In che modo la ricerca semantica può gestire le query a coda lunga?

Quando si ottimizzano i contenuti web, è risaputo che le parole chiave contano ancora. La competizione per il ranking per le singole parole chiave è serrata, con contenuti digitali pubblicati a un ritmo sorprendente. Con ogni cambiamento negli algoritmi di Google, nuove regole definiscono come classificare meglio i contenuti e i marchi che inizialmente pensavano che inserire efficacemente la loro parola chiave mirata il più frequentemente possibile hanno scoperto che non è abbastanza.

Le parole chiave a coda lunga non sono nuove quando si tratta di migliorare i contenuti e rispondere alle domande degli utenti. Google ha introdotto le parole chiave a coda lunga e la ricerca semantica come fattori SEO vitali quasi un decennio fa. Oggi, questi fattori sono andati oltre la SEO per qualsiasi aspetto delle esperienze di conversazione online. Le basi di conoscenza, la ricerca su siti Web o persino i chatbot interpretano le parole e cercano di fornire risultati agli utenti, ma più complessa è la formulazione, più difficile è fornire le risposte giuste. Gli utenti, tuttavia, utilizzano più toni colloquiali e parole durante le ricerche e la necessità di essere in grado di comprendere e rispondere alle query a coda lunga è più alta che mai.

Gli strumenti di ricerca e le piattaforme di conversazione facilitano le richieste degli utenti, ma spesso si basano su ricerche di parole chiave di base e spesso prestano scarsa attenzione alle query a coda lunga. Di conseguenza, si stanno perdendo opportunità.

Ma quanto sono importanti le query a coda lunga e quale ruolo gioca la ricerca semantica in questo?

Cosa sono le query di ricerca a coda lunga?

Le query di ricerca a coda lunga sono frasi chiave più lunghe e mirate che gli utenti di solito eseguono quando:

• facendo una domanda molto concisa in cui aggiungono molti dettagli, o
• usando la ricerca vocale, come verbalmente, tendiamo ad esprimerci includendo molte più parole.

In SEO, le parole chiave a coda lunga hanno un volume di ricerca basso, una bassa concorrenza, ma alti tassi di conversione. Queste query sono allineate con le fasi finali di una canalizzazione di acquisto.

Li chiamiamo coda lunga perché quando sono rappresentati su un grafico dai loro volumi di ricerca, si trovano all'estremità della coda lunga della curva di domanda di ricerca. Infatti, il termine long tail keyword deriva dal libro The Long Tail di Chris Anderson. In questo libro, Anderson mostra che anche dove c'è un piccolo mercato, la vastità di Internet può comunque rendere redditizia la tua parola chiave di nicchia.

Perché le parole chiave a coda lunga sono importanti?

Al giorno d'oggi, gli utenti Web interagiscono con la ricerca di un determinato sito Web nello stesso modo in cui interagirebbero con la barra di ricerca di Google. Ciò significa che solo il 20% delle query di ricerca sul Web viene formulato utilizzando parole chiave brevi, mentre l'80% delle query di ricerca sui siti Web è composto da 3 o più parole, note anche come parole chiave a coda lunga.

Essendo abituati a trovare informazioni su Google utilizzando il linguaggio naturale anziché solo parole chiave mirate, i visitatori del sito Web ora si aspettano che i siti visitati offrano lo stesso livello di comprensione. Le aziende online devono intensificare il loro gioco di ricerca ed essere in grado di fornire le risposte giuste a qualsiasi domanda degli utenti, indipendentemente dalla sua complessità o lunghezza, piuttosto che restituire semplicemente una pagina "nessun risultato", aumentando la frustrazione tra gli utenti.

La premessa è abbastanza chiara: la tecnologia di ricerca deve essere in grado di decifrare le parole chiave a coda lunga per capire cosa dicono veramente i clienti e mostrare loro quello che vogliono.

Il prossimo passo: PNL a coda lunga e ricerca semantica

Cosa fanno le parole chiave a coda lunga e Elaborazione del linguaggio naturale avere in comune? Bene, la tecnologia NLP è semplicemente il modo migliore per decifrare il vero intento e il significato dietro le parole chiave a coda lunga. Gli esseri umani hanno modi diversi di esprimere ciò che vogliono, poiché non parliamo in binario. La stessa parola, o frase, può avere più significati e può essere espressa in modi diversi.

Grazie alla tecnologia NLP, un motore di ricerca di un sito Web può comprendere il significato di query di ricerca complesse, comprese le parole chiave a coda lunga, e fornire risposte adeguate agli utenti del Web. Questa evoluzione dalla ricerca di parole chiave di base a una ricerca focalizzata sull'intento più intrinseca è nota come ricerca semantica.

Qual è la differenza tra la ricerca basata su parole chiave e la ricerca semantica?

Con la ricerca per parole chiave, ottieni ciò che chiedi. Quindi, se una parola è un omografo e ha significati diversi ma è scritta allo stesso modo, apparirà nella tua ricerca. Non ci sarà alcuna differenziazione tra a bat questo è un animale e a bat questa è attrezzatura sportiva. Inoltre, se sui mammiferi alati appare contenuto rilevante, una ricerca rigorosa per parola chiave non lo troverà e non potrà identificare le relazioni causali tra le parole.

La ricerca semantica esamina i significati delle parole e considera l'intento dell'utente di fornire informazioni e concetti che non sono stati scritti in modo esplicito in una query.

Pertanto, quando le aziende vogliono approfondire la fornitura di un'esperienza utente in relazione a ciò che vogliono dire, sia attraverso piattaforme di conversazione, chatbots o strategie di parole chiave SEO, l'utilizzo della ricerca semantica fornisce informazioni migliori su ciò che gli utenti stanno cercando.

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Clustering semantico: arricchire l'esperienza del cliente identificando le lacune nei contenuti

Come puoi evitare che i clienti si sentano frustrati quando non ricevono un risultato di ricerca adeguato per una query che hanno fatto? Cluster semantico raggruppa query di ricerca semanticamente equivalenti che coinvolgono parole, frasi e frasi in gruppi basati sul significato.

Il Semantic Clustering di Inbenta può individuare e raggruppare una raccolta di domande simili senza risposta per fornire una visione olistica per aiutare le aziende a colmare il proprio divario di conoscenza. Gli utenti possono anche rilevare dove i clienti hanno avuto richieste non riuscite in cui non hanno ricevuto una risposta soddisfacente e avvisare l'azienda di sviluppare materiale che risponda a queste domande, riducendo l'uso dei ticket di supporto e aumentando la soddisfazione dei clienti.
Il clustering semantico può essere utilizzato per ottimizzare la ricerca sul Web ed è utilizzato anche dal i migliori chatbot di intelligenza artificiale per migliorare la qualità delle conversazioni e offrire un'esperienza cliente interattiva.

Perché dovresti usare la PNL e la ricerca semantica sui tuoi siti web

Fornire risposte a tutte le domande pertinenti

Come ora capisci, l'utilizzo di un motore di ricerca semantico sul tuo sito Web basato sulla tecnologia NLP garantisce che comprenda tutte le query pertinenti che vengono fatte dagli utenti, indipendentemente dal fatto che siano costituite da parole chiave a coda lunga o corta.

Comprendere tutti i tipi di query, indipendentemente da come sono formulate, significa che lo strumento di ricerca è quindi in grado di rispondere a queste domande, offrendo tassi di risultati altamente corretti ai visitatori del tuo sito web.

Strumento di supporto per clienti e agenti

Con Inbenta Search, gli utenti possono sfruttare le capacità di ricerca semantica, di Inbenta AI simbolico e la tecnologia NLP con dati raccolti attraverso strumenti di relazione con i clienti come Salesforce e Zendesk per comprendere meglio le richieste dei clienti e fornire risposte tempestive, centralizzate e pertinenti che distolgono tempo e risorse dai team di assistenza clienti.

Anche gli agenti di supporto possono trarre vantaggio da tale strumento, utilizzandolo internamente per aiutarli a trovare informazioni o risposte a domande di supporto.

Migliora il viaggio del tuo visitatore web

Analizzando le parole chiave a coda lunga per fornire risultati di ricerca accurati, Ricerca Inbenta aiuta i clienti a risparmiare tempo cercando le informazioni giuste. Ciò migliora l'esperienza del cliente, i punteggi NPS e aumenta le vendite aumentando le conversioni.

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• Fonte: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/