Come trovare le co-occorrenze di una keyword

Un tool gratuito per controllare le co-occorrenze di un argomento si chiama Seo Hero Tech.

A cosa serve? A partire da una parola chiave mi consente di sapere quali sono le co-occorrenze del termine nei documenti posizionati ai primi posti su Google. E' un tool utile nel text mining, seo semantica e copywriting.

Come funziona Seo Hero Tech

Il servizio è online all'indirizzo www.seo-hero.tech

Come prima cosa seleziono la lingua da analizzare.

Posso scegliere tra i risultati di Google Italia, Francia o USA.

In questo caso seleziono l'italiano di Google.it.

selezionare la lingua da analizzare

Poi digito la parola chiave da approfondire. Quella di cui voglio conoscere le co-occorrenze.

Può essere una keyword unica o composta.

digitare la parola chiave

A questo punto clicco sul pulsante per avviare la ricerca.

E' l'icona a destra, quella con il simbolo della lente di ingrandimento.

Il tool comincia a scandagliare le informazioni online sulla SERP di Google per trovare le co-occorrenze più frequenti.

Cos'è una co-occorrenza? E' una parola che in genere accompagna un'altra parola quando si parla di un particolare argomento o contesto. Ad esempio, se la chiave di partenza è SEO, alcune co-occorrenze sono "ottimizzazione", "motori di ricerca", "search engine optimization", ecc.

La lista delle co-occorrenze viene pubblicata nella sezione inferiore dello schermo.

il risultato dell'elaborazione e la lista delle co-occorrenze

L'elaborazione dura qualche minuto. Però i risultati sono visualizzati in tempo reale.

Quindi, i primi dati sono visibili già dopo pochi secondi.

Come leggere i risultati del tool

Nella sezione di sinistra sono elencati i termini singoli mentre nella sezione di destra i termini composti ( parole doppie ).

Nella colonna DF è indicata la document frequency, ossia la frequenza percentuale in cui il termine compare nei documenti elaborati.

la Document Frequency della parola chiave

Esempio. Se il tool ha scandagliato 1000 documenti e il termine X ha 80% di DF, vuole dire che è contenuto in 800 documenti.

Alla colonna O ( occurrency ) si trova invece la frequenza assoluta media del termine, ossia quante volte è stato usato in ogni singolo documento tra quelli analizzati.

il numero di volte che la parola appare in media in un documento

Alla colonna TF ( term frequency ) è misurata la frequenza relativa media della parola nel singolo documento. E' la vecchia keyword density.

la frequenza relativa delle parole chiave

Nella colonna W ( words ) è indicato il numero medio delle parole nei documenti analizzati.

In pratica, la lunghezza media dei documenti in cui la parola è presente.

il numero delle parole dei documenti in cui la keyword è impiegata

Altre informazioni interessanti sono contenute nelle colonne HTML, TXT e LT.

Personalmente trovo molto utile la prima ( HTML ).

l'icona HTML mostra i metatag dove la keyword è stata utilizzata

Nella colonna HTML il tool mi indica in quali tag ( H1, H2, H3, P, Title, Metatag, ecc. ) è stato rilevata la keyword.

Per vedere queste info devo soltanto cliccare sull'icona HTML sulla riga della parola chiave.

l'elenco dei meta tag in cui la parola chiave compare all'intero del documento HTML

L'icona LT ( Long tail ) mi fornisce un elenco di parole chiave secondarie della stessa keyword.

l'elenco delle parole chiave secondarie

Infine, l'icona TXT elenca alcune frasi di esempio in cui il termine è stato impiegato.

alcune frasi di esempio tratte dal contesto

Complessivamente, mi sembra un tool utile e interessante per approfondire il lessico di un tema, argomento e contesto.

Il tool è utile anche per la Latent Semantic Analysis (LSA).

E' abbastanza semplice da utilizzare.

Attenzione. Il tool analizza i documenti online, non le query degli utenti. Pertanto, può essere fuorviante per finalità marketing se utilizzato per studiare i bisogni degli utenti, i significati e le domande latenti dei consumatori. C'è il rischio di ottenere un lessico troppo tecnico. Essendo documenti ben posizionati su Google, dovrebbero essere quelli con la User Experience più alta. Tuttavia, non è sicuro che lo siano. Per finalità marketing è preferibile analizzare le query degli utenti.

 


 

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knowledge base

Libri di approfondimento
  1. Le co-occorrenze
  2. Come trovare le co-occorrenze di una parola
  3. L'analisi delle co-occorrenze con Word Tree
  4. Le menzioni della chiave di brand
  5. Le co-citazioni