Hummingbird unleashed

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    22-Mar-2017
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    Marketing

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  • Hummingbird Unleashed Come funziona (davvero) il Colibr

    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 pi 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 dont need to be in their original form. We

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

    that dont happen to use the same

    words a the user typed (Matt Cutts)

  • Il problema il Contesto in cui si presentano i sinonimi

    Coche Automvil Carro

  • Il problema 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 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 realizzata; Gli annunci presentati in risposta a una query; Lanchor 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 ci che Google gi fa con Knowledge Graph

  • SEMANTIC SEO =/ SCHEMA.ORG

  • Il terzo fattore: le co-occorrenze

  • CONSEGUENZE

  • Google comprende meglio le queries e lintenzione con cui

    sono realizzate

  • Google pu 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 Ill 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 pi un fattore cos

    essenziale?

  • Links are clearly an important signal about the

    importance of your content. Theyre 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 gog)

  • #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 pi esempi in questo post di Dan Shure: http://itseo.org/1h479od

  • La nuova SEO invisibile

  • Hummingbird Unleashed Come funziona (davvero) il Colibr

    Gianluca Fiorelli - @gfiorelli1

    Global Associate