Entità SEO: cosa sono e come usarle in una strategia di contenuti

In questo articolo scoprirai tutto ciò che c’è da sapere sulle entità SEO o SEO Entity: cosa sono, perché sono importanti nell’ambito della consulenza SEO e come utilizzarle per posizionare gli articoli che scrivi sul tuo blog.

“Cose, non parole.” Questa espressione deriva da un famoso post sul blog di Google che annunciava il Knowledge Graph.

La citazione cerca di dire che Google comprende le cose e non è più un semplice algoritmo di rilevamento delle parole chiave.

Nel maggio 2012 nasceva la SEO Entity.

Ma se le entità sono state importanti per Google per oltre un decennio, perché i migliori consulenti SEO o le migliori agenzie SEO sono ancora confusi riguardo alle entità?

Buona domanda. Vediamo 3 motivi:

1. Il termine “SEO Entity” non è stato utilizzato abbastanza per far sì che gli esperti SEO ne abbiano compreso appieno il significato e lo incorporino nella loro guida SEO.
2. L’ottimizzazione per entità si sovrappone in gran parte ai vecchi metodi di ottimizzazione basati sulle parole chiave. Di conseguenza, le entità vengono confuse con le parole chiave. Inoltre, non è stato chiaro come le entità influenzino una strategia SEO, e il termine “entità” a volte è interscambiabile con “argomenti” quando Google ne parla.
3. Sebbene YouTube abbia avuto un enorme impatto sulla diffusione della conoscenza, ha appiattito l’esperienza di apprendimento per molti argomenti. I creatori di contenuti di maggior successo sulla piattaforma hanno storicamente scelto la via più facile per educare il loro pubblico. Di conseguenza, i creatori di contenuti non si sono concentrati sulle entità fino a poco tempo fa. A causa di ciò, è necessario apprendere le entità dagli esperti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e applicare tali conoscenze alla SEO.

Perché le Entità SEO sono importanti?

Le Entità SEO rappresentano il futuro dell’evoluzione dei motori di ricerca riguardo alla scelta dei contenuti da posizionare e alla determinazione del loro significato.

Come si riconosce un’Entità SEO?

I risultati di ricerca (SERP) presentano diversi esempi di entità che probabilmente avrai già visto.

I tipi di entità più comuni sono legati a luoghi, persone o aziende.

Un ottimo esempio di entità nei risultati di ricerca sono i gruppi di intenti.

Le voci di Wikipedia sono un altro esempio di entità. Wikipedia fornisce un ottimo esempio di informazioni associate alle entità.

Ad esempio, l’entità “mammifero” presenta varie caratteristiche associate, che vanno dall’anatomia all’importanza per gli esseri umani.

Cos’è un’Entità SEO?

Un’entità è un oggetto o una cosa univocamente identificabile, caratterizzata dal suo nome, tipologia, attributi e relazioni con altre entità. Un’entità è considerata tale solo quando è presente in un catalogo di entità.

I cataloghi di entità assegnano un ID univoco a ciascuna entità.

Se una parola o un’espressione non è presente in un catalogo esistente, ciò non significa che non sia un’entità, ma in genere si può sapere se qualcosa è un’entità dalla sua presenza nel catalogo.

È importante notare che Wikipedia non è il fattore determinante per stabilire se qualcosa è un’entità, ma l’azienda è la più conosciuta per il suo database di entità.

Qualsiasi catalogo può essere utilizzato quando si parla di entità. In genere, un’entità è una persona, un luogo o una cosa, ma anche idee e concetti possono essere definiti come entità.

Qui alcuni esempi di cataloghi di entità:

• Wikipedia.
• Wikidata.
• DBpedia.
• Freebase.
• Yago.

Le entità contribuiscono a colmare il divario tra il mondo dei dati non strutturati e quello dei dati strutturrati.

Possono essere utilizzate per arricchire semanticamente il testo non strutturato, mentre le fonti testuali possono essere utilizzate per popolare le basi di conoscenza strutturate.

Riconoscere le menzioni di entità nel testo e associare queste menzioni alle voci corrispondenti è noto come collegamento delle entità.

Le entità consentono una migliore comprensione del significato del testo, sia per gli esseri umani che per le macchine.

Mentre gli esseri umani riescono a risolvere abbastanza facilmente l’ambiguità delle entità in base al contesto in cui vengono menzionate, ciò presenta molte difficoltà e sfide per le macchine.

Poiché il mondo è in continua evoluzione, emergono continuamente nuovi fatti. Stare al passo con questi cambiamenti richiede uno sforzo continuo da parte degli editori e delle agenzie di content marketing. Questo è un compito impegnativo su larga scala.

Analizzando il contenuto dei documenti in cui vengono menzionate le entità, il processo di scoperta di nuovi fatti o di fatti che necessitano di aggiornamenti può essere supportato o addirittura completamente automatizzato.

Le entità facilitano la comprensione semantica del bisogno informativo dell’utente. Le entità possono quindi essere utilizzate per migliorare le rappresentazioni delle query e/o dei documenti.

Nel documento di ricerca sull’Entità, questo autore identifica circa 160 tipi di entità.

Alcune categorie di entità sono più facilmente definibili, ma è importante ricordare che anche concetti e idee sono entità.

La comprensione delle entità richiede molti articoli e numerosi riferimenti sostenuti nel tempo.

Google e il suo rapporto con le Entità

Il 16 luglio 2010, Google ha acquistato Freebase. Questo acquisto è stato il primo passo significativo che ha portato al sistema di ricerca basato sulle entità.

Dopo aver investito in Freebase, Google si è reso conto che Wikidata aveva una soluzione migliore. Google ha quindi lavorato per unire Freebase a Wikidata, un compito che si è rivelato molto più difficile del previsto.

Cinque scienziati di Google hanno scritto un documento intitolato “Da Freebase a Wikidata: La Grande Migrazione” (titolo originale “From Freebase to Wikidata: The Great Migration”).

Le entità erano già definite in queste teorie, ma Google doveva ancora costruire la propria conoscenza delle entità per i dati non strutturati (cioè i blog).

Google ha stretto una partnership con Bing e Yahoo e ha creato Schema.org per raggiungere questo obiettivo.

Google fornisce indicazioni sullo schema in modo che i gestori dei siti web possano avere strumenti che aiutino Google a comprendere meglio il contenuto. Ricorda, Google vuole concentrarsi sulle cose, non sulle stringhe.

Per citare Google:

“Puoi aiutarci fornendo a Google indizi espliciti sul significato di una pagina includendo dati strutturati nella pagina. I dati strutturati sono un formato standardizzato per fornire informazioni su una pagina e classificare il contenuto della pagina; ad esempio, su una pagina di ricette, quali sono gli ingredienti, il tempo e la temperatura di cottura, le calorie e così via.”

Si potrebbe dire di più sui dati strutturati, ma è sufficiente dire che lo schema è uno strumento incredibile per gli esperti SEO che cercano di rendere più comprensibile il contenuto delle pagine per i motori di ricerca.

Successivamente, Google ha aggiunto strati tematici alla ricerca.

Ciò ci porta al sistema di ricerca attuale. Google è passato da 570 milioni di entità e 18 miliardi di fatti a 800 miliardi di fatti e 8 miliardi di entità in meno di 10 anni.

In che modo il modello basato sulle entità è un miglioramento rispetto ai modelli di ricerca precedenti?

I modelli tradizionali di recupero delle informazioni (IR) basati su parole chiave hanno un limite intrinseco di non essere in grado di recuperare documenti (pertinenti) che non presentano corrispondenze esplicite di termini con la query.

Se usi ctrl + f per cercare un determinato testo su una pagina, utilizzi qualcosa di simile al modello tradizionale di recupero delle informazioni basato sulle parole chiave.

Non è semplicemente fattibile per Google comprendere il significato di ogni parola, ogni paragrafo, ogni articolo e ogni sito web.

Invece, le entità forniscono una struttura da cui Google può ridurre il carico computazionale migliorando al contempo la comprensione.

Utilizzare Wikipedia per le Entità

La maggior parte degli articoli di Wikipedia includono un testo introduttivo e un breve riassunto dell’articolo, solitamente non più lungo di quattro paragrafi.

La prima frase e il primo paragrafo hanno un’importanza particolare. La prima frase “può essere considerata come la definizione dell’entità descritta nell’articolo”. Il primo paragrafo offre una definizione più elaborata senza troppi dettagli.

Il valore dei link va oltre le finalità di navigazione; catturano le relazioni semantiche tra gli articoli. Inoltre, i testi di ancoraggio sono una ricca fonte di varianti del nome delle entità. I link di Wikipedia possono essere utilizzati, tra l’altro, per identificare e disambiguare le menzioni delle entità nel testo.

Di seguito sono elencate alcune considerazioni chiave quando si ottimizzano le entità per la ricerca:

• L’inclusione di parole semanticamente correlate in una pagina.
• Frequenza di parole e frasi in una pagina.
• L’organizzazione dei concetti in una pagina.
• Inclusione dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati in una pagina.
• Organizzazione dei documenti web su un sito.
• Includere concetti in un documento web che sono caratteristiche note delle entità.

I tuoi documenti dovrebbero contenere quante più variazioni di intenti di ricerca possibili. Il tuo sito web dovrebbe contenere tutte le variazioni di intenti di ricerca per il tuo argomento principale (cluster). Il clustering si basa su tre tipi di somiglianza:

• Similitudine lessicale.
• Similitudine semantica.
• Similitudine di clic.

Google offre uno strumento (che vedremo successivamente) che fornisce un punteggio di salienza e ti dice come Google vede il contenuto.

Ogni parola, frase e paragrafo contano quando si parla di entità. Come organizzi i tuoi pensieri può cambiare la comprensione di Google del tuo contenuto.

Questo esercizio, chiamato “disambiguazione”, è estremamente importante per le entità. Il linguaggio è ambiguo, quindi dobbiamo rendere le nostre parole meno ambigue per Google.

Lo schema è uno dei nostri metodi preferiti per disambiguare i contenuti. Stai collegando le entità nel tuo blog a repository di conoscenza.

“L’avvento di Wikipedia ha facilitato il riconoscimento e la disambiguazione delle entità su larga scala, fornendo un catalogo completo di entità insieme ad altre risorse preziose (in particolare, collegamenti ipertestuali, categorie e pagine di reindirizzamento e disambiguazione).”

Cose da annottare per ottimizzare le entità

In sintesi, per ottimizzare le entità nei motori di ricerca, è fondamentale prestare attenzione alla struttura e al contenuto delle pagine web, utilizzando strumenti come i dati strutturati e l’API di Google Cloud per il linguaggio naturale. La disambiguazione e il collegamento delle entità sono processi cruciali per garantire che Google comprenda correttamente il significato delle parole e delle frasi utilizzate nel testo. Ricorda di includere variazioni degli intenti di ricerca, sinonimi e nomi alternativi delle entità e di organizzare adeguatamente i concetti nelle pagine per ottenere risultati ottimali.

• Utilizza parole e frasi semanticamente correlate: Assicurati che il tuo contenuto includa parole e frasi strettamente correlate all’entità che stai ottimizzando. Ciò aiuterà Google a comprendere meglio il contesto e la rilevanza del tuo contenuto.
• Organizzazione dei concetti: Presenta le informazioni in modo chiaro e logico, suddividendo il contenuto in sezioni e utilizzando titoli e sottotitoli appropriati. Questo aiuta Google a capire la gerarchia delle informazioni e a indicizzare correttamente il tuo contenuto.
• Utilizzo di dati strutturati: Implementa lo schema markup (Schema.org) nel tuo sito web per fornire a Google informazioni aggiuntive sulle entità e sulle relazioni tra di esse. I dati strutturati consentono a Google di comprendere meglio il tuo contenuto e di presentarlo in modo più attraente nei risultati di ricerca.
• Link interni ed esterni: Collega le entità all’interno del tuo sito web e a risorse esterne rilevanti, come Wikipedia o altri siti web autorevoli. Questo aiuta Google a stabilire relazioni tra entità e a capire la rilevanza del tuo contenuto.
• Ottimizzazione per l’intento di ricerca: Assicurati che il tuo contenuto copra vari aspetti dell’intento di ricerca degli utenti. Ciò significa che dovresti includere informazioni utili per diverse tipologie di utenti, come quelli interessati a conoscere di più sull’entità, quelli che cercano prodotti o servizi correlati o quelli che desiderano confrontare diverse opzioni.
• Copertura dell’argomento: Cerca di coprire l’argomento in modo completo, fornendo informazioni dettagliate e approfondite sull’entità. Ciò può includere la creazione di contenuti correlati che affrontino aspetti specifici dell’entità e il collegamento a questi contenuti all’interno del tuo sito web.

Come si estraggono le entità?

Estrarre le entità da un testo può essere fatto attraverso diversi metodi, tra cui l’uso di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e algoritmi di machine learning.

Ecco alcuni passaggi generali per estrarre le entità:

• Pre-processamento del testo: Prima di estrarre le entità, è importante pulire e pre-processare il testo. Questo può includere la rimozione di caratteri speciali, punteggiatura, spazi eccessivi e la conversione del testo in minuscolo.
• Tokenizzazione: Suddividi il testo in parole singole (token) per facilitare l’analisi e l’identificazione delle entità. La tokenizzazione è un passaggio fondamentale per la maggior parte delle tecniche di NLP.
• Part-of-speech tagging (POS tagging): Assegna a ciascun token del testo una categoria grammaticale (sostantivo, verbo, aggettivo, ecc.). Questo può aiutare a identificare le entità basandosi sulla loro posizione e funzione all’interno di una frase.
• Identificazione delle entità nominate (NER): Utilizza algoritmi di NLP e machine learning per identificare e classificare le entità nel testo. Questo processo può essere basato su regole, statistiche o apprendimento automatico e può includere l’uso di modelli pre-addestrati o personalizzati.
• Disambiguazione delle entità: Dopo aver identificato le entità, è importante disambiguarle per determinare a quale entità specifica si riferiscono. Ciò può essere fatto attraverso l’analisi del contesto, il confronto con un database di entità conosciute (come Wikipedia) o l’uso di tecniche di apprendimento automatico.
• Coerenza delle entità: Assicurati che le entità estratte siano coerenti tra loro e con il contesto del testo. Ciò può richiedere l’analisi delle relazioni tra entità e l’aggiornamento delle entità identificate in base a queste relazioni.
• Estrazione delle relazioni: Oltre alle entità, potresti voler estrarre le relazioni tra di loro. Questo può essere fatto attraverso l’analisi delle frasi in cui le entità coesistono, l’identificazione dei verbi o delle preposizioni che collegano le entità e l’uso di modelli di apprendimento automatico per riconoscere schemi nelle relazioni tra entità.

Esistono molti strumenti e librerie disponibili per estrarre le entità, come Dandelion, spaCy, NLTK, TextRazor e Google Cloud Natural Language API. Questi strumenti offrono funzionalità per il pre-processamento del testo, la tokenizzazione, il POS tagging, l’identificazione delle entità nominate e altre operazioni di NLP.

Per estrarre le entità più rilevanti utilizzando il tool di Google Cloud Natural Language API (https://cloud.google.com/natural-language?hl=it), segui questi semplici passaggi:

• Accedi al tool: Visita il sito web di Google Cloud Natural Language API e accedi con il tuo account Google.
• Copia e incolla il testo: Nel riquadro del tool, incolla il testo fornito che desideri analizzare.
• Avvia l’analisi: Clicca sul pulsante “Analizza” per far sì che il tool inizi a processare il tuo testo e ad estrarre le entità rilevanti.
• Esamina i risultati: Dopo aver analizzato il tuo testo, il tool mostrerà i risultati suddivisi in diverse categorie, tra cui “Entità”. In questa sezione, vedrai un elenco di entità rilevanti estratte dal tuo testo, insieme al tipo di entità (ad esempio, persona, organizzazione, luogo, ecc.) e alla salienza, che indica l’importanza dell’entità nel contesto del testo.
• Da questo testo, potresti trovare entità come:
  
  Entità (concetto).
  Google (organizzazione).
  Algoritmi (concetto).
  Linguaggio naturale (concetto).
  Keyword (concetto).
  Knowledge Graph (concetto).
  SEO semantica (concetto).
  Intento dell’utente (concetto).
  
• Seleziona le entità giuste: Osserva l’elenco delle entità e scegli quelle che ritieni più rilevanti e importanti per il tuo contenuto. Considera il tipo di entità e la salienza per prendere una decisione informata su quali entità includere nel tuo testo.

Come si inseriscono le entità in un testo?

Inserire le entità nel testo è un processo che richiede attenzione e accuratezza per garantire che il tuo contenuto sia ottimizzato per i motori di ricerca e allo stesso tempo interessante e leggibile per il tuo pubblico. Ecco alcuni suggerimenti su come inserire le entità nel tuo testo:

• Utilizza le entità in modo naturale: Assicurati di inserire le entità nel tuo testo in modo naturale e coerente, evitando di ripeterle eccessivamente o di forzarle nel contesto. Il tuo contenuto dovrebbe essere fluido e facile da leggere, senza che le entità risultino innaturali o fuori posto.
• Includi le entità nelle parti chiave del testo: Per migliorare la visibilità del tuo contenuto nei motori di ricerca, inserisci le entità più importanti nelle parti chiave del tuo testo, come il titolo, i sottotitoli, l’introduzione e la conclusione. Questo aiuta i motori di ricerca a capire l’argomento principale del tuo contenuto e a indicizzarlo correttamente.
• Varia le entità utilizzate: Invece di ripetere costantemente la stessa entità, prova a utilizzare sinonimi o entità correlate per diversificare il tuo contenuto e migliorare la copertura tematica. Questo aiuta i motori di ricerca a comprendere meglio il contesto del tuo articolo e a collegarlo a query di ricerca correlate.
• Mantieni un equilibrio tra entità e contenuto: Mentre è importante includere le entità rilevanti nel tuo testo, assicurati di mantenere un equilibrio tra l’utilizzo delle entità e il contenuto informativo e interessante per il tuo pubblico. Evita di riempire il tuo articolo solo di entità, poiché ciò potrebbe rendere il tuo contenuto meno leggibile e meno interessante per gli utenti.
• Utilizza le entità in modo contestuale: Assicurati di utilizzare le entità in modo contestuale e pertinente, collegandole alle informazioni e agli argomenti trattati nel tuo testo. Questo aiuta a migliorare la comprensione del tuo contenuto da parte dei motori di ricerca e degli utenti.

Noi utilizziamo Python per estrarre le entità e ottimizzare semanticamente i contenuti per Google. Se vuoi dare un di più alla tua strategia SEO e di content marketing, contattaci.