Oltre le keyword per una SEO sempre più costruita sulle entità

Non conta più soltanto la parola digitata, perché la ricerca non si ferma alla superficie del testo: tenta di capire chi o cosa rappresenti quel termine, quali relazioni lo circondino, quale significato gli attribuisca la realtà in cui esiste. Il passaggio dalla SEO delle keyword a quella basata sulle entità nasce proprio da questa trasformazione.

Ogni persona, luogo, prodotto o idea diventa un punto riconoscibile all’interno di una rete semantica, e il lavoro di chi costruisce visibilità consiste sempre più nell’inserire il proprio brand in quella rete in modo coerente, leggibile e affidabile. È un cambiamento che non riguarda tecnicismi isolati, ma il modo stesso in cui i motori di ricerca interpretano il senso delle domande, e che richiede un approccio più consapevole alle relazioni che definiscono un argomento.

Il tema non riguarda soltanto Google, tutti i sistemi di ricerca moderni, dai motori tradizionali alle piattaforme di intelligenza artificiale generativa, lavorano attraverso mappe concettuali che associano persone, luoghi, prodotti e idee con il loro contesto semantico. È questo il motivo per cui la SEO del 2025 si concentra su ciò che definisce l’identità di un elemento, e non semplicemente sulle parole che lo descrivono.

Le entità come mattoni della ricerca moderna

Quando si parla di entità SEO si fa riferimento a elementi univoci che possiedono un’identità definita, come un marchio, un prodotto, un professionista, un artista o un concetto. Non siamo più nel territorio delle parole, ma in quello dei nodi del knowledge graph, cioè le unità attraverso le quali Google costruisce collegamenti che gli permettono di interpretare il significato di una query con precisione molto maggiore rispetto al passato.

Se si pronuncia il nome di una persona conosciuta, il motore di ricerca non lavora sulla frase, ma sull’entità riconosciuta: una figura politica, una figura storica, una figura del cinema, ecc. e la collega a luoghi, eventi storici, temi sociali, pubblicazioni e incarichi e così via. Lo stesso accade per un prodotto come “iPhone 17”, che vive come nodo con attributi, recensioni, specifiche e relazioni con la categoria più ampia dei dispositivi mobili. A cambiare è il meccanismo cognitivo della ricerca, che smette di comportarsi come un indice e si avvicina a un sistema di interpretazione semantica.

Dalla corrispondenza delle parole alle relazioni tra concetti

La SEO ha richiesto inizialmente di concentrarsi sulle parole chiave, spesso in modo rigido, perché gli algoritmi cercavano corrispondenze testuali. Oggi questo approccio non basta più: la frase “migliore pizza a Napoli” viene letta come un insieme di entità geografiche, culinarie e commerciali, a cui si aggiungono attributi come recensioni, luoghi popolari, mappe, varianti regionali e stili di preparazione. In altri termini, l’interpretazione avviene attraverso il significato e non attraverso una ripetizione meccanica delle parole.

Si può osservare questo cambiamento negli snippet in evidenza, nei pannelli informativi, nelle ricerche correlate e nelle panoramiche basate sull’IA: tutte funzioni basate sul riconoscimento delle entità. La parola rappresenta un punto di accesso, ma ciò che determina il posizionamento è la rete di relazioni che Google riesce a ricostruire intorno al tema trattato.

Perché le entità sono centrali nella SEO del 2026

La prima ragione è il ruolo dell’intelligenza artificiale nella comprensione del linguaggio. I sistemi utilizzano modelli semantici per interpretare ciò che l’utente desidera ottenere, soprattutto quando i termini utilizzati sono ambigui. Una semplice parola come “mela” può riferirsi a un frutto o a un’azienda tecnologica, e senza riconoscimento dell’entità l’algoritmo non avrebbe modo di intuire a quale significato l’utente fa riferimento.

La seconda ragione è legata all’autorevolezza. Il concetto di EEAT, Competenza, Esperienza, Autorevolezza e Affidabilità, ha acquisito un ruolo sempre più strutturale, perché Google non assegna valore a un contenuto isolato, ma alla capacità di un marchio di esistere come entità riconoscibile all’interno del knowledge graph. Un brand che risulta facilmente identificabile diventa un punto di riferimento stabile e viene premiato nella ricerca tematica.

Ed è proprio su questo punto che interviene Isan Hydi, CEO di Wolf Agency, sintetizzando con lucidità l’essenza della SEO moderna: «L’autorevolezza non nasce più dalla frequenza con cui un termine appare nei contenuti, ma dalla chiarezza con cui un brand riesce a definirsi come entità, circondata da segnali coerenti e verificabili. Google premia chi costruisce significato. Una strategia basata sulle entità permette di essere riconosciuti in qualunque ambiente di ricerca, anche nei sistemi AI-first».

Una prospettiva che restituisce l’importanza di lavorare sulla struttura profonda dell’identità digitale, e non soltanto sulla superficie delle parole.

La struttura semantica come leva strategica

Le aziende che intendono costruire autorevolezza devono imparare a rappresentare il proprio marchio come entità, non come semplice parola chiave.

Ciò implica la creazione di contenuti che riflettano la complessità dei temi trattati, l’utilizzo di collegamenti interni che evidenzino le relazioni tra argomenti, e l’integrazione di dati strutturati che aiutino Google a identificare l’entità in modo univoco.

Una strategia efficace parte dalla ricerca semantica, che individua non solo le parole, ma le entità principali e le sotto-entità da sviluppare nei cluster di contenuto. La mappatura dei rapporti tra concetti permette di costruire una rete informativa capace di sostenere la pagina pilastro e le pagine correlate, trasformando il sito in un riferimento tematico.

Il ruolo dei dati strutturati nella SEO basata sulle entità

Schema markup rappresenta un ponte diretto tra il contenuto e il sistema di indicizzazione, perché definisce esplicitamente il tipo di entità che il motore deve interpretare.

Che si tratti di un’azienda, di un autore, di un prodotto o di un evento, la struttura dati aggiunge un livello di chiarezza che facilita l’inclusione nel Knowledge Graph e aumenta le probabilità di comparire nei risultati avanzati.

È un lavoro che richiede precisione, perché il markup deve essere coerente con l’identità dell’entità e deve riflettere attributi reali. Un errore di definizione può creare ambiguità e indebolire la visibilità.