Google usa le keyword LSI? La verità sulla SEO semantica

Comprendere le keyword LSI e la realtà della ricerca moderna

Il termine “keyword LSI” persiste nei circoli SEO da oltre un decennio, creando molta confusione su come Google classifichi realmente i contenuti. Molti marketer credono ancora che includere liste di termini semanticamente correlati sia un fattore di posizionamento, quando in realtà Google ha abbandonato questo approccio molto prima che il termine diventasse di moda nella comunità SEO. Comprendere la differenza tra la vecchia teoria LSI e la moderna ricerca semantica è fondamentale per chi gestisce programmi di affiliazione o crea contenuti che devono posizionarsi bene nel 2025.

Il Latent Semantic Indexing era una tecnica matematica sviluppata alla fine degli anni ‘80 per analizzare le relazioni tra parole in insiemi di documenti. Il metodo utilizzava la scomposizione ai valori singolari per identificare schemi nascosti nel modo in cui i termini co-occorrevano, permettendo ai primi sistemi di ricerca di capire che “apple” poteva riferirsi sia al frutto che alla società tecnologica a seconda del contesto circostante. Sebbene innovativo per l’epoca, non fu mai progettato per scalare a miliardi di pagine web, e Google scelse esplicitamente di non implementarlo nei suoi algoritmi di ranking.

Cosa usa davvero Google al posto di LSI

Google si è evoluto ben oltre il semplice abbinamento di keyword o l’analisi in stile LSI. Oggi il colosso della ricerca impiega sofisticati sistemi di elaborazione del linguaggio naturale che comprendono il significato a un livello impensabile per la tecnologia degli anni ‘80. L’avanzamento più significativo è arrivato con BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), introdotto da Google nel 2019. BERT analizza le parole nel contesto, guardando quelle che le precedono e le seguono, comprendendo sfumature come preposizioni e qualificatori che cambiano completamente il significato.

RankBrain, il sistema di machine learning di Google introdotto nel 2015, interpreta le query di ricerca e le abbina ai contenuti pertinenti in base al significato, non alla corrispondenza esatta delle parole chiave. Questo sistema apprende da miliardi di ricerche per riconoscere schemi nel modo in cui le persone cercano e quali contenuti soddisfano davvero le loro esigenze. MUM (Multitask Unified Model), l’innovazione più recente di Google, estende questa capacità gestendo query complesse e persino input multimodali che combinano testo e immagini.

Il Knowledge Graph rappresenta un altro elemento fondamentale della comprensione semantica moderna. Questo enorme database mappa entità—persone, luoghi, prodotti, concetti—e le loro relazioni reciproche. Quando Google elabora una query, non cerca solo pagine che contengano certe parole; identifica le entità coinvolte e trova contenuti che le trattano in modo rilevante. Questo approccio basato sulle entità è radicalmente diverso da LSI, che si concentrava sui modelli di co-occorrenza delle parole invece che sulla comprensione di cosa siano davvero le cose.

La differenza cruciale tra LSI e SEO semantica

Molte persone usano i termini “keyword LSI” e “keyword semantiche” come sinonimi, ma questa confusione nasconde un’importante distinzione. Le keyword LSI si riferiscono a un algoritmo matematico specifico che Google non ha mai utilizzato su larga scala. Le keyword semantiche, invece, descrivono parole e frasi contestualmente correlate al tuo argomento principale e aiutano i motori di ricerca a capire il quadro completo del tuo contenuto. La confusione è sorta perché i tool SEO avevano bisogno di una definizione per i termini correlati, e “keyword LSI” è diventato uno slogan conveniente, anche se tecnicamente errato.

La differenza pratica conta molto per la strategia di contenuto. Inseguire liste di keyword LSI spesso porta a una scrittura forzata e innaturale, dove si cerca di inserire ogni termine suggerito anche se non si adatta naturalmente al contenuto. Questo approccio può addirittura penalizzare il posizionamento, perché i motori di ricerca moderni penalizzano i contenuti che sembrano artificialmente ottimizzati o poco coerenti. La SEO semantica, invece, si concentra sulla comprensione profonda dell’argomento e su una spiegazione chiara, includendo naturalmente il vocabolario contestuale che i motori di ricerca riconoscono come segnale di competenza e completezza.

Come i motori di ricerca moderni interpretano il significato

Quando Google elabora una pagina web, non si limita a contare le occorrenze delle keyword o a cercare liste di termini correlati predefiniti. Analizza invece l’intera pagina per capire di cosa tratta realmente, quali entità vengono discusse e quanto bene risponde alle necessità dell’utente. Questa interpretazione avviene tramite molteplici livelli di analisi che lavorano insieme per creare una comprensione completa del significato dei contenuti.

L’elaborazione del linguaggio naturale permette a Google di analizzare la struttura delle frasi, identificare le relazioni grammaticali e capire come le parole si modificano a vicenda. Per questo una pagina su “ricette di torta di mele” viene interpretata diversamente da una su “specifiche del computer Apple”, anche se entrambe contengono la parola “apple”. Il contesto circostante—parole come “ricetta”, “cottura”, “ingredienti” contro “computer”, “software”, “processore”—fornisce i segnali semantici che distinguono questi argomenti.

Il riconoscimento delle entità va oltre, identificando cose specifiche menzionate nei contenuti. Quando Google legge “Steve Jobs”, non vede solo un nome; lo riconosce come riferimento a una persona precisa con attributi, relazioni e importanza storica. Il Knowledge Graph collega poi questa entità a concetti come Apple Inc., innovazione, tecnologia e imprenditorialità. Questa rete di relazioni aiuta Google a capire non solo di cosa parla una pagina, ma anche come si inserisce nel panorama più ampio della conoscenza.

Perché Google ha esplicitamente rifiutato LSI

I rappresentanti di Google sono stati molto chiari sulla loro posizione rispetto alle keyword LSI. Nel 2019, John Mueller, Search Advocate di Google, ha dichiarato direttamente su Twitter: “Non esistono le keyword LSI – chiunque dica il contrario si sbaglia, mi spiace.” Non era un commento casuale, ma una precisazione intenzionale per correggere un equivoco persistente nel settore SEO. Mueller ha ribadito questa posizione più volte, chiarendo che i sistemi di ranking di Google non utilizzano in alcun modo il latent semantic indexing.

Il motivo di questo rifiuto è semplice: LSI era stato progettato per piccoli insiemi di documenti statici in ambienti controllati. Non è mai stato costruito per gestire la scala, la diversità e la dinamicità del web moderno. I fondatori di Google capirono presto che approcci in stile LSI non avrebbero funzionato per classificare miliardi di pagine su infiniti argomenti e lingue. Hanno quindi investito in sistemi di machine learning capaci di apprendere dal comportamento reale degli utenti e adattarsi continuamente a nuovi schemi.

Inoltre, l’approccio matematico di LSI alle relazioni semantiche è molto grezzo rispetto a ciò che possono fare le reti neurali. Una rete neurale addestrata su miliardi di documenti può apprendere relazioni molto più sfumate tra i concetti rispetto a un modello matematico che analizza la co-occorrenza di termini. Ecco perché BERT e sistemi simili sono molto più efficaci nel comprendere le sfumature, il contesto e il significato del linguaggio rispetto a qualsiasi algoritmo degli anni ‘80.

Il vero impatto della comprensione semantica sul posizionamento

Sebbene le keyword LSI in sé non influenzino il ranking, il principio di fondo—cioè che i motori di ricerca tengono conto delle relazioni semantiche e del significato contestuale—influenza assolutamente il posizionamento delle pagine. La differenza è che la comprensione semantica odierna è molto più sofisticata e funziona a un livello più profondo del semplice abbinamento di keyword o dell’analisi della co-occorrenza dei termini. Quando scrivi contenuti che coprono un argomento in modo approfondito e spiegano i concetti con chiarezza, crei naturalmente i segnali semantici che i motori di ricerca moderni riconoscono e premiano.

La copertura completa dell’argomento è uno dei segnali semantici più importanti. Quando una pagina affronta un tema da più angolazioni, include concetti di supporto e spiega le relazioni tra le idee, i motori di ricerca interpretano questo come un segno di competenza e utilità. Per questo i contenuti approfonditi spesso superano quelli brevi—not perché la lunghezza sia un fattore di ranking, ma perché la profondità consente una maggiore espressione semantica. Un articolo di 500 parole sulle “metodologie di preparazione del caffè” potrebbe menzionare espresso, pour-over e French press, ma una guida completa di 3.000 parole può esplorare ogni metodo nel dettaglio, discutere la scienza dell’estrazione, spiegare le scelte delle attrezzature e affrontare gli errori comuni. Il pezzo più lungo incorpora naturalmente più segnali semantici perché tratta il tema in modo più esaustivo.

La chiarezza delle entità è un altro segnale semantico fondamentale. Quando definisci chiaramente le entità di cui parli e ne spieghi le relazioni, aiuti i motori di ricerca a comprendere il significato dei tuoi contenuti. Se scrivi di software per il marketing di affiliazione, distinguere chiaramente tra le varie piattaforme, spiegare cosa le rende uniche e come si collegano a diversi modelli di business fornisce chiarezza semantica che aiuta Google a capire la portata e la rilevanza del tuo contenuto.

Implicazioni pratiche per la strategia di contenuto nel 2025

Sapere che Google non utilizza le keyword LSI ma tiene molto al significato semantico dovrebbe cambiare radicalmente il tuo approccio alla creazione di contenuti. Invece di cercare liste di keyword LSI da inserire forzatamente nei testi, concentrati su una comprensione profonda dell’argomento e su una spiegazione chiara. Questo approccio migliora sia la qualità per i lettori sia i segnali per i motori di ricerca.

Inizia ricercando quali domande il tuo pubblico si pone realmente sull’argomento. Usa la sezione “Le persone chiedono anche” di Google, i suggerimenti di completamento della ricerca e tool come AnswerThePublic per comprendere il panorama completo delle intenzioni degli utenti. Queste fonti rivelano le relazioni semantiche che contano davvero per i navigatori, non liste teoriche di keyword. Quando strutturi i tuoi contenuti per rispondere in modo esaustivo a queste domande, includi naturalmente il vocabolario e i concetti che i motori di ricerca riconoscono come rilevanti.

Studia le pagine meglio posizionate per le keyword di tuo interesse, ma non per estrarre liste di keyword LSI. Analizza invece come strutturano le informazioni, quali sottoargomenti trattano, quali entità menzionano e come spiegano le relazioni tra i concetti. Questa analisi rivela l’ampiezza semantica che Google si aspetta per il tuo argomento. Se tutte le pagine top trattano “strutture di commissione affiliate”, “gestione dei pagamenti” e “prevenzione delle frodi” insieme all’argomento principale, questi non sono keyword LSI da inserire forzatamente—sono componenti essenziali della copertura completa che dovresti affrontare in modo naturale.

Falsi miti sulle keyword LSI che ancora circolano

Nonostante anni di chiarimenti da parte di Google, diversi miti sulle keyword LSI continuano a circolare nelle community e nei corsi SEO. Un falso mito persistente è che i tool per le keyword LSI offrano una visione privilegiata su come Google classifica i contenuti. In realtà, questi strumenti mostrano semplicemente termini di ricerca correlati e sinonimi—informazioni già disponibili gratuitamente tramite le funzionalità di ricerca di Google. Il marchio “LSI” è solo marketing; gli strumenti non svolgono alcuna analisi di latent semantic indexing.

Un altro mito comune suggerisce che serva includere un numero o una percentuale specifica di keyword LSI per ottenere i migliori risultati. Questa idea porta a testi innaturali e schematici che peggiorano la qualità dei contenuti. I motori di ricerca moderni valutano i contenuti in modo olistico, non spuntando liste di keyword. Una pagina che incorpora concetti rilevanti in modo naturale, mantenendo un’ottima leggibilità ed esperienza utente, supererà una che inserisce più keyword ma risulta artificiosa.

Alcuni marketer credono ancora che le keyword LSI possano compensare contenuti scarni o di bassa qualità. Questo è profondamente falso. Aggiungere termini correlati a un contenuto superficiale non lo rende completo né autorevole. I motori di ricerca valutano la reale profondità della spiegazione, la qualità delle informazioni e se il contenuto risponde davvero alle esigenze degli utenti. Nessuna variazione di keyword può sostituire la reale competenza e una copertura esaustiva.

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Conclusione: oltre le LSI verso l’eccellenza semantica moderna

La persistenza delle discussioni sulle keyword LSI nel 2025 rappresenta un divario tra la vecchia teoria SEO e la realtà della ricerca moderna. Google è stato chiaro e coerente: le keyword LSI non fanno parte dei suoi sistemi di ranking. Quello che conta davvero è la comprensione semantica—la capacità dei motori di ricerca di capire di cosa parlano davvero i tuoi contenuti, quali entità trattano e quanto bene rispondono ai bisogni degli utenti.

Per i marketer di affiliazione e i creatori di contenuti, questa consapevolezza dovrebbe essere liberatoria. Invece di perdere tempo a cercare liste di keyword LSI o a inserirle a forza nei testi, investi quell’energia nell’approfondire il tuo argomento e spiegarlo con chiarezza. Scrivi prima per il tuo pubblico, poi ottimizza per i motori di ricerca, e fidati che un contenuto completo e ben strutturato incorporerà naturalmente i segnali semantici che i motori moderni riconoscono e premiano.

Il futuro della SEO non riguarda trucchi sulle keyword o ottimizzazioni meccaniche—ma la creazione di contenuti davvero utili, che dimostrino competenza e rispondano alle reali esigenze degli utenti. Concentrandoti sulla chiarezza semantica, la copertura completa dei temi e la comprensione basata sulle entità, produrrai contenuti che si posizioneranno bene non solo nei risultati tradizionali di Google, ma anche nelle risposte generate da AI e sulle nuove piattaforme di ricerca emergenti. Questo è il vero vantaggio competitivo nel 2025 e oltre.