Cosa?!

Partiamo dall’ABC.. cos’è schema.org . Il 2 Giugno di quest’anno Google, Yahoo! e Bing hanno annunciato la loro unione al fine di definire un linguaggio comune e creare un vocabolario per la creazione di quelli che noi generalmente chiamiamo Rich Snippets, giacché Google è leader incontrastato in Italia ma esistono anche in Yahoo! con il nome si SearchMonkey, a dire il vero queste ultime esistono da più tempo dei Rich Snippets (Giugno 2006 contro Maggio 2009).

Con schema.org i tre leader del mondo della ricerca web hanno comunicato loro decisione di utilizzare come formato per gli snippets i Microdati e hanno creato questo enorme vocabolario che conta una infinità di voci (la maggior parte delle quali ancora non utilizzate dai motori).

Se volete potete leggere i loro rispettivi annunci: Google, Yahoo! e Bing. Ma essenzialmente dicono tutti le stesse cose (cose che tra poco scriverò anche io).

Questa decisione ha confermato l’ormai più che intuibile tendenza dei motori di ricerca per l’incentivazione di un Web Strutturato che permetterebbe loro di comprendere pienamente ogni elemento di ogni singola pagina (si va verso il Web Strutturato).

Preliminari sui Rich Snippets

Rich Snippets: fin dalla loro prima apparizione, è stata evidente la loro utilità.

Essi sono delle informazioni aggiuntive che il motore di ricerca mostra in SERP.

Al momento Google mostra gli snippets legati ai seguenti argomenti: App, Autori (non in Italia), Eventi, Film, Musica, Persone, Prodotto, Prodotto con più offerte, Recensioni, Ricette, Serie TV.

Se questo articolo verrà letto dopo diverso tempo dalla sua pubblicazione queste informazioni  potrebbero non essere aggiornate perciò vi consiglio di andare a guardare nel Rich Snippets Testing Tool (strumento del quale parlerò più avanti) quali argomenti sono supportati, questa nota forse apparirà superflua ma in questo momento Google sta aumentando molto rapidamente il numero di temi supportati (infatti tra Agosto e Novembre di quest’anno ha aggiunto Musica, Sport e App).

Il primo linguaggio che venne utilizzato fu quello dei Microformati (introdotti con l’hCard di Tecnorati) che però presentavano lo svantaggio di avere un vocabolario limitato, in seguito vennero introdotti gli RDFa che sono figli dell’XHTML che invece erano più “estensibili” (infatti la X di XHTML sta per eXtensible) ma presentano il difetto proprio del codice stesso che ha bisogno di una sintassi molto rigida.

Infine sona arrivati i Microdati, pargoli dell’HTML5, che (come si legge sia sulle FAQ di schema che sul Support di Google) presentano la caratteristica semplicità dei Microformati combinata con l’estensibilità dell’XHTML.

Secondo dei dati dell’anno scorso il 95% degli snippets utilizza i microdati quindi una prima domanda che sorge spontanea è: se il mio sito utilizza i Microformati (o meno probabilmente gli RDFa) cosa succederà?

Tutti e tre i motori confermano che continueranno ad utilizzare anche i vecchi linguaggi di markup ma suggeriscono di adottare i nuovi il che conviene soprattutto perché i Microdati presentano un maggior numero di argomenti e quindi avrete più possibilità. Si sconsiglia inoltre di mischiare i linguaggi.

Come per l’HTML il linguaggio di markup è in inglese ma i vocaboli presto saranno disponibili anche in italiano (il che a livello pratico non cambia assolutamente nulla).

Importante è sfatare un mito che è diffuso tra i SEO, è vero che i microdati un tempo non venivano accettati da tutti i motori per i Rich Snippets, ma con il lancio di schema.org i microdati sono più che accettati!

Oltre al fatto che io li uso spesso (soprattuto per la categoria Eventi), per verificare che quello che dico è vero basta andare sul Rich Snippet Testing Tool e vedere gli esempi, essi sono dei veri siti (e tutti usano schema). Utilizzate, quindi, una query per la quale sapete che visualizzerete l’esempio di Google e verifica (esempio).

Come inserire i Rich Snippets utilizzando schema.org

Premetto che schema.org presenta alcune ambiguità dovute alla moltitudine di termini presenti nel suo vocabolario, quindi alcune volte non è semplice capire come implementare (la cosa conveniente è verificare che Google li legga correttamente attraverso il Rich Snippet Testing Tool).

In primo luogo dobbiamo vedere che tipo ci interessa, per fare questo basta andare sulla “gerarchia” di schema.org e vedere quale tipo si avvicina di più a ciò che vogliamo.

A questo punto dobbiamo creare un tag div che contenga le informazioni e aggiungere itemscope e itemtype=“http://schema.org/Tipo-Scelto”  così un po’ oscuro. Faccio un esempio:

Voglio fare un articolo riguardante un evento che si chiama Natalbla e che si svolge la vigilia Natale a Blablabla.

In primo luogo vado su http://schema.org/Event e mi controllo quali campi accetta. Poi inizio:

<div itemscope itemtype=“http://schema.org/Event”>

Venite a <a itemprop=”url” href=”http://www.dominio.boh/evento”>

<span itemprop=”name”>Natalbla</span></a>

<meta itemprop="url" content="http://www.dominio.boh/evento"/>

 che si svolgerà <meta itemprop="startDate" content="2011-12-24T21:30"/>

 la vigilia di Natale alle 21:30 al <span itemprop="location">Palabla di Blablabla (BL)</span>.

<span itemprop="description">L’evento prevede un banchetto in classico stile Blablabla.

Invitate amici e parenti per questa occasione pensata per famiglie.

Ci saranno musiche e danze in piazza!

Allo scoccare della mezzanotte varrà Babbo Natale in persona a distribuire doni ai Bambini.

Per terminare l’evento è previsto uno spettacolo pirotecnico per augurare a tutti un BUON NATALE!

</span></div>

Questa è una versione base di quello che potete fare con schema.org .

Come vedete ho utilizzato il tag div dove ho messo gli attributi di cui avevo accennato sopra seguiti dal richiamo al vocabolario http://schema.org/Event .

Poi ho messo il nome dell’evento all’interno del tag span con il proprio itemprop. Se utilizzate un url potete sia metterlo come ho fatto per il nome (cioè “<span itemprop=”url”>http://www.dominio.boh/evento</span>”) che come l’ho messo nell’esempio: <a itemprop=”url” href=”http://www.dominio.boh/evento”>etc..</a>. Se scegliete questa seconda opzione dovrete poi aggiungere: <meta itemprop=”url” content=”http://www.dominio.boh/evento”/>.

In fine per la data “<meta itemprop=”startDate” content=”2011-12-24T21:30″/> la vigilia di Natale alle 21:30” bisognerà utilizzare il tag meta seguito da (a parte l’ovvio itemprop) content=”” e la data in formato ISO_8601.

Il tag meta va usato ogni volta che quello che appare è diverso all’utente da come lo deve leggere il motore di ricerca (sarebbe decisamente antiestetico se usassi 2011-12-24T21:30 come data).

Una versione più avanzata sarebbe stata, ad esempio, sostituire il semplice <span itemprop=”location”>Palabla di Blablabla (BL)</span> con:

<div itemprop="location" itemscope itemtype="http://schema.org/Place">

    <a itemprop="url" href="http://palabla.boh">

    Palabla

    </a> di

    <div itemprop="address" itemscope itemtype="http://schema.org/PostalAddress">

      <span itemprop="addressLocality">Blablabla</span>

      (<span itemprop="addressRegion">BL</span>)

 </div>

</div>

Se spulciate le pagine vi accorgerete della complicata struttura che c’è in schema.org, non c’è un dentro è un fuori.. è tutto all’interno e all’esterno al contempo (in Event trovate Place, ma anche in Place trovate Event, e così via).

Una volta inserito il vostro codice dovrete testarlo e per farlo vi basta andare sul pluricitato Rich Snippets Testing Tool. Questo strumento permette di verificare se il vostro codice è stato inserito correttamente e emula come potrebbe apparire il vostro risultato in SERP. Ho detto “potrebbe” perché non è certo che Google utilizzi tutti gli snippets che avete inserito.

Una volta verificato che funzionino dovreste segnalare il vostro sito a Google (si è un po’ controtendenza come cosa..). Le segnalazioni devono essere fatte qui, anche se probabilmente Google abiliterà automaticamente gli Snippets dopo un po’ di tempo (ma questo dovrebbe velocizzare la procedura). Matt Cutts all’inizio di quest’anno ha spiegato in uno dei suoi video che l’abilitazione può impiegare anche un mese o due (personalmente ho sperimentato che impiegano al massimo due settimane, ma non si sa mai).

Adesso Google ha aperto i Rich Snippets a tutti i Webmaster creando dei videoche ha caricato nel Google Webmaster Central Channel (dopo un primo video di introduzione l’altro ieri sono stati caricati ben dieci nuovi video). Sono filmati molto basilari che personalmente ritengo essere essenzialmente poco utili.

Questo è il video di presentazione. Sono tutti video di questa lunghezza che utilizzano un Inglese molto semplice e pulito (probabilmente pensando agli utenti internazionali).

Ho caricato questo video perché essenzialmente spiega quello di cui ho parlato sopra e quindi per completezza penso che sia interessante inserirlo.

Alcune cose per concludere..

Vorrei aggiungere giusto due cose per concludere, in primo luogo ho letto di un progetto Open Source per la creazione di un plugin per WordPress che permetta la gestione di tutti i tipi di schema.org e quindi per gli utenti del CMS presto dovrebbe essere disponibile un sistema semplice di implementare schema.org nel vostro sito. Io stesso avevo fatto un plugin, anche se probabilmente più elementare, per schema.org che avevamo diffuso in occasione del Symposium, quindi immagino che se ci sono riuscito io che non sono un programmatore presto esisterà un plugin per ogni CMS.

Seconda cosa e più importante. Consiglio vivamente di inserire i Rich Snippets in ogni sito se possibile.

Il motivo è semplice: sono molto user friendly. Attraverso questi avete un sistema molto semplice per aumentare il CTR del vostro sito. Ci sono moltissimi test che vanno ad analizzare ciò che guarda l’utente attraverso l’eye-tracker e risulta evidente che l’utente guarda pochissimo la descrizione e molto immagini, places, video, titolo e Rich Snippets.

Spero di aver fornito un trattazione abbastanza esauriente (lungi dall’essere completa.. ci sarebbe molto altro da dire).

Buon Natale!

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Questo articolo riguardante il Freshness Update di Google è stato pubblicato da Justin Briggs sul suo blog.

È estremamente interessante perché va ad analizzare, attraverso alcuni brevetti resi pubblici, come il motore di ricerca potrebbe capire che stiamo cercando qualcosa che rientra nella categoria “notizie fresche” e i metodi che potrebbe utilizzare per dare valore alle notizie fresche

Chiedo scusa perché in alcuni casi non si riesce a trovare un equivalente in italiano di quanto Justin scriva e quindi ho dovuto usare un po’ di inventiva, spero non me ne vogliate (ad esempio “Stale Content” = “Contenuti Stantii” ma per non dare una connotazione negativa ho preferito utilizzare “Contenuti Statici” oppure i termini “fresco” e “freschezza” usati un po’ impropriamente).

Data di Inizio

Per iniziare ci sono due principali gruppi di contenuti:

1. i Contenuti Statici – Contenuti non aggiornati da molto tempo.
2. i Contenuti Freschi – Contenuti aggiornati più recentemente/frequentemente, che includono anche nuovi contenuti.

Per capire quanto un contenuto valga, il motore di ricerca guarda la data di inizio del documento che include sia la data vera e propria che l’orario di pubblicazione. Possiamo avere due differenti tipi di valori iniziali.

1. la data di inizio del documento (primo crawling o prima indicizzazione o varie).
2. la data di inizio del documento una volta apparso come risultato di ricerca.

In poche parole, un articolo appena apparso sul web può avere una data di inizio recente ma non venire mostrato in SERP per un lungo periodo di tempo.

Le date di inizio possono derivare da:

1. la data del primo passaggio dello spider.
2. la data di quando è stato trovato per la prima volta un link verso la pagina.

Esistono diversi modi con cui Google potrebbe guardare la data di inizio, ma non sappiamo quale potrebbe usare. Potrebbe perfino usare diversi tipi contemporaneamente il tutto dipende dal caso specifico.

I motori di ricerca possono anche definire una soglia da superare prima di definire la data di inizio. Per esempio, la soglia potrebbero essere tre links, quindi sebbene il motore di ricerca trovo i primi due links la data di inizio non viene ancora definita fino alla scoperta del terzo. Questo procedimento è facile immaginarlo applicato ai Social Media dove un primo link ha poca rilevanza ma, una volta che si è avviata la diffusione della notizia, il valore soglia viene facilmente raggiunto e superato.

Google ci dice:

“uno dei fattori di freschezza – una delle maniere in cui si può determinare se un contenuto è fresco o meno – è il momento in cui la pagina è stata visitata per la prima volta dallo spider”

Una volta definita la data di inizio può essere calcolato un delta tra il timestamp della query e la data di inizio. Questo delta è “l’età” del documento. Inoltre, questo delta può essere usato come lasso di tempo per il calcolo dei links guadagnati. Ad esempio una pagina pubblicata da un giorno ma con 10 backlinks può essere valutata diversamente da una pagina che 100 backlinks ma pubblicata da dieci anni.

Grazie a queste informazioni, il motore di ricerca può usare i dati storici per dare un peso al risultato. Nel brevetto US 2011/0029542 (link), viene fornita la seguente equazione:

H = L/ln(F+2)

Dove: H = History Adjusted Score (Il punteggio legato alla freschezza del link), L = Link Score (la rilevanza calcolata con gli usuali metodi di analisi dei links) e F = Elapsed Time (il delta di cui si è parlato prima).

Per coloro che amano maggiormente la matematica possono trovare più informazioni leggendo il brevetto, ma in ogni caso è piuttosto chiaro di come il valore del link diminuisca. Il grafico dell’equazione potrebbe essere qualcosa del genere.



Il risultato evidente della funzione è che un URL riceve un valore maggiore a seconda di quanto sia vicino alla data di inizio della pagina. Questo valore diminuisce rapidamente con l’aumento del delta ma la sua corsa non è lineare ma logaritmica e perciò questa perdita di valore tende ad affievolirsi col tempo. Ipoteticamente si arriverà ad un punto il cui la perdita di valore sarà sufficientemente lenta da rendere quasi irrilevante l’aumento del delta.

Bisogna anche far notare che questa equazione si deve applicare soltanto alle queries che danno importanza al fattore temporale.

Età Media del Set di Documenti

Un altro metodo per assegnare un valore utilizzando la date di inizio è quello di confrontare ogni documento di un set con l’età media di ogni documento. Il singolo documento nel set potrà poi essere valutato in base alla differenza tra l’età del documento e la media del set.



Questo metodo potrebbe essere applicato per i prima 10, 30 o 50 risultati di una queries in cui è rilevante la freschezza.

Cambiamenti nelle Pagine

Fino a questo punto si è assunto che il documento non fosse cambiato nel tempo, ma questa analisi può esser estesa guardando le parti del contenuto che sono cambiate rispetto a quelle che sono rimaste invariate. Un esempio banale è la homapage che estrae i contenuti di un blog, i quali cambiano frequentemente, mentre il resto della pagina resta inalterato.



Il valore dato al documento (Update Score) dall’aggiornamento dei contenuti viene calcolato attraverso una sommatoria ponderata.

U = f(UF,UA)

Dove: U = Update Score, UF = Upadate Frequency Score (punteggio legato alla frequenza di aggiornamento) e UA = Update Amount Score (punteggio legato alla percentuale della pagina su cui ha influito il cambiamento).

In pratica, se si cambia poco contenuto bisogna aggiornarlo più spesso per avere lo stesso valore dato ad aggiornamenti meno frequenti ma di un maggiore contenuto.

Inoltre l’UA si potrebbe dare un peso diverso ai diversi elementi su cui ha influito l’aggiornamento. Ad esempio, se si aggiorna il menù di navigazione o la sidebar il peso che viene assegnato potrebbe essere minimo o addirittura nullo.

Inoltre i motori di ricerca potrebbero confrontare l’UF e l’UA per determinare il tasso di crescita degli aggiornamenti e capire se stia aumentando o diminuendo.

Punteggio Legato alle Queries

Se una frase, o un gruppo di frasi, vengono ricercate più frequentemente ciò potrebbe indicare che una query è diventata popolare. Nel caso, i documenti legati a questa query potrebbe venire posizionati più in alto rispetto ad elementi di altre query e il motore di ricerca potrebbe aumentare il peso legato alla freschezza delle pagine.

Il motore di ricerca potrebbe anche guardare il CTR del risultato per un periodo di tempo. Se un articolo in un gruppo di risultati ottiene un CTR che aumenta nel tempo, il suo punteggio potrebbe venire aumentato e il suo ranking potrebbe aumentare. Se un documento con contenuti “statici” subisce un considerevole aumento di visite in poco tempo potrebbe far cambiare al documento la categoria con cui era stato classificato e quindi farlo passare da “contenuto statico” a “contenuto fresco” e quindi subire i vari fattori legati al tempo.

Punteggio Legato ai Links

Un procedimento analogo a quello descritto poco fa potrebbe essere fatto sui links. Se appaiono (o scompaiono) un gran numero di links, il tasso di cambiamento potrebbe essere utilizzato dal motore di ricerca per capire se un contenuto sta diventando fresco (o statico). Analogamente al caso precedente, il relativo peso dato ai singoli documenti verrebbe cambiato in funzione della nuova classificazione.

Inoltre il motore di ricerca potrebbe valutare la freschezza degli stessi links. E quindi il valore dato dal link potrebbe essere determinato in funzione del tempo da cui lo stesso è stato sottoposto. Il valore potrebbe potrebbe essere anche valutato in funzione dell’Update Score descritto precedentemente.

FreshRank

FreshRank è un termine coniato dallo stesso Justin Briggs (autore del post originale) per descrivere la “freschezza” che viene passata dai links (come viene indicato nel brevetto US 2010/0325114.



Il FreshRank viene usato in combinazione ad una analisi del tipo di fonte da cui proviene il link. Quindi se il link viene da siti considerati avere Contenuti Statici (Stale) o da siti con Contenuti Freschi (Fresh) il sito verrà valutato diversamente.



Bloccare i Contenuti Statici

Un altro metodo che promuove i contenuti freschi, e crea un sistema che priviligia contenuti freschi, sia attraverso la creazione di un sistema vero e proprio che attraverso la mera eliminazione dei contenuti statici (come descritto nel brevetto US 7987172).

In questo modo i motori di ricerca riducono la possibilità di fornire risultati statici. Questo è un processo iterativo che, attraverso un successivi passaggi del crawler sulle pagine, permette di determinare l’intervallo ottimale tra i vari crawl.



Ripetendo il processo viene aggiustato l’intervallo di crawl dei documenti.



Questo processo iterativo prenderà in considerazione solamente i cambiamenti considerevoli apportati al documento.

Questo procedimento, combinato con alcuni updates quale Caffeine, permette a Google di dare maggiore priorità ad alcuni siti giacché si aumenta la velocità del processo di indicizzazione e calcolo del ranking. Nel processo, verrà quindi analizzato se la pagina ha subito un cambiamento dall’ultimo crawl e, nel caso, si andrà ad analizzare tale cambiamento.

Altri fattori, quali PageRank e il CTR in SERP, potranno essere usati, in aggiunta, per determinare la frequenza di crawling.

Interessante in questo sistema è il fatto che processo permette una molto rapida indicizzazione dei contenuti freschi.

Usare i Microblog (Social)

Un altro brevetto interessante, stavolta di Yahoo!, perla dell’utilizzo dei dati provenienti dal microblogging per determinare il ranking US 2011/0246457A1 (link). È interessante anche perché il microblogging indubbiamente è fonte di notizie fresche.

Google ci dice:

“Molto spesso quando si tratta di breaking news i microblog sono i primi a pubblicare. Noi siamo in grado di mostrare risultati per eventi recenti o per hot topics entro pochi minuti dalla indicizzazione della pagina, inoltre noi cerchiamo sempre di fornire il risultato più rilevante e lavoriamo per migliorare in questo”

Sappiamo che sicuramente Google usa i microblog, e il prevetto di Yahoo! ci fornisce alcune idee interessanti su come possa fare.

Una delle cose interessanti che si leggono nel brevetto è che si utilizzano diversi crawler per i contenuti web e quelli dei microblog. I contenuti vengono analizzati e trattati diversamente.



Gli URLs trattati vengono mantenuti separati e posizionati indipendentemente prima di essere combinati tra di loro, per poi essere restituiti all’utente. Il brevetto fornisce anche una lista di microblog usati per ottenere URLs fresche (quali Twitter, MySpace, LinkedIn, Tumblr e altri). Bisogna sempre sottolineare, come fa anche il brevetto tra l’altro, che questo processo viene utilizzato solo per queries in cui il fattore tempo è importante.

Attivare gli Algoritmi per le Ricerche “Fresche”

Tutti i potenziali metodi che abbiamo analizzato sono legati a queries che vengono considerate dal motore di ricerca “fresche”. Nei qual casi, ci sono una numero di fattori dovuti alla freschezza che vengono utilizzati insieme ai normali fattori per la determinazione del ranking.

Una cosa interessante in questi brevetti è la capacità di apprendimento automatico del sistema, come descritto nel brevetto US 2011/0093459.

Il problema comunque che ci si pone è legato a come il motore di ricerca possa capire se una frase, o un set di frasi, sono queries che cercano la notizie fresche. Il motore di ricerca può guardare i cambiamenti, come la variazione di quali il volume di traffico per una query, la variazione di links o l’aumento di citazioni, come segnale di freschezza. Tramite questi fattori il motore di ricerca può capire se una query è “molto chiaccherata”.

In questo caso i segnali inviati dagli utenti permettono al motore di ricerca di capire di che tipo si tratta la query digitata. Ad esempio quando usa celebrità muore improvvisamente la query legata a quel nome diventa una query fresca, Google non mostrerà più risultati legati ai lavori (quali film) di quella celebrità ma verranno mostrate notizie relativa alla sua dipartita.

Interessante è notare che il brevetto dice:

“Gli esperimenti indicano che circa il 34.6% delle informazione provenienti dai Network viene considerata legata alla freschezza”

E nell’annuncio del Freshness Update, Google dice:

“colpirà circa il 35% delle ricerche”.

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Primo Passo: Creare un sondaggio

Nessuno conosce esattamente cosa vogliono gli utenti se non gli utenti stessi, quindi lasciategli dire ciò che desiderano. Per capirlo, inizieremo con una serie di brevi domande nelle quali chiederemo all’interpellato di immaginare compiere una ricerca. Qui c’è un esempio (in lingua inglese):

La struttura base è semplice: richiedere quali sono le tre parti del contenuto che interessano all’utente, poi chiedere loro le caratteristiche che rendono un pagina degna di essere condivisa (questo è importante perché spesso differisce sostanzialmente dalle pagine che semplicemente rispondo ad una domanda dell’utente). In fine potete chiedere agli interpellati di fare la ricerca (bisogna fare questa domanda solamente alla fine perché potrebbe influenzare le loro risposte) e di riportare i risultati che gli sono piaciuti (che potrebbero fornire ulteriori chiarimenti).

Secondo Passo: Contattare i vostri clienti (o potenziali clienti)

Io ho condiviso questo tweet:

Potete trovare clienti (o potenziali clienti) ovunque, dai vostri amici ai tuoi vicini o colleghi o, anche, i vostri contatti sui social network. Tutti coloro che corrispondono al vostro target o in grado di immedesimarsi nel suo target sono adatti allo scopo. Anche, un link in fondo alle vostre newsletter, o uno share button (per Facebook, Twitter, Linkedln, etc.. ) può aiutare. Potreste addirittura provare a pubblicare un link in qualche forum molto attivo o in un gruppo di discussione (facendo attenzione che non venga percepito come spam).

Terzo Passo: Registrare i risultati + Elaborali per capire cosa vuole la gente

I miei followers di Twittere sono chiaramente degli esperti di sedie perché mi hanno fornite alcuni fantastici risultati:

Qui ci sono alcuni suggerimenti molto interessanti, abbastanza per creare un serio percorso per la generazione di contenuti e per indirizzarmi nel perfezionamento di una landing page a cui non manchino le caratteristiche segnalate dagli interpellati (la cui carenza potrebbe incrementare la frequenza di rimbalzo, dare meno links/shares e, probabilmente, portare un minor tasso di conversione).

In questa sezione ci sono delle informazioni perfino migliori:

Semplicemente straordinario. Credo che seguendo le raccomandazioni di questi fanatici di Twitter potrò creare la pagina con i migliori contenuti di tutte la pagine nella Top 20,

Quando fate tutto ciò formalmente, collezionate un numero sufficientemente elevato di risultati e usate il vostro intuito insieme ai risultati della vostra indagine per creare la miglior pagina possibile. Ogni caratteristica, ogni contenuto presente in almeno tre risposte potrebbe essere un buon valore soglia. Da ciò potete imparare cosa piace della SERP e aggiungere ogni buon suggerimento che vi hanno dato per creare una pagina “Condividibile”.

Liberamente Tradotto da: Great Content for SEO: Simpler Than You Ever Imagined di Rand Fishkin

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Un brevetto della Microsoft ci da un’idea di come i vari motori di ricerca abbiano risposto a queste domande, riporto l’estratto con link al brevetto:

ASSIGNING RELEVANCE WEIGHTS BASED ON TEMPORAL DYNAMICS

Inventors: Dumais; Susan T.; (Kirkland, WA) ; Elsas; Jonathan Louis; (Pitsburgh, PA) ; Liebling; Daniel John; (Seattle, WA)

US Patent Application 20100325131

Application Number: 12/488594

Publication Date: 23/12/2010

Filing Date: 22/06/2009

Abstract

A system described herein includes a receiver component that receives a first dataset, wherein the first dataset comprises temporal dynamics pertaining to a document that is accessible by a search engine, wherein the temporal dynamics comprise an identity of a term corresponding to the document and an indication that the term has been subject to change over time. The system also includes a weight assignor component that assigns a relevance weight to the document based at least in part upon the temporal dynamics pertaining to the document, wherein the relevance weight is utilized by the search engine to assign a ranking to the document with respect to at least one other document when the search engine retrieves the document.

Che cosa ci dice?

L’estratto ci dice che il motore di ricerca fa riferimento ad un documento nel quale sono riportati i singoli cambiamenti nel corso di tempo. Quindi il motore assegna un valore al documento che sarà poi rilevante nel ranking.

Perciò il motore non si limita ad una analisi della pagina allo stato attuale ma tiene bene a mente i cambiamenti che sono avvenuti.

Però il dire che il motore assegna un valore sarebbe un po’ troppo semplicistico, infatti il brevetto ci dice:

“[0007]Pursuant to an example, a first score can be assigned to a document independent of a query, wherein the first score is based at least in part upon temporal dynamics of the document. For instance, an identity of a particular term that is subject to change in the document can be ascertained, and rate of change of such term can be taken into consideration when determining the first score. Further, nature of one or more terms that have altered over time can be considered when determining the first score, such as whether the term is included in the document, whether the term is a tag assigned to the document by a user, whether the term is included in anchor text of the document, etc. The first score may then be used to rank the document with respect to at least one other document in a ranked list of documents.

[0008]Additionally or alternatively, a second score can be assigned to the document, wherein the second score is dependent upon the content and/or nature of the query. For instance, a received query can be classified as either information seeking or navigational. A navigational query is a query that is employed by users who want to navigate to a particular document (e.g., a homepage of a particular newspaper). An information seeking query is a query that is employed by users to locate particular (e.g., recent) information. The second score can be assigned to the document based at least in part upon the classification of the query. Furthermore, temporal dynamics of the document may also be considered when determining the second score. The document may then be ranked within a ranked list of documents based at least in part upon the second score.”

e:

“[0043]The weight assignor component 112 can receive the classification generated by the query classifier component 402 and can assign a weight to the document 108 based at least in part upon the classification (and temporal dynamics corresponding to the document 108). As indicated above, separate models (e.g., three separate models) can be generated for the document 108, and based upon the classification, one of the models can be assigned a greater weight when compared to other models. For instance, if the query classifier component 402 classifies the query as navigational, the weight assignor component 112 can give greater deference to the language model (e.g., virtual document) that includes terms that change infrequently over time. If the query classifier component 402 classifies the query as informational, the weight assignor component 112 can give greater deference to the language model that includes terms that change more frequently over time.”

Esso ci dice che i pesi sono diversi. Un primo valore assegnato non dipende dal tipo di query e, ovviamente, ha valenza nel ranking. Invece un secondo valore è assegnato in funzione del contenuto della pagina e della query. Un utente che cerca utilizzando una query informazionale probabilmente sarà più interessato a notizie più aggiornate mentre un utente che compone query navigazionali non avrà un grande interesse per pagine più aggiornate, il motore di ricerca tiene conto di questo.

Quali sono i fattori che vengono considerati?

Questo brevetto ci parla dei vari elementi che sono presi in considerazione nell’assegnazione del “peso” quali:

• Le parole del documento;
• Gli Anchor Text;
• Colore e dimensioni delle immagini;
• La posizione del testo e delle immagini;
• La query utilizzata;
• Frequenza dei cambiamenti;
• Le modifiche apportate;
• Altri cambiamenti che possono essere apportati del tempo..

Questo brevetto è molto interessante anche perché ci mostra, ancora una volta, come il motore di ricerca faccia distinzione tra i tipi di queries che sono state formulate e vediamo, ancora una volta, le potenzialità di questo fatto.

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Per inaugurare il nuovo anno vi proponiamo una lista dei primi 10 articoli visitati su Seo Point nel corso del 2010.

10° Posto: Una Raccolta di SEO Tools Sempre Utili

In questo articolo abbiamo stilato un lista di alcuni Tools SEO che possono essere utili.

9° Posto: Google Adwords Keyword Tool mostra il volume di ricerca locale

Questo articolo trattava l’allora nuova feature di Google Adwords Keyword Tool, vale a dire la possibilità di vedere il volume di ricerche locale. Nel pezzo sono trattati i diversi aspetti che rendono la funzione interessante.

8° Posto: Qual è il Miglior Modo per Far Crescere i Links?

Qui avevamo trattato il classico tema Seo della crescita di links. Essa, come è noto, deve apparire a big G il più naturale possibile, infatti vengono discussi i vari modelli di crescita.

7° Posto: Lista Article Marketing

L’articolo riportava una lista dei siti di Article Marketing consigliati.

6° Posto: Analisi Seo Gratuita del tuo Sito Web

In esso abbiamo visto 2 servizi di valutazione Seo di un sito completamente gratuiti.

5° Posto: Velocizzare Sito Web – La Compressione Gzip

Qui si parlava della compressione Gzip, che ci permette di ridurre notevolmente il peso delle nostre pagine.

4° Posto: Lista Social Bookmarking

In questa lista sono segnalati 40 siti di Social Bookmarking che restano sempre una buona risorsa per diffusione dei post e per guadagno di links.

3° Posto: Velocizza l’indicizzazione dei contenuti su Google

In questo articolo viene tratto il punto di partenza della SEO: l’indicizzazione. Si parla infatti della sua importanza e di come (e quando) cercarla.

2° Posto: Lista Directory

Questa lista mostra agli utenti 51 Directory che si consiglia di utilizzare per lo start di un sito (o semplicemente per guadagnare qualche links e traffico potenziale).

1° Posto: Lista delle migliori Directory Italiane

Ed eccoci al primo posto.. un’altra lista di Directory. Questa però contiene solamente 16 siti, infatti questa lista non è il solito elenco delle centinaia di Directory presenti nel Web ma soltanto delle (purtroppo) poche che sono di qualità.

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Acquisto di Siti Già Avviati

Possiamo individuare un sito interessante perché ce lo segnalano, perché lo scoviamo in SERP, perché viene messo in vendita o perché addirittura l’offerta arriva direttamente dal proprietario.

In epoca social il termine sito è diventato abbastanza esteso: comprende anche pagine istitutizionali, blog ufficiale, presenza sui social network, presenza sugli altri canali, brand, ecc.

Le analisi da fare nella scelta di un sito da acquistare si devono quindi estendere a tutto.

Non bisogna fare solo indagini oggettive e statistiche ma anche indagini soggettive, vedendo quali sensazioni spontanee il sito trasmette. Bisogna capire se l’utente finale può essere interessato ad un sito del genere.

È importantissimo farsi fornire dal proprietario del sito informazioni da Analytics(o altre statistiche) e quelle economiche degli ultimi anni.

Informarsi sul brand: marchio registrato, diritti detenuti dal marchio, dispute legali, ecc.

Cercare la reputazione del sito sul web: relazioni con gli utenti, eventi positivi/negativi, ecc.

Cercare di capire se esiste una diversificazione delle sorgenti di visite.

Definire un keyword set e valutare il ranking. Interessante è il tool “KSS Keyword Suggestion Scraper” e “Keywords Magnet”.

Majestic è un tool per l’analisi della link popularity dalla potenza veramente elevata.

Individuare la presenza di spam, penalizzazioni, possibili motivi di ban e penalizzazioni. capire quali possono essere gli sviluppi futuri e quali energie vanno dedicate al sito per migliorarlo. Stimare da questo i costi futuri, da aggiungere al costo del sito.

Confrontare poi il costo totale con quello che verrebbe fuori dal far partire un sito simile dal nulla.

È meglio cercare di trattare a voce e non via email.

Riattivazione di Siti Non Più Esistenti

La quantità di siti abbandonati è altissima. Fra questa quantità spesso c’è una percentuale minima di siti scaduti di alta qualità, estremamente interessanti per chi voglia riattivarli.

Google ha una memoria storica gigantesca sui siti, anche quelli scaduti. Se il dominio torna in vita i motori non lo snobbano per partito preso ma tornano ad analizzarlo. Parte quindi avvantaggiato.

Ad esempio generalmente i backlink verso un sito, anche se scaduto, spesso restano e quindi si può andare ad acquistare un dominio che parte pieno di links in entrata.

Per trovare siti scaduti di buona qualità si possono usare strumenti come Magellan e Klondike. Può essere conveniente andare a cercare di comprare dominio interessanti scaduti da 2-3 anni visto che la gente generalmente controlla i siti appena scaduti.

Riattivarlo acquistando l’hosting correlato al dominio, pubblicare reale contenuto facendo a tema che sia a tema con i contenuti passati e con i backlinks. Non vanno create dangling pages, quindi offrite links.

Se si vuole usare il sito riattivato(zombie) per spingere un sito principale(target) e il sito zombie non è a tema con quello target bisogna trovare un tema di cui parlare nel sito zombie che abbracci il vecchio tema del sito zombie e quello del sito target.

Sul sito zombie:

• Possono essere pubblicati nuovi contenuti;
• Incrementare la link popularity del target;
• Effettuare redirect.

Il redirect può essere fatto se lo zombie presentava contenuti e pagine estremamente simili a quelli del sito target. Scegliere accuratamente la pagina di destinazione di ciascuna redirezione, deve essere strettamente a tema con la Url che fa redirezione.

Per le URL non mappabili fare redirezioni verso la home page del target.

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Un brevetto di Yahoo, pubblicato recentemente, ci fornisce una possibile risposta. Riporto solo l’estratto, il link del sito USA è nel titolo.

PREDICTIVE PERSON NAME VARIANTS FOR WEB SEARCH

Inventors: LU, Yumao (San Jose, CA, US) Peng, Fuchun (Sunnyvale, CA, US) Dumoulin, Benoit (Palo Alto, CA, US)

Application Number: 12/480628

Publication Date: 12/09/2010

Filing Date: 06/08/2009

Abstract

Techniques for determining when and which name variant candidates to use to re-write a search query that includes a person’s name in order to provide the most relevant search results are provided. A determination is made whether a person name is present in a search query request entered by a user. Name variant candidates are generated for each person name. Then, the name variant candidates are ranked for each person name based upon one or more models that calculate a probability value for each name variant candidate. Based upon these rankings, the query may be re-written to include the original person name and a specified number of top ranked name variant candidates to present the user with the most relevant search results.

[...]

Identificazione del nome

Questo brevetto ci spiega che il motore di ricerca non si limita a scegliere tra una lista di parole corrispondenti al soprannome utilizzato. Il metodo è più complesso.

In primo luogo Yahoo quando riceve una query dall’utente analizza se in essa è presente almeno un nome e lo identifica. Questi modelli che intervengono per l’identificazione, come si può immaginare, vengono aggiornati continuamente.

Interviene il Condictional Random Field (“CRF”), vediamo cosa dice il brevetto:

“In an embodiment, a Conditional Random Field (“CRF”) model is used to recognize person names in user queries. CRF is a discriminative probabilistic model that may be used to label sequential data. In an embodiment, the CRF model is trained using a pre-tagged corpus of search queries. For example, a CRF engine might be given 250,000 different previously submitted search queries. The CRF engine tags each term of the search query with a label of whether the term is a person name.”

Il CRF viene usato per riconoscere il nome della persona nella query. In base alle queries precedentemente inviate dagli utenti. Il CRF può analizzare 250’000 precedenti queries e contrassegnare nome di persona e attraverso queste etichette analizzare la query in questione.

Altri modelli degni di interesse sono l’Hidden Markov Model (HMM) e il Support Vector Machine (SVM), vediamo di nuovo il brevetto:

“Hidden Markov Model (HMM) is employed to determine the presence of person names within a search query. HMM is a statistical model that has been used to find the part-of-speech of a given word. For example, an article such as “the” might indicate that the next word is a noun 40% of the time, an adjective 40% of the time, and a number 20% of the time. Based on these probabilities, the part of speech of the next word is determined. This model may be easily adapted for use to also find the presence of person names. A Support Vector Machine (SVM) model or a hybrid of HMM and SVM may also be used to determine the presence of person names in search queries. SVMs are related supervised learning methods used for classification and regression. In SVM, given data (a corpus) that belong to one of two classes (`name` or `not a name`) is analyzed. When a new data point (word) is received, a determination is made as to which class the new data point belongs. In addition, any other model that labels and classifies data that may be adapted to find person names may also be used.”

Anch’essi sono utilizzati per determinare la presenza di un nome proprio nella query. Si tratta di un modello statistico che è utilizzato per capire quale valore grammaticale è data ad ogni singola parola. L’esempio che riporta il brevetto è molto chiaro; esso dice che la parola che segue “the” è al 40% un nome, al 40% un aggettivo, etc..

Ad ogni parola viene assegnata la classe “nome” o “non-nome” e permette una classificazione.

Riconoscimento del nickname

A questo punto ogni nome viene confrontato con due differenti dizionari:

1.    dal soprannome al nome vero e proprio.

2.    dal nome al soprannome.

Questi dizionari sono costruiti offline da dizionari preesistenti (come quello dei nomi mantenuti nella Social Security Administration), o dalle query di ricerche precedenti o dai nomi trovati nel Web.

A questo punto il motore di ricerca assegna un volere al nome più probabile da associare.

Nel brevetto sono riportati alcuni metodi utilizzati da Yahoo per assegnare tale valore.

Come il White Page Frequency, ecco cosa ci dice il brevetto:

“In white page frequency, the frequency or occurrence of name variant candidates are counted in a known list of names. For example, a list of names from the Social Security Administration may be used to find the popularity of names of people in the United States for a given year. Using the lists of names from the Social Security Administration, counts or popularity of name variant candidates are calculated. The name variant candidates are ranked based upon the popularity of use and the highest ranked name variant candidates are those names that are the most popular.”

Questa opzione è piuttosto semplice da capire. Infatti, analizza i dizionari noti al motore per capire la popolarità del nome degli USA e assegna un valore conseguentemente.

Lo Statistical Traslation Model è un altro sistema utilizzato, il brevetti ci dice:

“A statistical translation model may be used to calculate the probabilities of finding a name variant candidate where the person name is found in a resource. This model calculates and stores the probabilities, given a corpus or web files, of the number of times any word sequence occurs within the corpus. The corpus may be the entire Internet, a set of previous search queries, or a small collection of files on a single web server. In an example, a notation of the probability of the occurrence of a four word phrase “w.sub.1w.sub.2w.sub.3w.sub.4″ is “P(w.sub.1w.sub.2w.sub.3w.sub.4)” and might be shown as follows:

P ( w 1 w 2 w 3 w 4 ) = # ( w 1 w 2 w 3 w 4 ) ( * ) = P ( w 1 ) P ( w 2 w 1 ) P ( w 3 w 2 w 1 ) P ( w 4 w 3 w 2 w 1 ) ##EQU00001##  [...]”

Esso prende un corpo di informazioni, come la lista di parole presenti sul Web, o le queries delle precedenti ricerche, o nei libri noti al motore e ripartisce le parole in sequenze di frasi.

A seconda della frequenza di ripetizioni nel corpo viene associato un valore probabilistico.

Il Session Based Query Analysis è il terzo sistema illustrato dal brevetto. Ecco il testo:

“Another model that may be used is session based query analysis. Session based query analysis considers search behavior of a particular user within a session, or certain time constraint. This model is illustrated in FIG. 1. First, a server retrieves all of the different name variant candidates for a particular person name, as shown in 101. Then, as shown in 103, previous queries submitted by users are compiled and gathered by the server. The previous queries may be extracted from cookies that are stored on a user’s computer. Alternatively, the previous queries may be stored on a central database when the search queries are received. Any identification data of a user may be removed from the cookies in order to preserve the privacy of the user. The queries are grouped based upon a session from a user, as shown in 105. Sessions may be defined as being within a specified time boundary. The specified time boundary may be, for example, thirty minutes, but may vary from implementation to implementation. In another embodiment, a session may be based on express login/logout actions performed by the user.”

Questo metodo si basa sulle precedenti queries memorizzate dal motore. Infatti, in molte queries è possibile trovare nomi che hanno una relazione tra loro, questa situazione è molto frequente e questi rende il modello più affidabile. Sfruttando un gran numero di queries si possono stabilire, quindi, alcune possibili relazioni tra diversi nomi.

Guardiamo oltre

Questo brevetto è ovviamente interessante per tutte le attuali applicazioni ma probabilmente dovremmo osservarlo in con un sguardo più avanti. Difatti esso è interessante per quel che riguarda LDA. Se ora i motori di ricerca riescono a stabilire con chiarezza il valore di un soprannome e associargli il nome completo (o viceversa) analizzando, quindi, tutti i sinonimi, presto i motori saranno in grado di implementare le proprie conoscenze a livello semantico. Con gli strumenti mostrati nel brevetto possiamo anche immaginare che presto i motori di ricerca riusciranno a riconoscere la struttura grammaticale di una pagina, in base ai modelli probabilistici, e riconoscere, in maniera automatica, i contenuti autogenerati sfruttando i software che sfruttando la semantica, che stanno avendo una discreta diffusione.

Questo brevetto è un esempio di come i motori di ricerca stiano facendo grandi passi avanti nello sviluppo di LDA e HTMM. Attraverso i sistemi descritti, opportunamente sviluppati, i motori riusciranno a capire moltissime informazioni sul contenuto e sulla attinenza del testo.

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I risultati che ogni persona vede in SERP sono differenti da quelli che ci immaginiamo, sempre più utili all’utente.

I vecchi fattori continuano a funzionare ma assumono diversi pesi in basi alle query in cui ci si trova.

È stato pubblicato un brevetto di Google proprio su questo argomento.

4 Entità

Utente

Ogni utente ha una scheda, formata da un ID, le preferenze settate manualmente e una lista di categoria alle quali l’utente è “correlato”.

Il Documento

URL, Contenuti, Tematicità

Ricerca

Le parole che generano la ricerca, l’attinenza con altre categorie e altre informazioni aggiuntive(se + locale ecc)

Log di Ricerca

ID Utente/Parola Generante

Comportamento dell’utente sulla ricerca 1, 2, 3, ecc(movimento del mouse, scroll della pagina, ecc.)

L’utente viene categorizzato in base alle ricerche che fa. E viceversa se una query viene fatta spesso da animanti di un argomento Google supporrà che parli di quell’argomento.

È un ciclo, deve quindi avere un inizio: le pagine seme.

Altri modi

In siti con più argomenti si considera il peso specifico di ciascun tema in rapporto al totale delle pagine.

Se argomenti non a tema vanno inseriti non ci sono problemi basta che siano secondari.

La mancanza di un argomento in comune tra almeno un numero minimo di pagine in un sito web può impedire che il sito venga classificato.

Essere in una determinata categoria ci permette varie cose, fra cui di posizionarci per keyword che convertono.

Secondo il brevetto, Google categorizza anche attraverso i click in sempre. Uno studio di Google conferma che il numero di click aumenta all’aumentare dei termini in grassetto nel title e description.

Un altro brevetto cerca di associare alcune parole a determinate categorie. E’ utile per determinare il ranking in tempo brevissimo(es. Tweet).

Un nuovo brevetto invece si basa sui links. Possiamo trovare links a tema per tematicizzarci tramite Google AdPlanner. Aver links da quei siti è difficile, visto che sono autorevoli: qualsiasi link che riusciamo ad ottenere ha però un altissimo valore.

Google inoltre cataloga bisogni e intenzioni degli utenti.

• Ricerca Brand: Ricerca di un determinato marchio.
• Ricerca Navigazionale: Ricerca di una pagina determinata(facebook login, sito ufficiale x)
• Ricerche Transazionali: Ricerche che portano l’utente a fare qualcosa una volta arrivato sul sito(scaricare una canzone, trovare un hotel, ecc.)
• Ricerche Informazionali: Ricerche che portano ad informazioni pure.

Il Golden Triangle cambia moltissimo in base ai tipi di keyword: per le transazionali prende più risultati, nelle informazionali solo i primi 2-3.

Come interpreta Google le situazioni ambigue, nelle quali la query può essere di diversi tipi.

Google cerca di rappresentare tutte le tipologie di query nel restituirle all’utente.

Google personalizza la ricerca in base a un gran numero di parametri: IP, browser, profilo dell’utente, ecc.

In base a quello che cerchiamo di volta in volta le query cambiano. Proviamo a cercare “Torino”, poi “Juventus” e poi “Torino”, la query cambia orientandosi verso la squadra di calcio.

Per dominare le SERP conviene affiancare a siti di un tipo, siti di un altro tipo. Esempio: un blog accanto ad un ecommerce.

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I CMS:

Drupal:

WordPress

Joomla

Le extensions per Joomla sono su http://extensions.joomla.org/

La extensions per Wp sono circa il doppio di Joomla e Drupal.

Mentre per il Download Joomla ha superato WP (138 vs 128 milioni) soprattutto per la sua possibilità di essere implementato.

Plugin per la Sitemap:

Xmap: Semplice, Free, ci sono molti Plugins con cui implementarlo.

Link interni:

Basta andare su Sitelinkx e inserendo semplicemente alcune info in un form si può ottenere il risultato voluto.

I Social:

Joomla! Sexy Bookmarks: è la copia del plugin canonico di Facebook.

Alphatoolbar: questo è più innovativo.

I like:

Zn Facebook like: Permette di posizionare il like button nelle varie sezioni del sito in maniera semplice e automatica.

TBFSocial: Anche questo è gratuito e permette di mettere i Like, Retweet, etc..

I Microformats:

Per le persone:

hCard Microformats: anche questo è completamente automatico.

Per le recensioni:

ReviewsForJoomla: anche questo del tutto automatico.. ma a pagamento.

Cache

JotCache: utilissimo per migliorare il caricamento delle pagine. Infatti comprime il contenuto prima di fare la cache, è possibile eliminare le cache e gestirle al meglio, etc..

Il Lato SEO di Joomla!

main component:

SEF Nativo: buono.

sh404SEF: nato gratuito ma ora a pagamento.

Artio: buono ma manda troppi links a Artio

AceSEF: molto buono!

Artio e AceSEF possono anche contare su molti plugins (AceSEF tra i due ha più possibilità).

Joomla 1.6 Revolution:

Le novità sono molte, alcune decisamente interessanti, potrete comodamente vederle su molti post della community di Joomla Italia, in particolare questo.

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Si è arrivati con il tempo al web semantico, ai social e ora le strutture complesse come gli RDF cedono il passo alla formattazione più semplice.

I microformati sono informazioni pubblicate in una porzione di codice XML. L’obiettivo è quello di pubblicare informazioni interrogabili da remoto.

L’obiettivo nella generazione di una pagina con i microformats è quello di far generare a Google una rich snippet per il risultato “approfondito”, avere maggiore visibilità nella local search e, forse, posizionarsi nelle SERP.

Tramite il Rich Snippet Tool di Google è possibile validare una pagina che usa i microformati.

Sante ha fatto un test unendo i microformati più importanti: hcard, hproduct, hcalendar.

Se si usano più rich snippet uguali in una stessa pagina poi Google lo marca come comportamento “scorretto” dal punto di vista di codice.

La pagina che si è posizionata meglio è stata stranamente proprio quella con più prodotti e quindi con più rich snippets.

I microformats sono per ora una scommessa però probabilmente potranno portare ottimi risultati.

Estensioni per i Browser e i Microformats

Estensione per Firefox: Operator.

Estensione per Chrome: michromeformats

Estensione per Chrome: microformats

CMS Freeware che Opera con i Microformats

Nato per la SEO, si chiama SEOToaster.

E’ un CMS particolarmente facile da utilizzare, utile anche da dare ai clienti che vogliono gestire un sito da soli.

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