Svela le lacune semantiche nascoste, accelera i cluster guidati dall’autorevolezza di oltre il 20% e conquista lo spazio SERP basato sulle entità prima dei tuoi concorrenti.
L’analisi del gap di entità confronta le entità e le relazioni trattate dalle tue pagine con quelle presenti nei competitor meglio posizionati o in un knowledge graph, mettendo in luce le lacune semantiche che indeboliscono i segnali di topical authority. I professionisti SEO la eseguono durante gli audit o la pianificazione dei cluster per dare priorità a nuovi contenuti, schema markup e link interni che colmino tali gap e generino incrementi di ranking, traffico e funzionalità SERP basate sulle entità.
Entity Gap Analysis è il processo di confronto delle entità (persone, luoghi, concetti, prodotti) e delle loro relazioni presenti nei tuoi contenuti con quelle emerse in:
L’obiettivo è individuare entità mancanti o deboli che limitano i segnali di topical authority, attenuano gli indizi E-E-A-T e riducono l’idoneità alle feature SERP basate su entità (AI Overviews, knowledge panel, carousel di prodotti). Per i director rappresenta un framework di prioritizzazione che allinea nuovi contenuti, schema e link interni agli obiettivi di fatturato invece che all’intuizione.
Coverage Index = (# YourEntities / # CompetitorEntities) e un Relationship Depth Score (media dei hop nel grafo).Un cliente SaaS enterprise ha visto crescere gli MQL del 18 % in due trimestri:
Un’analisi del gap di keyword elenca i termini lessicali mancanti come “pagamento stipendi online”, “software HR” o frasi a corrispondenza esatta. Un’analisi del gap di entità individua invece i concetti assenti che i motori di ricerca disambiguano nei loro knowledge graph—ad esempio, enti di controllo (IRS, HMRC), frequenza di pagamento degli stipendi, tempistiche del bonifico diretto, imposte FICA. Queste entità possono comparire con testi superficiali diversi (“Internal Revenue Service”, “IRS”) e non sono sempre keyword evidenti. Mappando tali entità colmi le lacune di copertura tematica e fornisci il contesto che i modelli NLP di Google si aspettano intorno all’argomento, migliorando i segnali di pertinenza oltre il semplice matching di keyword.
1) Estrai le entità dagli URL meglio posizionati utilizzando un’API NLP (Google Cloud Natural Language, IBM Watson o strumenti interni come InLinks). 2) Confronta quell’elenco di entità con quelle presenti nella tua pagina per individuare eventuali assenze—ad es. “net metering”, “efficienza dell’inverter”, “credito d’imposta ITC 30%”, “monocristallino vs policristallino”, “periodo di payback”. 3) Raggruppa le entità mancanti per fase dell’intento di ricerca (fattori di costo, incentivi di finanziamento, specifiche tecniche). Dai priorità alle aggiunte che presentano un punteggio elevato sia per frequenza tra i competitor sia per valore di business (es. “credito d’imposta ITC” influenza le conversioni). Aggiungi sezioni, elementi visivi o FAQ che coprano tali entità e aggiorna i dati strutturati (FAQPage, Product) se pertinenti.
a) Impressioni e posizione media per query semanticamente correlate in Google Search Console. Se l’arricchimento delle entità ha migliorato l’autorità tematica, dovresti osservare una copertura di query più ampia e un incremento del ranking. b) Click-through rate (CTR) delle query che ora si posizionano nelle posizioni 3-10. La copertura delle entità spesso consente di ottenere rich snippet più ricchi (FAQ, HowTo o citazioni negli AI Overviews), capaci di ampliare lo spazio in SERP e di aumentare il CTR anche prima di raggiungere la posizione 1.
I link interni segnalano la gerarchia dei contenuti e aiutano i crawler a navigare verso contesti più approfonditi relativi all’entità, rafforzando i cluster tematici. I dati strutturati (ad es. Product, FAQ, HowTo) etichettano esplicitamente l’entità per il Knowledge Graph di Google, aumentando le probabilità di ottenere rich snippet e citazioni negli AI Overview. Limitarsi a inserire le parole dell’entità nel testo può soddisfare la copertura lessicale, ma offre una disambiguazione più debole e meno segnali leggibili dalle macchine.
✅ Better approach: Crea innanzitutto un knowledge graph leggero (entità → attributi → relazioni). Dai priorità alle entità genitore, figlio o sorelle mancanti e integrale nelle heading, nel corpo del testo, nel markup schema.org e nei link interni invece di ricorrere all’inserimento forzato di parole chiave.
✅ Better approach: Effettua un controllo incrociato delle entità estratte con Google Knowledge Graph API, Wikipedia e i dati PAA. Se un’entità non viene riconosciuta, crea contenuti di supporto, aggiungi dati strutturati e ottieni link autorevoli finché Google non farà emergere l’entità in tali fonti.
✅ Better approach: Converti l’analisi in brief operativi: assegna ogni entità a un URL di destinazione, definisci la collocazione (H2, FAQ, scheda prodotto), aggiungi i target dei link interni e imposta scadenze e responsabili nel tuo CMS o nel tuo tool di project management.
✅ Better approach: Configura crawl mensili con un’API di NLP (Google Natural Language, Diffbot, InLinks) per misurare la presenza, la salienza e la connettività delle entità rispetto ai competitor, quindi correla tali punteggi con il traffico organico e le conversioni per dimostrare il ROI.
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