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Il Futuro della SEO in poche parole

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FastLetter - Una fonte buona dalla quale aggiornarsia cura di Giorgio TavernitiN. 48 - 7 Gennaio 2025Di cosa parliamo* Il Futuro della SEO in poche parole* Il nuovo sistema di indicizzazione* Che risvolti per la SEO?* Addio Long Tail* Deep Research e AI Mode di Google* E OpenAI con ChatGPT?* Interviste e Letture* SalutiPremessa: un grazie a tutte le persone che hanno atteso il mio ritorno. Finalmente sono di nuovo qui e sono pronto ad iniziare questo nuovo anno con uno spirito diverso.La FastLetter avrà una cadenza superiore rispetto al 2024, così come la produzione dei video su YouTube.Non ci sarà, come oramai di mia consuetudine, una cadenza precisa. Perché la cadenza precisa mi porta a pubblicare in funzione del tempo, io voglio pubblicare in funzione dell’utilità. Questo sarà lo spirito della FastLetter che non ho mai tradito da quando l’ho aperta.Per quanto riguarda i video invece, nel 2025 voglio concentrarmi su contenuti ancora più utili e pratici. Corsi, percorsi, tutorial. Forse qualcosa sulle notizie perché con tutto quello che sta accadendo il filtraggio potrebbe tornare a essere utile.Unica eccezione saranno live e video brevi. Le live avranno una cadenza ed i video brevi sperimenterò.Per aggiornarti valuta di seguirmi su Telegram. Torniamo a parlare di SEO.IL FUTURO DELLA SEO IN POCHE PAROLEIl futuro della SEO può essere influenzato radicalmente da due elementi:* i cambiamenti delle persone* la tecnologiaCon l’Intelligenza Artificiale sono cambiati entrambi ma non abbiamo ancora visto il suo effetto alla massima potenza. Cosa che avverrà probabilmente entro il 2026.Io scommetto nell’evoluzione che sto per illustrarvi: il radicale cambiamento dei sistemi di indicizzazione.Attualmente abbiamo due sistemi di indicizzazione in gioco:* l’indicizzazione dei motori di ricerca ibridi* l’indicizzazione dei motori di ricerca classiciGli IbridiL’indicizzazione dei motori di ricerca ibridi più o meno è facile. Quasi tutti condensano i risultati di un motore di ricerca classico e lo forniscono in forma diversa.Non è una vera e propria indicizzazione, è un processo leggermente diverso, ma il senso è quello.Attenzione a non cadere in errore: effettuando la stessa ricerca su ChatGPT e su Bing otterremo risultati diversi. ChatGPT si basa su Bing è vero, ma quando effettuiamo un prompt su ChatGPT questo viene elaborato prima che si trasformi in una query su Bing.Poi si analizzano i contenuti che presenta.Quindi ci sono almeno 2 passaggi che stravolgono il risultato che darebbe Bing nel caso in cui il prompt lo inserissimo direttamente qui. I ClassiciÈ ben spiegato da Google nella sua guida ed è forse uno dei contenuti che ho condivido ed elaborato maggiormente in questi anni.Soffermiamoci su questo passaggio:L'indice della Ricerca Google contiene centinaia di miliardi di pagine web e le sue dimensioni superano i 100.000.000 di gigabyte. È come l'indice alla fine di un libro, con una voce per ogni parola visualizzata su ciascuna pagina web che indicizziamo. Quando indicizziamo una pagina web, la aggiungiamo alle voci per tutte le parole che contiene.Quindi quando noi scriviamo un articolo che contiene 1.000 parole, lui prende tutte le parole uniche, facciamo finta 600 e la nostra pagina finisce in 600 voci del suo libro.Usiamo la metafora della Biblioteca che è meglio, con scaffali e cassetti. Ogni voce rappresenta un cassetto. La nostra pagina finisce in 600 cassetti.A cosa serve?Serve perché quando una persona cerca una frase comporta da 4 parole, Google tira fuori dalla sua Biblioteca tutte la pagine contenute nei 4 scaffali. In realtà Google apre anche altri scaffali per motivi diversi. Un esempio sono i significati diversi. Cambiare la lampadina o Cambiare la luminosità dello schermo usano sempre il verbo Cambiare. Ma con la Lampadina significa Sostituire con la luminosità significa Regolare.Ecco i significati diversi sono uno dei modi per allargare il numero di cassetti che apre. Ne esistono molti altri, non mi soffermo, ma sappiate che i cassetti sono molti.Una volta che li apre si ritrova con migliaia e migliaia di documenti.Poi arrivano i sistemi di ranking, dove spoiler, di quante volte ripetete una parola, dei grassetti e di altre cose di questo tipo non gli frega niente. Gli interessa molto la pertinenza ed i contenuti pertinenti.Fin qua diciamo che il 60% di voi dovrebbe aver seguito il mio discorso con anche un filino di noia. Se sei nel restante 40% sappi che ho realizzato un corso gratuito di 2 ore dedicato alla scrittura per il web che spiega nel dettaglio tutto.Che ha a che fare l’AI con i sistemi di indicizzazione? E come impatterà nella SEO?IL NUOVO SISTEMA DI INDICIZZAZIONEAbbiamo detto che sono due gli elementi che influenzeranno la SEO:* i cambiamenti delle persone* la tecnologiaSulle persone non approfondisco perché ci sono due edizioni della FastLetter che lo hanno fatto. Quella sull’Audience e quella dove parlavo del senso dell’Ottimizzazione per l’AI.È la tecnologia che ancora non ho approfondito e non vedo altri farlo. La tecnologia applicata alla ricerca: perché è vero che i super tecnici stanno spiegando tutti i vantaggi dell’AI, ma ancora non ho visto previsioni su come un’azienda dovrebbe sfruttare l’AI per fare un motore di ricerca decente.Per me, il futuro, è cambiare radicalmente il sistema di indicizzazione.Passare da un sistema di Biblioteca ad un sistema Liquido (:D). Tramite gli Embedding.Io credo che Google stia già sperimentando, in gran segreto, da un bel po’ di tempo, un sistema basato sugli Embedding. C’è un corso di Google che vi spiega nel dettaglio cosa sono gli Incorporamenti nel Machine Learning. Anche se credo che la migliore risorsa per noi sia quella di Alessio Pomaro che è immediatamente comprensibile: Cosa sono gli embeddings? Esempi di utilizzoIn pratica è la trasformazione di contenuti in sequenza numerica.Utilizzarli per la Ricerca significa non solo trasformare una pagina in un Embedding, ma creare gli Embedding di ogni elemento importante della pagina stessa. Ogni contenuto multimediale, come le immagini.E cosa ci dice Alessio per la SEO?La trasformazione di contenuti in sequenze numeriche che ne rappresentano il significato permette di determinare la similarità dei testi attraverso semplici calcoli matematici. E questo può trasformarsi, ad esempio, in sistemi di recommendation (di prodotti, di articoli, o di contenuti multimediali in base alle preferenze degli utenti), ricerche evolute su richieste in linguaggio naturale (i moderni sistemi RAG - Retrieval Augmented Generation - si basano esattamente su questi concetti), automazioni di processi su larga scala.Creare un sistema di indicizzazione per tutta Internet basata sugli Embedding sarebbe, secondo me, un gran colpo su molti livelli:* qualità della risposta: perché la tecnologia è potenzialmente migliore per trovare quale pagina o testo o immagine o video è pertinente per cosa stiamo cercando.* velocità della risposta: perché è più veloce. Punto.* risparmio: perché non apre tutti i cassetti con migliaia di documenti, ma estrae i più vicini numericamente. Non è una cosa banale però. Qualcuno potrebbe pensare che sia addirittura ovvio, che loro hanno fatto dei test nei loro pc da 1.500€, che qui e che lì. Google ha il più grande database di informazioni della storia dell’umanità. Non solo, ha molti database, per molti mondi. E ha un sistema di entità ben correlato che funziona in molti ambiti. Ha un ecosistema tutto mappato.Bisogna traslarlo e non è così facile.CHE RISVOLTI PER LA SEO?Se tutto ciò avverrà, come credo, ci saranno dei risvolti veramente grandi. Se Google non deve tirare fuori tutti i documenti dai cassetti, ma estrarre solo quelli numericamente più vicini, si potrebbe passare da una prima selezione di 10.000 ad una di 100.Per tradurla meglio: una singola pagina di nostra proprietà è molto più raro che sia nella prima selezione. Accadrà con meno frequenza. Le nostre pagine usciranno per richieste sempre più vicine per lo scopo per il quale sono state create. Significa meno traffico, ma molto molto molto qualificato. Questa cosa in alcuni settori potrebbe anche andare bene, apparentemente. Il problema è che non andrà bene. Lo riporto numericamente che è meglio.La nostra pagina prima riceveva traffico per 300 parole chiave diverse.Con il nuovo sistema per 30 parole diverse.Di quelle 270, quante davvero erano comunque qualificate? Secondo me un bel po’.Di conseguenza il primo risvolto più forte è che le aziende dovranno produrre più contenuti per essere pertinenti spesso.Consiglio caldamente a tutti di spingere fortemente per l’adozione di Big Query per salvare i dati della Search Console, in modo da avere lo storico delle diverse chiavi per le quali esce una pagina. Perché se perderemo traffico lì sarà evidente quale e di conseguenza che contenuto creare.L’altra cosa che consiglio è che abbiamo bisogno di più pagine di Hub, di Topic, di chiamatelo come vi pare. C’è bisogno che le informazioni siano organizzate bene. Ne ho parlato anni fa qui.E infine, abbiamo bisogno che le nostre informazioni siano ben taggate. È molto probabile che anche le nostre informazioni, le
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Forse qualcosa sulle notizie perché con tutto quello che sta accadendo il filtraggio potrebbe tornare a essere utile.Unica eccezione saranno live e video brevi. Le live avranno una cadenza ed i video brevi sperimenterò.Per aggiornarti valuta di seguirmi su Telegram. Torniamo a parlare di SEO.IL FUTURO DELLA SEO IN POCHE PAROLEIl futuro della SEO può essere influenzato radicalmente da due elementi:* i cambiamenti delle persone* la tecnologiaCon l’Intelligenza Artificiale sono cambiati entrambi ma non abbiamo ancora visto il suo effetto alla massima potenza. Cosa che avverrà probabilmente entro il 2026.Io scommetto nell’evoluzione che sto per illustrarvi: il radicale cambiamento dei sistemi di indicizzazione.Attualmente abbiamo due sistemi di indicizzazione in gioco:* l’indicizzazione dei motori di ricerca ibridi* l’indicizzazione dei motori di ricerca classiciGli IbridiL’indicizzazione dei motori di ricerca ibridi più o meno è facile. Quasi tutti condensano i risultati di un motore di ricerca classico e lo forniscono in forma diversa.Non è una vera e propria indicizzazione, è un processo leggermente diverso, ma il senso è quello.Attenzione a non cadere in errore: effettuando la stessa ricerca su ChatGPT e su Bing otterremo risultati diversi. ChatGPT si basa su Bing è vero, ma quando effettuiamo un prompt su ChatGPT questo viene elaborato prima che si trasformi in una query su Bing.Poi si analizzano i contenuti che presenta.Quindi ci sono almeno 2 passaggi che stravolgono il risultato che darebbe Bing nel caso in cui il prompt lo inserissimo direttamente qui. I ClassiciÈ ben spiegato da Google nella sua guida ed è forse uno dei contenuti che ho condivido ed elaborato maggiormente in questi anni.Soffermiamoci su questo passaggio:L'indice della Ricerca Google contiene centinaia di miliardi di pagine web e le sue dimensioni superano i 100.000.000 di gigabyte. È come l'indice alla fine di un libro, con una voce per ogni parola visualizzata su ciascuna pagina web che indicizziamo. Quando indicizziamo una pagina web, la aggiungiamo alle voci per tutte le parole che contiene.Quindi quando noi scriviamo un articolo che contiene 1.000 parole, lui prende tutte le parole uniche, facciamo finta 600 e la nostra pagina finisce in 600 voci del suo libro.Usiamo la metafora della Biblioteca che è meglio, con scaffali e cassetti. Ogni voce rappresenta un cassetto. La nostra pagina finisce in 600 cassetti.A cosa serve?Serve perché quando una persona cerca una frase comporta da 4 parole, Google tira fuori dalla sua Biblioteca tutte la pagine contenute nei 4 scaffali. In realtà Google apre anche altri scaffali per motivi diversi. Un esempio sono i significati diversi. Cambiare la lampadina o Cambiare la luminosità dello schermo usano sempre il verbo Cambiare. Ma con la Lampadina significa Sostituire con la luminosità significa Regolare.Ecco i significati diversi sono uno dei modi per allargare il numero di cassetti che apre. Ne esistono molti altri, non mi soffermo, ma sappiate che i cassetti sono molti.Una volta che li apre si ritrova con migliaia e migliaia di documenti.Poi arrivano i sistemi di ranking, dove spoiler, di quante volte ripetete una parola, dei grassetti e di altre cose di questo tipo non gli frega niente. Gli interessa molto la pertinenza ed i contenuti pertinenti.Fin qua diciamo che il 60% di voi dovrebbe aver seguito il mio discorso con anche un filino di noia. Se sei nel restante 40% sappi che ho realizzato un corso gratuito di 2 ore dedicato alla scrittura per il web che spiega nel dettaglio tutto.Che ha a che fare l’AI con i sistemi di indicizzazione? E come impatterà nella SEO?IL NUOVO SISTEMA DI INDICIZZAZIONEAbbiamo detto che sono due gli elementi che influenzeranno la SEO:* i cambiamenti delle persone* la tecnologiaSulle persone non approfondisco perché ci sono due edizioni della FastLetter che lo hanno fatto. Quella sull’Audience e quella dove parlavo del senso dell’Ottimizzazione per l’AI.È la tecnologia che ancora non ho approfondito e non vedo altri farlo. La tecnologia applicata alla ricerca: perché è vero che i super tecnici stanno spiegando tutti i vantaggi dell’AI, ma ancora non ho visto previsioni su come un’azienda dovrebbe sfruttare l’AI per fare un motore di ricerca decente.Per me, il futuro, è cambiare radicalmente il sistema di indicizzazione.Passare da un sistema di Biblioteca ad un sistema Liquido (:D). Tramite gli Embedding.Io credo che Google stia già sperimentando, in gran segreto, da un bel po’ di tempo, un sistema basato sugli Embedding. C’è un corso di Google che vi spiega nel dettaglio cosa sono gli Incorporamenti nel Machine Learning. Anche se credo che la migliore risorsa per noi sia quella di Alessio Pomaro che è immediatamente comprensibile: Cosa sono gli embeddings? Esempi di utilizzoIn pratica è la trasformazione di contenuti in sequenza numerica.Utilizzarli per la Ricerca significa non solo trasformare una pagina in un Embedding, ma creare gli Embedding di ogni elemento importante della pagina stessa. Ogni contenuto multimediale, come le immagini.E cosa ci dice Alessio per la SEO?La trasformazione di contenuti in sequenze numeriche che ne rappresentano il significato permette di determinare la similarità dei testi attraverso semplici calcoli matematici. E questo può trasformarsi, ad esempio, in sistemi di recommendation (di prodotti, di articoli, o di contenuti multimediali in base alle preferenze degli utenti), ricerche evolute su richieste in linguaggio naturale (i moderni sistemi RAG - Retrieval Augmented Generation - si basano esattamente su questi concetti), automazioni di processi su larga scala.Creare un sistema di indicizzazione per tutta Internet basata sugli Embedding sarebbe, secondo me, un gran colpo su molti livelli:* qualità della risposta: perché la tecnologia è potenzialmente migliore per trovare quale pagina o testo o immagine o video è pertinente per cosa stiamo cercando.* velocità della risposta: perché è più veloce. Punto.* risparmio: perché non apre tutti i cassetti con migliaia di documenti, ma estrae i più vicini numericamente. Non è una cosa banale però. Qualcuno potrebbe pensare che sia addirittura ovvio, che loro hanno fatto dei test nei loro pc da 1.500€, che qui e che lì. Google ha il più grande database di informazioni della storia dell’umanità. Non solo, ha molti database, per molti mondi. E ha un sistema di entità ben correlato che funziona in molti ambiti. Ha un ecosistema tutto mappato.Bisogna traslarlo e non è così facile.CHE RISVOLTI PER LA SEO?Se tutto ciò avverrà, come credo, ci saranno dei risvolti veramente grandi. Se Google non deve tirare fuori tutti i documenti dai cassetti, ma estrarre solo quelli numericamente più vicini, si potrebbe passare da una prima selezione di 10.000 ad una di 100.Per tradurla meglio: una singola pagina di nostra proprietà è molto più raro che sia nella prima selezione. Accadrà con meno frequenza. Le nostre pagine usciranno per richieste sempre più vicine per lo scopo per il quale sono state create. Significa meno traffico, ma molto molto molto qualificato. Questa cosa in alcuni settori potrebbe anche andare bene, apparentemente. Il problema è che non andrà bene. Lo riporto numericamente che è meglio.La nostra pagina prima riceveva traffico per 300 parole chiave diverse.Con il nuovo sistema per 30 parole diverse.Di quelle 270, quante davvero erano comunque qualificate? Secondo me un bel po’.Di conseguenza il primo risvolto più forte è che le aziende dovranno produrre più contenuti per essere pertinenti spesso.Consiglio caldamente a tutti di spingere fortemente per l’adozione di Big Query per salvare i dati della Search Console, in modo da avere lo storico delle diverse chiavi per le quali esce una pagina. Perché se perderemo traffico lì sarà evidente quale e di conseguenza che contenuto creare.L’altra cosa che consiglio è che abbiamo bisogno di più pagine di Hub, di Topic, di chiamatelo come vi pare. C’è bisogno che le informazioni siano organizzate bene. Ne ho parlato anni fa qui.E infine, abbiamo bisogno che le nostre informazioni siano ben taggate. È molto probabile che anche le nostre informazioni, le
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