondamentali.
Monitoraggio delle modifiche della ricerca AI
Il monitoraggio continuo fornisce informazioni su come l’intelligenza artificiale sta rimodellando la ricerca:
- Tieni traccia delle modifiche nei tipi di contenuto di alto livello
- Identifica nuovi formati come snippet in primo piano e riquadri informativi
- Esamina i dati di analisi delle ricerche per individuare cambiamenti nel comportamento
- Segui gli aggiornamenti dell'algoritmo di Google per le modifiche relative all'intelligenza artificiale
- Monitora i miglioramenti della risposta vocale negli assistenti come Alexa
- Iscriviti al blog di ricerca di Google e a Twitter per gli annunci
La vigilanza è fondamentale per rimanere al passo con questo panorama in rapida evoluzione.
L'intelligenza artificiale presenta nuove opportunità SEO
Invece di rappresentare una minaccia, i SEO esperti possono trarre vantaggio dalla ricerca basata sull’intelligenza artificiale:
- Sfrutta gli snippet in primo piano e le risposte per ottenere visibilità
- Utilizza la ricerca semantica e i dati strutturati per migliorare la comprensione
- Produci formati di contenuti creativi come spiegazioni e video dimostrativi
- Ottimizza per la natura conversazionale della ricerca vocale
- Cura il tuo marchio come fonte di dati autorevole
- Fidelizza attraverso consigli personalizzati
Se fatta bene, l’intelligenza artificiale offre interessanti possibilità per coinvolgere potenziali clienti.
Il futuro della ricerca basata sull'intelligenza artificiale
La ricerca basata sull’intelligenza artificiale è destinata a rivoluzionare il modo in cui le persone scoprono e interagiscono con i contenuti. Sebbene alcuni dettagli rimangano incerti, la direzione più ampia è chiara. Per rimanere visibile, la SEO dovrà abbracciare l’ottimizzazione semantica, i formati conversazionali, i contenuti multimediali e nuovi segnali come il contesto e il comportamento dell’utente.
Sebbene inizialmente impegnativo, coloro che imparano a sfruttare il potere della ricerca basata sull’intelligenza artificiale ne trarranno enormi benefici. Stiamo appena iniziando a intravedere le possibilità della ricerca poiché l’intelligenza artificiale abbassa le barriere, espande la comprensione e suscita coinvolgimento.
La prossima era della ricerca promette di essere una conversazione intelligente in cui il motore ti conosce e risponde con le informazioni di cui hai bisogno. I SEO esperti che imparano a ottimizzare per il futuro apriranno la strada.
Sfruttare i contenuti conversazionali
La creazione di contenuti ottimizzati per le query conversazionali diventerà sempre più importante. Rispondere direttamente alle domande più comuni in modo accessibile è adatto alla ricerca basata sull'intelligenza artificiale.
Ciò comporta la ricerca di query popolari su argomenti e temi per identificare le domande chiave degli utenti. Il contenuto può quindi rispondere direttamente a queste domande in modo facile da digerire. Formati come FAQ, video e brevi spiegazioni si prestano bene a questa tattica.
Anche l’ottimizzazione dei contenuti per la ricerca vocale è in linea con il cambiamento della conversazione. L'uso del linguaggio naturale, dei paragrafi brevi e dei contenuti multimediali può migliorare la comprensione e il coinvolgimento.
Miglioramento per gli snippet in primo piano
Guadagnare snippet in primo piano nei risultati di ricerca ha un enorme impatto. Per emergere qui, il contenuto deve corrispondere alle intenzioni dell'utente e rispondere in modo conciso alle domande.
Fare una ricerca per parole chiave per scoprire i trigger di snippet in primo piano è un punto di partenza. La creazione di contenuti che includano termini di definizione, fatti rapidi, elenchi puntati, tabelle e statistiche può aiutare a qualificarsi per gli snippet.
Vale anche la pena ottimizzare il contenuto per i moduli di snippet in primo piano visualizzati per una parola chiave target. L'aggiunta di dati strutturati pertinenti migliora l'idoneità. Nel complesso, ricercare ciò che già funziona è fondamentale.
Adozione di nuove tattiche di link building
La creazione di collegamenti dovrà spostarsi dalle metriche numeriche per concentrarsi sulla rilevanza contestuale. I collegamenti in uscita dovrebbero collegarsi a risorse credibili su argomenti o luoghi correlati.
La cura di guide approfondite, pagine di risorse e hub di settore specializzati offre opportunità di collegamento contestuale. Esistono opportunità di partnership per scambiare collegamenti rilevanti tra siti complementari.
Verranno valutati i collegamenti incorporati naturalmente all'interno di contenuti di alta qualità e pertinenti all'attualità. Anche i guest post tematici o basati sulla posizione si allineano con gli intenti di ricerca dell’intelligenza artificiale.
Ottimizzazione per la personalizzazione
La personalizzazione della ricerca significa che ogni utente ottiene risultati personalizzati. Per avere successo, i siti devono fornire un valore su misura.
Creare contenuti specifici per vari segmenti di utenti e i loro interessi è una tattica. La creazione di profili utente e motori di raccomandazione solidi migliora la personalizzazione.
I siti possono anche adottare una personalizzazione esponenziale per personalizzare dinamicamente le pagine sfruttando gli strumenti di intelligenza artificiale. Nel complesso, soddisfare le esigenze individuali con contenuti e offerte pertinenti consentirà di ottenere risultati positivi nella ricerca.
Monitoraggio dei concorrenti
L’estrazione di informazioni dai concorrenti aiuta l’ottimizzazione dell’intelligenza artificiale. Studia le loro strategie, gli approcci ai contenuti e l'adozione di funzionalità come i dati strutturati.
È prudente decodificare tattiche di successo attraverso l'analisi dei siti e delle classifiche dei concorrenti. Anche il confronto delle prestazioni sulle query di ricerca vocale fornisce informazioni.
Gli audit regolari dei concorrenti massimizzano gli apprendimenti. L'intelligenza artificiale rende la personalizzazione fondamentale: studia i concorrenti che prendono di mira le tue nicchie. Quindi testa i contrasti con i loro approcci.
Sommario
- L'intelligenza artificiale sta trasformando la ricerca per renderla più colloquiale e contestuale
- Tecnologie chiave come ML e NLP consentono ai motori di ricerca di interpretare il significato
- Il comportamento degli utenti si sta spostando verso domande, ricerca vocale e personalizzazione
- La SEO deve essere ottimizzata per l’intento semantico, non solo per le parole chiave
- I segnali di ranking cambieranno per enfatizzare il coinvolgimento e la pertinenza
- Testare diversi formati di contenuto e markup dei dati è fondamentale
- Ci sono grandi opportunità per i SEO negli snippet in primo piano e nei rich results
- Il futuro favorisce i brand che sfruttano la ricerca basata sull’intelligenza artificiale per connettersi con i clienti
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