Search Intent analysis: rispondere al meglio alle ricerche degli utenti


Quando effettuiamo ricerche online abbiamo sempre bene in mente cosa vogliamo trovare, quali risposte vorremmo leggere per soddisfare le nostre domande. Anche Google, o qualsiasi altro motore di ricerca, il più delle volte, comprende qual è il nostro intento e ci restituisce risultati adeguati a seconda del tipo di ricerca che stiamo effettuando che, semplificando, potremmo differenziare in 3 tipologie:

  • Informazionale, quando un utente cerca risposte a specifiche domande e attività.
    Ad esempio potrebbe cercare “quando piantare le rose” o “come installare Microsoft Office”, o ancora “Periodo di saldi 2023”
  • Transazionale, identificabile dall’intenzione dell’utente di effettuare un’operazione specifica online, dal classico acquisto alla prenotazione in un ristorante.
    In questo caso l’utente potrebbe cercare un prodotto direttamente “Nike Air Max 2022” oppure effettuare una ricerca più generica “Prenotazione parrucchiere Reggio Emilia”.
  • Navigazionale, l’intento forse più comune, ovvero la risposta specifica per un utente che voglia andare su un determinato sito, in questo caso le query sono spesso semplici e dirette “Apple”, “Facebook”, etc.

Ma non è tutto così semplice. Tornando al nostro esempio iniziale, un utente che sta cercando “trucchi occhi” potrebbe voler trovare risultati per brand che vendono quella tipologia di prodotto oppure ispirazioni, immagini che riportino qualche esempio di trucco per occhi particolarmente interessante. 

In questo caso il Search Intent dell’utente è ibrido, non facilmente classificabile in una delle categorie viste sopra, e infatti, il motore di ricerca propone risposte che vanno in due differenti direzioni: immagini e siti di ecommerce per la vendita di prodotti di make-up.
La complessità delle ricerche che tutti noi effettuiamo online varia molto e spesso l’intento può essere ambiguo.

L’analisi dei Search Intent a livello SEO è fondamentale per posizionare i propri contenuti in modo coerente con quanto ricercato dagli utenti; infatti, se quanto presente in una pagina web è ottimizzato ma non si configura come la risposta ideale per l’utente o non è rilevante per lui, il motore di ricerca non valuterà positivamente quel contenuto per il posizionamento organico in SERP.
La classica keyword research diventa così insufficiente: è infatti impossibile riuscire ad analizzare manualmente milioni di parole chiave e classificarle correttamente a seconda dell’intento di ricerca di ognuna, specialmente quando possono essere ibride o multiple.

Dalla collaborazione della nostra area SEO con l’area Martech è nato uno strumento che permette di analizzare le keyword di ricerca sotto diversi aspetti:

  • Un’analisi intrinseca della query di ricerca, dal punto di vista grammaticale e semantico della frase. Grazie ad algoritmi di Intelligenza Artificiale è possibile riconoscere in automatico la presenza di avverbi interrogativi (Dove, Chi, Quando, etc…) e di entità riconosciute, come luoghi, nomi di persona e di autorità (il Papa, Mariah Carey, la Torre di Pisa);
  • L’analisi, effettuando una procedura di reverse-engineering, dei risultati di ricerca restituiti da Google. In questo caso si cerca di capire cosa Google offra come risposte alle query degli utenti, per determinare l’associazione che Google fa tra ricerca e intento.


Soffermiamoci sull’ultimo punto: se i primi risultati restituiti dal motore di ricerca per una determinata query sono, ad esempio, blog/wikipedia significa che l’intento era probabilmente informazionale, se sono ecommerce probabilmente era transazionale. 

Questa classificazione risulta però ancora troppo generica e passibile di errore nell’individuazione della tipologia di ricerca, risulta quindi molto utile andare a vedere, grazie algoritmi di machine learning appositamente realizzati, cosa si posiziona all’interno di questi siti, perché – come spesso accade – anche sugli ecommerce si possono trovare pagine informative. Analizzare le singole pagine che si posizionano in SERP risulta così necessario per capire che tipo di informazione quel contenuto restituisce per andare a classificare l’intento di ricerca in modo corretto.

Migliorare i tempi e la qualità degli output

La scansione automatizzata di centinaia di migliaia di keyword, in più lingue, consente di concentrare le forze su aspetti maggiormente consulenziali e strategici, per fornire idee e proposte per andare a strutturare piani editoriali che rispondano al meglio ai diversi search intent.

La possibilità di sviluppare internamente questo tipo di strumenti permette di avere pieno controllo sul funzionamento, fine tuning e aggiunta di feature che possono via via diventare rilevanti a seconda delle diverse esigenze di ogni business.

 

Questo articolo è stato scritto da Nicolò Gasparini, Innovation Team Manager e Gabriele Toschi, Head of SEO.

 

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