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Hummingbird Unleashed Come funziona (davvero) il Colibrì Gianluca Fiorelli - @gfiorelli1 Global Associate

Hummingbird unleashed

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Hummingbird Unleashed Come  funziona  (davvero)  il  Colibrì  

Gianluca Fiorelli - @gfiorelli1

Global  Associate  

Page 2: Hummingbird unleashed

Hummingbird is a complete rewrite of our

search system

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Prima di parlare di

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dovremmo parlare di

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e di

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Caffeine   Panda   Penguin  

Esiste una logica dietro a ogni update

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The mobile revolution forced us to change how

we think

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Mobile may overtake desktop for Google

searches within a year

(SMXW 2014)

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Chi si ricorda quando Google ci indicava

“searches similar to…” nelle SERPs?

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Normalmente era per queries come:

“Il modo più efficace di cucinare una pizza ai carciofi

in un forno elettrico”

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(Long) Long Tails Verbose Queries

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(Long) Long Tails Verbose Queries

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Hummingbird =/

Humminguin

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Come funziona

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To take synonyms and Knowledge Graph and

other things

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SINONIMI

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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)

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Il problema è il Contesto in cui si presentano i sinonimi

Coche Automóvil Carro

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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

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Hummingbird è come Google risolve il problema del

Contesto, grazie ai concetti di Search Entities e la

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

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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

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Parole =/ Cose

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Parole = Rappresentazione Verbale di Cose

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Con le Search Entities Google trasforma le Parole in Concetti

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I Concetti di possono Disambiguare sulla base del Contesto.

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E questo è ciò che Google già fa con Knowledge Graph

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SEMANTIC SEO =/ SCHEMA.ORG

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Il terzo fattore: le co-occorrenze

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CONSEGUENZE

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Google comprende meglio le queries e l’intenzione con cui

sono realizzate

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Google può ampliare il numero di documenti che

possono rispondere in modo rilevante a una query

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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

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

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Google offre migliori SERPs… anche in termini

di Ads

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(prima che me la facciate voi)

Ma i links? Non saranno più un fattore così

essenziale?

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Links are clearly an important signal about the

importance of your content. They’re still very

valuable

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Dalla teoria alla pratica. Per un nuovo modello di SEO

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Mario ha un piccola catena di pizzerie a NYC

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Un piccolo scoglio…

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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

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#FAIL

(not provided)

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#FAIL

Penguin (monster)

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#FAIL

Bounce Rate (a gogò)

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#FAIL

Hummingbird (killing the long tail)

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Il Nuovo Metodo

Identifichiamo le Entities e come sono relazionate

Audience Matching

Content Architecture > Content Hub Ontology/Taxonomy

Related Keywords Research and Mapping

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Identificazione delle Entities

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

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Identificazione delle Entities

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

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Identificazione delle Entities

Bottlenose: http://bottlenose.com/

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Identificazione delle Entities

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

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Audience Matching

La trovate qui:

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Audience Matching

Followerwonk

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Audience Matching

Tribalytics: http://tribalytics.com/

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Ontology & Taxonomy

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

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Ontology & Taxonomy

Pizza

Thin

Thick Regular crust

Organic

Rossa Bianca Napoletana Romana

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Content Hub Creation

Home

Tribeca

Our Stories

From the hoven

People of Tribeca

Why we love Tribeca

SOCIAL

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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

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Protip – Newsjacking & Unconventional Marketing as a Plus

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Keyword Research based on Entities

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

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La nuova SEO è invisibile…

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Hummingbird Unleashed Come  funziona  (davvero)  il  Colibrì  

Gianluca Fiorelli - @gfiorelli1

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