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Modellazione Semantica e SEO: L’uso di JSON-LD

Nella presentazione si parla di JSON-LD e Schema.org

L’obiettivo è fornire quei concetti fondamentali per chi vuol intraprendere una iniziativa di ottimizzazione SEO utilizzando le metodologie innovative del Web Semantico.

Dai Dati alle Informazioni

Già nella presentazione Semantic Search di SMX 2014 ho parlato delle difficoltà di interpretazione dei dati: Dati si trasformano in informazioni quando c’è una interpretazione intelligente ed informata. La più grande sfida dei motori di ricerca è capire esattamente di cosa stratta una pagina web – cosa molto difficile (almeno oggi) per un sistema di intelligenza artificiale. L’unico modo è aiutare il processo favorendo la riduzione di incertezza ed ambiguità.

Proprio per questo è scritto nel sito di Schema.org che:

La tua pagina web offre contenuti che hanno un significato per le persone che leggono.

I motori di ricerca hanno una comprensione limitata della discussione in atto sulla pagina.

È per questo motivo che si utilizzano dati strutturati per aiutare i motori di ricerca a capire di cosa tratta la pagina, diminuendo incertezze ed ambiguità.

I dati, trasformati in informazioni dopo una opportuna interpretazione, devono soddisfare ad alcuni requisiti che sono:

  • Disponibilità
  • Consistenza
  • Non Ambiguità
  • Affidabilità

Inoltre sono utili alla loro definizione attributi come:

  • Proprietà (persona, animale, o cosa)
  • Caratteristiche (dimensioni, peso nome, …)
  • Localizzazione (continente, paese, città …)

Quando è possibile stabilire con precisione queste proprietà le informazioni possono essere elevate ad entità.

Si parla molto di schema.org e del suo uso per l’indicizzazione SEO dei siti. Vedremo più avanti come si utilizza e si integra con JSON-LD.

JSON-LD nasce dall’evoluzione di JSON (Javascript Object Notation) che è un linguaggio di interscambio dei dati. Viene definito come

Facile da scrivere ed interpretare dalle persone

 

In effetti non presenta particolari difficoltà se si ha già una dimestichezza con la creazione di modelli semantici con schema.org

JSON-LD utilizza schema.org per la creazione di modelli semantici: spesso l’uso e le potenzialità di Schema.org e/o JSON-LD sono minimizzate pensando ad un loro uso per la creazione di rich snippets nelle SERP. In effetti, come si vedrà nelle prossime slides, le implicazione e le potenzialità dell’uso di JSON-LD vanno ben oltre la presenza efficace nelle SERP dei motori di ricerca.

Riassumendo possiamo dire che l’uso di schema.org integrato nell’HTML della pagina web conferisce struttura ai contenuti (riducendo ambiguità ed incertezza). Il JSON-LD è una ulteriore estensione al concetto di rappresentazione personalizzata dei contenuti: inoltre JSON-LD offre il vantaggio di poter esser posizionato in un punto qualunque della pagina web, proprio perché è uno script e quindi indipendente dai contenuti. Questo aspetto è molto importante per quei CMS complessi o che comunque fanno capo ad una organizzazione dove le modifiche al sito devono essere approvate a vari livelli del management.

Ma come ho più volte accennato JSON-LD, se utilizzato opportunamente, è uno strumento di modellazione semantica – vediamo perché…

RDF Triple stores for the semantic web

Il JSON-LD è la rappresentazione delle relazioni che intercorrono tra entità che vengono messe in relazione tra di loro attraverso delle proprietà. Il modello è l’RDF (Resource Description Framework):

RDF: triple store

Pasted_Image_11_11_15_23_08

Il Soggetto della tripla è la URI che identifica la risorsa che si sta descrivendo

L’Oggetto può essere un valore (stringa, numero, data, …) oppure la URI di un’altra risorsa che in qualche modo è in relazione con il soggetto

Il Predicato esplicita la relazione che intercorre tra soggetto ed oggetto ed è una URI scelto tra quelli disponibili nei vari Vocabolari …

Si tratta di concetti presi in prestito dall’Ingegneria dell’Informazione.

Riassumendo:

JSON-LD è un linguaggio “facilmente componibile ed interpretabile dalle persone” utilizzabile per lo sviluppo di modelli astratti rappresentativi di pagine web, non solo per ridurre ambiguità ed incertezze legate alla natura dei contenuti, ma anche per creare delle relazioni con altre entità e quindi ampliarne il raggio d’azione. Così facendo le ambiguità ed incertezze della nostra entità (pagina web) “tendono a zero” ed è più facile per i motori di ricerca riescano a capire esattamente di cosa tratta e proporla alle persone interessate per un numero crescente di ricerche sull’argomento

Dalle Parole Chiave alle Entità

Quando si innesca questo processo di comprensione reciproca, l’ottimizzazione che si ottiene è ad un livello superiore – non più per alcune parole chiave ma per degli insiemi di frasi. Questa è la prossima rivoluzione SEO.

L’Uso di Schema.org in linea

È possibile ed anzi consigliabile utilizzare schema.org per il sito in quei casi in cui c’è l’opportunità di poter descrivere in dettaglio un particolare elemento come ad esempio le ricette e gli eventi, ma anche ad esempio per le immagini oppure documenti.

Quali sono i vantaggi?

L’Argomento è complesso, e richiede un investimento importante in consulenza e/o formazione del personale. I risultati sono interessanti e c’è senza dubbio un ritorno che è destinato ad aumentare, all’aumentare dell’importanza attribuita alla semantica.

È possibile concludere dicendo che investimenti nella formulazione di modelli semantici come questi hanno un ritorno nell’immediato con il rafforzamento di posizionamento di parole chiave di non particolare difficoltà di posizionamento. Una ottimizzazione ad entità diminuisce ambiguità ed incertezza, aumenta la qualità del traffico organico, favorendo lo sviluppo della coda lunga di keywords attraverso cui il sito si posiziona nei motori di ricerca.