13 aprile 2025
Keyword research nell’era dell’AI: nuove strategie e 4 tool per scalare posizioni
Scritto daAlex Baldarelli
Il keyword research è una delle attività più cruciali nel digital marketing e in particolare in ambito SEO. Si tratta di un processo fondamentale per l’identificazione e l’analisi delle parole chiave che le persone inseriscono nei Il keyword research è una delle attività più cruciali nel digital marketing e in particolare in ambito SEO. Si tratta di un processo fondamentale per l’identificazione e l’analisi delle parole chiave che le persone inseriscono nei motori di ricerca, indispensabile in ottica posizionamento perché consente di capire quali termini hanno il potenziale per portare traffico rilevante al tuo sito web. Ed essere visibili nei risultati di ricerca significa attirare un maggior numero di visitatori qualificati sul sito web, senza investire direttamente in pubblicità a pagamento.
Con l’affermazione dell’intelligenza artificiale, questo processo ha subito trasformazioni significative, acquisendo dinamiche prima sconosciute, ma aprendo anche numerose nuove opportunità.
In questo articolo esploreremo il ruolo attuale della keyword research, perché è ancora importante e soprattutto come l'AI la sta rivoluzionando, con una panoramica sugli strumenti più avanzati disponibili oggi.
Perché ancora oggi è importante investire in keyword research
Ancora oggi la keyword research rappresenta un’attività di primo rilievo per il successo di qualsiasi strategia di marketing digitale, in quanto collega i bisogni degli utenti con i contenuti e i servizi che un’azienda offre.
Se è vero che nel 2025 fare SEO significa focalizzarsi sempre più su user experience, qualità e valore delle risposte per le reali esigenze delle persone, la keyword research resta ancora indispensabile per scalare posizioni in SERP.
Nello specifico, si tratta di un’attività che consente innanzitutto di targetizzare meglio i contenuti. Creare contenuti che rispondano alle esigenze degli utenti è ancora oggi uno dei primi elementi che Google considera per posizionare un sito web.
Una keyword research efficace consente di intercettare le ricerche giuste nel momento giusto, posizionando contenuti pertinenti che rispondono a domande reali degli utenti. Questo non solo aumenta la quantità di traffico, ma ne migliora anche la qualità, incrementando le probabilità di interazione, fidelizzazione e conversione.
Un buon keyword research permette ancora oggi di differenziarsi dai concorrenti individuando non solo le parole chiave più performanti, ma anche quelle meno sfruttate e ad alta potenzialità. Analizzando la concorrenza e le lacune nei contenuti disponibili, è possibile scoprire nicchie di mercato ancora poco presidiate, posizionandosi strategicamente dove altri non arrivano. Questo consente di intercettare un pubblico specifico con esigenze precise, aumentando la rilevanza e l'efficacia delle proprie campagne di comunicazione e marketing.
Tuttavia, fare keyword research oggi non è più come in passato, vediamo cos’è cambiato negli ultimi anni.
I nuovi aspetti da considerare per la keyword research nell’era dell’AI
È ovvio che rispetto al passato ci sono alcuni fattori da considerare, come l’ottimizzazione delle query conversazionali, le ricerche semantiche e quindi le long tail keyword.
Fino a qualche anno fa per posizionarci sui motori di ricerca, si puntava su keyword secche (es. “scarpe running”); si valutava la mole di traffico della parola chiave e la competitività. Ora gli utenti formulano ricerche più naturali, come “quali sono le migliori scarpe da running per principianti?”. Questo ha portato a un maggiore focus sulle long tail keyword, più specifiche, meno competitive e strutture di contenuto più discorsive, che rispondano a domande e intenti precisi.
Google dal canto suo non si limita più a leggere le parole chiave esatte, ma interpreta il significato della query grazie alla ricerca semantica: la variazione delle parole chiave è più naturale quindi non serve ripetere ossessivamente una keyword, basta usare sinonimi e concetti correlati. Oggi la SEO non è più solo una questione di "posizionare una keyword", ma di rispondere all’intento dell’utente.
E’ altrettanto chiaro, come abbiamo visto qui, che la ricerca vocale ha avuto un impatto devastante per l’affermazione di questo nuovo modo di fare SEO, soprattutto tramite assistenti vocali tipo Alexa e Google Assistant e in primis per la prioritizzazione delle query conversazionali.
Ma stiamo assistendo a un’ulteriore evoluzione con l’AI: senza ombra di dubbio, l’intelligenza artificiale sta avendo un ruolo decisivo nel nuovo modo di fare keyword research, scopriamo in che modo.
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Come l’AI sta cambiando la keyword research
L'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il processo di keyword research sotto vari aspetti, rendendolo più accurato, veloce e strategico. Siamo in una fase in cui fare ricerca e analisi di keyword sta diventando sempre più un'attività basata su dati dinamici e in costante aggiornamento, garantendo vantaggi competitivi a chi sfrutta l'AI in questo processo.
Grazie all'uso di machine learning e analisi avanzata dei dati, l’intelligenza artificiale non solo individua le parole chiave più pertinenti, ma è anche in grado di comprendere meglio il comportamento degli utenti online, attraverso l’analisi di metriche come il tempo di permanenza sulle pagine, la frequenza di rimbalzo, i percorsi di navigazione e le interazioni sui contenuti.
Inoltre, sfruttando modelli predittivi e il Natural Language Processing, riesce a decifrare l’intento dietro ogni query – che si tratti di una ricerca informativa, transazionale o navigazionale – e a suggerire contenuti e parole chiave coerenti con quello specifico intento. In questo modo, si potrà anticipare le esigenze degli utenti, migliorare la pertinenza dei contenuti e ottimizzare l’esperienza complessiva di ricerca.
L'AI, in sostanza, permette di adattare continuamente le strategie SEO in base ai trend emergenti, riducendo la dipendenza dai metodi tradizionali basati su intuizioni e analisi manuali. Questo avviene grazie alla capacità dell'AI di monitorare in tempo reale i cambiamenti nei comportamenti di ricerca, analizzando milioni di query, contenuti pubblicati e performance dei competitor.
Con l’intelligenza artificiale si potranno individuare nuove keyword,tenere sotto controllo le variazioni nell’intento di ricerca o quelle stagionali, ottenere suggerimenti per modifiche immediate a contenuti, struttura del sito e strategie editoriali. In questo modo, le aziende possono reagire in modo tempestivo alle evoluzioni del mercato, mantenendo un vantaggio competitivo costante.
Strumenti sempre più sofisticati, come quelli basati su NLP, sono fondamentali per fare keyword research nell’era dell’AI. Grazie a questi è possibile analizzare grandi quantità di dati in tempo reale per suggerire automaticamente le migliori parole chiave e cluster di ricerca. Inoltre, si possono identificare pattern emergenti, prevedere variazioni future delle keyword e generare strategie di contenuto altamente mirate, riducendo il tempo necessario per l'analisi manuale.
Scopriamo subito quali sono gli strumenti basati su AI più utili per il keyword research.
4 strumenti utili per fare keyword research con l’intelligenza artificiale
Oggi esistono numerosi strumenti basati sull'intelligenza artificiale che potenziano ogni fase del la keyword research, dalla scoperta delle parole chiave all'ottimizzazione semantica e alla generazione dei contenuti. L'AI permette non solo di risparmiare tempo, ma anche di lavorare in modo più strategico e predittivo, identificando nuove opportunità prima della concorrenza e adattando i contenuti all’intento di ricerca dell’utente. Ecco alcuni strumenti basati su intelligenza artificiale che possono ottimizzare la keyword research.
Google Keyword Planner
Sfrutta tecnologie avanzate di machine learning per analizzare grandi quantità di query e suggerire parole chiave rilevanti. L’intelligenza artificiale entra in gioco nella capacità della piattaforma di prevedere stime di traffico, suggerire keyword correlate e generare insight basati sul comportamento degli utenti. Inoltre, i suggerimenti personalizzati che appaiono durante l’analisi sono il risultato di modelli predittivi che valutano tendenze e intenzioni di ricerca a partire da dati aggregati.
Semrush
Strumento avanzato di SEO e marketing digitale che integra funzionalità basate sull’intelligenza artificiale per supportare il keyword research in modo strategico. Utilizza modelli di machine learning per analizzare l’evoluzione delle SERP, identificare tendenze emergenti e suggerire keyword in base all’intento di ricerca degli utenti. L’AI è impiegata anche per valutare il livello di difficoltà delle parole chiave, stimare il potenziale di traffico e analizzare la concorrenza, rendendo le previsioni più accurate e contestuali. Inoltre, con il supporto dell’AI, Semrush è in grado di segmentare i contenuti dei competitor e suggerire cluster tematici e contenuti ottimizzati, permettendo di creare strategie di contenuto più mirate e basate su dati predittivi.
Ahrefs
È uno dei tool SEO più potenti e completi sul mercato, specializzato nella ricerca di keyword, backlink e analisi della concorrenza. integra tecnologie di machine learning e analisi predittiva per migliorare l’esperienza dell’utente e l’efficacia delle strategie SEO. L'intelligenza artificiale è utilizzata per identificare pattern tra milioni di query e suggerire parole chiave correlate, valutare la difficoltà delle keyword in modo dinamico, analizzare trend di ricerca e comportamenti dei competitor. Inoltre, il sistema è in grado di proporre contenuti correlati e cluster tematici sulla base di dati storici e proiezioni predittive. Questo consente di anticipare movimenti nel mercato e costruire strategie più mirate ed efficaci.
SurferSEO
Sfrutta l’intelligenza artificiale per analizzare i migliori risultati presenti nelle SERP di Google e generare suggerimenti precisi per l’ottimizzazione dei contenuti. L’AI viene utilizzata per confrontare centinaia di fattori on-page dei contenuti ben posizionati, come frequenza delle parole chiave, lunghezza del testo, struttura dei titoli, utilizzo dei termini semantici e backlink, al fine di produrre una guida dettagliata e su misura per ogni contenuto da creare o migliorare. Inoltre, grazie al Natural Language Processing, SurferSEO è in grado di interpretare l’intento di ricerca dietro a una keyword e proporre modifiche coerenti e contestuali al contenuto. L’uso dell’AI consente anche di automatizzare parte del processo di keyword clustering e topic modeling: la prima consiste nel raggruppare automaticamente parole chiave simili tra loro, basandosi sul significato e sull’intento di ricerca (es. “miglior smartphone 2025” e “classifica telefoni 2025”); la seconda individua i temi principali in un insieme di testi.
Otitmizziamo il tuo sito per scalare posizioni nei motori di ricerca: contattaci subito!
Con l’affermazione dell’intelligenza artificiale, questo processo ha subito trasformazioni significative, acquisendo dinamiche prima sconosciute, ma aprendo anche numerose nuove opportunità.
In questo articolo esploreremo il ruolo attuale della keyword research, perché è ancora importante e soprattutto come l'AI la sta rivoluzionando, con una panoramica sugli strumenti più avanzati disponibili oggi.
Perché ancora oggi è importante investire in keyword research
Ancora oggi la keyword research rappresenta un’attività di primo rilievo per il successo di qualsiasi strategia di marketing digitale, in quanto collega i bisogni degli utenti con i contenuti e i servizi che un’azienda offre.
Se è vero che nel 2025 fare SEO significa focalizzarsi sempre più su user experience, qualità e valore delle risposte per le reali esigenze delle persone, la keyword research resta ancora indispensabile per scalare posizioni in SERP.
Nello specifico, si tratta di un’attività che consente innanzitutto di targetizzare meglio i contenuti. Creare contenuti che rispondano alle esigenze degli utenti è ancora oggi uno dei primi elementi che Google considera per posizionare un sito web.
Una keyword research efficace consente di intercettare le ricerche giuste nel momento giusto, posizionando contenuti pertinenti che rispondono a domande reali degli utenti. Questo non solo aumenta la quantità di traffico, ma ne migliora anche la qualità, incrementando le probabilità di interazione, fidelizzazione e conversione.
Un buon keyword research permette ancora oggi di differenziarsi dai concorrenti individuando non solo le parole chiave più performanti, ma anche quelle meno sfruttate e ad alta potenzialità. Analizzando la concorrenza e le lacune nei contenuti disponibili, è possibile scoprire nicchie di mercato ancora poco presidiate, posizionandosi strategicamente dove altri non arrivano. Questo consente di intercettare un pubblico specifico con esigenze precise, aumentando la rilevanza e l'efficacia delle proprie campagne di comunicazione e marketing.
Tuttavia, fare keyword research oggi non è più come in passato, vediamo cos’è cambiato negli ultimi anni.
I nuovi aspetti da considerare per la keyword research nell’era dell’AI
È ovvio che rispetto al passato ci sono alcuni fattori da considerare, come l’ottimizzazione delle query conversazionali, le ricerche semantiche e quindi le long tail keyword.
Fino a qualche anno fa per posizionarci sui motori di ricerca, si puntava su keyword secche (es. “scarpe running”); si valutava la mole di traffico della parola chiave e la competitività. Ora gli utenti formulano ricerche più naturali, come “quali sono le migliori scarpe da running per principianti?”. Questo ha portato a un maggiore focus sulle long tail keyword, più specifiche, meno competitive e strutture di contenuto più discorsive, che rispondano a domande e intenti precisi.
Google dal canto suo non si limita più a leggere le parole chiave esatte, ma interpreta il significato della query grazie alla ricerca semantica: la variazione delle parole chiave è più naturale quindi non serve ripetere ossessivamente una keyword, basta usare sinonimi e concetti correlati. Oggi la SEO non è più solo una questione di "posizionare una keyword", ma di rispondere all’intento dell’utente.
E’ altrettanto chiaro, come abbiamo visto qui, che la ricerca vocale ha avuto un impatto devastante per l’affermazione di questo nuovo modo di fare SEO, soprattutto tramite assistenti vocali tipo Alexa e Google Assistant e in primis per la prioritizzazione delle query conversazionali.
Ma stiamo assistendo a un’ulteriore evoluzione con l’AI: senza ombra di dubbio, l’intelligenza artificiale sta avendo un ruolo decisivo nel nuovo modo di fare keyword research, scopriamo in che modo.
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Come l’AI sta cambiando la keyword research
L'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il processo di keyword research sotto vari aspetti, rendendolo più accurato, veloce e strategico. Siamo in una fase in cui fare ricerca e analisi di keyword sta diventando sempre più un'attività basata su dati dinamici e in costante aggiornamento, garantendo vantaggi competitivi a chi sfrutta l'AI in questo processo.
Grazie all'uso di machine learning e analisi avanzata dei dati, l’intelligenza artificiale non solo individua le parole chiave più pertinenti, ma è anche in grado di comprendere meglio il comportamento degli utenti online, attraverso l’analisi di metriche come il tempo di permanenza sulle pagine, la frequenza di rimbalzo, i percorsi di navigazione e le interazioni sui contenuti.
Inoltre, sfruttando modelli predittivi e il Natural Language Processing, riesce a decifrare l’intento dietro ogni query – che si tratti di una ricerca informativa, transazionale o navigazionale – e a suggerire contenuti e parole chiave coerenti con quello specifico intento. In questo modo, si potrà anticipare le esigenze degli utenti, migliorare la pertinenza dei contenuti e ottimizzare l’esperienza complessiva di ricerca.
L'AI, in sostanza, permette di adattare continuamente le strategie SEO in base ai trend emergenti, riducendo la dipendenza dai metodi tradizionali basati su intuizioni e analisi manuali. Questo avviene grazie alla capacità dell'AI di monitorare in tempo reale i cambiamenti nei comportamenti di ricerca, analizzando milioni di query, contenuti pubblicati e performance dei competitor.
Con l’intelligenza artificiale si potranno individuare nuove keyword,tenere sotto controllo le variazioni nell’intento di ricerca o quelle stagionali, ottenere suggerimenti per modifiche immediate a contenuti, struttura del sito e strategie editoriali. In questo modo, le aziende possono reagire in modo tempestivo alle evoluzioni del mercato, mantenendo un vantaggio competitivo costante.
Strumenti sempre più sofisticati, come quelli basati su NLP, sono fondamentali per fare keyword research nell’era dell’AI. Grazie a questi è possibile analizzare grandi quantità di dati in tempo reale per suggerire automaticamente le migliori parole chiave e cluster di ricerca. Inoltre, si possono identificare pattern emergenti, prevedere variazioni future delle keyword e generare strategie di contenuto altamente mirate, riducendo il tempo necessario per l'analisi manuale.
Scopriamo subito quali sono gli strumenti basati su AI più utili per il keyword research.
4 strumenti utili per fare keyword research con l’intelligenza artificiale
Oggi esistono numerosi strumenti basati sull'intelligenza artificiale che potenziano ogni fase del la keyword research, dalla scoperta delle parole chiave all'ottimizzazione semantica e alla generazione dei contenuti. L'AI permette non solo di risparmiare tempo, ma anche di lavorare in modo più strategico e predittivo, identificando nuove opportunità prima della concorrenza e adattando i contenuti all’intento di ricerca dell’utente. Ecco alcuni strumenti basati su intelligenza artificiale che possono ottimizzare la keyword research.
Google Keyword Planner
Sfrutta tecnologie avanzate di machine learning per analizzare grandi quantità di query e suggerire parole chiave rilevanti. L’intelligenza artificiale entra in gioco nella capacità della piattaforma di prevedere stime di traffico, suggerire keyword correlate e generare insight basati sul comportamento degli utenti. Inoltre, i suggerimenti personalizzati che appaiono durante l’analisi sono il risultato di modelli predittivi che valutano tendenze e intenzioni di ricerca a partire da dati aggregati.
Semrush
Strumento avanzato di SEO e marketing digitale che integra funzionalità basate sull’intelligenza artificiale per supportare il keyword research in modo strategico. Utilizza modelli di machine learning per analizzare l’evoluzione delle SERP, identificare tendenze emergenti e suggerire keyword in base all’intento di ricerca degli utenti. L’AI è impiegata anche per valutare il livello di difficoltà delle parole chiave, stimare il potenziale di traffico e analizzare la concorrenza, rendendo le previsioni più accurate e contestuali. Inoltre, con il supporto dell’AI, Semrush è in grado di segmentare i contenuti dei competitor e suggerire cluster tematici e contenuti ottimizzati, permettendo di creare strategie di contenuto più mirate e basate su dati predittivi.
Ahrefs
È uno dei tool SEO più potenti e completi sul mercato, specializzato nella ricerca di keyword, backlink e analisi della concorrenza. integra tecnologie di machine learning e analisi predittiva per migliorare l’esperienza dell’utente e l’efficacia delle strategie SEO. L'intelligenza artificiale è utilizzata per identificare pattern tra milioni di query e suggerire parole chiave correlate, valutare la difficoltà delle keyword in modo dinamico, analizzare trend di ricerca e comportamenti dei competitor. Inoltre, il sistema è in grado di proporre contenuti correlati e cluster tematici sulla base di dati storici e proiezioni predittive. Questo consente di anticipare movimenti nel mercato e costruire strategie più mirate ed efficaci.
SurferSEO
Sfrutta l’intelligenza artificiale per analizzare i migliori risultati presenti nelle SERP di Google e generare suggerimenti precisi per l’ottimizzazione dei contenuti. L’AI viene utilizzata per confrontare centinaia di fattori on-page dei contenuti ben posizionati, come frequenza delle parole chiave, lunghezza del testo, struttura dei titoli, utilizzo dei termini semantici e backlink, al fine di produrre una guida dettagliata e su misura per ogni contenuto da creare o migliorare. Inoltre, grazie al Natural Language Processing, SurferSEO è in grado di interpretare l’intento di ricerca dietro a una keyword e proporre modifiche coerenti e contestuali al contenuto. L’uso dell’AI consente anche di automatizzare parte del processo di keyword clustering e topic modeling: la prima consiste nel raggruppare automaticamente parole chiave simili tra loro, basandosi sul significato e sull’intento di ricerca (es. “miglior smartphone 2025” e “classifica telefoni 2025”); la seconda individua i temi principali in un insieme di testi.
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