Selezione keyword: un approccio scientifico

Un cliente per il quale mi occuperò di link building, mi ha posto il seguente quesito:

il nostro database contiene migliaia di voci (parole chiave), noi come facciamo a sapere quali sono quelle più convenienti sulle quali lavorare?

Il cliente ha fornito i dati di impression per queste keyword, ricavate da campagne AdWords, e per molte di esse già occupava una posizione in SERP, più o meno in alto.

L’obiettivo era, in questo caso, non tanto suggerire nuove keyword, dato ce n’erano già in abbondanza; quanto piuttosto individuare, tra le migliaia di parole e frasi chiave, quelle da promuovere attraverso attività di link building.

Avremmo potuto scegliere semplicemente le tot chiavi col maggior numero di impression, ma non sarebbe stata la strada più efficace.

Ho proposto invece di tenere conto della competitività di ciascuna parola chiave, anche in relazione alla posizione attuale del sito del cliente per ognuna.

Volevo trovare parole chiave che avessero un buon volume di traffico, ma che al contempo non richiedessero uno sforzo troppo grande in termini di link popularity per essere posizionate.

Mi sono servito di un foglio di calcolo Excel, e di uno strumento di Rank checking, per integrare ed elaborare i dati in mio possesso (cioè keyword e impression).

Ecco cosa ho fatto:

Raccolta dei dati col Rank checker

Per prima cosa, ho controllato col Rank checker la posizione in cui appariva il sito del cliente per ciascuna keyword, e l’ho salvata in una colonna del foglio excel.

Informazione aggiuntiva: se ti stai chiedendo quale software usare, ti consiglio Rank Tracker (link alla recensione su questo blog – istruzioni).

Poi ho dovuto calcolare la competitività delle keyword. Mi sono chiesto: “come posso misurare la competitività di una keyword, partendo dalle serp?

Osservare le pagine dei risultati ed intuirne la relativa difficoltà era fuori discussione: per migliaia di keyword, non è fattibile (per non parlare poi di come confrontarle).

Ho tenuto in considerazione quattro dati che Google è in grado di fornire su ciascuna keyword o keyphrase:

  • Il numero di risultati presenti in serp
  • Il numero di pagine che hanno la keyword nel titolo (operatore Allintitle)
  • Il numero di pagine che hanno la keyword nel testo (operatore Allintext)
  • Il numero di pagine che ricevono link con la keyword come anchor text (operatore Allinanchor)

Sapendo quante pagine parlano di una cosa (allintext) e quanti risultati il motore trova quando la cerco (numero di risultati), mi rendo conto di quanto è popolare la keyword.
E sapendo quante pagine menzionano la keyword nel titolo (allintitle) e quanti link appaiono con quel testo (allinanchor), so quanti siti sono ottimizzati in funzione di ogni keyword.

Chiaramente, avrei potuto tenere conto anche del numero di inserzionisti AdWords, della presenza o meno di risultati con sitelinks, degli eventuali risultati Maps o Universal search, e di molte altre cose, ma per semplificare, ho considerato solamente questi quattro valori.

Calcolo della competitività assoluta

A questo punto, avevo tutti i dati necessari per calcolare, seppur in modo approssimativo, la competivività di ciascuna keyword: numero di impression, di risultati puri, di allinanchor, allintext e allintitle, e la posizione occupata dal sito del mio cliente.

Il passo successivo era calcolare la competitività in termini assoluti della keyword: per mettere a punto la forumula finale di questo passaggio, il gentilissimo amico SEO Kerouac mi è stato di grande aiuto.

Per prima cosa dovevo assegnare un “peso” nell’algoritmo, a ciascuno dei valori a mia disposizione.

Vi riporto i valori che ho stabilito io, ma chiaramente potete modificarli a vostro piacimento:

  • Numero di risultati puri: 1,5
  • Numero di risultati AllinText: 1
  • Numero di risultati AllinTitle: 2,5
  • Numero di risultati AllinAnchor: 2

Ed ecco la formula finale per determinare la competitività assoluta della keyword:

Competitività =
Logaritmo ( numero risultati puri * peso numero risultati ) *
Logaritmo ( numero risultati allintext * peso allintext ) *
Logaritmo ( numero risultati allintitle* peso allintitle ) *
Logaritmo ( numero risultati allinanchor * peso allinanchor )

Questa è una versione semplificata dell’algoritmo suggerito da Kerouac ed utilizzato per il cliente. Qui trovate un foglio di calcolo che riporta le formule così come descritte qui sopra.

Nota: il valore ottenuto va preso con le pinze: è meramente indicativo e non reale, dato che non tiene conto di tutte le condizioni riscontrabili nè di tutti i componenti degli algoritmi di google (i cui dettagli rimangono ignoti), e soprattutto fotografa solamente una “istantanea” della difficoltà di una keyword, senza tener conto di eventuali trend.

Ho ottenuto comunque un dato, approssimativamente realistico, che mi ha permesso di fare paragoni oggettivi tra competitività di diverse keyword: è bastato ordinarle in funzione di esso!

Calcolo della difficoltà relativa al sito

Sapere quanto è competitiva in termini assoluti una SERP non sarebbe stato altrettanto utile, se non avessi potuto calcolare quanto sarebbe difficile scalarla per il sito di riferimento.

Il posizionamento di partenza gioca un ruolo decisivo: quanto più è elevato, tanto meno difficoltosa sarà la scalata (questo a parità di altri fattori, anche se più ci si avvicina alla vetta e più il gioco si fa duro).

Come ricorderete, avevo memorizzato il numero corrispondente alla posizione occupata dal sito del cliente per ciascuna keyword. Questo numero serve per definire un Fattore Posizionamento, che andrà moltiplicato per la competitività assoluta.

Quanto più alti sono i posizionamenti registrati, tanto più basso dovrà essere il moltiplicatore da applicare alla difficoltà assoluta (ipotizzando infatti di voler raggiungere la prima pagina, essere già in seconda è una condizione che facilita molto le cose rispetto ad una presenza nelle retrovie).

La formula per ottenere il moltiplicatore (Fattore) Posizionamento è semplicemente:

Logaritmo ( posizione di partenza )
In questo modo, essendo in prima pagina ad es. il moltiplicatore va da 0.3 (per la seconda posizione) a 0.95 (per la decima posizione). Via via che ci si allontana dalla prima pagina, il moltiplicatore cresce: ad esempio è 1.3 per la ventesima posizione, 1.49 per l’inizio della quarta pagina (posizione 31), ed arriva quasi a 2 per la decima pagina (posizione 99).

Non resta che moltiplicare il valore di competitività assoluta per il Fattore Posizionamento, per ottenere una stima della difficoltà relativa: a parità di competitività, risulterà più facile la keyword per la quale, in partenza, si è posizionati più in alto.

Una valutazione basata sul ROI

Già ordinando i risultati in funzione della difficoltà relativa, si vedono a colpo d’occhio le keyword più facili da “attaccare” per il sito considerato.

Attaccare una keyword facile però non significa ottenere il massimo ROI.

Per ottenere il massimo ritorno, bisogna attaccare quelle keyword non solo più facili, ma in grado di portare maggior valore al cliente.

Nel mio caso, sono state considerate inizialmente le impression: più impression una keyword è in grado di generare, più è alto il suo valore (essendo per la maggior parte keyword piuttosto verticali, un confronto tra i dati di questo tipo ha senso, pur coi suoi limiti).

Per calcolare un indice che ne tenesse conto, ho usato questa semplice formula:

Numero di impression / Difficoltà relativa al sito

In questo caso sono state considerate solamente le impression generate da campagne AdWords; ovviamente nulla vieta di prendere in considerazione altri indicatori come il Conversion Rate, il valore medio dell’ordine o il numero di oggetti acquistati (per gli e-commerce), il numero di pageview o il tempo sul sito, o qualsiasi altro KPI.

Potete anche mescolare tra loro i KPI, utilizzando le formule che preferite.

Dividendo il valore del KPI per la difficoltà relativa di ciascuna keyword, si ottiene sempre un indicatore che esprime il ROI dell’attività di posizionamento per quella keyword. Provare per credere!

La selezione finale va fatta a mano

L’ultimo passo quindi consiste nell’ordinare i dati in funzione dell’ultimo indicatore introdotto nel foglio di calcolo, ovvero l’indice di opportunità, o di ROI. Ordinando i dati in modo decrescente, in testa ci saranno le parole chiave più convenienti e al contempo più facili da posizionare sui motori di ricerca.

E così ho risposto alla domanda iniziale del cliente: l’elenco di partenza è stato filtrato in modo da evidenziare le keyword col miglior equilibrio tra sforzo (per me che devo fare link building, il più basso possibile) e ritorni (per il cliente, potenzialmente i più alti possibile).

Non va dimenticato però che, procedendo così, si ottiene un ordinamento “logico e freddo”: nulla vieta, anzi lo consiglio, di operare una selezione manuale. Il bello di questo metodo è che consente di concentrarsi sulla “testa” delle keyword, scartando a priori quelle che sono al contempo troppo difficili e troppo poco redditizie.

L’intuito del SEO per raggruppare, in questa “testa” di keyword, quelle affini ed attinenti ad uno stesso cluster, e per equilibrare una selezione magari troppo sbilanciata verso una sezione del database del sito, è qualcosa che va ben oltre lo scopo di questo post…

…ma anche questa è una cosa che una macchina ben programmata può fare, volendo. 🙂
Quello che invece nessuna macchina può fare, è ascoltare il cliente e far tesoro della sua esperienza (che in questo caso, è stata molto preziosa)!

Conclusioni

Mi rendo conto che questo metodo non potrà sempre essere d’aiuto: non tutti hanno database da migliaia di keyword e il relativo budget per stimarne le impression attraverso campagne di test in PPC.

Ciò nonostante, spero di essere riuscito in questo post a offrire uno spunto a qualche collega, e in special modo ai SEO che si occupano dei progetti più complessi e articolati.

Chiaramente, ho parlato solo della selezione delle parole chiave iniziale! Dopo, viene la parte divertente, ovvero posizionarle (e hai detto niente!).

Dite la vostra!

Mentre torno ad ottimizzare pagine e a rinforzare Link Popularity, mi piacerebbe molto sapere cosa ne pensate. Non siate timidi, aspetto le vostre considerazioni (e se farete girare questo post in una newsletter interna, poi tornate qui a condividere il riassunto del dibattito)!

Indice dei contenuti (per non perdersi nel post)

  1. Raccolta dei dati col Rank checker
  2. Calcolo della competitività assoluta
  3. Calcolo della difficoltà relativa al sito
  4. Una valutazione basata sul ROI
  5. La selezione finale va fatta a mano

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102 thoughts on “Selezione keyword: un approccio scientifico

  1. Ritengo l’idea di partenza buona…la base per sviluppare un buon algoritmo c’è! Ovvio che però le variabili sono talmente tante e mutabili che è impossibile avere un valore preciso!

  2. Ciao Davide, ti ringrazio per il commento.

    Ovviamente un algoritmo simile serve solo per avere un metro di paragone: pensa solamente che ripetendo la stessa ricerca a distanza di un giorno, il numero di risultati cambia: già solo per questo, è impossibile ottenere una misura precisa.

    Un metodo del genere torna utile perché permette di capire al volo, in mezzo a 100.000 keyword, se ti conviene lavorare su, poniamo, “albergo roma” che è difficile X e ti porta il 10% di conversioni (del tutto ipotetico), oppure su “hotel roma” che è difficile 5X e ti porta il 2% di conversioni.

    In questo senso, nonostante i dati in partenza non siano del tutto precisi, l’ordinamento finale lo è abbastanza.

  3. Ciao Petro. Premesso che non ho letto a fondo l’algoritmo che proponi, trovo che obiettivo e idea siano buone e sia bene perseguirle.
    Disperdere energia su centinaia di chiavi senza preoccuparsi in qualche modo di scegliere, non sia al passo coi tempi.

    Ottimo lavoro, quindi, al di là dell’efficacia della formula che proponi 🙂

  4. Tanto di cappello per il buon pezzo che hai scritto Maurizio.

    Si potrebbe anche lavorare assieme – se ti va – su un prototipo di foglio di excel da distribuire alla massa di “colleghi” con un bel viral marketing 😀

  5. @Maing: mi fa piacere che per te sia un piacere 🙂 Se mi dici che ti è stato anche utile, mi fai contento!

    @Fradefra: l’algoritmo non è certo perfetto, ma fa quel che deve fare: provalo! Per il resto, concordo senz’altro che sia necessario aver chiari almeno i criteri in base ai quali selezionare le chiavi. Grazie per il commento 😉

    @Abruzzo SEO: ti ringrazio; in realtà non c’è molto lavoro da svolgere per approntare il foglio excel, ma se ti va… fatti sentire! Ciao

  6. Personalmente mi sembra un buon algoritmo per farsi un idea di quali keywords utilizzare, anche se il punto debole è ovviamente quello già sottolineato della “volatilità” dei risultati. Un ulteriore ottimizzazione potrebbe essere quella di raccogliere i risultati giornalieri per un lasso di tempo relativamente lungo (una settimana o due tanto per dire) in maniera da avere anche un (minimo) trend per ogni keywords o sbaglio?

  7. Gran post.

    La cosa che mi veniva in mente leggendo è che la selezione a mano, dovrebbe includere un incrocio con il conversion rate delle key, sempre che le campagne PPC del cliente avessere un obiettivo oltre al traffico.

    Il post è interessante, molto, ci sono dei campi in cui è difficilmente applicabile. Ad esempi nel turismo il posizionamento di alcune key di prestigio è addirittura una strategia commerciale, legata alla vendita dei servizi web. Concentrarsi su key ad alata percentuale di succeso e con buon impression sulla serp spesso è un’attività per cui non si ha tempo nel turismo. Insomma, da noi è d’obbligo un colpo al cerchio ed uno alla botte. Ma stiamo educando gli albergatori a valutare le proprio pubblicità da contatti e prenotazioni 🙂

    Ciao ciao

  8. Ottime osservazioni e ottimo approccio algoritmico che da buone informazioni, seppure approssimate.
    Ho dovuto leggerlo più volte per comprenderlo a fondo, ma l’idea è veramente buona quando si approcciano un numero altro di dati
    Complimenti.

    Che rank checker consigli?

  9. E’ da ieri sera che spammo sui social questo post, lo trovo in assoluto uno dei migliori degli ultimi mesi. Ti propongo di tradurlo 😛

    Bando alle sviolinate!
    Il ragionamento regge ed è a mio avviso consistente. Quanto alle metriche scelte: le lascerei aperte ad eventuali integrazioni, tagli o sostituzioni in funzione degli obiettivi.

    Sottoscrivo in pieno l’approccio al problema ed il flusso di lavoro: obiettivo->valutazione algoritmica->valutazione finale qualitativa.

    Di nuovo complimenti! Just bookmarked!

  10. Gran bel articolo Petro.
    Quello che hai proposto è un ottimo metodo per effettuare una scrematura “intelligente” delle kw su cui lavorare.

    ciao
    Francesco

  11. Mamma mia quanti commenti! Provo a rispondere a ciascuno:

    @Alex: Bella! Senz’altro ti terrò aggiornato, magari tra qualche mese proprio in questo spazio.

    @Dudy: ottimo suggerimento! Più che per i trend, nel caso a cui ho lavorato abbiamo raccolto i dati più volte per fare una media, per ovviare al problema dell’instabilità delle serp.

    @Francesco: giustissima l’osservazione sul Conversion Rate, nel mio caso non l’abbiamo applicato direttamente nel modello excel ma a posteriori, integrando e ripescando key qua e là.
    Comprendo appieno anche il discorso che fai sulle keyword “di immagine”, pur non essendo il turismo il settore nel quale sto operando adesso, ci sono anche lì delle aree semantiche con key dove “dobbiamo esserci”, per una questione anche di branding (che è importante tanto quanto i click e le conversioni).

    @Luca: in questo caso Ranking Manager si è dimostrato utile, ma probabilmente anche altri software sarebbero all’altezza (penso a WebCeo, anche se personalmente non sono mai riuscito a sfruttarlo a dovere).

    @Andrea: hai assolutamente ragione! Questo metodo va bene per scremare ed evidenziare dove sono le opportunità, poi però una revisione manuale è d’obbligo, per un sacco di motivi.

    @K3K e a tutti: grazie mille per la partecipazione ed i complimenti 🙂

  12. Mi aggiungo ai complimenti per l’ottimo articolo, tuttavia questo modo di procedere risulta un po’ difficile da applicarsi in molti casi a causa soprattutto del modo di pensare dei clienti (che non si preoccupano o non capiscono la difficoltà del posizionamento) o del settore in cui operi (come detto da Francesco).

    Per esperienza personale solitamente i clienti chiedono di essere posizionati su poche chiavi molto generiche e quindi altamente competitive oppure ti danno una lista di 800 chiavi e pretendono di essere in prima pagina con tutte. Questo tipo di approccio probabilmente può essere utilizzato per gli e-commerce ed in poche altre casistiche, l’idea è comunque molto interessante, nei prossimi giorni provo a metterlo in pratica e sono curioso di vedere le keyword risultanti (soprattutto se in qualche modo possono coincidere con quelle che portano un ROI maggiori).

  13. Ciao Petro, ottimo post (come sempre 🙂
    Apprezzo soprattutto il tentativo di utilizzare un approccio scientifico ad un’attività che da sempre è basata soprattutto sulla soggettività e sulle “sensazioni”.
    E anche oggi ho imparato qualcosa di nuovo 🙂

  14. @Introw: comprendo benissimo il tuo stato d’animo di fronte ai clienti che chiedono l’impossibile (e che, anche se riuscissero a realizzarlo, non avrebbero comunque i ritorni migliori possibili). Hai tutta la mia solidarietà 🙂
    Fammi sapere poi i risultati delle tue prove, mi raccomando!

    @Angelbit: ehi, ottimo! Aspetto anche io novità da parte tua 😉

    @Roberto: grazie mille, sono contento che ti sia piaciuto/servito!

  15. Ciao, dopo averlo letto tempo fà e visto gli ultimi commenti, volevo sapere se avete trovato una soluzione per fare uno script o foglio excel per determinare le keys pù “convenienti” sulle quali lavorare.
    In particolare ogni volta divento matto per gli operatori :
    allintitle,allinanchor,allintext ; che voi sappiate c’è un software in grado di fare queste operazioni?
    Thanks 🙂

  16. @ angelbit, ok grazie.
    Non essendo un programmatore attenderò con ansia i vostri esperimenti;)
    Se la cosa dovesse riuscire, diventerà uno dei migliori script in circolazione:)

  17. ciao,complimenti per l’intuizione,le keyword sono sempre al centro delle ricerche di tutti i webmaster,un giorno esistera’ un tool per tutti……anche per quelli meno esperti,ciao ancora .

  18. Ragazzi, grazie veramente per tutti i commenti e per l’interesse che nutrite nel metodo che ho presentato.

    Lo ripeto ancora una volta: per fare questo, oltre ai dati di partenza (un database di keyword e qualche dato storico sui relativi KPI, senza cui non si va da nessuna parte), basta un software di rank checking che possa esportare i risultati in CSV o XLS, e una conoscenza di base per creare un foglio excel che integri i dati (la formula è lì nel post, non è un gran lavoro credetemi).

    Se qualcuno sta lavorando a un tool o a un modello da ripubblicare (Angelbit, dico a te!), si faccia sentire in queste pagine: l’interesse c’è, lo si vede anche dai commenti.

    Se volete contattarmi, sono e resto a disposizione 😉

  19. Ciao ragazzi

    leggo solo ora i vostri messaggi, allora dello script e pronto il rank-checker e gli altri tre cecker derivati (allintext,allintitle e allinanchor).
    ora il problema sorge che al momento necessitano di 4 chiamate al server google per elaborare una keyword cioe’:

    1chiamata per prendere il numero risultati e la posizione del sito nella serp; 2 chiamata per allintext; 3 per allintitle e 4 per allinanchor.
    il problema sta che google vedendo lo stesso ip che gli parsa le serp di continuo se la prende… sto provando a fare uno sleep del codice di 3 secondi a ogni retriaval, ma non credo basti per un servizio a piu’ ampia portata, sto studiando un sistema di proxy per masherare l’ip del server,magari se qualcuno ha esperienza di queste tecniche o conosce soluzioni alternative per parsare le serp, sarebbe un ottimo aiuto, fatemi sapere…

  20. Ciao a tutti, intervengo anch’io in ritardo.
    Secondo me se si ragiona in termini di 100.000 keywords abbiamo già sbagliato in partenza. Com’è noto, GG assegna un significato semantico all’intero sito.
    Se il sito fa ecommerce di elettronica, non posso pretendere che posizioni bene ogni singolo prodotto o che so, un albergo di roma, o competere con chi ha un sito su un prodotto specifico (es solo macchine fotografiche digitali), ma posso puntare su posizionare bene le categorie, poi l’associazione semantica farà pesare di più il mio sito rispetto ad altri e mi tirerà fuori nelle ricerche anche la singola marca di macchine fotografiche.
    Spero di essermi spiegato bene.
    ciao
    Luca

  21. @Luca: ti sei spiegato benissimo!

    Nel caso specifico, il sito copre centinaia, se non migliaia, di ambiti semantici differenti. Non è un errore, è la tipologia di sito che è fatta così (si parla di annunci, e si va dalle case alle auto al lavoro, passando per gli oggetti più strambi che gli utenti mettono in vendita).

    Concordo con te che ragionare su 100.000 keyword non ha molto senso, in generale; ma visto che c’era già uno storico, e che per molte di queste kw il sito era già posizionato (a volte con pagine editoriali e a volte con UGC), l’esigenza in questo caso era capire su quali aveva più senso lavorare (poche decine su circa 1.000 cmq) per ottenere il massimo ROI.

    In determinate condizioni, si può essere competitivi sia per le categorie che per il singolo prodotto (nome secco più long tail, per entrambi). Poi è logico che se c’è un sito dedicato ad un prodotto o nicchia in particolare che ha le caratteristiche per emergere, la prima posizione diventa irraggiungibile – per quella kw, ma si può restare comunque nella no-scroll area ed essere visibili per tutto (o quasi) il proprio range di offerta.

    Spero che adesso l’ambito di riferimento in cui è stato scritto il post risulti un po’ più chiaro, ti ci ritrovi?

    Grazie per il tuo intervento!

  22. @Petro
    eh eh certo che mi ci ritrovo, ho lo stesso problema per un sito che ha lo stesso argomento (l’ho messo in firma) 😉

    Se ti può essere d’aiuto ti dioc che le home di certe categorie hanno un pr > della homepage mentre altre 0: una una diversità tale che mi spiego solo con la competitività delle keywords

  23. Che grande articolo Maurizio, complimenti.
    Anche io faccio questo genere di analisi, anche se molto più rudimentale e semplice.
    Devo dire che è molto efficace. In genere quando inizio a promuovere un sito, prima cerco di salire in generale, poi vado alla ricerca di key che portano parecchio traffico e poi di quelle che pagano meglio o che potrebbero essere competitive.
    Vorrei solo aggiungere, non so se lo hai scritto, che anche il numero di inserzioni adwords mi indicano il grado di competitività o importanza di una parola chiave.
    Mi regolo soprattutto con quello e con il prezzo che pagano a clic.
    Ciao

  24. Ciao Paolo,
    beh, se anche tu lo trovi efficace allora significa che non sono proprio matto 😛

    Visto come parli della promozione iniziale di un sito, ti segnalo un articolo che penso ti piacerà: posizionamento dal basso.

    Il numero di inserzionisti adwords potrebbe essere un fattore, come ce ne sono tanti altri (presenza di maps o video, sitelink nei primi risultati, ecc), tutto sta a quanto si vuol rendere preciso, significativo e funzionale il risultato di questa analisi.

    Grazie per i complimenti 🙂 Ciao!

  25. @Paolo Ciao ho tentato anch’io spesso partendo dal basso con key poco competitive, arrivando ad un ottimo posizionamento (primi tre posti) poi appena passavo a qualcosa di più serio … tonfo! Mi pareva quasi che zio GG una volta appioppato un bollino con certe keywords non voglia più che ti muovi da li, probabilmente per riempire le serp con parole diverse e non sempre con le stesse. Quindi… “Meglio primi in Gallia che secondi a Roma” ?
    😉

  26. Ciao Maurizio,
    scusa OT del mio commento, ma sono arrivato a questo post attraverso la pagina del case history “subito.it”.

    E’ proprio per via di quel post che ti lascio questo commento:

    parli di metodi per costruire una link building in favore di brand noti, non dando spunti e consiglio 😀

    Vogliamo colmare questa grave lacuna?

    Naturalmente si scherza caro, ma un post su quell’argomento sarebbe da parte mia certamente gradito.

    Saluti

  27. Ciao Emanuele,

    in effetti in quella pagina -volutamente- non dico molto riguardo a “come”.

    Tuttavia è da un po’ che vorrei fare un post sul link building, proprio dando spunti e consigli… prendo il tuo come un voto a favore 🙂

    Grazie mille, un caro saluto!

  28. L’approccio è assolutamente valido..io lo estenderei anche alla realizzazioni dei titoli dove ovviamente la competitività va considerata solo per il numero di pagine che hanno la keyword nel titolo (operatore Allintitle appunto).

  29. Ciao Simone

    purtroppo non sono riuscito a far cambiare ip ogni tot di richieste per evitare il blocco da parte di google…rinnovo il mio invito a contattarmi se qualcuno ne sa piu’ di me su come realizzare un sistema affidabile di proxy a rotazione…

  30. Ciao Petro,
    grazie per il contributo davvero interessante.

    Ma come dice qualcuno: “La domanda sorge spontanea”…soprattutto per quanto riguarda il peso da dare ai diversi parametri che compaiono per la competitività.

    Tu hai assegnato i seguenti pesi:

    Numero di risultati puri: 1,5
    Numero di risultati AllinText: 1
    Numero di risultati AllinTitle: 2,5
    Numero di risultati AllinAnchor: 2

    Ma la scala qual’è? [0-7]? la loro somma da 7.
    Inoltre dai al terzo parametro il peso maggiore (2,5).

    Ritieni che la presenza della keyword sul Title sia l’aspetto più importante?e subito dopo Anchor, puri e Text?

    E questa “classifica” la consideri per Google o in generale?

    Ti ringrazio anticipatamente
    Francesco

  31. Ciao Francesco,
    se ben ricordo, non c’è una scala vera e propria, ma i valori sono stati individuati in modo empirico per far sì che, calcolandone i relativi logaritmi e moltiplicando tra loro i rispettivi risultati, venissero fuori indici “sensati” e paragonabili tra loro.

    Riguardo ai pesi, tieni sempre a mente che non sto cercando di definire il peso relativo dei vari fattori nel posizionamento, l’obiettivo invece è stimare quanti sono i siti/pagine ottimizzate per ciascuna parola chiave.

    In questo contesto, dico che se un sito ha la kw nel title gli assegno 2,5 punti, se ce l’ha nel contenuto, un punto, e se ce l’ha nell’anchor text di uno o più link esterni, 2 punti. E poi lo inserisco nel “contesto serp”, assegnando un peso al semplice numero di risultati rilevanti per quella kw.

    Non si tratta dell’importanza relativa dei singoli fattori rispetto al resto del gruppo, ma solo un segnale che il webmaster ha ottimizzato – più o meno consapevolmente – il suo sito per la parola chiave che a me interessa.

    Ti ringrazio per l’attenzione ed il commento, se pensi che sia utile confrontarci ancora, resto a disposizione 🙂

  32. Ciao Petro,
    alcune considerazioni:
    1)immaginiamo che il sito X non abbia il Title ottimizzato per la keyword “agriturismo toscana”. Che punteggio/peso si potrebbe dare? Sicuramente non zero, poichè il logaritmo andrebbe a -infinito e con esso l’indice di competitività.

    2)se il sito X che tratta argomenti turistici ha il TITLE ottimizzato per la keyword “agriturismo toscana” do, invece, il punteggio 2,5.
    E’ verosimile associare il punteggio/peso 2,5 anche ad un sito Y che tratta argomenti finanziari (quindi un dominio diverso da quello precedente e con una competizione teoricamente diversa) ed ha Title ottimizzato per la keyword “servizi finanziari”? Oppure è bene pensare ad una diversa scala di punteggi?

    Spero di essere stato chiaro, non nascondo che a volte non riesco ad “ottimizzare” i miei penssieri ;-))

    Grazie ancora!

  33. Ciao Francesco,

    1) nel primo caso, il punteggio è nullo perchè, semplicemente, il sito non viene conteggiato nella serp restituita dall’operatore Allintitle:”agriturismo toscana”.

    Lo scopo non è dare un punteggio al SITO, bensì al VETTORE che incrocia la keyword ed il relativo numero di risorse indicizzate.

    Ricordati sempre che stiamo cercando di valutare quanti siti sono ottimizzati per una data keyword (in base ai dati forniti dal motore), e non il singolo sito. Se una pagina non è “ottimizzata”, non la consideriamo (per il semplice fatto che il motore, interrogato, non la considera) 😛

    2) Non c’è ragione, secondo me, di variare i punteggi in base al topic. Fai qualche prova, e ti renderai conto che “agriturismo toscana” ha un punteggio molto più basso rispetto a “servizi finanziari”.

    Alla fine è questo che vogliamo ottenere: comparare “oggettivamente” la competitività di keyword diverse, non necessariamente appartenenti alla stessa nicchia.

    Un discorso di raffinazione dell’algoritmo in base al topic potrebbe prevedere, invece di una modifica ai pesi, l’inclusione di fattori aggiuntivi come mappe, video, risultati onebox e altre modifiche della serp tipiche di alcune nicchie.

    Spero che questo risponda alla tua domanda, in caso contrario sono a tua disposizione. Ciao!

  34. Ritorno a commentare perché reputo questo argomento o settore di lavoro seo/sem di fondamentale importanza.

    Il senso dell’articolo sembra essere, correggimi Maurizio, massimo risultato con minimo sforzo.
    Quindi ottimizzazione dell’ottimizzazione.

    Detto questo vorrei semplice chiedere se il tool a riguardo è stato realizzato, in modo da testare velocemente sul campo l’algoritmo per poi, magari, insieme editarlo e perfezionarlo

  35. Ciao Maurizio, post notevole… era esattamente quello che mi serviva in questo momento!
    Giusto per facilitare l’estrazione dei vari parametri può tornare utile il tool Keyword Explorer di GoodKeyword, gratuito e ben fatto.
    Ciao!

  36. Ciao Maurizio,

    innanzitutto complimenti per la spiegazione tecnica fornita. Per un autodidatta come me questi articoli sono oro colato. Complimenti ti ho appena inserito nei miei preferiti!

    Ciao

  37. Ottimo articolo, veramente fatto bene ed esauriente.
    Una sola perplessità: le chiamate ALLINTEXT, ALLINTITLE e ALLINANCHOR restituiscono valori numerici piuttosto elevati sui quali è scomodo effettuare operazioni e per questo hai utilizzato la funzione logaritmo giusto?
    La funzione logaritmo essendo una funzione non lineare è di difficile comprensione, specialemnte se si devono confrontare due valori come in questo caso (complessità tra due keywords).
    Faccio un esempio: allintitle per una key genera 1.000.000 di risultati e su un’altra 200.000; log(200000)=5,3; log(1000000)=6.
    Tramite il logaritmo ottengo i due valori che all’occhio umano non rappresentano facilmente il rapporto di difficolta 5 a 1 in quanto la funzione non è lineare.
    Non sarebbe di più facile rappresentazione e confronto (anche se più macchinoso) dividere i risultati per un fattore X (1000 o 10000)?
    Saluti
    Marco

  38. Ciao Marco,

    uso il logaritmo non per comodità (tanto calcoli e grafici non li faccio mica a mano :P), ma perché ho bisogno di normalizzare i risultati per poterli rendere paragonabili.

    Inizialmente avevo provato anch’io a confrontare i valori in modo lineare, ma ho cambiato approccio per due ragioni:

    1) i dati da paragonare variavano di diversi ordini di grandezza (da poche centinaia ad alcune centinaia di milioni), il che rende difficilissimi e poco realistici paragoni tra keyword non vicinissime come competitività.

    2) anche con keyword relativamente simili come competizione, la formula lineare offre una percezione molto distorta della situazione reale: basta un 10% in più o in meno in un solo risultato, per stravolgere tutto.

    Ti faccio un esempio concreto con tre keyword paragonabili in tutto e per tutto: “hotel parigi” vs. “hotel milano” vs. “hotel roma”.

    Prima cerca di farti un’idea “a intuito” della differenza di difficoltà tra le tre, osservando le SERP e tutte le fonti che vuoi, e poi confronta la tua idea con i dati seguenti.

    Con la formula logaritmica, abbiamo questo rapporto:
    hotel parigi – 166
    hotel milano – 200
    hotel roma – 217

    Con la formula lineare, abbiamo questa proporzione:
    hotel parigi – 50
    hotel milano – 784
    hotel roma – 2731

    I pesi usati come moltiplicatore sono, in entrambi i casi, gli stessi indicati nel post.

    Senza avere la pretesa di un risultato infallibilmente preciso, ora dimmi, secondo te quale proporzione si avvicina di più alla situazione reale? 🙂

    P.s. grazie per i complimenti! A rileggerci.

  39. Grazie per la risposta, voglio solo sottolineare che i risultati logaritmici sono di difficile comparazione secondo me.
    Se per esperienza propria sappiamo che, utilizzando la formula da te proposta, riusciamo a posizionare una key con una certa competitività; quando andremo ad analizzarne un’altra non possiamo fare un paragone con l’esperienza precedente perchè abbiamo una crescita logaritmica e non lineare.
    Faccio un esempio pratico su uno studio che sto facendo:
    sono riuscito a posizionarmi con una key che ha competitività 815 (tramite la tua formula); ora devo posizionarmi su un altro dominio con un’altra key che ha competitività 923.
    Potrei pensare: “sono in grado di posizionarmi ad una competitività 815, dovrei riuscire anche su una key a 923” invece la differenza è enorme a causa del logaritmo e, per questo, può risultare fuorviante.
    Le mie non sono critiche ma stò cercando di capire meglio.
    Sottolineare un aspetto matematico della funzione logaritmo che, magari, non tutti conoscono può essere di aiuto e chiarimento ai lettori…giusto?
    Saluti
    Marco

  40. Ciao Marco,
    la tua domanda è pertinente: “se sono riuscito a posizionare una keyword di competitività 815, riuscirò a posizionare anche una di competitività 923?”.

    Sarebbe sbagliato considerare la seconda più competitiva solo del 13%, perché come giustamente sottolinei la funzione è logaritmica e non lineare.

    Detto ciò, vanno tenute presente almeno due cose:

    1) le differenze tra un sito e l’altro possono annullare completamente un differenziale anche grande di competitività tra le keyword, è per questo che conviene considerare anche la posizione attuale di ogni key nella formula finale;

    2) questa formula, nonostante la relativa precisione, serve alla fine soltanto per confrontare tra loro gruppi di parole chiave, possibilmente in funzione di un sito specifico e dei suoi posizionamenti.

    Utilizzarla per stimare la capacità o meno di attaccare una determinata key basandosi dei risultati raggiunti su altre parole chiave, oltretutto su domini diversi, esula un po’ dagli scopi per i quali è stata originariamente inventata (e cioè decidere, dopo aver ottimizzato un sito, in quali aree concentrare gli sforzi di link building).

    Ciao!

  41. @ Maurizio ,una curiosità:
    per raccogliere i dati con gli operatori di Google( allintitle, allintext ecc) fai tutto manualmente oppure usi uno script apposito?
    avevo uno script, ma ultimamente Google mi “beccava” spesso e quindi non lo uso più, manualmente si perde un sacco di tempo, conosci un plugin o script già pronto?
    Se le chiavi sono centinaia, son dolori…

  42. @ Simone,
    per raccogliere i dati necessari da Google, utilizzo un software chiamato Rank Tracker: è perfetto per questo scopo, l’ho anche recensito qui sul blog.

    Impostando un delay ragionevole, si possono estrarre senza problemi dati di tutti gli operatori anche per migliaia di parole chiave.

    Ciao,
    Maurizio

  43. @ maurizio
    Uso da qualche mese anch’io i tools di Powersuite, ma non capisco come fare queste operazioni:
    cioè devo impostare manualmente per ogni chiave i vari comandi di Google oppure c’è un sistema apposito?
    tra l’altro con la creazione di un nuovo progetto mi richiede sempre l’url del sito web da monitorare, ma nel caso volessi usare solo gli operatori per determinate chiavi?
    Scusa le domande,forse per te scontate, ma non capisco.
    Grazie ancora

  44. @Simone ti spiego volentieri come usare Rank Tracker 🙂

    Come URL da monitorare metti “example.com” o il sito relativo alla tua selezione, funzionerà ugualmente.

    Come chiavi metti semplicemente “allintext:keyphrase”, “allintitle:keyphrase” e via dicendo. (Excel o un qualsiasi power editor ti semplificheranno il compito di creare l’elenco iniziale).

    Alla fine, invece di controllare i posizionamenti fai solamente “Update KEI” e tieni in considerazione il valore Competition.
    Adesso hai i dati pronti da esportare, devi solo dividerli in colonne e applicare le formule di calcolo!

    Ciao,

  45. Salve tutto quanto ai specificato è un processo davverò interessante ma ricordiamoci sempre che i cervelloni della Google appena riconoscono una falla nel loro algoritmo ingannevole ti penalizzano il sito web questo poteva funzionare 5 anni addietro e poteva essere tunuto alle prime posizioni ma non credo sia valevole oggi a primo impatto sembra eswsere vincente ma col passare del tempo mantiene la posizione? comunque mi complimento per la buona pensata che ai fatto!

  46. Spero che questo intervento possa “vincere”un dofollow, anche se non è questo l’obiettivo.
    Innanzi tutto complimenti. Ritengo questo Post il MIGLIORE in Italia per quanto riguarda la definizione del Key. Prima brancolavo nel buio e non avevo mai trovato nessuno in grado di scendere così a fondo nel difficulty rate.
    Detto questo, ho subito messo in pratica, e devo dire che ho ottenuto ottimi risultati

    Tale strategia consente di concentrare gli sforzi sulle giuste parole.
    Un paio di precisazioni, spero che siano gradite.
    Io aggiungerei come valore indicativo la concorrenza di AdWords, penso sia un valore dal crescente peso, è molto indicativo. Questa è la mia idea, ed io non sono un esperto, perciò prendete tutto ciò che dico con le pinze 🙂
    Seconda precisazione. Va detto che spesse volte, specialmente sui grandi numeri, G. blocca l’utilizzo di tali operatori, intuendo che la ricerca non è umana. In conseguenza a questo per settimane sono andato a cercare un tool che ovviasse a questo problema, magari cambiando l’indirizzo IP o con dei Proxy.. Non ho trovato molto.
    La soluzione che ho quindi trovato è stata quella di lanciare le ricerche “grosse” di notte, impostando come ritardo tra le ricerche un tot di secondi,sufficiente a non far arrabbiare G.
    Questa è la mia esperienza. Nessuno ha trovato difficoltà simili alle mie o ha avuto modo di apprezzare i consigli relativi all’utilizzo degli operatori Allin..?
    Ancora un grazie per il valore proposto
    Emmnauele

  47. Ciao Emmanuele,
    ti ringrazio per i complimenti 🙂

    La concorrenza in Adwords è in effetti un valore utile da tenere in considerazione in parecchi ambiti, nel post l’ho solo accennato (era già complesso così), ma nulla vieta di aggiungere alla formula anche questa informazione, anzi lo consiglio per tutti gli studi sui settori commerciali.

    Per evitare il ban durante l’estrazione di dati, ti confermo che ora come ora l’unica è inserire intervalli di tempo significativi tra le richieste, ed eventualmente ruotare gli IP.

    P.s. il dofollow lo lascio, ma ho messo il tuo nome come anchor text (l’anchor di prima era inammissibile senza nofollow, mi spiace. Ora che ci penso, dovrei chiarire la cosa nell’avvertimento).

  48. Eh eh eh, non preoccuparti. Non sapevo la politica del blog, fai bene a gestirlo così. E’ passato un pò di tempo dal tuo post, e credo sempre che sia un valore crescente. Si potrebbe dargli un valore da 1 a 3 nella scala da te fatta inizialmente. Rallentare la ricerca sono capace, ruotare gli IP invece lo trovo un pò più complicato. In fondo diventa necessario farlo solo su ricerche grandi, per quelle medie di solito basta suddividere la ricerca in 5 o fasi da intervallare con un pò di ritardi ed il gioco è fatto.
    Ah, un’altra segnalazione. Se G. vi banna, momentaneamente chiaramente, provate a usare gli operatori su altri browser. Il ban è legato al browser ;-)Magari è una cosa risaputa ed allora mi scuso per la precisazione 🙁
    A questo proposito pensavo di scrivere un articolo, fammi sapere se ti può far piacere ospitarlo nel tuo spazio.
    Un saluto a tutti e grazie
    Ema

  49. Ciao Petro,
    complimenti per l’articolo. Ho un paio di domande da porti.

    1) I comandi Google per determinare i valori quali il numero di risultati in allintext, il numero di risultati in AllInTitle e il numero di risultati in AllInAnchor come li utilzzi esattamente? Fai una ricerca precisa oppure li cerchi per presenza? Es.: allintitle:”keyword keyword” oppure allintitle:keyword keyword?

    2) Come mai non hai considerato anche il comando allinurl per calcolare la competitività? Oggi quale peso attribuiresti a l’url?

    Ti ringrazio in anticipo.

    Marco

  50. Ciao Marco, ti ringrazio per i complimenti!

    Rispondo alle domande:
    1) normalmente evito l’utilizzo delle virgolette, perché preferisco che Google mi restituisca una indicazione indipendentemente dal match esatto della frase: idealmente vorrei lasciargli fare liberamente i suoi calcoli di rilevanza semantica. Comunque, essendo un’analisi comparativa, il valore del numero in sè è indifferente, quel che conta è la proporzione tra i diversi valori. Quindi penso si possa usare anche la ricerca con virgolette, se la SERP non è troppo striminzita.

    2) In queste analisi non utilizzo il comando allinurl per evitare di complicare troppo l’analisi con un valore che non ha nemmeno lontanamente lo stesso peso di title, testo ed link in entrata. Un URL semplice, parlante e contenente le keyword ha una valenza da considerare per un sacco di motivi (leggibilità, memorabilità, evidenziazione in SERP, ecc), tuttavia ritengo molto piccolo l’apporto di questo fattore ai fini del calcolo del ranking. Meglio concentrare altrove gli sforzi per il posizionamento 😉

  51. Ciao,
    ottimo articolo…davvero complimenti..vorrei utilizzare l’algoritmo per qualcosa di diverso…non ho un sito da monitorare o migliorare,mi servono invece delle statistiche per una ricerca di marketing…ho circa 2000 parole di cui mi interesserebbe conoscere il numero di risultati(siti) che si hanno ed il numero di ricerche avvenute su Google per ogni singola parola …come poter fare una cosa del genere?utilizzando rank tracker?ma all’inizio che url devo mettere se non ho un sito?
    Ciao.
    A presto

  52. Ciao Antonio,
    io uso Rank Tracker per questo genere di ricerche, ora ti spiego come impostarlo.

    Per prima cosa crea un progetto, come indirizzo del sito puoi mettere “Example.com”, non è importante.

    Ora inserisci l’elenco di parole chiave, ma non fare il controllo dei risultati.

    Vai su Preferences > KEI Settings > Number of Searches e imposta i filtri corretti per Adwords (io uso Exact Match, Local, Italia, Italiano per avere i dati più precisi possibile).

    Quando hai inserito tutte le parole chiave (ti ricordo che puoi anche usare la funzione Suggest del programma), premi il bottone KEI.

    Ora personalizza il tuo spazio di lavoro (click col tasto dx sull’intestazione di una colonna) in modo da visualizzare i dati su “Competition” e “# of Searches”. Il primo valore è il numero di risultati per la ricerca, il secondo è il numero di ricerche mensili fornito da Adwords.

    Spero di esserti stato utile, ciao

  53. Grazie per l’utilissimo seo post, uno dei pochi ad essere realmente utile. Mi chiedevo se fosse possibile,avere la formula del logaritmo pronta in excel, mi faresti un grande favore

  54. Ciao Maurizio, il post è interessantissimo e sto cercando di metterlo in pratica. Purtroppo non sono ancora riuscito ad implementare il logaritmo. Potresti gentilmente spiegare come inserire la formula in Excel oppure linkare un file già compilato? Mi sarebbe di molto aiuto per testare quanto detto su questo post.

  55. @Max @bellimbusto

    poniamo che in A1, A2, A3 e A4 tu abbia rispettivamente:
    – numero risultati puri
    – numero risultati allintext
    – numero risultati allintitle
    – numero risultati allinanchor

    Utilizzando i pesi indicati nel post, la formula diventerebbe:

    =LOG(A1*1,5)*LOG(A2*1)*LOG(A3*2,5)*LOG(A4*2)

    Ciao!

  56. Ciao Maurizio, complimenti per il sito e per il post. L’ho trovato molto interessante ed ho provato a seguirlo passo passo, ma sono subito inciampata 🙂
    Scusa la domanda…. sembrerà banale ma come trovo i valori di: numero di risultati presenti in serp,numero di pagine che hanno la keyword nel titolo, numero di pagine che hanno la keyword nel testo, numero di pagine che ricevono link con la keyword come anchor text?

    grazie

  57. Ciao Laura,

    utilizza semplici ricerche su Google per trovare il numero di risultati presenti, e poi fai ricerche avanzate con gli operatori indicati nel post (allintitle, allinanchor, allintext) per trovare gli altri parametri. Il valore che ti interessa è semplicemente il numero di risultati restituiti da ogni ricerca.

    Ti suggerisco di iniziare a studiare gli operatori di ricerca avanzati, prima di cimentarti con uno studio delle keyword di questo tipo.

    Ciao,

  58. Bello articolo, anche perchè è uno dei problemi più importanti che si pone all’inizio di un lavoro soprattutto per un preventivo da presentare al cliente.
    A quali ti riferisci quando parli di “Ti suggerisco di iniziare a studiare gli operatori di ricerca avanzati”?
    graaie

  59. Ciao Raffaele,

    sono convinto che per un SEO sia fondamentale conoscere *tutti* gli operatori di ricerca avanzati.

    Se non sappiamo nemmeno utilizzare un motore in modo appropriato, attraverso gli strumenti di ricerca a disposizione, come pretendiamo poi di poter ottimizzare un sito per gli utenti dei motori di ricerca?

    BTW, gli operatori utilizzati nel metodo descritto nel post, sono menzionati anche nel commento precedente al tuo.

    Ciao,

  60. Salve!
    Ho una domanda “tecnica” in relazione all’uso delle virgolette in Google e Google Adwords. In google adwords di solito prendo i dati delle domande “esatti”, quindi keyword tra parentesi quadra. Quando poi “trasferisco” nel tool per la ricerca dei dati di competition, le parole chiave le devo lasciare così o devo mettere le virgolette?
    In pratica, mi pare di aver capito che le virgolette nella ricerca di google corrispondono alle parentesi quadre in adwords, qualcuno può confermare?

  61. Ciao Federico,
    le virgolette nella ricerca di Google mostrano i documenti che corrispondono alla ricerca di una stringa esatta di testo.
    In Adwords, questo tipo di corrispondenza è quello “a frase”.

    Ti sconsiglio di utilizzare le virgolette nella ricerca Google se ciò che ti interessa è il numero di risultati, specialmente se poi intendi associare questo valore ai volumi di ricerca (in modalità esatta) estratti da Adwords.

    Ciao.

  62. Ciao Maurizio, grazie per la risposta. Non avevo mai pensato a questa differenza di “simbologia” tra ricerca google e adwords. Mi piacerebbe applicare il tuo metodo, sapnedo che sono “più sensibile” alla competizione che alla domanda perché il sito web è all’inizio.
    Io vorrei associare i volumi di ricerca in modalità esatta (quindi [keyword]) di Adwords alle ricerche in Google con i vari operatori. Mi stai consigliando di usare quindi per esempio allintitle: keyword e non intitle:”keyword”?
    Il consiglio a prima vista sembra controintuitivo: ho i dati di ricerca su una keyword esatta e poi valuto la competizione su una keyword non esatta..mi piacerebbe sapere le ragioni che ti portano a questo consiglio, è possibile?
    Grazie mille1

  63. Ciao Federico,
    alt, io parlavo della sola ricerca per keyword, nella risposta precedente (quindi mi riferivo al n° di risultati per la query senza operatori).
    Quando usi gli operatori, ti conviene usare le virgolette se ti concentri sulle kw esatte, per avere congruità nei dati.

    Il fatto però è che, oggi come oggi, ha sempre meno senso concentrarsi sulla kw esatta; in molti casi adesso conviene ragionare direttamente su una corrispondenza più estesa delle query.

    P.s. abbi pazienza se non rispondo subito alla perfezione: il post è di 4 anni fa, non ho le formule stampate in testa 🙂 Ed inoltre sono cambiate parecchie cose, da allora.

  64. Ti ringrazio della risposta! Quindi suggeriresti di usare l’approccio “per frase” in adwords per prendere i dati della domanda e non più l’approccio esatto [keyword]? E’ possibile sapere quale può essere un motivo per concentrarsi sull’esteso? Non si ottengono dati sulla competizione “sovrastimati”?

  65. Ciao Federico,

    i dati in modalità estesa sono sovrastimati solamente se usi kw molto generiche; più vai nello specifico e più la modalità estesa corrisponde in realtà all’insieme di query rilevanti per il tuo settore.

    Usa la modalità estesa quando conosci bene un settore (e quindi sei in grado di definire con una buona sicurezza le query principali): in questo modo avrai i dati di competizione per il settore invece che per la keyword; viceversa, quando non conosci bene l’insieme di keyword (oppure per forza di cose devi rimanere sul generico) è meglio utilizzare la modalità esatta, per ottenere una precisione maggiore.

    Ciao,

  66. Innanzitutto ti ringrazio per questi consigli e le pronte risposte. Diciamo che sono in un determinato settore (traduzioni) e vorrei capire quali sono le keyword più convenienti in tale settore. Da quello che mi hai detto tenderei a usare la frase esatta su Adwords e come operatori mi verrebbe da usare quelli con le virgolette: “keyword”, intitle:”keyword”, intext:”keyword” e inanchor:”keyword”. Confermi che tale approccio potrebbe essere coerente?
    Inoltre, mi sono letto qualcosa sugli operatori avanzati e da ciò che ho letto allintitle:parola1 parola2 si dovrebbe comportare come intitle:”parola1 parola2″, mentre se interrogo google il primo mi da 18.000 risultati, il secondo 8.000. Tu nel mio caso (settore “fisso” con scelta delle keyword + convenienti) useresti allintitle o intitle”” (e anche per text e anchor)?

  67. Ciao Federico,
    l’approccio che hai scelto mi sembra buono nel tuo caso.

    Sugli operatori:
    allintitle:parola1 parola2 non è uguale a intitle:”parola1 parola2″.
    La prima query restituisce tutte le pagine che hanno entrambe le parole nel titolo, la seconda tutte le pagine che hanno la stringa “parola1 parola2” (in questo esatto ordine e senza nulla in mezzo) nel titolo.
    Non è la stessa cosa.

  68. “Spippolando” un po’ ho ottenuto dei risultati usando le virgolette per l’analisi della competizione sulle varie keyword, però mi sa che è tutto un po’ sbagliato, nel senso che comunque mettendo una keyword nelle ricerche a mo’ di utente, Google restituisce anche risultati che non hanno la keyword così come è, perché ci sono altri fattori che entrano in gioco..e quindi la mia analisi mi suona un po’ falsa.

    Se io usassi i dati di domanda “keyword esatta” ma utilizzassi gli operatori allintitle, allinanchor e allintext oltre alla ricerca senza operatori, non potrebbe essere meglio? In fin dei conti la ricerca per frase e quella esatta avranno una sorta di fattore di scala, che vale per tutte le keyword quindi comunque dovrei ottenere circa sempre la stessa “classifica”…solo che otterrei un’analisi migliore della competizione. Ho detto qualche cavolata?

  69. Un momento: usando gli operatori, tu l’analisi la stai facendo sull’indice, è normale che in fase di ranking trovi risultati “impuri”. Ma questo non invalida l’analisi sull’indice, che è precisa per come la stai facendo.

    Ammetto che il secondo paragrafo del tuo commento non l’ho proprio capito.

  70. Effettivamente il secondo apragrafo é “ermetico”.
    Vediamo un po’: facciamo uno scenario: Utilizzo l’approccio di quest’articolo, e utilizzo gli operatori: allintitle,allinanchor, allintext e la ricerca “normale” “in rank tracker non spunto alcun operatore avanzato, per capirci). Ottengo dei risultati per ogni keyword e uso la funzione dell’articolo per ottenere un indicatore “competizione”.
    Poi devo “incrociare” questi dati con quelli della domanda. Qui ho la scelta se usare la keyword esatta (ovvero [keyword]) oppure la keyword frase (“keyword”) in Adwords. Sapendo come calcolo la competizione, farei un errore a usare i dati “keyword esatta” invece che quelli “keyword frase”? Secondo me no, perché comunque lo faccio per tutte le keyword e quindi “tutte giocano allo stesso gioco” e son confrontate con lo stesso metodo.. però vorrei sentire il tuo autorevole parere .. 🙂

  71. Secondo me l’approccio che descrivi è corretto.
    Per curiosità, comunque, proverei a vedere come cambia l’ouput modificando alcune variabili, o il metodo di raccolta dei dati. Così, tanto per vedere che succede, e per non prendere per oro colato quello che ho scritto a prescindere 😉

    P.s. ma davvero il settore delle traduzioni ha un key set così ampio da rendere impossibile un’analisi “manuale” delle singole keyword e quindi necessaria una scrematura analitica di questo tipo? Non è una domanda retorica, semplicemente non conosco il settore!

  72. Già, neppure io me lo aspettavo (cmq conta le la ricerca è in inglese).. poi c’è il discorso delle frasi: in molti scrivono come ultima parola “Online”, “free”, “google”, ecc. e saranno persone che cercano un traduttore automatico, domanda che non mi interessa molto prendere..

    Cmq non ho capito, l’approccio che definisci comunque corretto è quello dello scenario del post precedente o il primo che avevo detto, usando gli operatori con le virgolette?

    Poi non disturbo + .. 🙂

  73. Ho capito, la domanda è parecchio sporca.
    Nel tuo caso, usa tranquillamente le virgolette per la competizione e la modalità esatta per i volumi di ricerca 😉

    Buon lavoro, ciao!

  74. Ciao! Il post è molto interessante!

    Mi confermi che il calcolo vd. sotto è giusto? Ho cercato di estraporarlo dal tuo post.

    Popolarità = (All in text)/(Risultati Puri)
    Siti Ottimizzati per keyword = (all in title)*(all in anchor)

    Risultati puri: cerco su google la key senza apici es. Cerco key1 invece di “key1”.

    KEI = popolarità al quadrato / Siti ottimizzati

    Spero in una tua risposta. Grazie

    Alessandro

  75. Grazie Maurizio,
    articolo di seo interessantissimo per riusicre a dare una metrica alla keywords competition, che fino ad oggi non ero riuscito a trovare.
    Grazie

  76. Grande Maurizio!
    Condivido pienamente il tuo metodo. E’ quello che applico per lo studio per l’analisi delle Keywords efficienti (KEI). Nella tua metodologia sicuramente il calcolo però è più dettagliato e tiene conto di più variabili! Ovviamente, come dicevi, la competitività può cambiare in tempi brevi (dipende poi dal settore…) e necessita una rivalutazione. Ma come partenza a mio avviso non ci sono metodi migliori.
    Grazie per la condivisione.

    Giuseppe C.

  77. Ciao e grazie davvero per l’articolo!
    Interessantissimo e ben fatto. Ho affinato il mio metodo di lavoro anche grazie ai tuoi suggerimenti, su questo e altri articoli.

    Non posso fare a meno però di avere alcune perplessità riguardanti l’enorme peso dato al volume medio di ricerche mensile (dato dallo strumenti di AdWords o siti o software vari).
    Mi spiego meglio… Se una keywords presente una ricerca media altissima (lasciando stare ovviamente keywords monoparola), tutto il resto dei dati ha influenza molto bassa, sia per il calcolo della competitività sia per quella del ROI. Ad esempio, se questa keyword, nonostante la media di ricerca molto alta, presentasse un numero di risultati (e qualità di risultati) molto elevato, influirebbe relativamente poco su questi calcoli.
    Quindi anche se viene cercata moltissimo e di conseguenza in base ai calcoli avrò dei numeri favorevoli in valutazione, farò fatica a posizionarmi perchè comunque avrò una miriade di risultati con cui competere! Per cui una keywords buona nei numeri può non essere per niente buona nell’utilizzo.

    Spero di essermi spiegato! Grazie
    Steven

    • Ciao Steven,

      ti sei spiegato benissimo 🙂

      Considera innanzitutto che questo post è stato scritto circa 7 anni fa: nonostante il principio di massima sia ancora valido, ci sono alcuni aspetti emersi nel frattempo che ne minano l’ambito di efficacia (penso per esempio all’impatto della ricerca vocale ed al raggruppamento delle query basato sull’intenzione dell’utente).
      Questi aspetti possono influire molto sul significato dei valori del volume di ricerca, che allora era semplicemente il numero arrotondato delle ricerche effettive per una data query, mentre oggi non è detto che sia ancora così.

      Al di là di questa complicazione, che volendo in alcuni contesti si può pure ignorare, credo sia sufficiente modificare i “pesi” assegnati a ciascuna variabile per ottenere un algoritmo che abbia senso nel tuo caso, come invito a fare anche nel post 🙂

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