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SEO, strumento innovativo per E-Commerce .. e TO

Se approccio e applicazioni della seo sono legati comunemente ai siti web commerciali, un nuovo ambito la lega ad un settore in fermento per gli ultimi accadimenti: seo e-commerce.

La crescita dell’e-commerce nel 2020

Ci siamo lasciati alle spalle un anno – il 2020 – particolare sotto diversi punti di vista che, aldilà dei diversi cambiamenti sociali che ha comportato, ha determinato un profondo “mutamento” anche in ambito strettamente economico: se fino adesso rappresentava solamente una soluzione alternativa per soddisfare le proprie necessità ed interessi, le abitudini degli italiani nei confronti dell’e-commerce hanno assunto in corrispondenza una sostanziale crescita: proprio a fronte delle misure restrittive imposte in quei mesi, sempre più aziende hanno intuito la necessità e la portata di essere presenti anche online con la propria attività. L’essere in grado di vendere online è ora un’esigenza innegabile per l’imprenditore, addirittura per “mantenersi in vita”. Questo balzo in avanti è certificato anche da un sondaggio condotto dall’Osservatorio E-Commerce B2C, team del Politecnico che s’impegna per un’analisi del mercato e delle soluzioni dell’eCommerce B2C, il ricorso agli acquisti online ha denotato un importante balzo in avanti facendo registrare un incremento del 79%.

Se le piattaforme CMS (Contet Management System) ci mettono a disposizione dei prodotti ad hoc per affrontare questa nuova esigenza, una prima opportunità ci viene offerta da Google, senza che parecchi se ne accorgano.

Svolta di Google

Dopo essere rimasta ferma sulle sue posizioni per 8 anni infatti, il 2020 ha segnato una svolta per il colosso di Mountain View che ha deciso di aprire alla ricerca gratuita sui prodotti (21 aprile 2020), sinora rimasta un accesso a pagamento, soluzione che va anzitutto ad aumentare il volume del traffico organico (cioè il traffico che arriva direttamente sul proprio sito) visto che l’accesso alla “vetrina” non è sottoposta ad alcun vincolo.

La svolta apportata da Google il 21 aprile 2020 tramite Google Shopping ha comportato come conseguenza una crescita di traffico organico (più traffico significa più vendite), scelta adottata anche per evitare di perdere quote di mercato nei confronti degli altri colossi, aderendo al modello ‘pay-to-play’.

L’apertura di Google Shopping ha creato una sorta di effetto domino: dare ai consumatori una gamma più ampia di prodotti fra cui scegliere significa un aumento del numero di ricerche e bisogni (soddisfatti). Da ciò discende una crescita della concorrenza e quindi di possibilità di potersi imporre sul mercato, favorendo gli advertiser di Google coloro che acquistano spazi pubblicitari sul motore di ricerca.

Google ha intuito di “doversi aprire a tutti” per offrire il prodotto ideale al cliente al miglior costo possibile (non devo più pagare per accedere alla sua vetrina di prodotti).

Per inserire i dati dei miei articoli in Google Shopping, in modo che li possa poi distribuire agli utenti, occorre essere iscritti a Google Merchant Center, piattaforma originariamente a pagamento ma ora gratuita e necessaria per esportare dal negozio online – seppur già esistenti – i dati corrispondenti ad ogni articolo presente affidandoli a Google tramite dei feeds. Questa soluzione è supportata anche dai CMS (in particolare, se ho un ecommerce già avviato posso disporre di tools appositi).

Alla ricerca di maggior visibilità e traffico per il sito

Tutte queste informazioni raccolte ed esportate dallo shop on line dunque tramite plugin o feeds e vengono affidate al motore di ricerca (es.  Google) per poter poi essere fruibili in modo da avere maggior visibilità e generare più traffico sul sito pur avendo un piccolo business. “L’azienda che riesce ad aver più dati è quella che riesce a vincere la concorrenza”.

L’implementazione è stata resa disponibile da ottobre 2020, Questi elementi quindi non devono mancare nella progettazione del sito ecommerce. Del resto essi sono già presenti sulla scheda del prodotto: i dati sono accorpati e mantenuti da Big G.

Benefici della Seo

Benefici dell’E-Commerce

In ambito ecommerce investire nella seo consente di abbassare i costi dei canali pubblicitari (Ads, Facebook Ads, Social Media, …). Diametralmente opposto al contenimento dei costi per la pubblicità è l’aumento del traffico organico. Inoltre, aumenta la brand awareness (quanto è conosciuta la marca dei nostri prodotti), facilitare la ricerca a coda lunga (indubbio aumento di ‘conversione’) e migliorare la User eXperience (per essa è inoltre previsto un aggiornamento da maggio 1 2).

Per un aumento de traffico organico (TO)

Come portare più traffico organico sull’ecommerce?

“Se vuoi più traffico, devi iniziare a pensare come un motore di ricerca”: con questa massima si evidenzia che la pagina sia compresa dai motori di ricerca (tramite il passaggio degli spider). Più comprensibile è, migliore è il ranking.

Introduzione ai dati strutturati

Un indubbio aiuto al lavoro di scansione dello spider che passa le pagine del sito è svolto dai dati strutturati (‘la seo moderna’) possono aiutare. Permettendo una maggiore visibilità su un maggior numero di prodotti.

Ne discende che una maggiore visibilità  degli articoli determina più visibilità al negozio online e quindi maggiori possibilità di vendita.

Pensare come un motore di ricerca

“Pensare come un motore di ricerca”: possiamo individuare alcuni elementi per assicurarsi che la propria pagina sia “compresa” dal motore di ricerca, e di conseguenza auspicare in un ranking più facile:

1 Avere un sito mobile-friendly. Considerando che ora la maggior parte delle persone utilizza dispositivi mobile per collegarsi ad internet, quando si progetta e sviluppa un progetto web dobbiamo ribaltare l’approccio: devo pensare alla mobile Experience (sito web Mobile-friendly). Costruendo un sito non devo pensare a come sia visto ‘in grande’, su desktop. Ma alla mobile experience; a maggior ragione per un sito e-commerce da zero devo ragionare in stile mobile experience.

2 Velocità di caricamento delle pagine: le persone esigono tempi rapidissimi nelle loro ricerche, per cui questo aspetto non può essere sottovalutato. Quindi importante lavorarci per avere un tempo di caricamento di 3-4 secondi.

3 Scegliere le parole chiave giuste (parole chiave più specifiche con un volume di ricerca inferiore possono generare più conversioni rispetto ad altre generiche: una keyword research più ampia è un must), nelle varie “sfaccettature” e sugli intenti di ricerca (i. navigazionale, i. informazionale, i. investigativo, i. transazionale).

4 Approfondire i contenuti sintetici. Evitare i contenuti scarni anche per un sito di e-commerce: mettere più informazioni che servono a spingere la pagina dell’articolo. Strategia necessaria e più che mai opportuna perché il prodotto ranki.

5 Inoltre, ottimizzare immagini e video: metterle in modo intelligente perché la pagina non diventi pesante ovvero lenta, quindi siano ottimizzate per non influire sul caricamento.

Ancora sui dati strutturati

L’introduzione dei dati strutturati facilita il lavoro allo spider che nel suo passaggio può in questo modo capire tutti i dati riportati. In questo modo lo spider trova tutti i dati necessari e utili sul prodotto, viceversa il mancato utilizzo non lo faciliterebbe.

I dati strutturati permettono di parlare la lingua dei motori di ricerca.

Ma quali sono i dati strutturati ? Essi rappresentano il ‘linguaggio naturale’ per parlare con il motore di ricerca.

Schematicamente, nella parte sinistra il codice tradizionale (sito) da cui il motore di ricerca è in grado di estrarre i dati (parte destra). Quello indicato (Google Structured Data Testing Tool) è il tool più raccomandato. Operativamente, basta inserire la url di una pagina (prodotto) in [TEST]. Un segmento di codice viene inserito nel siro e da esso il motore di ricerca è in grado di estrapolare tutti  dati relativi.

Da un codice complesso lo spider è in grado di estrapolare i singoli dati che è in grado di vedere (nome prodotto, immagini, ecc).

Per semplificare il lavoro di conversione – certamente non facile da leggere – si può fare ricorso a dei plugin.

“Mettere i dati strutturati sui siti facilita il lavoro anche dei programmatori, chi sta dietro ai motori di ricerca. Tutti i dati strutturati ci aiutano a capire meglio le entità presenti in pagina.” (John Muller)

Le entità

Occorre introdurre un nuovo concetto:

Nel 2013 i gestori dei principali motori di ricerca si sono riuniti e hanno deciso di adottare un glossario globale che rappresentasse tutti gli oggetti reali ognuno dei quali deve essere convertito in un ‘oggetto’ comprensibile alla macchina.

L’entità rappresenta qualsiasi elemento presente nel mondo reale (persone, prodotti, luoghi, ecc), che il motore di ricerca è in grado di apprendere.

Più entità messe insieme fanno il Knowledge Graph.

Un Product Knowledge Graph è un a raccolta di tutte le entità dei prodotti di un magazzino. Se cioè ho un negozio online con 600 articoli ognuno di essi costituisce una entità e creano un Product Knowledge Graph.

Benefici di un Product Knowledge Graph:

1. Aiuta a vendere al di fuori del tuo e-commerce 2. Migliora la visibilità in termini di SEO 3. Permette di coinvolgere i clienti con contenuti immersivi, ovvero una modalità di fruizione a 360° dei contenuti scoprendone anche di nuovi.

Ma la grande novità per il 2021, annunciata nel novembre 2020, è che la Page Experience a partire da maggio 2021 sarà un fattore di ranking; tradotto l’esperienza utente arriva sul sito. Vale a dire verrà valorizzato come è facile caricare una pagina oppure quanto è facile muoversi da una pagina all’altra, quanto è facile comprare un prodotto da un e-commerce, ..

Possiamo concordare che l’avere pagine veloci è determinante per il cliente/consumatore che arriva sul nostro sito.

Conclusioni

Alla seo classica si accosta quella che è definita come agentive seo, la seo “potenziata dall’intelligenza artificiale” (‘seo moderna‘) su cui adesso più che mai è necessario investire (ora i motori di ricerca sono molto più intelligenti !).

I dati strutturati sono la soluzione perfetta per comunicare informazioni di un prodotto (sono di gran lunga migliori delle keywords): inserito il dato il motore di ricerca è in grado di estrapolare una mole di dati riguardo il prodotto.

[Fonte: https://kinsta.com/it/webinars/seo-per-ecommerce/]

La potenzialità dei rich snippets

Con gli anni Novanta è diventata consuetudine dei programmatori di pagine web ricorrere alla tecnica dei collegamenti ipertestuali utilizzati all’interno di un testo al fine di arricchirlo di preziosi rimandi ad altre risorse per approfondire determinati aspetti, concetti o biografie presenti nel testo stesso, con la finalità implicita di soddisfare il comune internauta altrimenti costretto a continui … “salti”.


Quella dei collegamenti ipertestuali, comunemente chiamati link, è una storia ancor più lunga che trova i suoi albori negli anni Sessanta ma che ha avuto la sua esplosione con la nascita del World Wide Web (XX secolo appunto); indubbio vantaggio è che evitano di dover scrivere contenuti chilometrici, rappresentando una soluzione per ovviare ad articoli altrimenti lunghi e con una quantità eccessiva di informazioni costringendo l’utente ad un continuo scrolling dello stesso. ‘Col senno di poi’ è stato un primo approccio per rendere fruibili al navigante contenuti interessanti e completi su di una ricerca, senza dover saltar da un testo all’altro, in grado cioè di offrire una lettura ‘a 360°’ su di un’unica pagina, non limitandosi cioè all’essenza di ciò che si cerca ma fornendo al tempo stesso utili approfondimenti e contestualizzazione dell’argomento.
In particolare, il collegamento ipertestuale può essere interno (rimandare ad un’altra pagina del sito medesimo) o esterno (che rimanda ad siti web esterni) o al sito stesso, a seconda delle esigenze che ha chi sta scrivendo la pagina web, oppure un’ancora per fare riferimento ad una posizione specifica della pagina che si sta visitando (anchor text), probabilmente molto lunga.

In anni più recenti, per venire incontro alle sempre maggiori esigenze dell’utente, sempre più fuori casa e per necessità collegato alla Grande Rete tramite smartphone o tablet per poter disporre di informazioni e risorse in tempi brevi, l’avvento e l’affermazione del concetto di web semantico ha determinato una importante revisione in merito con il risultato dell’approccio ad una nuova visione della pagina web dal punto di vista dei contenuti.

Quello dei dati strutturati è un concetto strettamente correlato a quello di ottimizzazione Seo comprende anche gli accorgimenti per ottimizzare la performance di un sito nel posizionamento nei risultati sui Motori di Ricerca, Google in primis.

L’idea di strutturare i dati di una pagina in modo tale che le informazioni scritte dagli uomini possano essere elaborate dai programmi, risale al concetto di web semantico. I dati strutturati permettono la scansione automatica dei contenuti delle pagine. I dati strutturati sono un formato standardizzato per fornire informazioni su una pagina e classificarne il contenuto; ad esempio, nella pagina di una ricetta sono gli ingredienti, il tempo di cottura e la temperatura, le calorie e così via.

Google utilizza i dati strutturati per comprendere e classificare i contenuti della pagina. Esistono diversi formati un cui rappresentare i dati strutturati (Microdati, RDFa, JSON-LD) fra cui il più utilizzato è JSON-LD il quale viene richiamato tramite script. La maggior parte dei dati strutturati di ricerca utilizza il vocabolario schema.org. Ad esempio, di seguito viene riportato uno snippet di dati strutturati JSON-LD che potrebbe essere visualizzato in una pagina di ricette, che descrive il titolo della ricetta, l’autore della ricetta e altri dettagli: 

<html>
  <head>
    <title>Party Coffee Cake</title>
    <script type="application/ld+json">
    {
      "@context": "https://schema.org/",
      "@type": "Recipe",
      "name": "Party Coffee Cake",
      "author": {
        "@type": "Person",
        "name": "Mary Stone"
      },
      "datePublished": "2018-03-10",
      "description": "This coffee cake is awesome and perfect for parties.",
      "prepTime": "PT20M"
    }
    </script>
  </head>
  <body>
  <h2>Party coffee cake recipe</h2>
  <p>
    This coffee cake is awesome and perfect for parties.
  </p>
  </body>
</html>

La Ricerca Google utilizza inoltre i dati strutturati per abilitare funzionalità e miglioramenti dei risultati di ricerca.

Con “Rich Snippet”, invece si fa riferimento ai risultati di ricerca che sono arricchiti da elementi grafici i quali favoriscono la visibilità e l’interazione dell’utente. A livello pratico, quindi, sono tutte le informazioni supplementari che vengono visualizzate nei risultati, ogni volta che viene effettuata una ricerca in rete. Tali informazioni sono il risultato delle implementazioni dei Dati Strutturati su schema.org.
L’adozione di questa strategia comporta dei notevoli vantaggi al sito. Primo fra tutti, l’aumento del numero dei click e delle visite.


Con il termine “snippet” si intendono i metadati utilizzati da Google per far comparire un sito nell’elenco dei suoi risultati (titolo, descrizione e URL). Google ha arricchito queste informazioni, disponibili come detto sin dalla SERP, con ulteriori dettagli, i cosiddetti rich snippet. In questo modo, i dati della pagina che possono essere comunicati già dalla SERP aumentano: dalle stelline al prezzo all’autore (nel caso di un contenuto) e così via.
[ESEMPIO RICH SNIPPET]


Occorre inserirli all’interno del codice del proprio sito web usando le indicazioni presenti su Schema.org.

Schema.org: Lo scopo è fornire informazioni affinché i motori di ricerca comprendano meglio il contenuto dei siti web in modo da migliorare i risultati delle ricerche per gli utenti. Schema.org ti consente di predisporre i Rich Snippet (dati strutturati) che vengono visualizzati sotto al titolo e alla descrizione della tua pagina.

L’adozione di questa strategia comporta dei notevoli vantaggi al sito. Primo fra tutti, l’aumento del numero dei click e delle visite.

I Rich Snippet rafforzano (e completano) la versatilità dei collegamenti ipertestuali.

In secondo luogo, l’integrazione dei Dati Strutturati permette di aggiungere informazioni nel sito. In questo modo Google risponderà con precisione a specifiche domande, mostrando la Knowledge Graph. La risposta viene data direttamente da Google senza rimandare ad alcun sito web.
L’introduzione e progressiva affermazione del concetto di web semantico hanno poi portato ad enfatizzare l’importanza dei dati strutturati, ovvero la tendenza a strutturare una pagina web in modo che le informazioni scritte siano facilmente elaborate dai programmi, nel caso specifico riconosciute nel passaggio di scansione del crawler, in modo da permettere una scansione automatica dei contenuti delle pagine. In tal modo, è reso possibile per i motori di ricerca la loro elaborazione come knowledge graph. La ricerca semantica si svolge non per singole parole ma per concetti, entità.

Il famigerato dato che viene comunicato a Google è il seguente >> schema.org/PROPRIETA’ …………..

Esistono tantissimi plugin (anche gratuiti) per aggiungere i Rich Snippet (dati strutturati) a WordPress senza bisogno di dover manipolare direttamente il codice.

Dopo averli inseriti, è possibile testarli con un tool gratuito di Google. Lo strumento di assistenza per il markup aiuta ad incorporare i dati strutturati, implementando il codice una volta selezionati gli articoli (prodotti, ricette, articoli e testi, eventi, musica, Hotel e così via) che si vogliono rendere visibili su web, quindi verrà generata una pagina con un codice HTML con microdati: così il codice è subito disponibile.

https://search.google.com/structured-data/testing-tool?hl=it

Verso il Web Semantico: il Knowledge Graph

(lunedì 4 febbraio)

Con l’avvento degli ultimi algoritmi supportati dai motori di ricerca (Hummingbird e RankBrain su tutti) la tendenza del settore è stata quella di fornire all’utente risultati sempre più specifici e attinenti alle query sottoposte (intento di ricerca). E questo sarà uno dei trend del settore nel 2019.

“Knowledge Graph”, questo sconosciuto

Lo scopo del Google Knowledge Graph (in Italiano “grafo”) fu fin dal principio quello di classificare le informazioni disponibili nel web secondo una serie di relazioni. Gran parte dei servizi tecnologici che utilizziamo poggiano su enormi grafi.

Tutto questo lo fa grazie alla ricerca semantica, mettendo in relazione la query effettuata dall’utente col suo intento di ricerca e le informazioni che potrebbero essere più interessanti.

Il primo cambiamento di Google è stato nell’adozione di un motore semantico che pertanto potesse essere in grado di rispondere alle nuove esigenze di ricerca: di qui il motore di ricerca assume un connotato di intelligenza artificiale.

Lo scopo del Google Knowledge Graph (in Italiano “grafo”) è da sempre quello di classificare le informazioni disponibili nel web secondo una serie di relazioni.

Con il supporto del Knowledge Graph Google è stato in grado di semplificare le ricerche affinando la ricerca semantica in senso stretto.

Come appare in una ricerca un Knowledge Graph

Schematicamente, il Knowledge Graph si presenta come una scheda informativa a destra nella SERP dove poter trovare informazioni su personaggi, luoghi famosi, città, opere d’arte, film, avvenimenti, eccetera (in funzione della query posta)… il tutto senza esplorarne i risultati.

Il pregio di questa soluzione è di ottenere ‘risultati migliori‘ incrociando informazioni provenienti da diverse fonti con altre da siti autorevoli individuati dal motore di ricerca.

Google Duplex


Recentemente, nel maggio del 2018, durante l’annuale conferenza di casa Google per gli sviluppatori, è stata presentata quella che passerà come una novità assoluta per il settore: “Google Duplex”, applicazione di machine learning deputata  a fare il lavoro.

Analizzando Google Duplex, si possono cogliere alcune peculiarità fondamentali: per la tonalità della voce, la capacità di interagire e di condurre la conversazione, Google Duplex sembra praticamente umano. Si comporta come un automa, cioè dietro al programma non c’è nessuno che suggerisce le risposte. L’assistente vocale è indipendente e risponde in maniera dinamica alle interrogazioni; non ha preregistrata nessuna serie di risposte da utilizzare bensì per ciò si basa sul “web visibile”. Potendo contare su un elevato numero di pagine web fornite dal motore di ricerca, di volta in volta è in grado di passare contenuti rilevanti in base a quella che è la ricerca.

In breve, Google Duplex è stato “allenato” ad utilizzare il linguaggio umano partendo da un elevato numero di conversazioni.

Il concetto di machine learning (in cui rientra come detto Google Duplex, che è strettamente correlato a quello di intelligenza artificiale, tecnologie valide che che si contraddistinguono per il fatto di riuscire a processare una mole enorme di dati in maniera velocemente.

Google Knowledge Graph, uno step oltre la parola chiave

16 Maggio 2012, Google annuncia per la prima volta ufficialmente il lancio di un enorme Knowledge Graph.

Prima ancora che Google nascesse, la ricerca era legata all’utilizzo di parole chiave: infatti, la parte di ricerca faceva uso di un semplice matching di parole chiave. Ma le parole chiave non sempre bastano.

Nel momento in cui sottopongo un termine cioé non è dato sapere con quale accezione (in che contesto) debba essere inteso ! ed è proprio qui che interviene la potenzialità del ‘knowledge graph’.

Cosa vuol dire “Knowledge Graph”

Knowledge Graph cambia le cose. Il “graph” sviluppato da Google, infatti, rende il motore di ricerca un elemento più vicino agli utenti e consente di ricevere risposte su cose, persone, luoghi, celebrità, squadre sportive, città, edifici, personaggi storici, opere d’arte. Tutto direttamente all’interno del motore di ricerca. Vengono annullate le ambiguità. Ora è in grado di riconoscere la differenza tra le diverse accezioni del termine e può proporre da subito le risposte alle possibili query.

Mentre maturava l’idea del “grafo”, un ulteriore passo in avanti lo si è fatto nel 2005 quando è stato introdotto il nuovo algoritmo RankBrain mediante cui a fronte di una ricerca è possibile ottenere i migliori risultati possibili, ciò utilizzando quella che viene definita “Intelligenza Artificiale”. Mediante questa, grossi volumi di info e dati vengono trasformati in entità matematiche (“vettori“) comprensibili all’elaboratore.

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