Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale generativa (GenAI) è diventata un argomento di grande interesse grazie alle straordinarie opportunità che offre.
Tuttavia, questa tecnologia, pur essendo rivoluzionaria, comporta anche notevoli rischi per la qualità delle informazioni, il dibattito pubblico e l’integrità del web aperto.
La capacità della GenAI di personalizzare e prevedere contenuti può essere facilmente sfruttata in modo improprio, manipolando ciò che gli utenti vedono e con cui interagiscono online.
Sfruttare la potenza della GenAI: opportunità per il marketing digitale
I motori di ricerca basati sull’intelligenza artificiale generativa rappresentano una grande innovazione, ma presentano anche delle criticità.
Invece di aiutare le persone a scoprire la verità e a formarsi opinioni imparziali, spesso privilegiano l’efficienza a scapito dell’accuratezza.
Questo fenomeno è stato evidenziato da un recente studio condotto da Jigsaw, un’unità interna a Google.
Nonostante il clamore attorno a nuove tecnologie e tecniche di marketing, la nostra generazione di professionisti ha dedicato anni a creare un web più informativo e affidabile.
Abbiamo spostato l’enfasi dal manipolare il pubblico al fornire conoscenze, aiutando così gli utenti a prendere decisioni consapevoli.
Un framework condiviso per la SEO: costruire il futuro insieme
L’idea di sviluppare un framework condiviso per la SEO è un’iniziativa comunitaria che si allinea perfettamente con la nostra missione di migliorare l’interazione tra uomo e intelligenza artificiale generativa.
L’obiettivo è preservare i creatori di contenuti e mantenere il web come una risorsa condivisa per la conoscenza e la crescita.
Dalla vecchia SEO alla nuova era: come sono cambiate le strategie
Le pratiche SEO tradizionali, soprattutto nei primi anni 2010, si concentravano principalmente sull’ottimizzazione delle parole chiave. Questa fase comprendeva tecniche come il keyword stuffing, la costruzione di link forzati e la creazione di contenuti di scarsa qualità, destinati principalmente a soddisfare i motori di ricerca.
Con il tempo, la SEO si è evoluta, adottando un approccio più centrato sull’utente. L’aggiornamento Hummingbird di Google nel 2013 ha segnato un cambiamento significativo verso la ricerca semantica, focalizzata sulla comprensione del contesto e dell’intento dietro le query di ricerca, piuttosto che sulla semplice corrispondenza delle parole chiave.
Il ruolo delle entità nella SEO moderna: una nuova prospettiva
Le entità sono elementi distinti, come persone, luoghi o oggetti, che i motori di ricerca riconoscono e comprendono come concetti unici. Creare contenuti di qualità che definiscano chiaramente e si colleghino a queste entità permette alle aziende di migliorare la loro visibilità su diverse piattaforme, non limitandosi solo alle ricerche web tradizionali.
Questo approccio si collega al concetto di SEO basata sulle entità, che assicura che le entità associate a un’azienda siano ben definite e riconosciute sul web.
Dati semantici: il nuovo linguaggio del web
Oggi, i contenuti statici progettati per il posizionamento nei motori di ricerca vengono continuamente arricchiti da dati semantici. Ciò significa strutturare le informazioni in modo che siano comprensibili non solo dagli esseri umani, ma anche dalle macchine. Questo cambiamento è fondamentale per alimentare i Knowledge Graph e le risposte generate dall’intelligenza artificiale, come quelle offerte da strumenti come Google AIO o Bing Copilot.
Mentre ci spostiamo verso un futuro dominato dalla ricerca semantica e dalla comprensione delle entità, le aziende devono strutturare i loro contenuti in modo che siano facilmente comprensibili e indicizzabili dai motori di ricerca, migliorando così la loro visibilità su più superfici digitali, come la ricerca vocale e visiva.
Intelligenza artificiale e automazione nella SEO: un futuro luminoso
L’introduzione dell’intelligenza artificiale e dell’automazione ha reso le interazioni con i contenuti sempre più dinamiche e personalizzate. L’intelligenza artificiale non solo aiuterà gli utenti a confrontare opzioni e a fare ricerche più approfondite, ma consentirà anche di effettuare transazioni senza la necessità di navigare su un sito web.
Il futuro della SEO è pieno di promesse.
Secondo The Business Research Company, si prevede che il mercato dei servizi SEO crescerà da 75 miliardi di dollari nel 2023 a 88 miliardi di dollari nel 2024, con un tasso di crescita annuale del 18% circa. Questo aumento è dovuto all’integrazione di tecnologie AI e semantiche che migliorano l’ambiente web, rendendolo più dinamico e reattivo alle esigenze degli utenti.
Sfide e opportunità nell’intelligenza artificiale: come affrontarle
Implementare soluzioni di intelligenza artificiale nelle grandi aziende è una sfida complessa.
È essenziale che queste soluzioni siano trasparenti e strategicamente allineate con gli obiettivi aziendali.
La chiave per creare un’AI efficace è aggregare dati rilevanti e trasformarli in conoscenze utili. Questo approccio differenzia un’organizzazione dai suoi concorrenti e rafforza la sua proposta di valore unica.
Superare le sfide dell’interoperabilità dei dati: un esempio pratico
Un problema comune nel mondo della SEO è la mancanza di interoperabilità dei dati tra diverse piattaforme e strumenti.
Immagina un’azienda che collabora con vari reparti interni, come il team di marketing e quello di sviluppo prodotto. Il team di marketing potrebbe utilizzare il termine “engagement” per riferirsi all’interazione degli utenti con i contenuti sui social media, mentre il team di sviluppo prodotto potrebbe interpretare “engagement” come l’interazione degli utenti con l’interfaccia del prodotto stesso. Questa differenza di interpretazione potrebbe portare a malintesi e ritardi nelle decisioni strategiche. Un framework condiviso risolverebbe questo problema, fornendo una terminologia unificata e comprensibile per tutte le parti coinvolte, eliminando la confusione e migliorando l’efficienza operativa.
Un framework condiviso, o un’ontologia per la SEO, può eliminare queste barriere fornendo un linguaggio comune che tutti possono utilizzare. Ciò facilita la collaborazione e permette di sbloccare il vero potenziale dei dati, migliorando l’efficienza e l’efficacia delle strategie SEO.
Quindi, un framework condiviso per la SEO non è solo un dizionario o un database, ma un centro di conoscenza collaborativa che aiuta la comunità a comprendere meglio e a sfruttare le potenzialità della SEO nel futuro digitale dominato dall’intelligenza artificiale.
L’ascesa della nuova intelligenza artificiale: la nascita di un framework innovativo
Negli ultimi anni, abbiamo assistito a un’evoluzione impressionante nel campo dell’intelligenza artificiale, in particolare con l’adozione sempre più diffusa della Retrieval Augmented Generation (RAG) in tutte le sue forme, come il Graph RAG e altre varianti modulari.
Questa tecnologia rappresenta un importante passo avanti, poiché supera una delle limitazioni fondamentali dei modelli linguistici tradizionali, permettendo loro di accedere a conoscenze esterne e ampliare la loro comprensione.
RAG: una rivoluzione nel mondo dell’intelligenza artificiale
Immagina i tradizionali modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come enormi biblioteche, ma con un solo libro: i dati su cui sono stati addestrati.
La RAG, invece, apre queste biblioteche, collegandole a una rete infinita di risorse esterne.
Questo consente agli LLM di fornire risposte più complete, accurate e contestualizzate.
Tuttavia, nonostante le loro potenzialità, i sistemi RAG affrontano ancora sfide significative, come:
- la sicurezza dei dati,
- l’accuratezza,
- la scalabilità,
- l’integrazione.
Soprattutto in ambiti aziendali.
Dati di alta qualità: il vero motore dei RAG
Perché un sistema RAG funzioni correttamente, è necessario disporre di dati strutturati e di alta qualità.
Questi dati devono essere facilmente accessibili e scalabili per consentire all’intelligenza artificiale di elaborare e fornire risposte precise.
Abbiamo esplorato l’uso di agenti AI e RAG basati su Knowledge Graph (KG) nel contesto della creazione di contenuti e dell’automazione delle strategie digitali, e i risultati sono stati promettenti.
Conoscere il valore dei dati: oltre la tecnologia
Un esempio concreto: immagina di voler costruire un motore di ricerca per i vini.
Per farlo, non basta avere una grande quantità di dati, ma è fondamentale che questi dati siano strutturati attorno a un modello coerente e pertinente per gli utenti finali.
Se il modello di dati non è allineato con le esigenze dell’utente, anche il miglior sistema RAG fallirà nel fornire risposte utili.
In sintesi, i dati sono importanti, ma il modello di dati è ancora più importante.
La complessità del prompt engineering: una sfida per pochi
Un altro aspetto da considerare è la capacità di esprimere chiaramente un compito in forma scritta, nota come prompt engineering.
Questa abilità è diventata sempre più rilevante con l’avanzare dell’intelligenza artificiale, ma non tutti sono in grado di padroneggiarla.
Solo pochi esperti riescono a creare prompt che producano i risultati desiderati.
La difficoltà di questa operazione ha portato a un crescente interesse per l’automazione del prompt engineering, ma resta il fatto che la progettazione dell’esperienza utente per gli agenti autonomi è ancora un campo in evoluzione.
Guidare l’utente: l’importanza dei flussi di lavoro strutturati
Per affrontare queste sfide, è fondamentale sviluppare procedure operative standard (SOP) e protocolli scritti che delineino chiaramente i passaggi necessari per eseguire attività specifiche in modo coerente, efficiente e con qualità costante.
Questo approccio è particolarmente utile in settori complessi, dove le operazioni devono essere ben organizzate per garantire risultati ottimali. Librerie di flussi di lavoro predefiniti, come quelle offerte da progetti open-source, stanno guadagnando popolarità proprio perché offrono agli utenti una guida strutturata per navigare in processi complessi.
L’esperienza utente just-in-time: un nuovo paradigma
Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, stiamo assistendo a un cambiamento radicale nella progettazione dell’esperienza utente (UX).
Mentre in passato le informazioni venivano organizzate in gerarchie e tassonomie predefinite, oggi l’interazione tra esseri umani e AI è sempre più dialogica e fluida.
I flussi di lavoro just-in-time, che offrono supporto contestuale esattamente nel momento del bisogno, stanno ridefinendo il modo in cui gli utenti interagiscono con le informazioni.
Questo approccio crea valore concentrandosi sull’esperienza dell’utente e facilitando l’interazione con un’UX creata al volo, rendendo obsolete molte delle tradizionali strutture dell’interfaccia utente.
Oltre i RAG: verso soluzioni di reporting avanzate
La vera sfida per le aziende non è solo ottenere risposte da un sistema RAG, ma ottenere risultati concreti che abbiano un impatto reale sul business.
Man mano che le esigenze aziendali diventano più complesse, la capacità di generare report dettagliati e azionabili diventa fondamentale.
Ad esempio, un’azienda potrebbe avere bisogno di un’analisi dettagliata dell’efficacia dei suoi contenuti video rispetto agli articoli di blog, oppure potrebbe volere un report che evidenzi l’andamento delle interazioni sui social media in relazione ai diversi temi trattati nelle campagne di marketing.
Per rispondere a queste esigenze complesse, è necessario un approccio avanzato che non si limiti alle risposte immediate, ma che integri strumenti di reporting basati sull’intelligenza artificiale, in grado di fornire approfondimenti mirati e contestualizzati.
La potenza dei Knowledge Graph per migliorare l’intelligenza artificiale e l’automazione SEO
I Knowledge Graph (KG) stanno diventando sempre più essenziali nel mondo dell’intelligenza artificiale e dell’ottimizzazione SEO.
Quando vengono combinati con un approccio strutturato, possono migliorare l’allineamento dell’intelligenza artificiale, la gestione della memoria a lungo termine e la convalida dei contenuti.
Questo consente di costruire una rete di informazioni interconnesse, fondamentale per migliorare le strategie digitali.
Tre pilastri per una SEO evoluta
Perché i Knowledge Graph sono così importanti?
Ecco 3 principi da considerare:
- Standardizzazione dei dati SEO: l’interoperabilità dei dati è essenziale per creare Knowledge Graph efficaci, riducendo al minimo le scansioni ridondanti e prevenendo la dipendenza da singoli fornitori di tecnologia.
- Intelligenza artificiale integrata con la SEO: infondere nei sistemi di intelligenza artificiale conoscenze specifiche del dominio SEO attraverso un linguaggio standardizzato migliora notevolmente la loro efficienza nel gestire compiti complessi.
- Condivisione della conoscenza: la collaborazione tra professionisti del settore è fondamentale per migliorare la visibilità dei contenuti e prevenire l’uso improprio dell’intelligenza artificiale generativa.
Standardizzazione dei dati: un nuovo linguaggio comune
Immagina di lavorare con un team che utilizza Tableau per visualizzare dati SEO provenienti da diverse fonti. Senza un linguaggio comune, ogni strumento potrebbe interpretare i dati in modo leggermente diverso, rendendo difficile l’integrazione. Implementare uno standard condiviso per la rappresentazione dei dati SEO consente di armonizzare queste informazioni, rendendole facilmente accessibili e riutilizzabili in vari contesti, migliorando così la collaborazione tra strumenti diversi.
Integrazione con strumenti avanzati: l’esperienza con DeepCrawl
Abbiamo recentemente collaborato con un team che utilizza DeepCrawl per il monitoraggio continuo della salute del sito web. Invece di eseguire nuove scansioni, abbiamo utilizzato i dati già raccolti da DeepCrawl per costruire un Knowledge Graph dettagliato, capace di identificare e risolvere automaticamente problemi SEO, come pagine non indicizzate o errori nei link interni. Questo ha reso il processo di ottimizzazione SEO molto più efficiente e ha permesso di intervenire in modo proattivo su potenziali criticità.
Collaborazione con Power BI: ottimizzare l’integrazione dei dati
In un altro progetto, abbiamo lavorato con un’azienda che utilizza Power BI per analizzare le performance di marketing su diverse piattaforme, come Facebook Ads e Google Ads. Il nostro obiettivo era migliorare l’interoperabilità dei dati tra Power BI e gli strumenti SEO come CognitiveSEO. Creando connettori personalizzati, siamo riusciti a integrare dati SEO in tempo reale, permettendo di visualizzare l’impatto delle strategie SEO accanto alle metriche di performance pubblicitaria. Questo ha dato al team una visione integrata delle loro attività digitali, migliorando la capacità decisionale.
Apprendere dalle migliori pratiche: un approccio ispirato ad Amazon
Un altro esempio interessante riguarda Amazon e il suo approccio alla categorizzazione dei prodotti. Amazon utilizza tassonomie avanzate per organizzare milioni di prodotti in categorie facilmente navigabili. Abbiamo applicato una metodologia simile per un cliente nel settore del turismo, migliorando la categorizzazione delle destinazioni e dei pacchetti di viaggio. Utilizzando una struttura di tassonomie personalizzate, abbiamo ottimizzato la navigazione del sito e migliorato la pertinenza dei risultati di ricerca interni, aumentando la soddisfazione degli utenti.
Automazione avanzata con intelligenza artificiale: una nuova frontiera per la SEO
Immagina di lavorare in un’azienda che utilizza diversi strumenti per la gestione della SEO, come BrightEdge e SpyFu. Ora, pensa a un sistema di intelligenza artificiale che non solo analizza questi dati, ma è anche in grado di creare automaticamente raccomandazioni per migliorare la struttura del sito, ottimizzare i contenuti e gestire i link interni. Questo sistema potrebbe, ad esempio, suggerire quali pagine potenziare per migliorare il ranking o identificare opportunità di contenuti mancanti. In questo modo, si riduce il tempo necessario per l’analisi e si migliora l’efficienza del team, permettendo di concentrarsi su strategie più avanzate.
Un framework strutturato per una SEO migliore
L’implementazione di un framework standardizzato per la gestione dei dati SEO è fondamentale per massimizzare l’efficacia delle strategie digitali.
Questo approccio consente di armonizzare e integrare i dati provenienti da diversi strumenti, migliorando la collaborazione tra team e aumentando l’efficienza operativa.
Ad esempio, i dati sulle performance delle campagne di content marketing da BuzzSumo possono essere facilmente integrati con le analisi delle parole chiave di Serpstat, tutto all’interno di un ambiente unificato e interoperabile.
Questo non solo rende i dati più utili, ma accelera anche i processi di ottimizzazione e automazione, essenziali per un marketing digitale di successo.
Infondere competenze SEO negli agenti AI: verso un nuovo standard nel marketing digitale
Nell’attuale panorama del marketing digitale, stiamo sviluppando un approccio innovativo che integra le competenze SEO negli agenti di intelligenza artificiale.
Questo processo richiede un linguaggio specifico che codifichi le pratiche SEO in modo efficace, permettendo agli agenti AI di eseguire attività complesse con precisione.
Vediamo come questo approccio si concretizza in un esempio pratico.
Creazione e validazione di query complesse con sistemi NLP avanzati
Abbiamo progettato un sistema in grado di potenziare gli agenti AI rendendoli consapevoli delle prestazioni SEO di un sito web, utilizzando dati provenienti da strumenti di analisi avanzati come Google Search Console e Rank Tracker.
Questo sistema è composto da diverse componenti che lavorano insieme per facilitare l’interazione tra professionisti SEO e intelligenza artificiale:
- Base di conoscenza dinamica: questa componente raccoglie e organizza i dati SEO, rendendoli accessibili per l’analisi da parte dell’AI. Ad esempio, i dati di traffico e posizionamento possono essere strutturati in un formato che l’AI può comprendere e utilizzare per generare report dettagliati.
- Motore NLP avanzato: un motore di Natural Language Processing traduce le domande in linguaggio naturale poste dai professionisti SEO in query strutturate che interrogano la base di conoscenza. Questo permette di ottenere risposte precise senza richiedere competenze tecniche approfondite.
- Agente AI: questo agente non si limita a restituire dati grezzi, ma analizza le informazioni e fornisce suggerimenti concreti su come migliorare le performance SEO del sito. Ad esempio, può identificare le parole chiave che stanno portando più traffico, segnalare variazioni significative nei trend di ricerca, e suggerire strategie di ottimizzazione mirate.
Un’interazione più umana tra SEO e intelligenza artificiale
Il sistema che abbiamo sviluppato permette un’interazione fluida tra l’utente e l’intelligenza artificiale, migliorando notevolmente l’efficienza del processo SEO.
Ecco cosa rende questo approccio particolarmente potente:
- Interfaccia user-friendly: i consulenti SEO possono porre domande in linguaggio naturale, senza necessità di costruire query complesse o avere competenze tecniche avanzate. Questo riduce le barriere d’ingresso e rende la tecnologia accessibile a un pubblico più ampio.
- Contestualizzazione avanzata: l’intelligenza artificiale è in grado di comprendere i concetti SEO nel contesto specifico del sito web analizzato, fornendo risposte che non sono solo accurate ma anche pertinenti rispetto agli obiettivi strategici del progetto.
- Analisi approfondita e personalizzata: l’AI non si limita a recuperare dati, ma fornisce anche insight dettagliati e personalizzati. Ad esempio, può suggerire opportunità di miglioramento specifiche per un sito di e-commerce, come l’ottimizzazione delle schede prodotto o l’identificazione di nuove parole chiave a cui puntare.
- Esplorazione dinamica: gli utenti possono interagire con l’AI in modo iterativo, esplorando diversi aspetti delle prestazioni SEO e ricevendo risposte sempre più dettagliate e mirate.
Human-In-The-Loop: Il ruolo dell’elemento umano
Anche con l’avanzamento dell’intelligenza artificiale, l’elemento umano rimane centrale in qualsiasi strategia SEO.
Il concetto di Human-In-The-Loop (HITL) è fondamentale per garantire che le decisioni finali siano sempre basate su un equilibrio tra dati e intuizione umana.
L’insostituibile intuizione umana nella SEO
Il vero potenziale dell’intelligenza artificiale nella SEO si realizza quando viene integrato con l’esperienza e la creatività umana.
Questo approccio consente di ottenere risultati più precisi e affidabili, migliorando l’interazione tra tecnologia avanzata e competenze umane.
Ecco alcuni esempi di come l’elemento umano sia essenziale:
- Interpretazione delle tendenze di mercato: l’intelligenza artificiale può elaborare grandi quantità di dati, ma solo un esperto SEO può interpretare queste informazioni nel contesto delle mutevoli dinamiche di mercato e delle specificità settoriali.
- Adattamento delle strategie SEO: ogni azienda ha esigenze uniche e particolari; l’intuizione umana è necessaria per adattare le strategie SEO a queste peculiarità, garantendo che siano allineate con gli obiettivi di business.
- Innovazione degli algoritmi AI: gli algoritmi che alimentano l’intelligenza artificiale non si creano da soli. È necessaria l’ingegnosità umana per svilupparli, testarli e migliorarli continuamente, affinché rispondano alle esigenze sempre in evoluzione del mercato.
- Progettazione di soluzioni tecnologiche solide: dietro ogni AI performante c’è un team di ingegneri che assicura che il sistema sia sicuro, affidabile e scalabile. Questa competenza umana garantisce che gli strumenti di AI funzionino senza intoppi.
- Passione per un web migliore: la SEO non è solo una questione tecnica; è anche una missione per migliorare l’esperienza utente e rendere il web un luogo più accessibile e utile per tutti.
Estendere le capacità SEO con framework condivisi
Nel nostro processo di sviluppo di un linguaggio comune per la SEO, stiamo lavorando per ampliare gli standard esistenti, come Schema.org, al fine di creare un sistema che soddisfi meglio le esigenze specifiche della SEO.
Creazione di un linguaggio SEO condiviso: un approccio innovativo
Abbiamo collaborato con un team che utilizza Miro, una piattaforma di collaborazione visiva, per mappare la struttura e i flussi di contenuto del loro sito web.
Utilizzando un linguaggio SEO standardizzato, siamo stati in grado di creare modelli visivi che rappresentano chiaramente le relazioni tra le pagine, evidenziando le aree che necessitano di ottimizzazione.
Questo approccio ha permesso di identificare rapidamente le criticità e di pianificare interventi mirati e efficaci.
Apprendere dalle best practice del settore editoriale
In un esempio tratto dal settore editoriale, un grande gruppo mediatico ha utilizzato un sistema di categorizzazione avanzato per organizzare e ottimizzare migliaia di articoli.
Abbiamo adottato una metodologia simile per un portale di notizie regionali, migliorando la categorizzazione dei contenuti e ottimizzando la navigazione del sito.
L’uso di un linguaggio standardizzato ha facilitato l’integrazione di nuovi articoli e ha migliorato la visibilità dei contenuti nelle ricerche interne, aumentando così il traffico e l’engagement degli utenti.
Il futuro della SEO con l’intelligenza artificiale: un’evoluzione guidata dall’uomo
Il framework che stiamo sviluppando non è solo teorico, ma è progettato per essere utilizzato dai consulenti SEO e dagli sviluppatori di strumenti in un contesto sempre più dominato dall’intelligenza artificiale.
Questo approccio consente di strutturare i dati in modo che siano pronti per l’automazione e l’analisi AI, facilitando l’interoperabilità tra diversi strumenti e piattaforme.
Collaborazione e Open Source: costruire insieme il futuro della SEO
Il progetto che stiamo sviluppando è completamente open source, seguendo l’esempio di altre iniziative di successo nel settore.
La comunità SEO avrà un ruolo centrale nel processo decisionale, contribuendo a definire e migliorare continuamente il framework che stiamo costruendo.
Conclusione: una nuova era per la SEO e il marketing digitale
Il futuro della SEO non riguarda più solo le classifiche, ma anche la creazione di contenuti intelligenti e adattabili, e il dialogo costruttivo con gli stakeholder attraverso diversi canali.
Standardizzare i dati e le pratiche SEO è essenziale per costruire un futuro sostenibile, in cui l’intelligenza artificiale e le competenze umane lavorano insieme per ottenere risultati eccezionali.
Sei pronto a far parte di questa rivoluzione con la tua azienda?
