Come abbiamo visto nella lezione precedente, le grandi opportunità che avevamo, ad esempio sui social network, si sono un po' compresse anche per una corretta legislazione che ha ridotto la possibilità appunto di questi player di diffondere tanti dati degli utenti nella compressione dei social network.

L'abbiamo visto invece un'esplosione del dato di ricerca, il dato di ricerca sono appunto le parole chiave che tutti noi quotidianamente utilizziamo in tanti motori di ricerca per trovare quello che ci interessa.

La prima cosa che dobbiamo capire è che un motore di ricerca non è il sinonimo di Google.

Google non è l'unico motore di ricerca Google è uno è forse il più importante, sicuramente il più importante motore di ricerca.

Ma YouTube è comunque un motore di ricerca YouTube un player video, ma il secondo per numero di query nel mondo è appunto YouTube.

Quindi tutto quello che viene cercato su YouTube può essere analizzato.

Un altro motore di ricerca che spesso sottovalutiamo e Amazon.

Amazon sta diventando appunto un motore di ricerca di prodotto, quindi un sistema in cui noi cerchiamo informazioni di prodotto, poi ovviamente un e-commerce.

Ma il motore di ricerca di Amazon diventa uno strumento su cui noi andiamo a cercare informazioni sui prodotti, possiamo cercare addirittura dimensioni recensioni.

Possiamo fare il fenomeno del cosiddetto showroom ing.

Sono in un punto vendita fisico apre il mio smartphone e cerco su Amazon lo stesso prodotto per vederne il prezzo o magari per vederne le caratteristiche che in quel momento il punto vendita non mi sta dicendo.

Quindi immaginate Google YouTube più Amazon più tutti i motori di ricerca più piccoli che sono a questo momento nel Merc quale miriade di miliardi di quelli raccolgono ogni giorno? Quindi quanti dati abbiamo a disposizione per comprendere cosa stanno facendo gli utenti? Cosa stanno pensando, ma anche le paure che hanno.

Google è famoso per pubblicare degli studi, per, per le aziende partner che possono accedere appunto a questi studi, anche sul sentimento, sulle paure che stanno avendo in questo momento.

I consumatori e tutte queste informazioni derivano dal modo in cui cerchiamo le cose.

Quindi come facciamo a raccogliere e organizzare questa mole di informazioni? Raccogliere le ricerche degli utenti è relativamente semplice.

Ovviamente serve un team dei tool appropriati, ma questi tool sono abbastanza a disposizione in B tech ne abbiamo alcuni addirittura in tempo reale come trend sonar ci permettono di partire da un set di keyword, espanderla e cominciare a raccogliere informazioni.

Questo processo si chiama keyword mapping, il processo per cui io raccolgo le keyword, appunto le mappe.

Per avere significato dobbiamo essere in grado di gestire milioni di keyword.

Che cosa vuol dire in senso pratico? Partiamo da una keyword semplice partiamo da scarpe, esperienza di tutti noi di andare sul motore di ricerca e non scrivere semplicemente scarpe perché probabilmente noi abbiamo già un'idea di che cosa ci serve, quindi potremmo scegliere delle scarpe da sera o magari stiamo cercando delle scarpe da running, quindi come vedete la keyword già si completa di altre parole scarpe da running, scarpe da sera questa keyword ha una miriade di espansione, quindi siamo partiti da scarpe, voglio avere le informazioni sulle scarpe o già espanso, quindi ho aggiunto scarpe da running, scarpe da sera.

Un comportamento che abbiamo tutti che è molto tipica di aggiungere altre keywords appunto alla keyword iniziale per raffinare la mia ricerca.

Quindi se io sono alla ricerca di recensioni sulle scarpe da running, perché voglio capire la scarpa che si adatta meglio al mio piede, comincerò a scrivere scarpe da running recensione scarpe da running qual è la migliore? Cominciò a concatenare una serie di parole per cercare di ottenere quello che voglio da quel tipo di analisi.

Se invece le sto cercando per acquistarle, comincerò a inserire una serie di parole come prezzo in offerta in sconto e quindi comincero' ad aggiungere questo tipo di parole.

Quindi scarpe da running che ho cominciato a espandere in decine di sotto varianti, quindi solo nel mondo scarpe.

Io mi potrei trovare ad avere, a raccogliere grazie a questi tool che dicevamo migliaia e migliaia di keyword.

Questo mi permette innanzitutto di avere i volumi di ricerca e quindi capire, ad esempio quanti ehmm, quante migliaia di ricerche stanno facendo in questo momento le persone sulle scarpe.

Se io posso ottenere i dati storici e li posso ottenere appunto da branson hard work plan, da una serie di tool da seo nenni, posso cominciare a capire se cioè stagionalità.

Ad esempio, se in tutte queste keyword che mi sono scelto ci sono dei picchi estivi oppure dei picchi invernali, oppure dei picchi estivi ed invernali, quindi cominciare a comprendere non solo il tipo di ricerca che fanno gli utenti, ma anche il periodo se ci sono periodi più caldi e meno caldi.

Se io però continuo a lavorare sulle singole keyword o un po' di difficoltà di comprensione, in un altro modulo abbiamo visto come è sempre importante non avere il dato, ma avere il insight.

Come faccio ad avere zeit? Devo cercare di aggregare le keyword che hanno significato comune ad esempio tutte le keyword legate alle scarpe da running, quindi scarpe da running, prezzo, scarpe da running rosse, scarpe per andare a correre tutto questo tipo di keyword cerco di aggregare e questo è un lavoro che faccio un po' con l'intelligenza artificiale, un po' con la capacità dell'analista in categorie in cartelle.

Quindi immaginiamo che abbiamo una cartella scarpe da running che contiene tutte le keyword che abbiamo trovato che sono afferenti a quel tema.

Poi un'altra cartella scarpe da sera e cerco di inserire in quella cartella tutte le keyword che fanno parte di quel di quella categoria semantica.

Cosa ottengo alla fine? Che invece di gestire miliardi di keyword sto gestendo dei delle cartelle che contengono al loro interno tutte queste keyword? Gestire queste cartelle, che in dottrina si chiamano cluster, mi permette di avere un grafico molto piu' semplice, molto piu' comprensibile.

Possiamo farlo sul vino se io comincio a dividere non tutte le varianti di vino rosso, ma una cartella di vino rosso che contiene appunto le ricerche, comincerò a vedere dei trend molto più solidi perché basati su tante ricerche.

Quindi a questo punto, quando io ho ampliato al massimo il numero di keyword che sto gestendo, cerco di coprire tutte le possibili varianti possibili e immaginabili delle keyword e quindi ho fatto l'espansione e ha ottenuto un milione di keyword.

Tutti questi questo milione di keyword l'ho diviso in categorie comincia ad avere una grande visione del mercato, come abbiamo visto anche negli intenti che vedremo dopo quanto sono importanti, ma riesco ad avere anche dei gruppi che mi permettono di avere una semplicità di analisi.

Dai gruppi posso fare una serie di attività, quindi i dati di ricerca che mi permettono di capire stagionalità, trend, intenti e vedremo dopo competitor perché posso raccogliere tutte le keywords, ad esempio vedere quali sono i siti maggiormente posizionati su quel set di keyword.

Quindi capite che la raccolta è una fase molto importante che parte da un keywords, inizi lo espande e lo espande finché non trova tutte le possibili combinazioni, ma estremamente importante anche il clustering l'organizzazione in cartelle delle ricerche degli utenti attraverso la capacità e attraverso l'intelligenza artificiale, per poi avere degli insight che sono immediatamente attivabili, cosa che sarebbe estremamente difficile se non impossibile, se noi lavorassimo esclusivamente sulle singole keyword e su un milione di keyword.