Capire l’intenzione di ricerca attraverso i risultati di Google

Johannes Beus
Johannes Beus ist Gründer und Geschäftsführer von SISTRIX.
5. settembre 2018 0 Commenti
Cosa vuole veramente l'utente? È questa la domanda a cui deve rispondere Google ogni volta che viene digitata una query all'interno della barra di ricerca. L'aspettativa è molto alta, in quanto ci si aspetta sempre il risultato perfetto. In base ai risultati organici e alle numerose integrazioni individuali, l'algoritmo di Google cerca di creare una lista di risultati più adatta possibile al tipo di richiesta. Ma come fa Google a soddisfare i bisogni degli utenti e quali possibilità offre agli ottimizzatori dei motori di ricerca? Questo articolo risponderà agli interrogativi precedenti sulla base di un'analisi di dati su vasta scala.

I tempi in cui i risultati di ricerca si limitavano ai “10 link blu” sono ormai lontani: la lista dei risultati non è mai stata così variegata come oggi. Al suo interno rientrano, infatti, numerose integrazioni di ricerca verticali (ad esempio, ricerche specializzate come Google Immagini), dati strutturati e annunci speciali come gli annunci Shopping.

Al contrario dei motori di ricerca avanzata come Youtube, per i video, o Amazon, per i prodotti, l’utente di Google spera sempre di ricevere un risultato perfettamente adeguato perpendicolarmente a tutti i settori possibili. Per adempiere a questa aspettativa, Google deve essere flessibile, procedendo prima di tutto a classificare la domanda, per poi, in secondo luogo, riportare i tipi di risultati maggiormente appropriati per l’utente.

Cosa vuole veramente l’utente? L’intenzione di ricerca

La query di un utente è normalmente una domanda concreta e le sue aspettative riguardo ai risultati di ricerca dipendono fortemente dall’intenzione di tale richiesta: è questo ciò che Google deve comprendere per poter offrire la risposta più appropriata possibile. A questo proposito, le query di ricerca sono suddivisibili in tre categorie:

  • Navigational (navigazionali) – l’utente ha come obiettivo la ricerca di un determinato sito o di uno specifico brand;
  • Informational (informazionali) – l’utente desidera informarsi riguardo ad un tema, e in questa ricerca di informazioni non ha solitamente nessun’altro intento (commerciale);
  • Transactional (transazionali) – l’utente vuole effettuare un’azione: spesso si tratta di acquistare un prodotto, abbonarsi ad un servizio o completare una registrazione.

La base di dati

L’analisi seguente si basa su un database di 5 milioni di keyword e su query di più di 8 miliardi di ricerche mensili, rappresentando il comportamento di ricerca su Google.de. Per l’analisi delle “SERP Features” (termine che indica quegli elementi aggiuntivi posti nella parte superiore delle pagine dei risultati di ricerca) sono state valutate unicamente le SERP Desktop (Search Engine Result Pages, lista dei risultati di ricerca), che offrono normalmente una maggiore varietà di Features rispetto a quelle Smartphone.

Query navigazionali

Le query navigazionali riguardano l’intenzione di ricerca più chiaramente delineata: l’utente sa perfettamente quali risultati vuole, semplicemente non sa la via migliore per raggiungerli e quindi ricorre ad un motore di ricerca. Tali query sono composte spesso da nomi di brand oppure da parti di domini o di URL.

La prima analisi risponde alla domanda: che significato hanno queste ricerche navigazionali all’interno del volume di ricerca totale? Nel diagramma 1 è stato riportato il valore percentuale delle keyword che costituiscono questa intenzione di ricerca, e il volume di ricerca totale delle Navigational Keywords.

La differenza è chiaramente visibile: nonostante solo il 7% delle keyword rientrino in questa categoria, esse vantano quasi della metà del volume di ricerca.

Questa massiccia divergenza dimostra quanto i brand siano diventati importanti per le ricerche su Google. Eric Schmidt, l’ex amministratore delegato di Google, non a caso ha preso una posizione ben precisa a riguardo, a partire dal 2008, sostenendo “Brands are the solution, not the problem“. È probabilmente questo il motivo per cui il campo di input è stato accorpato al campo di ricerca in tutti i browser moderni (soprattutto Chrome), permettendo alla ricerca di diventare una normale parte della navigazione.

La seconda analisi (diagramma 2) mostra quali integrazioni di Google sono proposte durante le Navigational Searches, in aggiunta ai sette risultati organici più frequenti. Nonostante la percentuale di click relativa a questo tipo d’intenzioni di ricerca per il primo risultato organico sia fortemente superiore alla media, anche le altre integrazioni utilizzano almeno una parte di questo enorme volume di ricerca.

A parte i sitelink obbligatori (che sono quasi il 100% dei casi e per motivi di chiarezza non saranno mostrati), durante una ricerca navigazionale vengono più frequentemente riportati annunci AdWords (18%): non sorprende che le aziende si posizionino grazie ai propri brand. Ad una certa distanza seguono le immagini (11%), le integrazioni Knowledge Graph (9%), e subito dopo i video (9%) e Google Maps (8%). Molto più indietro troviamo infine le integrazioni di Google News (1%).

Quando l’utente cerca uno specifico brand, clicca solitamente sul risultato corrispondente. Tuttavia, possiamo notare che sia le immagini, sia i video risultano opportunità di visibilità importanti, permettendo di raggiungere una parte dei visitatori che cercano le keyword dei brand concorrenti, che normalmente verrebbero considerati una causa persa.

Query informazionali

La seconda intenzione di ricerca riguarda le query relative all’esigenza e all’ottenimento d’informazioni. Ultimamente è diventato sempre più chiaro che Google cerca di servirsi delle pagine dei risultati per rispondere direttamente a queste query di ricerca. Il diagramma 3 si riferisce all’analisi delle due SERP Features che ricoprono tale ruolo.

Esso mostra chiaramente un forte distacco tra i Featured Snippet e l’integrazione Knowledge Graph, per quanto riguarda sia la quantità, sia il volume di ricerca totale delle keyword (sono state analizzate solo le ricerche prive di scopo navigazionale).

È chiaro che, nonostante la quantità di keyword per le quali sono generati i Featured Snippet (3,6%) o i Knowledge Graph (5,9%) sia molto simile, molti più utenti vedono il secondo gruppo d’integrazioni: più del 35% delle query non navigazionali mostra infatti un Knowledge Graph all’interno delle SERP. Per quanto riguarda le SERP Smartphone, che stanno diventando sempre più importanti, tali integrazioni vengono mostrate al di sopra dei risultati organici, piuttosto che di fianco. È invece molto limitato (e sempre più in estinzione) il numero di keyword per le quali i Featured Snippet e i Knowledge Graph vengono riportati insieme.

I Featured Snippet analizzati si dividono secondo i seguenti tipi:

  • Testo: 53%
  • Liste: 21%
  • Video: 22%
  • Tabelle: 5%

Query transazionali

L’intenzione di ricerca economicamente più interessante per molti SEO è quella transazionale, che si basa sul consumo e il guadagno di denaro. Così come per le query informazionali, anche quelle di categoria transazionale non sono facilmente definibili, essendo i confini molto indistinti.

Nell’analisi (diagramma 4) sono state valutate keyword economicamente interessanti che riportano spesso SERP Features. Tali risultati sono forniti in relazione sia alla quantità di keyword analizzate, sia al volume di ricerca.

Non sorprende che le categorie dominanti della lista siano quelle commerciali, come Shopping (35%) e AdWords (31%). Subito dopo segue la ricerca immagini di Google con il 29% della copertura. Da quest’ultimo caso, così come da quello dei Knowledge Graph, dei video e dei Featured Snippet, si può dedurre che la classificazione secondo l’intenzione di ricerca non è così facile come sembra.

Confini poco definiti

Tutto ciò risulta ancora più chiaro per i risultati SERP per la keyword “betoniere”: si tratta di una query informazionale/ transazionale, per la quale troviamo dei risultati organici comprendenti delle SERP Features e dei sitelinka cui si aggiungono degli annunci di Google Shopping e un’integrazione Knowledge Graph.

Anche se questa keyword è un caso particolare, per la maggior parte delle query di ricerca non è possibile definire chiaramente e distintamente un’intenzione di ricerca secondo una delle tre classificazioni precedenti.

Riassunto: Google accorre in aiuto

Per fortuna esiste Google! Per acquisire informazioni importanti su come formattare correttamente il contenuto di un sito per targetizzare un’intenzione di ricerca specifica, è necessario effettuare un’analisi dettagliata ed accurata degli elementi contenuti nelle pagine dei risultati di Google.

Lo stesso Google procede secondo un principio di Trial-and-Error per quanto riguarda la composizione delle SERP: in questo modo, per ogni query di ricerca, verrà definita la combinazione perfetta dei tipi di contenuto di un sito. Seguendo questo esempio e rilevando i contenuti più adatti per il sito web, sarà più semplice far corrispondere anche l’intenzione di ricerca. A tutto ciò seguiranno segnali di Ranking positivi, che avranno benefici sui posizionamenti.

Questo processo, però, non è sempre semplice: la concordanza tra intenzione di ricerca e contenuti del proprio sito è soggetta a continui cambiamenti e deve essere quindi perennemente controllata ed eventualmente aggiornata. Anche in questo caso, una chiara distinzione delle query relativamente alle tre classi precedenti risulta spesso difficoltosa, essendo i confini tra queste ultime indefiniti e dinamici.

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