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Le 5 tecnologie SEO emergenti per il 2022

Come evolverà la SEO nel corso del 2022? Quale sarà il ruolo del Machine Learning e dell'Intelligenza Artificiale nelle tecniche di posizionamento?
Le 5 tecnologie SEO emergenti per il 2022
Come evolverà la SEO nel corso del 2022? Quale sarà il ruolo del Machine Learning e dell'Intelligenza Artificiale nelle tecniche di posizionamento?
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Cambiano le tecnologie e cambiano anche le metodologie di lavoro per la SEO (Search Engine Optimization), così mentre gli algoritmi con cui Google determina il posizionamento dei risultati di ricerca sono sempre più animati da modelli di Machine Learning, anche chi aspira alla conquista delle prime pagine del motore di Big G non può più ignorare il ruolo dell'Intelligenza Artificiale nelle dinamiche che regolano l'indicizzazione e il ranking dei contenuti.

Quali saranno i maggiori trend in tema SEO per il 2022 e gli anni a venire? Proviamo a formulare alcune ipotesi sulla base delle previsioni più attendibili degli operatori di settore.

Ottimizzazione automatica on-page

L'automatizzazione dei processi non potrà che coinvolgere anche le tecniche di posizionamento, soprattutto per quanto riguarda il lavoro di ricerca dei contenuti utili alla stesura dei contenuti in un'ottica SEO.

Le soluzioni basate sull'ottimizzazione automatica on-page hanno proprio lo scopo di aiutare, e in alcuni casi sostituire gli autori, in fase di produzione, il contributo umano sarà concentrato soprattutto sulla selezione delle parole chiave, fatto questo le informazioni associate alle keyword verranno prodotte dinamicamente, pronte per un intervento di editing finalizzato alla loro inclusione nelle versioni finali dei testi.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer Number 3)

Le macchine sono in grado di produrre contenuti user e search engine friendly? La GPT-3 è un tecnologia finalizzata a fornire una risposta positiva a questa domanda, questo grazie a funzionalità dedicate alla generazione automatica dei contenuti.

La piattaforme GPT-3 devono il loro funzionamento all'evoluzione del Deep Learning, grandi quantità di dati vengono elaborate per il training di modelli di Machine Learning implementati per emulare l'uomo e le modalità più utilizzate per la scrittura dei testi. Contenuti anche complessi potranno essere abbozzati e (con il tempo) editati e completati da robot sulla base di un semplice indice o un di un elenco puntato fornito come traccia.

NLG (Natural Language Generation)

L'NLG è una tecnologia promettente per tutti gli ambiti in cui è necessario produrre velocemente contenuti di dimensioni contenute come per esempio descrizioni di prodotti, introduzioni, headline e meta description. Tutti testi che spesso devono essere prodotti in grande quantità e velocemente (si pensi per esempio agli e-commerce o ai siti Web dei brand), non di rado troppo velocemente anche per gli autori più prolifici.

Si tratta inoltre di uno strumento utile per generare degli spunti sulla base dei quali scrivere dei contenuti più articolati, lo scopo dell'NLG è per esteso quello di alleggerire l'attività di scrittura da tutti gli aspetti che non attengono direttamente alla fase creativa.

A/B Testing

Nel prossimo futuro ad essere automatizzate non saranno soltanto le procedure riguardanti la scrittura e la ricerca per quest'ultima, le tecnologie a disposizione della SEO coinvolgeranno anche le fasi di test che diverranno più dinamiche e rapide, permettendo di individuare più velocemente le versioni dei contenuti più adatte al posizionamento.

Nato per sottoporre due o più release di un medesimo elaborato al giudizio degli utenti, l'A/B Testing evolverà con differenze sempre meno marcate tra lettori e motori di ricerca in un contesto dove user friendly diventerà sempre più sinonimo di SEO friendly.

NLP (Natural Language Processing)

Nel corso degli ultimi anni Google ha cercato di interpretare in modo sempre più preciso le intenzioni e gli obbiettivi degli utenti che formulano le query. Come capire cosa desidera trovare un utilizzatore rimuovendo qualsiasi ambiguità? Processando il linguaggio naturale che non tiene conto del solo significato delle parole ma anche del loro contesto.

Questo approccio, fortemente orientato all'automatizzazione, renderà più marginale il ruolo delle keyword? Non necessariamente ma l'NPL amplia le possibilità di comprensione delle query al di là delle tradizionali funzionalità per il loro auto-completamento.

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