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Che fine hanno fatto i dati strutturati? Tutti i brevetti di Google sulle SERP (1)

Tutti i brevetti di Google sui dati strutturati
Tutti i brevetti di Google sui dati strutturati (1)

Tutti i brevetti di Google sui dati strutturati (1)

Quando ormai 4 anni fa si sono affacciati sulle SERP, dopo uno storico accordo tra Search Engines per il loro utilizzo, i cosiddetti dati strutturati (o tag semantici) di Schema.org sono rimasti in naftalina per almeno 2 anni.

Poi la svolta improvvisa, dovuta alle rich snippet, authorship inclusa: grazie ai “frammenti” di informazione sospesi nella descrizione del risultato di una ricerca, il mondo SEO ha scoperto l’importanza dei dati strutturati per arricchire la dotazione di dati messa a disposizione del motore di ricerca.

Sappiamo tutti come è andata a finire con il progetto di authorship… Ma sei sicuro che i dati strutturati non siano più strumenti efficaci per il posizionamento del tuo sito web?

Secondo Barbara Starr (Search Engine Land), l’utilizzo dei dati strutturati è in grande crescita e, mai come oggi – dice – sono evidenti nelle pagine dei risultati di una ricerca (SERP).

Attualmente le SERP non sono più rappresentate dai classici “dieci link blu”, piuttosto sono mescolate con diverse tipologie di risultati: in aggiunta alla lista “organica” troviamo il pannello del Knowledge Graph, risultati per immagini, una lista di attività locali, le Google News, etc. etc.

Ciascuna tipologia di risultato, secondo Starr, ha un suo algoritmo unico di posizionamento.

Questo significa che non è solo rilevante incominciare a incorporare i dati strutturati nei contenuti di una pagina web e nella definizione dell’intera strategia SEO, ma è necessario capire quali siano i fattori che determinano il contenuto da visualizzare nelle differenti aree di risultato delle SERP.

Secondo Star è possibile rintracciare alcuni indizi su questi fattori nei brevetti di Google, almeno in quelle parti redatte per presentare al pubblico l’oggetto custodito in cassaforte.

Ti riporto qui, suddivisi in diversi capitoli, alcuni stralci dei brevetti e le considerazioni dell’editorialista di Search Engine Land.

Posizionamento e ordinamento attraverso entity metrics

Il titolo di questo brevetto (“Posizionamento dei risultati di una ricerca basato sulle metriche delle entità“) non lascia adito a dubbi e propone di utilizzare anche la misurazione di alcune entità semantiche per posizionare e ordinare i risultati.

In realtà l’estratto del brevetto distingue tra posizionamento e ordinamento dei risultati: il primo rimane legato a una pluralità di fattori attraverso i quali viene elaborato un punteggio che determina la posizione tra i risultati.

L’ordinamento invece è riferito a come i risultati sono presentati sulla pagina di Google: qui entrano in gioco le entità semantiche, che possono contribuire a rendere o meno rilevante un attività locale, un personaggio pubblico oppure una grande azienda (nel Knowledge Graph).

“I dati strutturati” – riporta la descrizione del brevetto – “possono contenere anche dati di correlazione tra argomenti, link, informazione contestuale e altre informazioni correlate ai risultati di una ricerca e che il sistema potrebbe utilizzare per determinare come misurare un posizionamento”.

L’esempio più calzante potrebbe essere quello di una struttura di dati che contiene una lista non ordinata di film, recensioni e premi vinti da ciascun film: l’insieme di diverse liste e di tutte le loro correlazioni potrebbe portare il sistema (leggi algoritmo di Google) a ordinare una lista di film, offerta come risultato, sulla base della somma ponderata di tutte le entità semantiche associate a ciascun film.

Il brevetto di Google elabora nello specifico 4 forme di misurazione delle entità semantiche: relatedness metric, notable entity type metric, contribution metrics, e prize metric.

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