[Mamilu]

Per chiavi diverse.

Abbiamo visto Vendita Computer.


E Hotel Roma?
Secondo me ci vuole una Key Density del... almeno 15% perchè altrimenti un motore come fa a capire che stiamo realmente parlando di hotel a Roma di più e meglio del nostro competitor?

Uno ha il suo bel sitozzo di pelletteria e decide di farlo trovare anche con la key Hotel Roma, così becca più clik .
E fà [magari con un layer nascosto] una cosa di questo tipo:

Hotel Roma Hotel Roma Hotel Roma Hotel Roma le scarpe e gli stivali e le calzature dello spaccio di borse da ginnastica Della Valle e giubbotti in pelletteria per spacci di giacche e pelletterie per il calzaturificio che crea borsette da calcetto con giubbotto Hotel Roma Hotel Roma Hotel Roma Hotel Roma. Le scarpette da pugilato e l'abbigliamento in stivali di camoscio per scarpe+ giubbini in piumino esposti negli spacci aziendali e forniti di tacchetti e parastinchi come le scarpette da calcio ed i giacconi antivento realizzati dall'industria calzaturiera Hotel Roma Hotel Roma Hotel Roma Hotel Roma

Senonchè, se come utenti cerchiamo un hotel a Roma ed il MDR ci restituisce questa roba ci alteriamo adeguatamente. ()


E allora il MDR prende la richiesta hotel Roma e la espande, aggiungendovi con parametri tutti suoi altri termini correlati, come Giorgio ci ha mostrato su con vendita computer.

~hotel 505.000.000
~hotel -hotel 142.000.000
~hotel -hotel -INN 106.000.000
~hotel -hotel -INN -accommodation 38.400.000
~hotel -hotel -INN -accommodation -lodging non ha prodotto risultati in nessun documento.

~Roma 35.800.000
~Roma -Roma non ha prodotto risultati in nessun documento.


In questo caso il MDR dopo aver espanso con canoni suoi la richiesta dell'utente hotel Roma la espande con INN -accommodation -lodging e offre all'utente pagine attinenti a questi argomenti.

La pagina dunque va ottimizzata per la query espansa dal motore, non per la query immessa dall'utente.

Visto poi che se l'utente cerca un Hotel a Roma, molto probabilmente è là che vuole andare e soggiornare, e quindi il MDR cerca di mostrargli pagine che oltre quelle key trattino anche di altri argomenti correlati, come:
roma stradario
nomentana
tuscolana
casilina
tuttocittà
bioparco
ostiense
trastevere
parioli
prenestina
circolo degli artisti
roma+
spinaceto
gianicolo
monte mario
boccea
laurentina
ergife
piazza bologna
ardeatina
montesacro
tuttocitta
strade
garbatella
quartiere esquilino
appia antica
via nazionale
lungotevere
tuscolano
prati fiscali
trigoria
salaria
collatina
stazione birra
nuovo salario
bravetta
villa borghese
villa pamphili
malafede
trionfale
nemorense
dei congressi
ripetta
cola di rienzo
pietralata
gianicolense
tiburtino
casalpalocco
pomezia
selva candida
via cavour
via del corso
anagnina
anello ferroviario
villa glori
cinecittà
valadier
dei gracchi
viale liegi
magliana
castro pretorio
ergife palace
bufalotta
testaccio
baldo degli ubaldi
quirinale
coppedè
ponte milvio
palazzo delle esposizioni
acilia
colosseo
ristorante
porta maggiore
frentani
via pigafetta
giardinetti
camilluccia
mostacciano
fori imperiali
motel
pineta sacchetti
domus aurea
portuense
arco di travertino
croce di malta
american palace
caput mundi
aran park
domus mariae
botteghe oscure
fontanella borghese
labicana
gioberti
giolli
sant anselmo
viminale
ciampino
condotti
arenula
clodio
barberini
galleria borghese
della conciliazione
eur suite
aris garden
aldobrandeschi
visconti palace
frattina
margutta
labaro
calzaiuoli
bonciani
porta rossa
parco tirreno
via veneto
quattro fontane
rome
principessa tea
nord nuova
bernini bristol
royal santina
santa prassede

Sono questi argomenti sviluppati che il MDR cerca nella pagina e nel sito per mostrarle all'utente.
Il MDR usa dei metodi di classificazione dei documenti [come LSI] che calcolano tutti i termini presenti in un documento e ne esaminano la similarità.
E' in grado di rilevare documenti particolarmente rilevanti per una ricerca anche se questi non contengono quella particolare frase.
Misurare la rilevanza è un componente chiave di un algoritmo per l'ordinamento dei risultati di un MDR.
Quando i MDR la usano, la LSI può avere un impatto significativo sulla posizione delle pagine web, perchè se l'utente cerca su un MDR vorrebbe che lui gli mostrasse:

*tutte le pagine che hanno a che fare con la sua ricerca
*non vorrebbe vedere i risultati che non hanno a che fare con la sua chiave.
*si aspetta che i siti che gli appaiono con la sua ricerca siano mostrati in ordine di attinenza

Ma LSI non prevede un abbinamento dei termini. Infatti lui controlla tutto il documento e trova i termini semanticamente più vicini e quelli più distanti basandosi sulle parole presenti su ogni pagina e quelle presenti su tutto il sito.

Questo sta a significare che il SEO deve tenere presente tutte le parole che usa nel proprio sito web.

Ad un MDR che usi questo algoritmo sarebbe importantissimo fargli trovare nel proprio sito web:

*Contenuti validi
*Una buona organizzazione dei contenuti attraverso struttura e link
*Una buona espansione dei termini inseriti nei contenuti che vanno a approfondire tutti i concetti espressi negli stessi

Se non li trova o se ne trova meno [o meno approfonditi] che in altri siti di competitors, c'è poco da aumentare il PR, i BL e la KeyDensity o ... da far macumbe.

E' evidente che se un sito di un Hotel a Roma offre pagine che sviluppano accuratamente ognuno di quegli argomenti, otterrà senza dubbio un forte interesse dai MDR e quindi una ottima posizione nelle Serp, indipendentemente dal suo PR, dai BL e dalla KD.