Le keyword LSI contano per la SEO nel 2025? Ecco la verità

Comprendere le keyword LSI nella SEO moderna

Il termine “keyword LSI” circola nel settore SEO da oltre un decennio, spesso presentato come una tecnica segreta per migliorare il posizionamento nei motori di ricerca. Tuttavia, la realtà è ben diversa da quanto suggeriscono molte guide di marketing. Il Latent Semantic Indexing (LSI) era una tecnica matematica sviluppata negli anni ‘80 per analizzare i pattern in grandi insiemi di testo, ma non è mai stata parte dell’algoritmo di ranking di Google. Nel 2019, John Mueller, Search Advocate di Google, ha dichiarato esplicitamente: “Non esistono le keyword LSI – chiunque dica il contrario si sbaglia, mi dispiace.” Questo chiarimento ha segnato un punto di svolta nell’approccio all’ottimizzazione dei contenuti da parte dei professionisti SEO.

La confusione sulle keyword LSI deriva da un fraintendimento di fondo. Sebbene il concetto accademico di LSI sia legittimo, il settore SEO ha riadattato il termine per descrivere qualsiasi parola chiave correlata o sinonimo che possa aiutare i motori di ricerca a comprendere meglio i contenuti. Questo rebranding ha creato un mito persistente che è sopravvissuto nonostante le ripetute smentite dei rappresentanti dei motori di ricerca. Comprendere questa distinzione è fondamentale per chiunque prenda sul serio la SEO nel 2025, perché separa le tattiche superate dalle strategie che funzionano davvero con gli algoritmi di ricerca moderni.

Cosa usa davvero Google al posto delle LSI

I motori di ricerca moderni si sono evoluti ben oltre i limiti del Latent Semantic Indexing. Google ora utilizza sistemi avanzati come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), RankBrain e MUM (Multitask Unified Model) per comprendere il significato e il contesto dei contenuti. Questi sistemi basati su reti neurali sono in grado di interpretare le sfumature del linguaggio, l’intento dell’utente e le relazioni semantiche a un livello che sarebbe stato impossibile con la tecnologia degli anni ‘80. Invece di cercare pattern di keyword specifiche, questi sistemi analizzano il modo in cui i concetti si relazionano tra loro e se il contenuto tratta in modo esaustivo un argomento.

Il passaggio dal matching delle parole chiave alla comprensione semantica rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui i motori di ricerca valutano la rilevanza. Invece di contare quante volte una frase appare su una pagina, gli algoritmi moderni valutano se il contenuto spiega chiaramente un argomento, risponde alle domande degli utenti e fornisce le informazioni contestuali che i lettori si aspettano. Questo significa che oggi le pagine che si posizionano bene contengono solitamente una terminologia e concetti correlati inseriti in modo naturale nei contenuti, non perché i motori di ricerca premiano le liste LSI, ma perché una trattazione completa li include inevitabilmente.

Perché i segnali semantici contano più delle keyword LSI

Sebbene le keyword LSI in sé non influenzino il posizionamento, il principio sottostante dell’uso di termini semanticamente correlati resta valido. La differenza sta nell’approccio e nella comprensione. I segnali semantici sono gli indizi contestuali che aiutano i motori di ricerca a capire di cosa tratta realmente il tuo contenuto. Questi includono concetti correlati, relazioni tra entità, dettagli di supporto e la coerenza generale della spiegazione. Quando tratti un argomento in modo completo, questi segnali semantici emergono naturalmente senza dover consultare liste di keyword.

Ad esempio, se scrivi di “strategie di affiliate marketing”, una pagina semanticamente ricca tratterà naturalmente argomenti come strutture di commissione, targeting del pubblico, ottimizzazione delle conversioni, sistemi di tracciamento e creazione di relazioni con i merchant. Non sono “keyword LSI” inserite forzatamente; sono componenti integranti dell’argomento che qualsiasi guida completa dovrebbe coprire. I motori di ricerca riconoscono questa inclusione naturale come un segnale che il contenuto affronta davvero l’argomento. Questo è fondamentalmente diverso dall’approccio LSI, che suggerirebbe di aggiungere questi termini appositamente per migliorare il ranking.

La conseguenza pratica è significativa: invece di cercare liste di keyword LSI, concentrati sul comprendere a fondo il tuo argomento e spiegarlo in modo esaustivo. Questo approccio produce contenuti migliori per i lettori e segnali semantici più forti per i motori di ricerca allo stesso tempo. Gli utenti di PostAffiliatePro che monitorano le prestazioni dei propri contenuti affiliati notano spesso che gli articoli completi e ben strutturati superano quelli superficiali, indipendentemente dalle tattiche di ottimizzazione delle keyword, perché i motori di ricerca moderni premiano la vera autorità tematica.

Ottimizzazione basata sulle entità: l’alternativa moderna

L’ottimizzazione basata sulle entità è emersa come la sostituta moderna delle strategie basate sulle keyword LSI. Le entità sono concetti identificabili—persone, prodotti, località, condizioni o idee—che i motori di ricerca possono comprendere indipendentemente dalla formulazione specifica. Il Knowledge Graph di Google e sistemi simili in Bing mappano le relazioni tra queste entità, permettendo ai motori di ricerca di interpretare i contenuti a un livello semantico più profondo. Quando ottimizzi per le entità, aiuti essenzialmente i motori a costruire un quadro più chiaro di ciò di cui tratta il tuo contenuto e di come i diversi concetti si relazionano tra loro.

Prendiamo come esempio un articolo sui “migliori programmi di affiliazione per principianti”. Le entità chiave potrebbero includere piattaforme specifiche (Amazon Associates, ShareASale, CJ Affiliate), concetti (tassi di commissione, durata dei cookie, metodi di pagamento) e argomenti correlati (costruzione del pubblico, scelta della nicchia, creazione di contenuti). Definendo chiaramente queste entità e le loro relazioni, fornisci ai motori di ricerca una comprensione strutturata del tuo contenuto. Questo approccio funziona sia per i risultati di ricerca tradizionali sia per le nuove generazioni di motori come ChatGPT, Perplexity e lo SGE (Search Generative Experience) di Google, che interpretano e mostrano i tuoi contenuti.

Come i motori di ricerca moderni elaborano i contenuti

L’evoluzione dall’LSI alla comprensione semantica riflette cambiamenti più ampi nel modo in cui i motori di ricerca elaborano le informazioni. I sistemi odierni utilizzano il natural language processing (NLP) per analizzare la struttura delle frasi, il significato e il contesto, piuttosto che limitarsi a fare il matching delle keyword. Questo implica che una pagina sull’“affiliate marketing” non debba contenere specifiche varianti di keyword per posizionarsi bene; deve invece spiegare chiaramente cos’è l’affiliate marketing, come funziona, quali benefici offre e quali sfide comporta. Il motore di ricerca estrae il significato da questa spiegazione completa, non da metriche di densità delle parole chiave.

Questo cambiamento ha profonde implicazioni per la strategia dei contenuti. Gli autori non devono più preoccuparsi di inserire un numero specifico di keyword correlate o sinonimi. Devono invece puntare su chiarezza, accuratezza e completezza. Quando spieghi i concetti in modo chiaro e rispondi alle domande che il tuo pubblico si pone davvero, incorpori naturalmente il lessico e gli elementi contestuali su cui fanno affidamento i sistemi di ricerca moderni. Questo approccio produce contenuti che si posizionano bene, servono meglio i lettori e si adattano più facilmente alle tecnologie di ricerca emergenti.

Strategie pratiche per l’ottimizzazione semantica moderna

Invece di rincorrere liste di keyword LSI, una vera ottimizzazione semantica coinvolge diverse pratiche concrete. Innanzitutto, fai una ricerca approfondita per comprendere il tuo argomento da più punti di vista. Quali domande hanno i tuoi lettori? Quali concetti correlati sono essenziali per comprendere il tema principale? Quali entità o esempi dovresti includere? Questa fase di ricerca identifica naturalmente gli elementi semantici che il tuo contenuto deve trattare. In secondo luogo, struttura i tuoi contenuti in modo logico con intestazioni chiare e sezioni che guidano i lettori attraverso i diversi aspetti dell’argomento. Questa struttura aiuta i motori di ricerca a capire come i concetti si collegano tra loro.

In terzo luogo, scrivi in modo naturale e completo. Evita di forzare le keyword o di creare frasi innaturali solo per includere termini specifici. Piuttosto, concentrati sullo spiegare chiaramente i concetti e fornire esempi che illustrino i tuoi punti. Scrivendo in questo modo, la terminologia correlata apparirà organicamente perché è realmente rilevante per le tue spiegazioni. In quarto luogo, utilizza i link interni in modo strategico per collegare concetti correlati all’interno del tuo sito. Questo aiuta i motori di ricerca a comprendere la relazione tra i diversi argomenti e rafforza la tua autorità tematica. Infine, assicurati che i tuoi contenuti includano definizioni chiare dei termini chiave e spieghino le relazioni tra i concetti, aiutando sia i lettori che i motori di ricerca a comprendere il contesto dei tuoi contenuti.

Il ruolo dei motori di ricerca AI nell’ottimizzazione moderna

L’ascesa dei motori di ricerca basati sull’AI come ChatGPT, Perplexity e lo SGE di Google ha aggiunto una nuova dimensione all’ottimizzazione semantica. Questi sistemi non si limitano a posizionare le pagine; generano riassunti e risposte in base ai contenuti analizzati. Si basano fortemente sui segnali semantici, sulle relazioni tra entità e sulla copertura esaustiva degli argomenti per produrre risposte accurate e utili. Questo significa che i contenuti ottimizzati per la comprensione semantica moderna performano meglio sia nei risultati di ricerca tradizionali sia nelle risposte generate dall’AI.

Quando i motori AI esaminano i tuoi contenuti, estraggono concetti chiave, relazioni e informazioni fattuali. Se i tuoi contenuti definiscono chiaramente le entità, spiegano le relazioni e forniscono una copertura completa, il sistema AI può estrarre più facilmente informazioni utili e potenzialmente citare i tuoi contenuti nelle risposte generate. Questo crea un nuovo incentivo per l’ottimizzazione semantica: i contenuti che servono bene i sistemi AI tendono anche a ottenere migliori risultati nei motori di ricerca tradizionali, perché entrambi si affidano a segnali simili di qualità e completezza.

Miti comuni sulle keyword LSI

Diversi miti sulle keyword LSI continuano a fuorviare i creatori di contenuti. Il primo è che Google utilizzi l’LSI nel suo algoritmo di ranking. Questo è definitivamente falso, come confermato più volte dai rappresentanti di Google. Il secondo mito suggerisce che aggiungere keyword LSI migliori automaticamente il posizionamento. Sebbene l’inclusione di termini correlati possa aiutare indirettamente aumentando la profondità tematica, il ranking non migliora perché i motori premiano le liste di LSI. Il miglioramento reale deriva da una copertura più completa e da una comunicazione più chiara.

Un’altra credenza diffusa sostiene che sia necessario un numero specifico di termini LSI per pagina. Questo approccio formulaico porta a scrivere in modo innaturale e distrae dal vero obiettivo di rispondere in modo completo alle esigenze degli utenti. Alcuni consigli SEO suggeriscono persino che le keyword LSI possano “correggere” contenuti superficiali, ma aggiungere qualche termine correlato non compensa spiegazioni carenti o sezioni mancanti. I motori di ricerca valutano profondità, qualità e utilità—le liste di keyword LSI non trasformano contenuti deboli in contenuti forti. Comprendere questi miti ti aiuta a evitare pratiche fuorvianti e a concentrarti su strategie che migliorano davvero la visibilità.

Le keyword LSI a confronto con gli strumenti SEO moderni

Gli strumenti SEO odierni si sono evoluti notevolmente rispetto ai tempi in cui i generatori di keyword LSI erano considerati all’avanguardia. Oggi le piattaforme si concentrano sull’analisi semantica, l’estrazione di entità e la modellazione tematica, piuttosto che su semplici liste di keyword. Strumenti come Surfer SEO, SEMrush e Ahrefs analizzano i contenuti meglio posizionati per identificare concetti, entità e pattern strutturali correlati al ranking. Queste informazioni sono molto più preziose delle liste LSI perché si basano su dati di ranking reali e su comportamenti di ricerca moderni, non su teorie di indicizzazione superate.

Valutando gli strumenti SEO, cerca quelli che forniscono analisi semantiche, identificazione delle entità e approfondimenti sulla copertura tematica, invece che suggerimenti di keyword LSI. Questi strumenti ti aiutano a capire cosa significa coprire un argomento in modo completo e a identificare eventuali lacune nei tuoi contenuti. Aiutano anche a comprendere le variazioni dell’intento utente e come le diverse query di ricerca si collegano al tuo tema principale. Gli utenti di PostAffiliatePro traggono vantaggio dalla comprensione di questi approcci moderni perché possono allineare meglio i propri contenuti affiliati con ciò che i motori di ricerca premiano davvero, ottenendo maggiore visibilità e potenziale di conversione più elevato.

Come applicare l’ottimizzazione semantica ai contenuti affiliati

Per i marketer affiliati, in particolare, l’ottimizzazione semantica offre vantaggi significativi. Quando scrivi recensioni o guide complete sui prodotti affiliati, incorpori in modo naturale segnali semantici che aiutano i motori di ricerca a comprendere il valore dei tuoi contenuti. Invece di concentrarti sulla densità delle keyword, punta a rispondere a tutte le domande che il tuo pubblico potrebbe avere su un prodotto o servizio. Includi informazioni su caratteristiche, vantaggi, svantaggi, prezzi, confronti con alternative e casi d’uso. Questo approccio completo crea contenuti ricchi di segnali semantici che i motori di ricerca premiano.

Inoltre, struttura i tuoi contenuti affiliati con sezioni chiare e un flusso logico. Usa intestazioni descrittive che aiutino sia i lettori sia i motori di ricerca a capire cosa tratta ciascuna sezione. Includi esempi e casi studio rilevanti che illustrino i tuoi punti. Collega i contenuti correlati del tuo sito per aiutare i motori a comprendere la tua autorità tematica. Seguendo queste pratiche, i tuoi contenuti affiliati performano meglio nei risultati di ricerca e offrono più valore ai lettori, il che porta a tassi di conversione più elevati. Questo allineamento tra preferenze dei motori di ricerca e valore per l’utente rende l’ottimizzazione semantica moderna così efficace.

Il futuro della SEO oltre le keyword LSI

Man mano che la tecnologia di ricerca si evolve, l’importanza della comprensione semantica continuerà a crescere. L’emergere di motori di ricerca basati sull’AI, la crescente sofisticazione dei modelli linguistici e l’attenzione sempre maggiore all’esperienza utente indicano un futuro in cui i segnali semantici conteranno più che mai. Ciò significa che i creatori di contenuti che superano i vecchi schemi delle LSI e abbracciano testi completi e ricchi dal punto di vista semantico avranno un netto vantaggio.

Il futuro della SEO consiste nel creare contenuti che rispondano davvero alle esigenze degli utenti, spieghino chiaramente i concetti e forniscano le informazioni contestuali di cui i moderni sistemi di ricerca hanno bisogno. Vuol dire comprendere l’argomento abbastanza a fondo da scriverne con autorevolezza, non seguire formule di keyword o rincorrere liste di termini correlati. Adottando questa mentalità oggi, posizioni i tuoi contenuti per il successo sia sugli attuali motori di ricerca sia sulle tecnologie emergenti. PostAffiliatePro aiuta gli affiliati a monitorare quali strategie di contenuto generano davvero conversioni, permettendoti di perfezionare il tuo approccio basandoti su dati reali anziché su teorie SEO superate.