Scrivi qualcosa di nuovo e interessante con Google Scholar
Sommario
- 1 Scrivi qualcosa di nuovo e interessante con Google Scholar
- 2 La lettura NON è facoltativa per la scrittura di contenuti di qualità
- 3 Riviste accademiche per i contenuti
- 4 Citazioni ricevute come principale fattore SEO della SERP di Google Scholar
- 5 Differenze tra SEO nei motori di ricerca e in Google Scholar o nei motori di ricerca accademici
- 6 Conclusione su SEO e Google SColar
Sembra facile ma non lo é, soprattutto quando si tratta di contenuti.
Una best practice SEO per qualsiasi proprietario di blog o sito web, infatti, è quella di creare contenuti unici che attirino traffico e coinvolgano i visitatori ed utenti.
Non vuoi scrivere qualcosa che è stato scritto già mille volte prima da altri blog.
L’obiettivo è sempre quello di creare qualcosa che fornisca informazioni utili.
Se il l’argomento che stai trattando è stato esaurito, devi avvicinarti da una prospettiva nuova e interessante o aggiungere nuove ricerche, informazioni al contenuto esistente (vedi i nostri suggerimenti SEO per la scrittura di contenuti).
Il contenuto di qualità inizia con una ricerca di qualità, essa può derivare da interviste con esperti in materia.
O può anche venire dalla semplice lettura di articoli o libri relativi all’argomento e rielaborandoli da un proprio angolo particolare e nuovo.
La lettura NON è facoltativa per la scrittura di contenuti di qualità
Se stai creando contenuti devi leggere, leggere, e ancora leggere.
Sai per quanto tempo leggono i nostri consulenti SEO?
Noi e i nostri consulenti SEO leggiamo e ci informiamo sulle tendenze SEO e del settore Web Marketing almeno due ore al giorno!
Perlustriamo quotidianamente Internet, guardando video e leggendo articoli sulle tendenze emergenti di SEO, SMM, SEA e Web Marketing.
Rimanere in cima ai fattori attuali ci rende migliori creatori di contenuti.
Se sei un copywriter SEO o un creatore di contenuti, devi fare lo stesso.
Tieniti informato su tutto ciò che conta nel tuo settore, che si tratti di tendenze riguardo a ristoranti, agenzie immobiliari, viaggi o ottimizzazione dei motori di ricerca.
Internet in generale è una grande risorsa.
Se esegui una ricerca su Google, molto probabilmente troverai molti post di blog, articoli e interi siti dedicati a qualsiasi domanda.
Nello stesso modo, Google News raccoglie tutto il materiale proveniente da fonti di notizie provenienti da tutto il mondo.
Ma oltre alla ricerca nei motor di ricerca e a Google News, stai approfittando delle riviste accademiche? >>
Nooo? Se non lo stai facendo e non sai cosa ti perdi allora continua a leggere
Riviste accademiche per i contenuti
Pieni di statistiche e dati scientifici, le riviste accademiche sono una miniera d’oro per i creatori di contenuti (e chi crea infografiche).
Citando statistiche, dati o studi rilevanti, puoi aiutare a rafforzare la credibilità dei tuoi contenuti e fornire un quadro più chiaro per le tue conclusioni.
Scopri a cosa può servire questa dritta… >>
Che tu voglia parlare di WordPress, plugin SEO, SEO tool oppure di come fare local SEO, come rimpicciolire le immagini per farle pesare meno, quali sono i migliori strumenti di Web Marketing o degli esempi di Inbound Marketing, oltre che capire dove potrà andare la SEO l’anno prossimo, i dati e le ricerche potranno aiutarti a capirlo e a elaborare una tua visione critica di cui parlare nei tuoi articoli.
Ti stai chiedendo dove puoi trovare importanti ricerche accademiche, articoli di riviste e altri materiali accademici da cui attingere?
Ecco alcune risorse per iniziare, qui di seguito le elenchiamo… continua a leggere.
Google Scholar
Google Scholar Wiki consente agli utenti di esplorare più database contemporaneamente, estraendo articoli di vari campi scientifici.
Google Scholar, che ha debuttato nel 2004, ha anche un ampio database di documenti legali e brevetti.
Quando trovi quello che stai cercando a volte devi pagare per leggere l’intero articolo.
Esistono comunque soluzioni alternative: se fai parte delle reti di affiliazione di un determinato database (come un ateneo o una biblioteca), sarai probabilmente in grado di accedere gratuitamente e leggere (e citare) i contenuti di tuo interesse.
JSTOR
Fondato nel 1995, JSTOR (abbreviazione di Journal Storage) è un database estremamente popolare, e uno dei database da cui Google Scholar ricava le notizie. JSTOR offre oltre 8 milioni di articoli, vantando contenuti che rientrano in varie discipline.
Come succede con Google Scholar, scoprirai che per accedere alla maggior parte di questi articoli è richiesto di essere uno studente universitario, un ex studente o un dipendente di una biblioteca.
Ma JSTOR offre anche tre articoli gratuiti da “mettere sullo scaffale” ogni due settimane.
Durante quelle due settimane, puoi accedere ai tre articoli quanto vuoi e puoi selezionare di nuovo tre articoli dopo 14 giorni.
Project Gutenberg
Qui, gli utenti possono trovare più di 42.000 libri completamente gratuiti da scaricare o leggere sul proprio browser.
Com’è possibile? >>
Dal 1971, Project Gutenberg digitalizza libri a cui sono scaduti i diritti d’autore.
Tra i loro scaffali virtuali nella sezione IT Biblioteca ci sono categorie come:
- Agraria
- Letteratura
- Legge
- Scienza
- Storia
- Teatro
- Poesia
Il fondatore Michael Hart credeva che “il massimo valore creato dai computer … è l’archiviazione, il recupero e la ricerca di ciò che è archiviato nelle nostre biblioteche”.
Citazioni ricevute come principale fattore SEO della SERP di Google Scholar
Ora analizziamo i fattori di posizionamento web che possono influenzare l’ordine, per rilevanza, in Google Scholar e la successiva valutazione dell’importanza delle citazioni ricevute in questo processo di ordinamento.
È stata applicata la metodologia del reverse engineering.
Cos’è il Reverse Engineering? Soprattutto applicato alla SEO accademica per la SERP di Google Scholar?
Da Wikipedia leggiamo: L’ingegneria inversa (o reverse engineering) consiste nell’analisi dell’impiego, della collocazione, del funzionamento, dell’aspetto geometrico e di materiale di un manufatto o di un oggetto che è stato rinvenuto (ad esempio un reperto, un dispositivo, componente elettrico, un meccanismo, software).
Il fine può essere quello di produrre un altro oggetto che abbia un funzionamento analogo o migliore, o più adatto al contesto in cui ci si trova (fitting); un altro fine può essere, quello di tentare di realizzare un secondo oggetto in grado di interfacciarsi con l’originale.
Quindi nel caso di reverse engineering applicato alla SERP di Google Scholar abbiamo una risorsa molto interessante che spiega come le citazioni per Google Scholar e Microsoft Academic sono uno dei principali fattori di posizionamento per la SERP Accademica nella ASEO.
Di recente, il SEO è stato applicato anche a database accademici e motori di ricerca, in una tendenza in costante crescita. Questo nuovo approccio, noto come SEO accademico (ASEO), ha generato un campo di studio con un notevole potenziale di crescita futuro a causa dell’impatto della scienza aperta. Lo studio riportato qui fa parte di questo nuovo campo di analisi. La classificazione dei risultati è un aspetto chiave in qualsiasi sistema di informazione poiché determina il modo in cui questi risultati vengono presentati all’utente.
Viene utilizzata una metodologia di reverse engineering basata sull’analisi statistica dei coefficienti di correlazione di Spearman. I risultati indicano che gli algoritmi di classificazione utilizzati da Google Scholar e Microsoft sono i due che sono maggiormente influenzati dalle citazioni ricevute. In effetti, i conteggi delle citazioni sono chiaramente il principale fattore SEO in questi motori di ricerca accademici. Una scoperta inaspettata è che, in determinati momenti, Web of Science (WoS) ha utilizzato le citazioni ricevute come fattore chiave di classificazione, nonostante i documenti di supporto di WoS affermino che questo fattore non interviene.
Adesso vi spieghiamo come é stata condotta la ricerca e che risultati ha portato.
Effettuando un confronto tra la classifica di Google Scholar e un’altra classifica consistente solo nel numero di citazioni ricevute dai documenti.
Questa indagine è stata condotta impiegando quattro tipi di ricerche senza l’uso di parole chiave:
- per pubblicazione
- anno
- autore
- “citato da”
I risultati sono stati abbinati nei quattro campioni con coefficienti di correlazione tra le due classifiche più alte, che hanno superato lo 0,9.
Questo studio dimostra più chiaramente rispetto alle ricerche precedenti in che modo le citazioni sono la caratteristica off-page più rilevante nella classifica dei risultati di ricerca su Google Scholar e Microsoft Academic.
Le altre caratteristiche hanno un’influenza minima.
Queste informazioni forniscono una solida base per la disciplina accademica dei motori di ricerca (ASEO).
Significato di ASEO >>
ASEO significa Academic Search Engine Optimization ovvero l’ottimizzazione all’interno dei risultati dei motori di ricerca accademici
Abbiamo anche sviluppato una nuova procedura di analisi per isolare le funzionalità off-page che potrebbero essere utili nelle prossime riicerche.
La SEO e Google Scholar
L’ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO) è il processo utilizzato per ottimizzare i siti Web e i loro contenuti per posizionarli in posizioni favorevoli nei risultati dei motori di ricerca.
La SEO è anche una professione consolidata nel nuovo settore della comunicazione digitale.
Noi per esempio siamo dei consulenti SEO e operiamo proprio in questo campo per aitare aziende e attività locali a posizionare il proprio sito internet nelle prime posizioni dei motori di ricerca.
L’obiettivo é di far arrivare le pagine dei nostri clienti in prima pagina, come una pubblicazione scientifica dovrebbe essere posizionata nei motori di ricerca in base alla sua qualità e interesse da parte di chi la legge e utilizza.
Lo scopo della ASEO è quello di evidenziare e rafforzare la qualità dei documenti per aumentare la loro visibilità sugli algoritmi che stabiliscono le posizioni di classifica nei motori di ricerca, in particolare Google.
Questo obiettivo deve essere raggiunto senza falsificare le caratteristiche dei documenti, ovvero senza ricorrere a mezzi fraudolenti.
Le pagine dei risultati della ricerca di Google sono ordinate per pertinenza.
Secondo Google, questo criterio di pertinenza viene calcolato sulla base di oltre 200 fattori di posizionamento che sono presi in considerazione dall’algoritmo.
Google non specifica queste funzionalità o il loro peso specifico; divulga semplicemente informazioni parziali e generali, tra le quali sono inclusi la qualità del contenuto e dei backlink sono i due fattori predominanti.
Il motivo fornito da Google per questa mancanza di trasparenza è la lotta contro lo spam.
Se fossero resi disponibili tutti i dettagli dei fattori di classificazione, gli spammer potrebbero posizionare più facilmente documenti di bassa qualità in posizioni favorevoli.
Tuttavia, questa politica a “scatola nera” funziona a scapito dei professionisti SEO che conducono le loro attività in modo etico e il cui lavoro è ostacolato dalla mancanza di informazioni affidabili.
Reverse Engineering anche nella consulenza SEO
Alcune aziende di consulenza SEO conducono ricerche di reverse engineering per misurare l’impatto dei fattori coinvolti nel processo di posizionamento di Google.
In questo studio, sono state analizzate molte ricerche per identificare i fattori di posizionamento in base alle caratteristiche delle pagine posizionate nelle prime posizioni.
A causa del gran numero di fattori coinvolti nel processo di posizionamento, è estremamente difficile stabilire i fattori che sono veramente rilevanti e la misura in cui influenzano il posizionamento finale dei documenti.
Inoltre, il processo di posizionamento di Google è altamente dinamico, con l’algoritmo che subisce dozzine di modifiche all’anno.
ASEO, SEO applicata ai motori di ricerca accademici
Negli ultimi anni, la SEO è stata applicata ai motori di ricerca accademici.
Questo nuovo processo è noto come Academic SEO (ASEO).
Gli studiosi stanno ponendo sempre più l’accento sul miglioramento della visibilità dei loro articoli nei motori di ricerca accademici.
Gli articoli che appaiono nelle posizioni principali aumentano la loro visibilità, aumentando così la probabilità di essere letti e citati e, di conseguenza, hanno maggiori probabilità di migliorare gli indici personali dei loro autori.
Proprio come avviene per la SEO nei motori di ricerca normali per un sito aziendale.
In molti casi, le stesse procedure di ottimizzazione utilizzate correttamente nella ricerca di Google vengono applicate a Google Scholar.
Tuttavia, Google Scholar ha anche lui un suo algoritmo, diverso da quello di Google come motore di ricerca.
Pochi studi hanno affrontato i fattori di ordinamento specifici impiegati da Google Scholar e tra quelli che potrebbero essere citati ci sono Beel e Gipp.
Lo scopo del loro studio, come quelle dell’articolo citato in precedenza è di analizzare le caratteristiche dei documenti che possono influenzare le classifiche di pertinenza in Google Scholar.
Dicono:
“Siamo particolarmente interessati alle citazioni ricevute dai documenti. Abbiamo mirato a valutare l’influenza del numero di citazioni ricevute nell’algoritmo di classificazione. Il numero di volte in cui viene citato un documento è una caratteristica chiave per determinare la specificità del processo di classificazione di Google Scholar.”
Crediamo che l’influenza delle citazioni sia molto maggiore di quanto gli autori e gli editori possano credere.
“Ad esempio, le indicazioni per gli autori di riviste accademiche forniscono linee guida su come migliorare le loro posizioni in classifica in Google Scholar (Elsevier, 2012; Wiley, 2015; Emerald Publishing Limited, 2017). In queste guide, le citazioni ricevute non sono menzionate o sono trattate senza l’importanza che meritano.“
“Questo articolo riporta i risultati di uno studio di ingegneria inversa che ha utilizzato un nuovo metodo di analisi. Questo metodo ci consente di bloccare alcuni fattori dell’algoritmo di posizionamento, in particolare quelli che dipendono da elementi esterni di pagine classificate. In questo modo, potremmo concentrare lo studio su una piccola serie di fattori con un maggiore controllo. La nostra ipotesi è che se confrontiamo le classifiche applicando solo il numero di citazioni ricevute con il ranking standard di Google Scholar nelle ricerche a cui partecipano solo fattori esterni, allora possiamo identificare il peso delle citazioni nell’insieme di questi fattori esterni. Se le due classifiche confrontate sono simili, le citazioni avranno un peso significativo.“
Questa nuova metodologia è possibile grazie al modulo di ricerca avanzata di Google Scholar, che consente agli utenti di limitare i campi di ricerca all’autore, all’anno e alla fonte.
Lavori correlati
Google Scholar è diventato un’alternativa ai classici servizi di indicizzazione delle citazioni scientifiche, come Web of Science (WoS) o Scopus.
Le posizioni di questi servizi di indicizzazione commerciale sul mercato potrebbero essere compromesse se Google Scholar offrisse un prodotto gratuito di qualità simile.
Per questo motivo, Google Scholar è stato analizzato utilizzando diversi approcci:
Sono state tuttavia condotte ricerche limitate sul processo di recupero delle informazioni e sull’efficacia della ricerca (Jamali; Asadi, 2010; Walters, 2008).
Sono stati pubblicati pochi lavori sui fattori che intervengono nella classificazione degli algoritmi in base alla pertinenza (Beel; Gipp, 2009a; 2009b; 2009c; Beel; Gipp; Wilde, 2010).
Differenze tra SEO nei motori di ricerca e in Google Scholar o nei motori di ricerca accademici
A differenza del processo di posizionamento nella Ricerca di Google, quello utilizzato in Google Scholar ha suscitato scarso interesse scientifico, il che è in qualche modo inaspettato se si considera l’influenza gli articoli letti.
È ampiamente riconosciuto che i primi elementi che compaiono in un elenco di risultati di ricerca ricevono più attenzione da parte degli utenti rispetto agli articoli successivi.
Una migliore posizione nella SERP implica migliori possibilità di essere trovati e letti.
Alcune conclusioni possono essere tratte dalle opere esistenti relative alle classifiche di pertinenza in Google Scholar:
Quest’ultima conclusione è particolarmente rilevante per lo studio di cui vi abbiamo parlato.
Tuttavia, queste indagini hanno alcune limitazioni.
In alcuni studi infatti, tutte le funzionalità SEO sono state analizzate insieme; pertanto, le variabili relative alle funzionalità on-page non sono state bloccate e i risultati non sono sufficientemente chiari perché i fattori si sono mischiati fra loro.
In altri sono state utilizzate solo ricerche per anno.
L’obiettivo principale della presente ricerca era di corroborare questa conclusione applicando una metodologia che stabilisce un controllo più rigoroso sulle variabili.
Questa metodologia ci ha permesso di ottenere una visione accurata della pertinenza delle citazioni ricevute in relazione a tutte le caratteristiche esterne dell’algoritmo di classificazione in Google Scholar.
Conclusione su SEO e Google SColar
Non é stato facile capire le applicazioni della SEO al mondo Accademico ma é certamente un settore interessante.
Ciò che spaventa un po’ è il fatto che dei processi manipolativi possano dare più rilevanza a pubblicazioni accademiche di scarsa qualità rispetto ad altre solamente perchè in qualche modo si riesce ad ottenere citazioni vantaggiose a livello ASEO per esempio su Google Scholar.
Questa ipotesi é ancora più avvalorata dal fatto che se le alternative commerciali e quindi a pagamento si confronteranno con un competitor gratuito, anche se di qualità inferiore, ci chiediamo chi potrebbe avere la meglio.
Quali sono secondo voi le tendenze che si verificheranno nel futuro per quanto riguarda la SEO accademica e Google Scholar?
Come sempre siamo disponibili a commenti, email o comunque ad ascoltare le vostre opinioni, quindi scriveteci, condividete e discutiamone insieme.
Al prossimo articolo.