Knowledge Graph & SEO Optimization: cosa sono KG & KGO?

Ne avrete certamente sentito parlare… il KG – acronimo di Knowledge Graph – è l’approccio semantico del motore di ricerca introdotto da Google già nel Maggio 2012. La sua funzione è apparsa chiara sin dall’inizio: aiutare gli utenti a scoprire informazioni in modo rapido, semplice e diretto.

Ciò è possibile grazie a quella che è definita Semantic Search, la ricerca semantica basata su un processo di ricerca per significato delle parole. Ma andiamo per gradi e cerchiamo di capire cos’è il Knowledge Graph, come funziona e com’è possibile sfruttarlo in ottica SEO.

Cos’è il Knowledge Graph?

“Il Knowledge Graph vi consente di cercare cose, persone o luoghi che Google conosce: punti di riferimento, celebrità, città, squadre sportive, edifici, caratteristiche geografiche, filmati, oggetti celesti, opere d’arte e altro ancora, e ottenere istantaneamente informazioni che sono rilevanti per quella ricerca. Questo è un primo passo fondamentale per realizzare la prossima generazione della ricerca, che attinge all’intelligenza collettiva del web e capisce il mondo in un modo un po’ più simile a come fa la gente”.

Questa è la spiegazione fornita da Google sul Knowledge Graph, “grafo della conoscenza” se tradotto in italiano. In sostanza Google è quindi in grado di individuare nelle parole digitate dall’utente una “entità” (un oggetto) che ha una voce specifica nel KG e può quindi restituire un risultato molto più ricco composto da immagini e fatti chiave, tutti visibili in un colpo d’occhio.

Facciamo subito un esempio: se un utente digita “Steve Jobs”, il motore di ricerca non restituisce solo informazioni testuali ma anche una scheda informativa a destra delle Serp contenente le principali informazioni sul personaggio ricercato.

Rispondendo ad un quesito di primo livello attraverso un’entità, è chiaro che il KG abbia notevoli possibilità di soddisfare le richieste dell’utente le cui intenzioni, ad esempio, potrebbero essere quelle di sapere se Steve Jobs era sposato (e con chi), quando è nato o quando è deceduto. In più (come mostra lo screenshot), Google non manca di inserire anche le ricerche correlate, ovvero tutte quelle informazioni “aggiuntive “ma strettamente pertinenti con la ricerca iniziale.

Va da sé che una risposta così ampia e completa fa si che l’utente non abbia più bisogno di cliccare su altri risultati per trovare ciò che stava cercando.

Come fa Google a restituire questo tipo di risultato? Basandosi sullo storico delle ricerche degli altri utenti e mettendo in relazione la query digitata con le informazioni più rilevanti in funzione del contesto e dell’argomento. Informazioni

reperite da Freebase, Wikipedia, Facebook, Google+ e, in un futuro non troppo lontano, anche da una pluralità di altre fonti open source.

Siamo ufficialmente nell’era del Search Engine Semantico!

Con la capacità da parte di Google di fornire una Serp intelligente, ed in grado di aggregare semanticamente le informazioni presenti sul web, si fanno sempre più strada il concetto di Search Engine Semantico e di Knowledge Graph Optimization (KGO).

Il KG rappresenta una scelta ben precisa (da parte di Google) di voler fornire risultati con un modus operandi ben diverso da quello “standard”. Questo comporta inevitabilmente un cambiamento anche nel modo di fare SEO.

Punta quindi sulla Knowledge Graph Optimization, ovvero sull’ottimizzazione per i motori di ricerca che tiene conto dell’evoluzione e dell’affermazione del web semantico. Per farlo ricorda:

– Un risultato semantico non è più legato ad una keyword, bensì ad una entità fatta di concetti, sinonimi e collegamenti di vario tipo. Stop ai contenuti concepiti in maniera “old school” e basati su attività quali keyword Stuffing ed altre pratiche SEO obsolete e da evitare.

– Una Serp semantica è generata da informazioni open source e correlazioni. Questo significa che è necessario produrre contenuti di qualità da distribuire su diverse piattaforme. Adotta un approccio multicanale.

– È certo che Google stia ottimizzando il Knowledge Graph con uno sguardo al mobile. In questo caso l’ottimizzazione dei contenuti deve essere validamente formulata anche e soprattutto per i dispositivi mobili.

E poi c’è il discorso Dati Strutturati…

I motori di ricerca estraggono le informazioni sulle entità dal sito web in due modi:

– in modo esplicito (con i markup dei dati strutturati)

– in modo implicito (usando il linguaggio naturale)

Per agevolare il lavoro dei motori di ricerca, sfruttare i markup di schema.org assieme ad altre forme di dati strutturati è quindi una buona norma da seguire. Google utilizza proprio questi dati per comprendere meglio e più velocemente il contenuto presente nelle pagine web e quindi anche ciò che è presente all’interno delle entità.