L’evoluzione digitale ha portato alla nascita di un nuovo paradigma nel mondo del marketing online, dove l’intelligenza artificiale (AI) si posiziona come pilastro fondamentale nella strategia SEO delle aziende. Attraverso l’impiego dell’AI, è possibile non solo ottimizzare i contenuti per i motori di ricerca in modo più efficace ma anche personalizzare l’esperienza utente, migliorando significativamente le performance di un sito web nei risultati di ricerca. Cercherò di illustrare brevemente come stiamo approcciando questo momento particolarmente frizzante in Delex Digital.

La SEO viene vista e interpretata in maniera molto diversa da tutti noi: “dalla fuffa alla scienza, dalla nebbia totale ai numeri” è una sintesi che adoro, con tutte le sfumature nel mezzo ovviamente.

Capita di confrontarsi con marketing manager e imprenditori che si (e ci) pongono alcune domande e riflessioni tra cui:

  • “Sto facendo attività SEO da un po’ ma non vedo risultati soddisfacenti”
  • “Credo che ci sia del potenziale su Google che non stiamo sfruttando abbastanza”
  • “I report non mi sono molto chiari o non coincidono con le idee/riscontri che ho”
  • “Voglio sfruttare l’AI per le attività di SEO ma non so esattamente come”
  • “Mi hanno detto che con l’AI posso migliorare i risultati nella SEO e non solo. Come possiamo fare?”
  • Ecc…

Vediamo come poter approcciare in maniera un po’ diversa la SEO, cercando di rendere il tutto più oggettivo o scientifico.

Cos’è la SEO AI?

La SEO AI rappresenta l’applicazione dell’intelligenza artificiale per migliorare e ottimizzare la visibilità di un sito web sui motori di ricerca. Questo approccio innovativo si avvale di algoritmi e modelli di machine learning per analizzare grandi quantità di dati, interpretare il comportamento degli utenti e prevedere le future tendenze di ricerca. L’obiettivo è quello di creare strategie SEO più intelligenti, capaci di adattarsi dinamicamente alle esigenze del mercato e alle aspettative degli utenti.

In realtà per alcune di queste possiamo utilizzare l’AI, in altri casi invece parliamo di analisi dati e statistica applicata alla SEO. Vediamo alcuni esempi dove si possono applicare l’AI e l’analisi dati alla SEO.

Keyword Research, clustering e l’AI

Uno degli aspetti più interessanti dell’integrazione dell’AI nella SEO è la capacità di rivoluzionare la tradizionale ricerca di parole chiave chiamata keyword research (sia nella SEO che ADV a dire il vero). I vari modelli possono eseguire analisi semantiche complesse, identificando non solo le parole chiave rilevanti ma anche il contesto e le intenzioni dietro le ricerche degli utenti. Possiamo suddividere in base ai cluster dividendo per intenti (informativo, commerciale o transazionale), per argomento, volumi, difficoltà, ecc..anche grazie all’utilizzo dei NLP (Natural Language Processing) si possono trovare, inoltre, molti spunti utili per trovare nuove keyword e relativi cluster/sottogruppi.

Questo permette di sviluppare contenuti che rispondono in modo più preciso e mirato alle domande degli utenti, migliorando la qualità e la rilevanza del sito agli occhi dei motori di ricerca.

Riporto un esempio di rappresentazione dei cluster di un progetto SEO al quale stiamo lavorando in questo periodo. Questa visualizzazione mostra gli argomenti/keyword vicini tra loro e quelli invece più lontani. Apparentemente può sembrare incomprensibile, andando nel dettaglio invece diventa molto utile 🙂

Esempio di cluster in fase di keyword research

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Ottimizzazione On-Page e Off-Page con l’AI

L’intelligenza artificiale migliora significativamente l’efficienza delle attività di ottimizzazione on-page e off-page, automatizzando processi come l’analisi dei backlink, l’ottimizzazione delle meta tag e la strutturazione dei contenuti interni. Con l’AI siamo in grado di identificare rapidamente le aree di miglioramento, suggerendo modifiche strategiche che possono incrementare il ranking di un sito nei risultati di ricerca.

Un progetto interessante che stiamo portando avanti è l’addestramento in base alla industry e cliente, permettendoci così di individuare le aree di miglioramenti che nessun altro tool SEO standard è in grado di fornire.

Misurazione e analisi delle performance SEO

Infine, l’AI gioca un ruolo cruciale nell’analisi e nella misurazione delle performance SEO. Strumenti avanzati di analytics alimentati da AI consentono di monitorare in tempo reale l’efficacia delle strategie SEO, fornendo insight preziosi sulle metriche chiave e forecast, come il traffico organico, il tasso di conversione e il comportamento degli utenti. Questo permette di affinare continuamente le strategie SEO, assicurando che siano sempre allineate con gli obiettivi di business.

Nel nostro caso in Delex Digital integriamo tra le varie fonti anche Google Analytics 4, SEMRush, Search Console e BigQuery per avere una visione chiara, strutturata e centralizzata evitando il problema dei silos.

Data Science e SEO: scoprire pattern e insight attraverso i dati

La data science applicata alla SEO apre un mondo di possibilità per l‘analisi avanzata e la comprensione profonda dei dati di ricerca. Attraverso tecniche di data science, andiamo scoprire pattern nascosti nei dati, prevedere le tendenze di ricerca, e ottimizzare le strategie di posizionamento basandosi su insight concreti.

L’analisi dei dati è fondamentale per comprendere il comportamento degli utenti e l’efficacia delle strategie SEO. Utilizzando metodi di data science, è possibile analizzare grandi volumi di dati di ricerca per identificare quali contenuti attraggono più traffico, quali parole chiave generano conversioni, e come i cambiamenti nei motori di ricerca influenzano la visibilità del sito.

Machine Learning (ML) e SEO: il passato per prevedere il domani

Il machine learning, una branca dell’intelligenza artificiale, sta trasformando il modo in cui interpretiamo e agiamo sui dati della SEO. L’applicazione del machine learning alla SEO apre nuove possibilità per analizzare tendenze complesse, ottimizzare le strategie di contenuto e migliorare la user experience, guidando a una maggiore visibilità nei motori di ricerca.

L’applicazione del machine learning nella SEO

Il machine learning permette di analizzare vasti set di dati per identificare pattern che non sarebbero evidenti all’analisi umana. Questo aspetto è particolarmente utile nel SEO, dove il comportamento degli utenti e le tendenze di ricerca possono variare rapidamente. Utilizzando il machine learning possiamo prevedere cambiamenti nelle preferenze di ricerca e adattare le strategie quasi in tempo reale.

Con il machine learning possiamo anche aiutare a identificare quali tipi di contenuto performano meglio per determinate query di ricerca, permettendo di ottimizzare i contenuti esistenti o di creare nuovi contenuti altamente mirati. Questo non solo aumenta la rilevanza dei contenuti per gli utenti ma migliora anche il posizionamento organico del sito.

SEO predittiva e trend

Attraverso l’analisi predittiva SEO, il machine learning offre la possibilità di anticipare i trend futuri nella SEO, consentendo alle aziende di posizionarsi strategicamente su temi emergenti o nicchie di mercato in espansione. Questa capacità di previsione è fondamentale per mantenere un vantaggio competitivo nel dinamico mondo della SEO incrociando trend, stagionalità e fonti esterne che possono modificare la traiettoria dei nostri progetti.

Andiamo ad analizzare i dati storici e attuali per identificare trend emergenti, consentendo alle aziende di anticipare i cambiamenti nel comportamento di ricerca e di adattare le loro strategie di conseguenza.

Personalizzazione del contenuto grazie all’AI

Anche se non strettamente legato alla SEO, in ambito di miglioramento della User Experience (tanto ormai il confine tra la SEO e il resto è sempre più sottile, no? 😊) l’AI apre nuove frontiere nella personalizzazione dei contenuti, consentendo di adattare l’esperienza di navigazione e l’offerta informativa alle specifiche esigenze e preferenze di ogni utente.

Attraverso l’analisi del comportamento di navigazione e integrando il CRM o/o la CDP possiamo attingere allo storico delle interazioni precedenti e dei dati demografici, possiamo modificare in tempo reale i contenuti visualizzati, offrendo un’esperienza utente altamente personalizzata che aumenta l’engagement e favorisce la conversione.

Inoltre, anche il machine learning può essere utilizzato per analizzare il comportamento degli utenti sul sito, identificando aree di frizione e migliorando l’usabilità. Per esempio, analizzando i percorsi degli utenti e i punti di abbandono, è possibile ottimizzare la struttura del sito e il design delle pagine per incentivare una navigazione più fluida e aumentare anche in questo caso le conversioni.

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Alex Skerlavaj