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Ragionare per entità

Il salto di paradigma a cui noi SEO siamo chiamati consiste nel cominciare davvero a ragionare in termini di entità e non di semplice parola chiave, fermo restando che le keyword, o cluster di keyword, sono le stringhe attraverso cui le entità e le loro proprietà o attributi vengono espresse nelle query degli utenti.

Cos’è dunque un Knowledge Graph?

Partiamo da due definizioni, la prima di IBM, la seconda di Wikipedia,

Cos’è il Knowledge Graph di Google?

Il Knowlwdge Graph (o Grafo della Conoscenza) rappresenta il modo in cui Google comprende e memorizza, organizzandole, le informazioni fattuali sul mondo che è riuscito a catalogare e comprendere, e, al contempo, rappresenta come queste informazioni si connettono con contenuti presenti su Internet.

L’obiettivo del Knowledge Graph, dunque, è di far evolvere Google “dall’essere un motore di informazioni [a] un motore di conoscenza”, come dichiarato nel video di presentazione ufficiale.

Grafi della conoscenza e web semantico

Più che di Grafo della Conoscenza, è corretto parlare di Grafi della Conoscenza, al plurale, giacché non esiste solo quello di Google o un qualsiasi altro motore di ricerca (primo fra tutti Bing) ma il Knowledge Graph è una tecnologia che comincia a diffondersi a livello enterprise, e sta diventando sempre più alla portata dei webmaster, ad esempio attraverso l’adozione di tool come Wordlift.

Nonostante venga solitamente posto l’accento sul fatto che i Knowledge Graph aiutino le imprese a trovare i contenuti più facilmente e a trattare dati eterogenei in modo più efficiente (cosa che assolutamente fanno), la spinta maggiore, da parte delle imprese, per la creazione di un Knowledge Graph interno è il sicuro vantaggio competitivo che esso comporta. Connettere il patrimonio informazionale presente all’interno di una impresa con la Conoscenza globale fornisce un inedito contesto per l’interpretazione dei dati e il loro arricchimento.

“Se avete usato Wikidata – l’enciclopedia strutturata – avete usato un gigantesco knowledge graph RDF [Resource Description Framework, uno standard per l’interscambio di dati sul web], che descrive circa 100 milioni di argomenti con oltre 10 miliardi di proprietà e relazioni. Questa è anche una delle fonti da cui viene aggiornato il Knowledge Graph di Google” scrive Teodora Petkova nell’articolo The Semantic Web: 20 Years And a Handful of Enterprise Knowledge Graphs Later pubblicato sul blog di Ontotext, uno dei più noti fornitori di tecnologie semantiche.

Questo particolare modo di organizzare i dati in forma strutturata è, di fatto, l’implementazione più diffusa della visione centrale del cosiddetto Semantic web (web semantico), nonché di un concetto risalente a decenni prima: i Knowledge base (base della conoscenza). 

La tecnologie alla base del Knowledge Graph non sono dunque una novità introdotta da Google. È innegabile però che il termine “Knowledge Graph”, sebbene usato per la prima volta in Olanda in ambito accademico, si sia imposto al pubblico, e di ritorno all’accademia stessa, grazie al marketing di Google.

Knowledge Base: cos’è una base di conoscenza

Una base di conoscenza è un tipo di database in cui i nodi rappresentano oggetti del mondo reale come persone, luoghi, cose, eventi, organizzazioni ma anche concetti, e i bordi (edge) rappresentano le relazioni tra i nodi. Un Knowledge Graph è un grafo diretto i cui vertici sono rappresentati da triple RDF, il metodo generale proposto da W3C per la descrizione, lo scambio e il riutilizzo di dati strutturati che consente l’interoperabilità semantica tra applicazioni che condividono le informazioni sul Web.

Ogni tripla è costituita da tre parti: 1) un nodo per il soggetto, 2) un arco (o edge, bordo) per il predicato che va da un soggetto a un oggetto e 3) un nodo per l’oggetto, ossia:

soggetto-predicato-oggetto.

Possiamo anche vederla in altro modo:

entità-attributo-valore, o ancora,

entità-relazione-entità che pone maggiore risalto sulla interconnessione fra entità e su come ognuna di esse possa essere parte della descrizione di altre entità (come suo attributo), formando così un denso network, la “rete semantica” citata nell’articolo di IBM.

I Knowledge Graph e la creazione di nuova conoscenza

Ciò che differenzia un Knowledge Graph da un knowledge base è la presenza di un “reasoning engine” in grado di generare nuova conoscenza. Date alcune entità e attributi infatti Google è in grado di stabilire nuove relazioni. E ricordiamo che, stando al modo in cui viene presentata nei suoi brevetti, la Conoscenza è descritta da Google come relazione fra entità.

Cosa c’è nel Knowledge Graph di Google?

Nel 2010 Google acquisisce Metaweb, l’azienda che ha creato Freebase che costituirà il primo mattone del Knowledge Graph di Google. Altre fonti autorevoli, in base alla categoria di ogni entità, sono la libera enciclopedia Wikipedia, Wikidata, the CIA World fact, Linkedin e molti altri database pubblici o accessibili su licenza, anche non presenti su Internet, comprese informazioni dinamiche aggiornate in tempo reale da fonti di news. 

Per un elenco completo delle fonti usate da Google per il suo Knowledge Graph puoi consultare questa pagina di Kalicube, che permette tra l’altro di selezionare categorie di entità che ci interessano e vedere quali sono le fonti corrispondenti. Si tratta di un riferimento prezioso perché ci permette di capire se ci sono fonti parzialmente controllabili, su cui è bene essere presenti, attraverso azioni dirette (creazione di una entry su Wikidata o di un profilo ottimizzato su Linkedin o su Internet Movies database), oppure attraverso azioni di pubbliche relazioni, per ottenere ad esempio una presenza su un magazine.

In un articolo ufficiale del Maggio 2020, Danny sullivan dichiara che il Knowledge Graph di Google conteneva allora oltre 500 miliardi di fatti su circa 5 miliardi di entità.

Knowledge Graph di Google e SERP: i Knowledge Panel (o riquadri di informazioni)

Le informazioni contenute nel Knowledge Graph di Google sono presentate in SERP sotto forma di scheda di informazioni, i cosiddetti Knowledge Panel, triggerati da specifiche query (per approfondire leggi How is a Knowledge Panel for an entity triggered? di Bill Slawsky).

“Un trigger-term può includere parole che, quando presenti in una query di ricerca, innescare il recupero, la popolazione e la visualizzazione della scheda di informazioni strutturate associate con il trigger-term.” (Come scrive Bill Slawski su Search Engine Journal).

Sono gli attributi nelle query a determinare l’ottenimento del Pannello. 

L’utilità dei Knowledge Panel è, nelle parole di Singhal, di permettere agli utenti di “trovare le cose giuste (in caso di query ambigue); avere una presentazione generale (su un certo topic/entitità); poter approfondire (attraverso il suggerimento di topic correlati)” migliorando quindi l’esperienza di ricerca.

In un suo brevetto, Google la mette giù così (grazie a Bill Slawski per il suo infaticabile lavoro):

“I Knowledge Panel possono migliorare l’esperienza di ricerca degli utenti, in particolare per le query dirette all’apprendimento, alla navigazione o alla scoperta”. I Knowledge Panel riportano il sito ufficiale dell’entità, le entità correlate, i profili sui social media.

I Knowledge Panel spesso forniscono risposte precise all’utente così come fanno altri rich element della SERP come i rich snippet, o il riquadro Le persone hanno chiesto anche (PAA, People Also Ask).

Una conseguenza importante per la SEO è che se l’utente è soddisfatto dalla risposta diretta ricevuta potrebbe non proseguire in cerca di ulteriori informazioni e quindi il traffico verso contenuti sul nostro sito diminuirà, a meno che l’utente non sia soddisfatto e cerchi di raffinare la ricerca con query successive.

Secondo l’ultimo studio di Rand Fishkin, fondatore di SparkToro, più del 50% delle ricerche non portano a nessun clic e parte della ragione è proprio il Knowledge Graph, che aiuta Google a rispondere a più query direttamente in SERP.

In ogni caso, non c’è però da scoraggiarsi, bisogna prendere atto di questa tendenza alla diminuzione di click e cercare di ottenere un Knowledge Panel (o qualsiasi altro riche element disponibile) e usarlo a nostro vantaggio.

Negli anni, i Knowledge Panel si sono popolati di informazioni dinamiche, come i risultati di eventi sportivi, o le valutazioni del mercato azionario, o ancora la ultima hit di un musicista con la possibilità di ascoltarla.

Knowledge Panel e template: da cosa è composto un Knowledge Panel

I Knowledge Panel condividono alcune unità discrete di contenuto, come il nome dell’entità, una descrizione solitamente proveniente da Wikipedia o oltre fonti autorevoli curate da umani, e una serie di attributi. Altri contenuti, anche multimediali (foto, video, musica, profili social – spesso Twitter), cambiano invece in base alla categoria a cui appartiene l’entità rappresentata nel Knowledge Panel.

Di fatto, esistono svariati template per la presentazione delle informazioni in base alla categoria di appartenenza dell’entità. Tali template sono costituiti da diversi content type e dai placeholder che definiscono la posizione dei content item appartenenti a questi tipi specifici di contenuti. 

L’importanza del Knowledge Graph di Google

Al di là delle risposte o informazioni che restituisce agli utenti, il Knowledge Graph di Google svolge anche funzioni decisive di “backend”, per così dire, legate a questa capacità di “ragionamento inferenziale”.

Una funzione importante è quella di disambiguare le query estraendo le entità per comprendere il contesto della ricerca.

L’estrazione delle query avviene sia grazie ai metadati semantici presenti sulle pagine (lo schema markup) sia grazie agli algoritmi di Google di Natural Language Processing (NLP).

Il Knowledge Graph  permette a Google, in particolare, di comprendere meglio le ricerche vocali o comunque le query in linguaggio naturale invece che in keywordese, la speciale lingua semplificata che tutti noi tendiamo a usare facendo ricerca con input da tastiera.

Una volta riconosciute le entità presenti nella query, Google è in grado di ancorare la richiesta dell’utente alla conoscenza fattuale in suo possesso e quindi ad aumentare la probabilità di una risposta pertinente.

La conoscenza estratta viene usata da Google per addestrare algoritmi di Machine Learning a predire le informazioni mancanti circa le relazioni fra entità. È questo uno dei modi in cui il Knowledge Graph di Google si auto-aggiorna. Ricordiamoci che stabilire relazioni significa, per Google, creare Conoscenza.

L’aggiornamento del Knowledge Graph di Google avviene dunque, almeno in parte, automaticamente. Durante il crawling di internet, Google, oltre a indicizzare documenti, raccoglie informazioni sulle entità che estrae da questi documenti. I fatti corrispondono a coppie predicato-oggetto (o attributo-valore o relazione-entità secondo l’angolo da cui guardiamo).

Stando ai tanti brevetti analizzati dall’infaticabile Bill Slawsky nel suo SEO by the SEA (che ci danno indicazioni su quali tecnologie potrebbero essere alla base degli algoritmi di Google, oltre che segnare direzioni possibili del suo sviluppo futuro), il Knowledge Graph di Google sarebbe in grado di auto-aggiornarsi anche  rispondendo a domande autogenerate (sintetiche) a partire dalle informazioni mancanti in un set di dati.  

Knowledge Graph e SEO

La SEO, come detto espressamente nel titolo dell’articolo di Singhal, non deve essere più incentrata solo sulle keyword e le loro correlate presenti in vari elementi di una pagina, ma piuttosto Google va a caccia di fatti riguardanti entità. Diventa perciò indispensabile un’analisi anche a questo livello in modo da generare un topical map. Questa mappa dei topic o argomenti da trattare guiderà la creazione di contenuti, visto che contiene tutte le entità da coprire per trattare esaustivamente un topic a livello di singola pagina o di content-cluster.

Potremmo dire che la keyword research sta alla SEO come il topic modeling sta alla Semantic SEO.

Ciò non significa che le keyword spariranno dal lavoro quotidiano dei SEO. Le keyword, infatti, rimangono il modo attraverso cui vengono espressi i topic.

Essere presenti all’interno del Knowledge Graph di Google, e quindi avere un proprio Knowledge Panel nella brand SERP (la SERP che viene restituita cercando informazioni su un brand/persona) dà un’enorme visibilità, sia da desktop che da dispositivi mobili, dove il Knowledge Panel può essere suddiviso in più parti e presentato in varie posizioni della SERP. Oltre ad assolvere questa funzione di brand awareness, attraverso la visibilità e l’esposizione degli utenti al brand, la presenza di un Knowledge Panel concorre ad aumentare la fiducia nel brand stesso. Di fatto la brand SERP è il primo biglietto da visita, una vera e propria home page, che può precedere la prima visita al sito di un brand.

Se hai un Knowledge Panel è importante rivendicarne la proprietà in modo da avere su di esso un maggior controllo  in caso di informazioni scorrette. In tal caso è possibile inviare feedback per suggerire una modifica o la rimozione di dati scorretti.

Come ottenere un Knowledge Panel (entrare nel Knowledge Graph)

Coerenza, coerenza e coerenza: ecco i primi tre consigli che mi vengono in mente.

Battute a parte, è fondamentale creare un’immagine coerente di sé e collegare fra loto tutte le nostre property, dal sito web, alle pagine autore dei siti con cui scriviamo ai social. In qualche caso, può essere utile rinunciare a un po’ di creatività e continuare a ripetere a Google in modo semplice chi siamo e altre informazioni di base, usando sempre le stesse parole. Dovremmo avere una descrizione base della nostra entità usata sempre come incipit a cui aggiungere ulteriori dettagli secondo il contesto in cui va inserita.

Eleggere una cosiddetta Entity home. Potrebbe essere la about page di un brand, un’azienda, una persona e deve fungere da collettore per tutte le altre property digitali in cui l’entità è presente. Solo corroborando continuamente la nostra entità possiamo sperare che Google si senta sicuro al punto da mostrarla al mondo col suo bel Knowledge Panel.

L’importanza di creare una Entity Home e di riconciliare quelle che Google vede come entità diverse (alto grado di ambiguità) è stata sottolineata anche da John Mueller uno dei portavoce ufficiali di Google: “Penso che il concetto di @jasonmbarnard di una Entity Home sia totalmente sottovalutato, e un grande argomento di discussione. Non è eccessivamente tecnico, non è solo per utenti “avanzati”, si tratta di semplici spunti che chiunque può implementare”.

I think @jasonmbarnard 's concept of an "entity home" is totally underrated, and a great subject for discussion. Not overly technical, not just for "advanced" folks, simple take-aways anyone can implement.

— John Mueller is mostly not here 🐀 (@JohnMu) August 27, 2021

Strutturare un sito come fosse un Knowledge Graph

“Costruisci il tuo sito come se fosse un Knowledge Graph in miniatura. Crea pagine di contenuto intorno al Knowledge Graph. Tieniti aggiorato sulla tua verticale”. Si parte comunque da una keyword research ma l’obiettivo è poi estrapolare dai risultati di Google i concetti e gli argomenti, ossia le entità di cui si sta parlando all’interno di questa verticale, che è la tua nicchia di riferimento. 

Potrebbe essere utile seguire il consiglio di Dixon Jones, ex-direttore marketing di Majestic SEO nonché ideatore di InLinks, uno dei tool che sta conquistando la ribalta nell’ambito della Semantic SEO.

“Penso che per l’internal linking sia meglio utilizzare come anchor text le entità piuttosto che le parole chiave.” In tal modo, anche la struttura del sito contribuirà alla creazione di una topical relevance, ossia la rilevanza rispetto a un topic su cui si cerca di stabilire autorevolezza agli occhi di Google e degli utenti.

Educare Google, il bambino

Ho chiesto qualche consiglio per cercare di ottenere un Knowledge Panel per le proprie entità a Jason Barnard, non a caso soprannominato “The brand SERP Guy”.  Una brand SERP è la pagina dei risultati SERP che si ottiene cercando un marchio o il nome di una persona. I Knowledge panel costituiscono una parte prominente della brand SERP.

“L’attività che dovrai fare è di educare Google su chi sei, cosa fai e quale pubblico servi.

“Chi sei” è il primo passo pragmatico e idealmente, hai iniziato a educare Google a questo riguardo fin dal 2012, anno di realizzazione del Knowledge Graph. Senza il passo #1, i passi #2 e #3 semplicemente non funzionano 🙂

I passi #2 e #3 (cosa fai e chi è il tuo pubblico) educano Google sulla relazione tra la tua entità “fisica” e i topic in cui sei veramente un esperto affidabile e autorevole.

Con questo livello di comprensione, Google può abbinare la tua entità alle ricerche del pubblico. E più Google ha fiducia in questa comprensione, più è probabile che raccomandi la vostra soluzione al sottoinsieme dei suoi utenti che sono il vostro pubblico.” 

Tale comprensione, o processo educativo, si sostiene attraverso la reiterazione, ogni fatto riguardante un’entità va corroborato da molteplici fonti, solo a quel punto Google sarà sufficientemente fiducioso da spingersi a generare un Knowledge Panel, rendendolo sempre più ricco di informazioni nel tempo.

Come trovo il mio Knowledge Graph ID?

Jason Barnard è anche il creatore di Kalicube Pro, un tool per la gestione, l’ottimizzazione e il monitoraggio delle entità e della brand SERP stessa. Kalicube mette a disposizione alcuni utili tool gratuiti come il Knowledge Graph Explorer che consente di trovare l’id machine con cui Google identifica un Knowledge panel. Basta inserire il nome di una persona o di un marchio per sapere se sono presenti nel Knowledge Graph (attraverso una interrogazione alle Knowledge Graph Search API ufficiali). Al contrario il Knowledge Graph API Reverse Lookup consente, dato un id machine, di identificare il nome dell’entità a cui il riquadro informazioni è riferito.

Se sei curioso di sapere la differenza tra /m/ e /g/ all’interno dell’id sappi che la /m/ indica che l’entità esisteva in Freebase ed è stata migrata in Wikidata (e spesso anche nel Knowledge Graph di Google), mentre la /g/ indica che Google ha aggiunto l’entità dopo aver chiuso Freebase.

L’importanza dei dati strutturati e dell’entity linking (o wikification)

Il modo in cui possiamo rendere esplicite, e immediatamente comprensibili per le macchine, le informazioni presenti sulle nostre pagine web è quello di utilizzare al meglio i dati strutturati (attraverso l’implementazione dello schema markup).

La presenza dello schema markup, espresso in JSON-LD come suggerito da Google, è fondamentale a quel processo di educazione del bambino cui faceva riferimento Jason.

I dati strutturati costituiscono lo strato semantico (semantic layer) che non solo mostra le entità alle quali ci stiamo riferendo e i loro attributi.

Dal punto di vista operativo si tratta di ricorrere alle proprietà about e mentions utilizzate insieme a sameAs per linkare le nostre entità di riferimento a una fonte autorevole di dati come Wikipedia, Wikidata, DBpedia, o altri database che fanno parte del cosiddetto Linked Open Data Cloud. 

Facciamo un esempio pratico di Schema markup usato per indicare ai motori di ricerca qual è il contenuto di questa pagina. Innanzitutto si tratta di un articolo il cui topic (entità) principale è il Google Knowkedge Graph: questa è l’entità principale, definita attraverso la proprietà about del vocabolario di schema. L’articolo tratta anche di SEO e di dati strutturati che costituiscono entità rilevanti menzionate, quindi useremo la property mentions.

La app The Entities’ Swissknife sviluppata da Massimiliano Geraci è un ottimo aiuto per esaminare un testo, anche a partire da un URL, estrarre le entità e generare i daty strutturati con i riferimenti a Wikipedia e Wikidata. The Entities’ Swissknife, inoltre, genera i dati strutturati con le properti about e mentions da inserire nel tuo schema di pagina (per. article, NewsArticle o BlogPosting).

Creare una pagina su Wikipedia o una entry su Wikidata

Se il tuo brand o tu stesso rispettate i criteri di “notability“, il test che gli editor di wikipedia utilizzano per stabilire chi o cosa possa avere una pagina su wikipedia,  potete essere quasi certi di ottenere un Knowledge Panel. Altrimenti, si può ricorrere alla creazione di una entità, o un gruppo di entità correlate, su Wikidata che ha regole di partecipazione meno stringenti rispetto a Wikipedia.

Wikidata è un database pubblico, che rispetta gli standard RDF, e può essere letto e modificato sia dagli uomini che dalle macchine.

Wikidata funge da hub centrale per i dati strutturati dei suoi progetti gemelli Wikimedia tra cui Wikipedia, Wikivoyage, Wiktionary, Wikisource e altri.

La presenza su Wikidata può essere sufficiente a triggerare la generazione di un Knowledge Panel nella vertica dei Libri, così come la presenza su Google Scholar insieme a quella su Wikidata può essere sufficiente per farti ottenere un Knowledge Panel se sei un ricercatore con alle spalle pubblicazioni scientifiche su riviste accreditate.

Google Business Profile (o Profili dell’Attività su Google)

Un’altra verticale del Knowledge Graph è costituita dalle schede dei Business Locali. Questo tipo di riquadro delle informazioni non garantisce però, in alcun modo, di generare un Knowledge Panel propriamente detto, anche se esistono pannelli speciali che mixano caratteristiche di entrambi, per esempio quelli legati a grandi attrazioni turistiche la cui descrizione proviene da una fonte autorevole e non è fornita direttamente dalla proprietà dell’azienda.

User-specific Knowledge Graph

Una serie di brevetti particolarmente interessanti mettono in luce come Google potrebbe generare una serie di mini Knowledge Graph legati a ogni specifico utente. “Somiglia un po’ alla ricerca personalizzata, ma c’è di più: Google include dati da fonti come le email che transitano su gmail e i post che facciamo sui social network. Questo particolare Knowledge Graph può contenere informazioni sulle connessioni sociali che abbiamo, e anche sulle persone con cui siamo connessi. Il brevetto ci dice anche che le informazioni di identificazione personale (comprese le informazioni di localizzazione) saranno protette.”

Knowledge Graph volatility

I SEO associano il concetto di “volatilità” alle SERP (SERP volatility) e agli aggiornamenti del nucleo, e non si sente quasi mai parlare della volatilità del Knowledge Graph. Kalicube Pro è l’unica piattaforma SaaS a fornire un sensore per tracciare gli aggiornamenti del Knowledge Graph di Google. Ecco quello che Jason Barnard ha condiviso con su questo argomento:

“Proprio come i “tradizionali” algoritmi di ricerca, la comprensione delle cose da parte di Google è guidata da algoritmi e dati, che sono entrambi regolarmente aggiornati. Seguire questi aggiornamenti diventerà importante quanto seguire gli aggiornamenti degli algoritmi principali. In un mondo in cui Google si è veramente spostato dalle stringhe alle cose, questi aggiornamenti del Knowledge Graph potrebbero rivelarsi ancora più significativi.

Kalicube ha monitorato la volatilità e gli aggiornamenti del Knowledge Graph dal 2015. Fino alla fine del 2021, questi aggiornamenti erano generalmente tra le 2 settimane e i 2 mesi e non hanno mai coinciso con gli aggiornamenti dell’algoritmo di base o con un’alta volatilità delle SERP (come misurato da strumenti come SEMrush e Rank Ranger). Tuttavia, la fine dell’anno 2021 ha visto un aumento significativo della frequenza di aggiornamento del Knowledge Graph (8 aggiornamenti in un periodo di 6 settimane) insieme a più aggiornamenti dell’algoritmo principale di Google e una volatilità massiccia delle SERP. Credo che il 17 novembre 2021 si rivelerà una data chiave che arriveremo a vedere come massicciamente significativa nel SEO semantico. È la prima volta che un aggiornamento annunciato dell’algoritmo principale ha coinciso con un aggiornamento del Knowledge Graph in questo modo. Andando verso il 2022 e oltre, sono sicuro che non sarà l’ultima”.

Studio Makoto: Knowledge Panel e Brand SERP Optimization col supporto di Kalicube Pro

Noi di Studio Makoto siamo specializzati nella gestione del tuo brand, compresa la brand SERP che a tutti gli effetti rappresenta il tuo biglietto da visita, o di prima vera home page in cui i tuoi potenziali clienti si imbattono. Siamo onorati di essere fra le pochissime agenzie al mondo direttamente consigliate da Kalicube per occuparsi della gestione di Knowledge Panel e brand SERP.

Studio Makoto è in grado di gestire il brand SERP in tutti i suoi aspetti, a partire dal Knowledge Panel. Come ho detto la brand SERP è a tutti gli effetti il tuo biglietto da visita, la prima vera home page in cui i tuoi potenziali clienti si imbattono.

Ci occupiamo sia di brand personali che di brand aziendali.

Per quanto riguarda le persone, siamo specializzati in artisti, scrittori, ricercatori accademici o indipendenti, medici, avvocati e professionisti in genere.

Siamo onorati di essere fra le pochissime agenzie al mondo direttamente consigliate da Kalicube Pro, tool fondamentale per gestire i nostri servizi relativi alle brand SERP e Knowledge Panel. È ideale per raccogliere e organizzare tutte le informazioni sull’entità su cui si sta lavorando in modo da corroborarla attraverso la creazione della sua entity home e la corretta gestione dello schema markup.

Studio Makoto può anche seguire la strategia e l’implementazione di qualsiasi schema e l’ottimizzazione delle entità anche per aziende sanitarie ed e-commerce.

Ci occupiamo di creare e gestire voci su Wikidata, Wikipedia, IMDb, Google Scholar, ORCID.

Possiamo gestire piattaforme di distribuzione di podcast e piattaforme di recensioni per il vostro marchio e i vostri prodotti.