Dati strutturati e non strutturati: perché la tua strategia di ricerca IA dipende da entrambi

Proprio quando pensavamo di aver capito tutto sulla visibilità nella ricerca online, ci siamo trovati di fronte a un'altra sfida: la ricerca basata sull'IA.

La ricerca IA non si limita a scansionare le pagine web. Elabora enormi quantità di dati per fornire risultati altamente personalizzati e inerenti al contesto. Fin qui, tutto chiaro.

Ma c'è un problema: l'IA può interpretare solo ciò che comprende e, se i tuoi dati non sono strutturati correttamente, l'IA potrebbe interpretare male, non dare la giusta importanza o addirittura ignorare il tuo brand nei risultati di ricerca.

Ciò significa che la tua strategia dei dati è ora fondamentale per mantenere e far crescere la tua presenza digitale.

Se la frase "strategia dei dati" ha appena mandato in tilt il tuo cervello, sei in buona compagnia. I dati sono come le tasse: complessi, inevitabili e fin troppo facili da ignorare… finché non arrivano le conseguenze.

Ma non voglio che succeda a te, quindi vediamo di fare un po’ di chiarezza.

Pensa ai dati strutturati come a un armadio ben organizzato e codificato per colore.

Quando hai bisogno della tua maglietta preferita (quella incredibilmente morbida che fa risaltare i tuoi occhi), la trovi in pochi secondi, perché è esattamente dove ti aspetti che sia .

L'IA eccelle con questo livello di organizzazione.

Nel mondo digitale, i dati strutturati sono equivalenti a un foglio di calcolo, un database o un knowledge graph. Questi archivi organizzano le informazioni in modo che l’IA e i motori di ricerca tradizionali possano elaborarle immediatamente.

Esempi di dati strutturati includono:

• Metadati del sito web (orari, sedi, categorie)

• Dettagli di prodotto (prezzo, disponibilità, specifiche)

• Profili dei clienti (nome, indirizzo, numero di telefono)

I dati non strutturati, invece, sono tutta un'altra storia.

Immagina di entrare in un magazzino caotico: ci sono tantissime cose di valore, ma trovare subito quello che ti serve è una vera impresa!

Ecco cosa sono i dati non strutturati: una miniera di informazioni che l’IA deve interpretare prima che possano essere davvero utili.

Esempi di dati non strutturati includono:

• Email e chat di assistenza clienti

• Video, immagini e file audio

• Testimonianze, post sui social media e recensioni online

Poiché i dati non strutturati non hanno un formato standard, l'IA deve analizzarne il significato prima di poter stabilire dei collegamenti.

Arrivati a questo punto, possiamo dire di conoscere la differenza tra dati strutturati e non strutturati. Ora, vediamo come funzionano insieme.

In parole semplici, i dati strutturati dicono all'IA cosa sia un'informazione, mentre quelli non strutturati le permettono di capire perché è importante. Per apparire nei risultati delle ricerche basate sull’IA, è fondamentale avere entrambi.

I dati strutturati aiutano l'IA a:

• Identificare e categorizzare le informazioni: se i dati strutturati etichettano il tuo brand come "dentista" con "servizi di emergenza," l'IA può far emergere immediatamente il tuo studio quando gli utenti cercano cure dentistiche urgenti.

• Fornire risposte immediate e basate sui fatti: se i dati strutturati di più publisher includono orari di apertura del negozio accurati, l'IA può dire ai clienti con sicurezza quando sei aperto, senza far emergere informazioni errate da un post sul blog non aggiornato.

• Determinare il posizionamento nei risultati di ricerca: se il sito web di un ristorante include dati strutturati che specificano che si tratta di un ristorante con opzioni vegane, l'IA può consigliarlo con sicurezza quando qualcuno cerca "migliori ristoranti vegani nelle vicinanze."

• Migliorare la personalizzazione e la ricerca contestuale: se cerchi un tacco a spillo blu brillante e i dati strutturati del sito web di un negozio di scarpe includono il prezzo, il colore e la disponibilità del prodotto che corrispondono alla tua richiesta, l'IA può filtrare i risultati di ricerca per mostrarti esattamente la scarpa che cerchi.

Quindi i dati strutturati forniscono, lo dice la parola stessa... struttura, offrendo all’IA informazioni chiare e precise.

L'IA si affida invece a dati non strutturati per:

• Analizzare il sentiment: scansionando le recensioni sui social media, gli articoli di notizie e il feedback dei clienti, l'IA può farsi un'opinione (chiamata sentiment) su come le persone percepiscono il brand. Il sentiment positivo è un meccanismo di rafforzamento della fiducia che può aiutare il brand a comparire più spesso nei risultati di ricerca dell'IA.

• Valutare la pertinenza e l'autorità dei contenuti: dopo aver esaminato i contenuti del blog, le testimonianze dei clienti e gli articoli di settore, l'IA determina quanto sia affidabile e autorevole il brand. Più il tuo brand è presente in vari punti e più i dati sono coerenti (ricorda: l'IA è un robot che cerca modelli), più l'IA si fiderà di ciò che le viene detto.

• Fornire consigli contestuali: le cose non sono sempre come appaiono, e l'IA ha le capacità di ragionamento per capirlo. Ad esempio, se i dati strutturati etichettano la tua attività come "caffetteria", ma le recensioni dei clienti (dati non strutturati) elogiano il tuo espresso martini, l'IA potrebbe consigliare la tua attività come cocktail bar quando pertinente.

Ora hai compreso il ruolo di ogni tipo di dato nell'aiutare l'IA a generare risultati di ricerca pertinenti. Ma come puoi mettere in pratica queste conoscenze per aumentare la visibilità del tuo brand?

I dati strutturati e non strutturati sono entrambi essenziali per creare una presenza digitale solida. I dati strutturati e non strutturati sono entrambi fondamentali per costruire una solida presenza digitale. I dati strutturati aiutano l’IA a trovare il tuo brand, mentre quelli non strutturati le permettono di comprenderlo. Insieme, rafforzano la fiducia dell’IA nel mostrare il tuo brand nei risultati di ricerca.

Se c’è un concetto chiave da portare a casa da questo post, è questo: smetti di considerare l'organizzazione dei dati e l'ottimizzazione dei contenuti come due aspetti separati. Una strategia dati solida (che includa sia dati strutturati che non strutturati) è la base di una strategia efficace per l'IA .

Vuoi mettere in pratica ciò che hai imparato? Dai un'occhiata a questo post per scoprire quali passi puoi intraprendere per mantenere il tuo brand visibile e competitivo in un mondo basato sull'IA.