Come creare una Keyword Research SEO utilizzando l'AI

La keyword research sta evolvendo grazie all’integrazione dell’intelligenza artificiale. Questa guida esplora come utilizzare strumenti AI per arricchire e ottimizzare il processo di selezione delle keyword.

L’Evoluzione della Keyword Research

La ricerca delle parole chiave non è più solo una questione di volumi di ricerca e difficoltà. L’AI permette di:

Analizzare il contesto semantico completo
Identificare pattern nascosti nei dati
Prevedere trend emergenti
Comprendere meglio gli intenti di ricerca

Strumenti AI per la Keyword Research

ChatGPT

Eccelle nella comprensione contestuale e nella generazione di varianti:

Analisi degli intenti di ricerca multipli
Generazione di keyword correlate
Suggerimenti per contenuti specifici
Identificazione di nicchie di mercato

Prompt efficace per ChatGPT:

"Per il tema [keyword principale]:
1. Genera 20 varianti considerando diversi intenti di ricerca
2. Identifica 5 nicchie di mercato correlate
3. Suggerisci 10 domande frequenti degli utenti
4. Elenca 15 termini tecnici e loro equivalenti colloquiali"

Claude (Anthropic)

Particolarmente utile per:

Analisi approfondita del contesto semantico
Identificazione di pattern linguistici complessi
Suggerimenti per content gap
Ricerca di keyword per mercati specifici

Esempio di prompt per Claude:

"Analizza il settore [settore] e fornisci:
1. Keywords principali suddivise per intento
2. Opportunità di nicchia non sfruttate
3. Pattern linguistici ricorrenti
4. Suggerimenti per contenuti evergreen"

DeepSeek

Si distingue per:

Analisi multilingua delle keyword
Identificazione di trend emergenti
Correlazioni semantiche avanzate
Suggerimenti basati su dati globali

Google Gemini

Gemini eccelle nell’analisi contestuale e può essere utilizzato per:

Espandere seed keyword in cluster tematici
Analizzare la semantica delle query
Identificare correlazioni non ovvie tra termini
Suggerire varianti conversazionali

Prompt efficace per Gemini:

"Agisci come un esperto SEO. Per il settore [nome settore]:
1. Crea una mappa delle correlazioni semantiche tra:
   - Termini principali
   - Varianti locali
   - Sinonimi e related terms
   - Termini emergenti
2. Per ogni cluster identifica:
   - Intento primario
   - Intento secondario
   - Stagionalità
   - Target audience
3. Suggerisci una struttura di contenuti basata su:
   - Topic principali
   - Sottotemi correlati
   - FAQ potenziali
   - Opportunità di link building"

Microsoft Copilot

Copilot si distingue per:

Analisi dei trend temporali
Suggerimenti basati su dati Bing
Identificazione di nicchie di mercato
Comparazione con competitor

Prompt efficace per Copilot:

"Analizza il mercato [nome mercato]:
1. Identifica i top 10 competitor per visibilità su Bing
2. Per ogni competitor estrai:
   - Keywords principali
   - Pattern di contenuto
   - Struttura del sito
   - Punti di forza/debolezza
3. Suggerisci:
   - Gap di contenuto
   - Opportunità di nicchia
   - Strategie di differenziazione
   - Keyword emergenti"

Copilot si distingue per:

Analisi dei trend temporali
Suggerimenti basati su dati Bing
Identificazione di nicchie di mercato
Comparazione con competitor

Strumenti per l’Analisi dei Volumi di Ricerca

Google Keyword Planner

Dati di volume direttamente da Google
Trend storici e stagionalità
Previsioni di traffico
Suggerimenti di budget per campagne

Semrush

Analisi dettagliata dei volumi
Dati sulla difficoltà delle keyword
Trend temporali
Analisi della concorrenza

Ahrefs

Database completo di keyword
Metriche di difficoltà accurate
Analisi dei backlink correlati
Trend di crescita delle keyword

Analisi dei Competitor

SpyFu

Tracciamento delle keyword dei competitor
Storico delle strategie SEO
Analisi delle landing page
ROI stimato per keyword

Sistrix

Visibilità dei competitor
Analisi delle performance nel tempo
Identificazione delle keyword vincenti
Monitoraggio dei cambiamenti di posizione

SE Ranking

Confronto dettagliato dei competitor
Analisi delle keyword comuni
Gap analysis
Opportunità di mercato

Esempi Pratici di Prompt per Ogni Fase

Fase Iniziale di Ricerca

Per ChatGPT:

"Analizza il mercato delle [scarpe da running] e fornisci:
1. 30 keyword principali suddivise per:
   - Intento informazionale
   - Intento commerciale
   - Intento navigazionale
2. Termini tecnici del settore
3. Varianti locali e geografiche
4. Stagionalità delle ricerche"

Per Claude:

"Per il settore [e-commerce alimentare]:
1. Identifica i gap di contenuto rispetto ai top 3 competitor
2. Suggerisci cluster di keyword per:
   - Pagine categoria
   - Pagine prodotto
   - Blog post
3. Analizza le varianti per dispositivo mobile
4. Proponi una struttura di silo per l'architettura del sito"

Per DeepSeek:

"Analizza il trend [sostenibilità aziendale]:
1. Evoluzione delle keyword negli ultimi 24 mesi
2. Previsioni per i prossimi 6 mesi
3. Variazioni geografiche significative
4. Correlazioni con altri trend emergenti"

Workflow Integrato per l’Analisi Completa

Fase 1: Raccolta Dati Multi-Strumento

Iniziare con AI generative per brainstorming iniziale
Validare con Keyword Planner per i volumi
Analizzare la competizione con strumenti dedicati
Integrare dati da più fonti in un unico documento

Fase 2: Analisi e Classificazione

Utilizzare SpyFu e Sistrix per gap analysis
Implementare scoring personalizzato
Classificare per priorità e ROI potenziale
Creare cluster tematici

Fase 3: Validazione e Pianificazione

Testare keyword su campioni di contenuto
Monitorare performance iniziali
Adattare la strategia in base ai risultati
Pianificare il calendario editoriale

Scenari Ipotetici di Applicazione

Scenario 1: Espansione E-commerce di Moda in Nuovo Mercato

Caso pratico: E-commerce italiano che si espande nel mercato spagnolo

Analisi Culturale con ChatGPT: a) Prompt per analisi termini culturali:

"Agisci come un esperto di moda spagnolo. Per un e-commerce italiano che vuole espandersi in Spagna:
1. Elenca i termini specifici spagnoli per:
   - Categorie di abbigliamento (es. come si chiama specificamente un "piumino" in spagnolo?)
   - Stili di moda locali
   - Taglie e misure utilizzate
2. Identifica le differenze culturali nell'approccio alla moda tra Italia e Spagna
3. Elenca termini da evitare o modificare per il mercato spagnolo"

Esempio di output rilevante:

“Piumino” → “plumífero” o “abrigo de plumas” (non “chaqueta”)
Taglie: ES 40 = IT 42
Termini locali: “rebeca” invece di “cardigan”
“Americana” invece di “giacca”

b) Prompt per varianti linguistiche regionali:

"Per il mercato spagnolo della moda:
1. Elenca le varianti linguistiche per questi termini di abbigliamento nelle diverse regioni:
   - Catalugna
   - Andalusia
   - Madrid
   - Paesi Baschi
2. Fornisci esempi di termini di ricerca locali per:
   - Abbigliamento estivo
   - Abbigliamento invernale
   - Accessori
   - Calzature"

Analisi Volumi con Semrush:
- Esempio di analisi comparativa volumi di ricerca:
  - Termine IT vs ES:
  - "cappotto donna" = 40.500 ricerche/mese
  - "abrigo mujer" = 37.200 ricerche/mese
  - "abrigo de mujer" = 22.100 ricerche/mese
- Analisi stagionalità specifica:
  - Picco ricerche “traje de flamenca” (aprile-maggio, periodo Feria)
  - Picco “ropa de fiesta” (dicembre, periodo natalizio)
Mappatura Competitor con SE Ranking:
- Prompt per analisi struttura competitor:
- "Analizza questi 3 e-commerce spagnoli di moda [urls]: 1) Estrai la loro struttura di categorie. 2)Identifica naming convenzioni per: - URL - Breadcrumb - Filtri 3) Analizza la loro strategia per eventi locali come: - Feria de Abril - Navidad - Rebajas"
- b) Esempio di struttura URL competitor analizzata:
  - /mujer/ropa/abrigos-chaquetas/plumiferos/
  - /mujer/ropa/abrigos-chaquetas/plumiferos-cortos/
  - /mujer/ropa/abrigos-chaquetas/plumiferos-largos/
Analisi Tendenze Stagionali:
- Prompt per ChatGPT:
- "Per il mercato moda spagnolo: 1. Elenca i principali eventi annuali che influenzano le ricerche di moda 2. Per ogni evento, fornisci: - Periodo esatto - Termini di ricerca associati - Tipologie di prodotti più cercati - Varianti regionali dell'evento"
- Esempio di output:
- 1. Feria de Abril (Siviglia) - Periodo: Due settimane dopo la Pasqua - Termini: "traje de flamenca", "complementos de flamenca" - Prodotti: abiti a pois, accessori tradizionali - Varianti: "Feria de Jerez" (maggio) 2. Rebajas de Verano - Periodo: 1 luglio - 31 agosto - Termini: "rebajas", "ofertas de verano" - Focus: abbigliamento leggero, costumi - Varianti regionali: "saldos" (Catalogna)
Implementazione dei Dati:
Struttura categorie suggerita: /mujer/ ├── ropa/ │ ├── abrigos-chaquetas/ │ │ ├── plumiferos/ │ │ └── americanas/ │ └── vestidos/ │ ├── vestidos-fiesta/ │ └── trajes-flamenca/ └── accesorios/ b) Meta title template: Copy[Categoria] - [Tipo] | [Marca] España Ejemplo: "Plumíferos de Mujer | [Marca] España"

Questa struttura dettagliata fornisce un framework pratico per:

Localizzazione linguistica accurata
Ottimizzazione stagionale
Targeting eventi locali
Strutturazione tecnica SEO

Scenario 2: Ottimizzazione Blog Tech B2B

Gap Analysis con Claude:
- Mappatura completa dell’ecosistema di contenuti attuali
- Identificazione di:
  - Cluster tematici non coperti
  - Livelli di profondità mancanti
  - Opportunità di contenuti tecnici
  - Keywords di ricerca emergenti nel settore
- Analisi della copertura semantica per topic principali
- Valutazione della competitività per cluster tematico
Validazione Tecnica con Ahrefs:
- Analisi dettagliata per ogni cluster identificato:
  - Difficoltà keyword (KD)
  - Volume di ricerca per sottotopica
  - Potenziale di traffico
  - Competitor ranking per topic
- Valutazione backlink necessari per competere
- Analisi della content gap rispetto ai top player
- Studio delle correlazioni tra topic per internal linking
Trend Analysis con DeepSeek:
- Monitoraggio dell’evoluzione tecnologica del settore
- Identificazione early-stage di:
  - Nuove tecnologie emergenti
  - Problematiche di settore
  - Soluzioni innovative
  - Trend di mercato
- Analisi predittiva dei topic futuri
- Valutazione delle opportunità di first-mover

Scenario 3: Strategia Locale per Servizi Professionali

Analisi Locale con Gemini:
- Studio approfondito delle varianti di ricerca locali per:
  - Servizi principali
  - Problematiche specifiche
  - Termini geografici rilevanti
  - Competitor locali
- Mappatura delle entità commerciali locali
- Analisi delle correlazioni tra servizi e aree geografiche
- Identificazione di nicchie di mercato locali
Competitive Intelligence con SpyFu:
- Analisi granulare dei competitor locali:
  - Keyword organiche e a pagamento
  - Strategia di contenuti
  - Budget pubblicitario stimato
  - Pattern di targeting geografico
- Studio delle landing page più performanti
- Analisi delle variazioni stagionali nelle strategie
- Identificazione delle opportunità di differenziazione
Validazione Multi-Source con Keywords Everywhere:
- Cross-reference dei dati di ricerca da multiple fonti
- Analisi delle correlazioni tra:
  - Volumi di ricerca
  - Trend stagionali
  - Intent specifici
  - Performance dei competitor
- Validazione delle ipotesi di targeting
- Creazione di un piano di contenuti basato su dati verificati

Strategie Avanzate di Analisi Competitor

Analisi Multi-Livello

Superficiale
- Keyword evidenti
- Meta descrizioni
- Title tag
Intermedia
- Struttura contenuti
- Cluster tematici
- Link interni
Profonda
- Intent mapping
- User journey
- Conversion path

Framework di Valutazione

Creare un sistema di scoring basato su:

Rilevanza per il business (1-10)
Difficoltà SEO (1-10)
Potenziale di conversione (1-10)
Risorse necessarie (1-10)
ROI stimato (1-10)

Framework di AI Layering per Keyword Research

Layer 1: Base Semantica con ChatGPT

Obiettivo: Creare la base di analisi e il primo layer di keyword

Prompt iniziale:

Copy"Per il settore [settore], genera:
1. Lista di 30 keyword core suddivise per:
   - Informational intent
   - Commercial intent
   - Navigational intent
2. Per ogni keyword, indica:
   - Possibili varianti
   - Query correlate
   - Domande frequenti associate"

Layer 2: Arricchimento Contestuale con Claude

Obiettivo: Espandere l’analisi con contesto e sfumature

Prompt (includendo output ChatGPT):

Copy"Analizza queste keyword [output ChatGPT] e per ciascuna identifica:
1. Contesto d'uso specifico
2. Micro-intenti dell'utente
3. Fase del customer journey
4. Pattern linguistici ricorrenti
5. Possibili obiezioni dell'utente"

Layer 3: Analisi Tecnica con Gemini

Obiettivo: Aggiungere layer tecnico e strutturale

Prompt (includendo output precedenti):

Copy"Basandoti su questa analisi [output Claude], fornisci:
1. Suggerimenti per struttura URL
2. Header ottimizzati (H1-H6)
3. Schema markup consigliato
4. Correlazioni semantiche tecniche
5. Entità principali da enfatizzare"

Layer 4: Validazione Multilingua con DeepSeek

Obiettivo: Verificare pattern in diverse lingue/mercati