Hummingbird unleashed

Hummingbird Unleashed Come  funziona  (davvero)  il  Colibrì  

Gianluca Fiorelli - @gfiorelli1

Global  Associate  

Hummingbird is a complete rewrite of our

search system

Prima di parlare di

dovremmo parlare di

e di

Caffeine   Panda   Penguin  

Esiste una logica dietro a ogni update

The mobile revolution forced us to change how

we think

Mobile may overtake desktop for Google

searches within a year

(SMXW 2014)

Chi si ricorda quando Google ci indicava

“searches similar to…” nelle SERPs?

Normalmente era per queries come:

“Il modo più efficace di cucinare una pizza ai carciofi

in un forno elettrico”

(Long) Long Tails Verbose Queries

(Long) Long Tails Verbose Queries

Hummingbird =/

Humminguin

Come funziona

To take synonyms and Knowledge Graph and

other things

SINONIMI

Leggete  questo  post  di  Vanessa  Fox  su  Search  Engine  Land:  hFp://itseo.org/OEJCDG    

Keyphrases don’t need to be in their original form. We

do a lot of synonym work, so we can find good pages

that don’t happen to use the same

words a the user typed (Matt Cutts)

Il problema è il Contesto in cui si presentano i sinonimi

Coche Automóvil Carro

Il problema è il Contesto in cui si presentano i sinonimi

Che il Contesto fosse il vero problema Google lo sapeva sin dagli inizi, come si capisce leggendo questo brevetto di Amit Singhal: http://itseo.org/1gPt32l

Hummingbird è come Google risolve il problema del

Contesto, grazie ai concetti di Search Entities e la

Semantica Search Entities: http://itseo.org/1fwbfoL

Search Entities

•  Qualsiasi query fatta in una ricerca; •  I documenti che rispondono a una query; •  La sessione di ricerca durante la quale un utente realizza una query; •  Il momento in cui la query è realizzata; •  Gli annunci presentati in risposta a una query; •  L’anchor text nel link in un documento; •  Il dominio associato al documento.

Approfondite leggendo questo post di Bill Slawski

Parole =/ Cose

Parole = Rappresentazione Verbale di Cose

Con le Search Entities Google trasforma le Parole in Concetti

I Concetti di possono Disambiguare sulla base del Contesto.

E questo è ciò che Google già fa con Knowledge Graph

SEMANTIC SEO =/ SCHEMA.ORG

Il terzo fattore: le co-occorrenze

CONSEGUENZE

Google comprende meglio le queries e l’intenzione con cui

sono realizzate

Google può ampliare il numero di documenti che

possono rispondere in modo rilevante a una query

If verbose query A = simplier query C and

If verbose query B = simplier query C then I’ll show just the SERPs answering to

query C

Ovvero: Google semplificando le queries riduce anche il numero di SERPs inutili

Google offre migliori SERPs… anche in termini

di Ads

(prima che me la facciate voi)

Ma i links? Non saranno più un fattore così

essenziale?

Links are clearly an important signal about the

importance of your content. They’re still very

valuable

Dalla teoria alla pratica. Per un nuovo modello di SEO

Mario ha un piccola catena di pizzerie a NYC

Un piccolo scoglio…

Vecchio sistema

1) Pizzeria Tribeca; 2) Migliore pizzeria a Nolita; 3) Calzone Theater District; 4) Pizza Special Chelsea; 5) Where to eat the best pizza in Manhattan 6) etc etc

#FAIL

(not provided)

#FAIL

Penguin (monster)

#FAIL

Bounce Rate (a gogò)

#FAIL

Hummingbird (killing the long tail)

Il Nuovo Metodo

Identifichiamo le Entities e come sono relazionate

Audience Matching

Content Architecture > Content Hub Ontology/Taxonomy

Related Keywords Research and Mapping

Identificazione delle Entities

Freebase APIs: http://itseo.org/1h3RgOS

Identificazione delle Entities

Yahoo Glimmer: http://glimmer.research.yahoo.com/

Identificazione delle Entities

Bottlenose: http://bottlenose.com/

Identificazione delle Entities

RelFinder: http://www.visualdataweb.org/relfinder.php

Audience Matching

La trovate qui:

Audience Matching

Followerwonk

Audience Matching

Tribalytics: http://tribalytics.com/

Ontology & Taxonomy

Leggete questo di Abbey Covert due volte: http://itseo.org/1oHVWjt

Ontology & Taxonomy

Pizza

Thin

Thick Regular crust

Organic

Rossa Bianca Napoletana Romana

Content Hub Creation

Home

Tribeca

Our Stories

From the hoven

People of Tribeca

Why we love Tribeca

SOCIAL

Content Strategy

Ricette > Schema.org > Rich Snippets Ricette > Video Marketing > VideoObject > Rich

Snippets Infografiche – Data Visualization – Charts (passive

link building opportunities)

Guides > Long Form > Authorship > In-Depth Articles UGC Q&A

Protip – Newsjacking & Unconventional Marketing as a Plus

Keyword Research based on Entities

Molti più esempi in questo post di Dan Shure: http://itseo.org/1h479od

La nuova SEO è invisibile…

Hummingbird Unleashed Come  funziona  (davvero)  il  Colibrì  

Gianluca Fiorelli - @gfiorelli1

Global  Associate