Latent Semantic Indexing, come sfruttarla per la SEO

Il Latent Semantic Indexing o indicizzazione semantica latente (LSI) è un calcolo utilizzato dai motori di ricerca per scoprire se un termine e un contenuto interagiscono tra di loro per indicare lo stesso significato, anche se non condividono keyword o sinonimi.

In questo articolo ti spiego meglio cosa si intende per Latent Semantic Indexing, quanto funziona l’indicizzazione semantica latente in una strategia SEO e come trarne vantaggio per il tuo business online.

Che cos’è il Latent Semantic Indexing

Il termine Latent Semantic Indexing è iniziato a circolare da alcuni anni nel settore SEO, principalmente diffuso da SEO influencer famosi.

I guru dell’indicizzazione sostengono che l’applicazione della LSI sia la chiave per il successo del posizionamento per ricerca organica.

Anche digitando Latent Semantic Indexing su Google, si scopre che molti portali SEO, sostengono che LSI può dare una forte spinta alla SEO. Portandola a livelli avanzati.

Quindi, cos’è esattamente il Latent Semantic Indexing?

Per rispondere a questa domanda, è necessario partire dalle origini della LSI per capire quanto impatta (e se impatta) per la SEO oggi.

L’indicizzazione semantica latente, a volte indicata come analisi semantica latente, è un metodo matematico sviluppato alla fine degli anni ’80 per migliorare l’accuratezza del recupero delle informazioni.

Latent Semantic Indexing utilizza una tecnica chiamata decomposizione a valore singolare per scansionare i dati non strutturati all’interno dei documenti e identificare le relazioni tra i concetti in essi contenuti.

Il Latent Semantic Indexing trova le relazioni nascoste (latenti) tra le parole (semantica) al fine di migliorare la comprensione delle informazioni (indicizzazione).

I benefici del LSI per i motori di ricerca

L’indicizzazione semantica latente ha fornito un significativo passo avanti nel campo della comprensione del testo da parte delle macchine di calcolo in quanto tiene conto della natura contestuale del linguaggio.

Le tecnologie precedenti utilizzavano sinonimi che caratterizzano il linguaggio umano e i cambiamenti di significato che si prestano a differenti contesti di utilizzo.

Per esempio, le parole “caldo” e “pesca” possono sembrare facili da capire a ognuno di noi. Ma entrambe hanno più definizioni in base al modo in cui vengono utilizzate. Combinale insieme e avrai un significato completamente diverso a seconda del contesto.

Latent Semantic Indexing ed evoluzione

Come è possibile addestrare una macchina affinché possa cogliere queste sfumature e capisca meglio il testo?

Questa domanda ha tormento per secoli i più grandi studiosi di informatica e la Latent Semantic Indexing oggi aiuta i computer a comprendere meglio il linguaggio umano.

La Latent Semantic Indexing funziona meglio su contenuti statici e su piccoli gruppi di documenti. È da qui che ha iniziato ad essere applicata per i suoi scopi originari. L’indicizzazione semantica latente consente di raggruppare documenti in base alle loro caratteristiche comuni. Una funzionalità molto utile per i primi motori di ricerca.

L’ LSI può essere riassunta in questi punti fondamentali:

  • Una tecnologia sviluppata alla fine degli anni ’80 per il recupero delle informazioni, in risposta a tecnologie precedenti che non riuscivano a comprendere la sinonimia o la polisemia dei termini.
  • Un approccio specifico che cerca di cogliere la struttura del significato sottostante nel linguaggio.
  • Capacità di assegnare categorie gerarchiche per termini e concetti dai risultati derivanti dall’analisi.
  • Inizialmente utile per lavorare su piccoli set di documenti statici.

Latent Semantic Indexing e SEO

Concentriamoci sul fatto che la LSI consentirebbe a un motore di ricerca di comprendere i sinonimi. L’uso di sinonimi in un documento aiuta un motore di ricerca a comprendere i contenuti online.

Se i tradizionali metodi di indicizzazione calcolavano la correlazione tra una pagina web e un determinato argomento sulla base della presenza o meno della singola keyword, la Latent Semantic Indexing considera il contenuto a livello globale e la correlazione semantica tra le varie keyword.

E se un motore di ricerca è in grado di comprendere il contenuto, può indicizzarlo e classificarlo anche per le query target.

In linea teorica: più termini rilevanti ed attinenti contiene un articolo e maggiore sarà il suo valore secondo le logiche LSI.

Sebbene la LSI non sia ufficialmente usata da Google per indicizzare i documenti del web, il concetto che sta alla base di questa funzione può aiutare a scrivere documenti più rilevanti grazie allo studio delle parole chiave semanticamente assimilabili all’argomento della pagina.

L’uso di sinonimi dovrebbe rafforzare la pertinenza tematica dell’intero contenuto, e questo risulta estremamente utile ai fini SEO.

Le Keyword LSI

La LSI considera due documenti semanticamente vicini se hanno molte parole chiave in comune, mentre li considera semanticamente distanti se hanno poche parole chiave in comune.

Quindi includere sinonimi per le keyword target all’interno di un articolo, di un testo o di una pagina web contribuirà al rendimento SEO. Queste parole sono anche chiamate “keyword LSI”.

Ricorda che le tecniche di Latent Semantic Indexing non sono un trucco per ingannare i motori di ricerca, quanto invece un metodo per migliorare la rilevanza dei contenuti tramite l’utilizzo di termini rilevanti.

Come creare keyword LSI

Esistono diversi strumenti “premium” sul mercato per generare parole chiave LSI. Tuttavia non è necessario adottare tool dispendiosi per avventurarsi nella Latent Semantic Indexing.

Esistono infatti diversi strumenti gratuiti che possono aiutarti a generare parole chiave LSI per il tuo sito web o il tuo blog:

1. Completamento automatico di Google

Il modo più semplice per trovare una keyword LSI è scegliere una parola chiave principale e inserirla nella barra di ricerca di Google. Il motore di ricerca fornisce automaticamente la frase o l’elenco delle migliori corrispondenze mentre la digiti nella barra di ricerca.

2. LSI Graph

LSI Graph è uno strumento SEO gratuito che genera parole chiave LSI per te. Basta inserire la parola chiave principale nella barra di ricerca e lo strumento genererà un elenco di parole chiave pertinenti per la Latent Semantic Indexing.

3. Niche Laboratory

Niche Laboratory offre suggerimenti per keywords, siti web in prima posizione, titoli per pagine web, meta description, meta keywords e una matrice di siti competitor. Questo è uno strumento molto utile per trovare le migliori corrispondenze keywords LSI e per avere un’idea delle parole chiave basate sul traffico dei competitor.

Trovare lo strumento per le parole chiave LSI giusto dipenderà dal CMS che utilizzi, dagli obiettivi e dalla strategia SEO che hai scelto di adottare.

Ma ti ripeto, non è obbligatorio spendere soldi per uno strumento LSI premium. Si possono produrre risultati SEO efficaci anche con tool free o con il semplice utilizzo di Google.

Latent Semantic Indexing, funziona davvero?

Ci sono prove concrete possa aiutare le tue prestazioni di posizionamento su Google?

Non ci sono prove a sostegno di questa tesi.

Sul web circolano pareri discordanti su Latent Semantic Indexing e SEO.

Esistono scuole di pensiero secondo cui LSI è una pratica SEO basilare. Altre smentiscono la teoria secondo cui l’uso di “keyword LSI” ha un impatto migliorativo sulla SEO. Queste suggeriscono piuttosto strategie alternative più efficaci da applicare a blog, siti web e contenuti online.

È vero che la Latent Semantic Indexing ha svolto un ruolo decisivo nel potenziamento dei primi motori di ricerca. Per ostacolare chi cerca di ingannare gli spider attraverso l’utilizzo intensivo delle keyword, Google si sta muovendo verso l’identificazione delle relazioni semantiche tra le parole all’interno di una pagina.

Ma non ci sono prove effettive che la sua introduzione abbia portato a stravolgimenti radicali della SEO in tempi recenti.

In alcuni settori pare che le strade di Google e Latent Semantic Indexing siano sempre più convergenti. Per altri argomenti o settori, il discorso è esattamente all’opposto. Senza dubbio Google ha tutto l’interesse a capire il contesto di qualsiasi contenuto.

Il campo della semantica (lo studio del significato nel linguaggio) è una parte fondamentale del miglioramento dei motori di ricerca.

Tuttavia è piuttosto ipotetico concludere che la presenza di “semantico” sia in “Latent Semantic Indexing” che in “semantic search” presupponga un legame stretto e diretto tra i due ambiti.

Quel che è certo è che esistono buone ragioni di credere che Google si sia evoluto. E oggi utilizza una tecnologia molto più sofisticata di 10 anni fa, guidata dal machine learning per l’indicizzazione dei documenti e il recupero delle informazioni.

LSI, è davvero necessaria o potresti concentrarti su altre attività prioritarie?

La SEO dei contenuti e l’ottimizzazione dei siti web per traffico organico si sono evoluti nel tempo con i progressi di Google.

I motori di ricerca hanno ancora qualche difficoltà a capire il significato delle parole nel contesto. Quindi fare azioni Latent Semantic Indexing non è sbagliato.

In alcuni casi e per particolari siti web da ottimizzare, esistono attività più efficaci per raggiungere buoni risultati in SERP e facilitare il lavoro a spider e bot Google, piuttosto che inserire “keyword LSI”.

Prima di tutto, i dati strutturati sono una componente essenziale di una moderna strategia SEO. Etichettando i dati in modo chiaro, possiamo aiutare i motori di ricerca a indicizzare e pubblicare i nostri contenuti in Rich Snippet e su più device.

Anche il concetto di co-occorrenza è sempre più importante. Ormai i motori di ricerca identificano le parole che sono usate insieme per capire come si combinano e interagiscono tra loro per alterare il significato.

Possiamo identificare alcuni di questi termini ricercando i prodotti o i servizi che desideriamo promuovere e includendo una terminologia accurata.

Piuttosto che rischiare di confondere le idee al motore di ricerca con sinonimi (a volte poco calzanti), sarebbe meglio puntare a una maggiore chiarezza di linguaggio.

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