Con il rilascio della versione 23.0, conosciuta internamente come rush hour, Screaming Frog migliora la compatibilità con le API di Lighthouse, PageSpeed Insights e Ahrefs. Una funzione significativa è la Crawl Retention, che gestisce lo spazio di archiviazione eliminando automaticamente i vecchi crawl per mantenere prestazioni elevate.
Altre novità riguardano le regole di embedding per l’analisi della similarità semantica e nuove opzioni di visualizzazione per inlinks, outlinks e cluster semantici, insieme ad aggiornamenti sui limiti di crawl e l’integrazione con i modelli AI più recenti.
In questo appuntamento con la SEO Tech Academy vediamo quali sono le principali novità introdotte in Screaming Frog 23.0.
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Aggiornamento Screaming Frog 23.0 – Guida completa alle novità
Ecco le ultime funzionalità che migliorano efficacia e precisione delle analisi SEO tecniche con Screaming Frog Spider 23.0.
Aggiornamento audit Lighthouse e PageSpeed Insights
La misurazione delle performance web si evolve, e Screaming Frog si allinea per offrirti dati più accurati e consigli aggiornati:
- Integrazione con Lighthouse 13 e nuova API PageSpeed Insights
- Audit consolidati come “Improve Image Delivery”
- 7 nuovi controlli, 11 rimossi o unificati, 6 rinominati
- Necessarie modifiche per report Looker Studio
Compatibilità con API Ahrefs versione 3
Migliora la qualità dei dati di backlink e traffico con il nuovo standard API Ahrefs, con accesso più semplice e funzionale:
- Compatibilità con API Ahrefs v3
- Accesso a tutti i piani a pagamento
- Autenticazione via OAuth aggiornata
- Nuovi parametri su backlink, domini, traffico, keyword
Eliminazione automatica dei crawl (Crawl Retention)
Gestire la memoria e i dati di crawl ora è più semplice e automatico, senza rischiare di perdere dati importanti:
- Eliminazione automatica dei crawl dopo un periodo personalizzabile
- Opzioni standard: mai, 7 giorni, 30 giorni, oppure custom
- Funzione “Lock” per bloccare l’eliminazione automatica di crawl specifici
Regole di embedding per analisi semantica mirata
La gestione avanzata dell’embedding semantico permette analisi più mirate, risparmiando tempo e crawl budget:
- Definizione di pattern URL per analisi semanticamente contestualizzate
- Utile per mapping redirect e analisi confronti siti staging/live
- Efficienza nella scansione e analisi semantica
Visualizzazioni potenziate per inlink e outlink
La comprensione delle relazioni interne tra pagine diventa più intuitiva grazie a nuove opzioni di visualizzazione dei link:
- Mostra tutti gli inlink e outlink nei grafici di sito
- Opzioni rapide “Show Inlinks” e “Show Outlinks” cliccando sui nodi
- Link evidenziati in verde, nodi non collegati attenuati
Visualizzazione dei link nei cluster semantici
Ottieni un quadro completo del linking nelle aree semantiche per migliorare la struttura SEO interna:
- Visualizzazione dei link interni nel Content Cluster Diagram
- Identifica link tra pagine semanticamente affini (Inlinks Within Cluster)
- Supporta ottimizzazione del linking interno basato sulla semantica
Miglioramenti extra
Alcuni miglioramenti extra rendono l’esperienza ancora più fluida e personalizzabile:
- Limiti crawl per sottodominio configurabili
- Conteggio completo delle occorrenze di H1 e H2
- Riordino custom search, extraction e Javascript senza eliminare
- Percent encoding URL configurabile (case sensitive)
- Supporto lingua irlandese
- Modelli AI aggiornati (OpenAI gpt-5-mini, Gemini, Anthropic)
- Nuovi report errori link e redirect
- Nuovo filtro Redirection (HTTP Refresh)
Per ulteriori approfondimenti, consigliamo la guida Screaming Frog SEO Spider Update – Version 23.0 di Screaming Frog Club.
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Aggiornamento Screaming Frog 22.0 – Guida completa alle novità
Con il rilascio della versione 22.0, conosciuta internamente come knee‑deep, Screaming Frog compie un balzo importante verso un’analisi SEO semantica avanzata, basata su tecnologie LLM e embedding vettoriali (ovvero rappresentazioni numeriche del significato dei testi).
Semantic Similarity Analysis: Rilevamento semantico delle pagine correlate
Questa funzione va oltre il controllo tradizionale di testo duplicato, utilizzando embedding generati dai modelli linguistici LLM (OpenAI, Gemini, Ollama) per identificare pagine con significati simili.
Perché è utile? Aiuta a individuare contenuti con frasi diverse ma contenuto sovrapponibile, per rilevare cannibalizzazione o inefficienze di indicizzazione.
Low Relevance Content: Identificazione dei contenuti marginali
Utilizza la rappresentazione vettoriale delle pagine per identificare quelle che deviano dal tema centrale del sito (centroid). Ottimo per tagliare o rivedere contenuti incongruenti con la strategia editoriale.
Visualisation e Content Clustering: Raggruppamento contenuti simili
Si tratta di una visualizzazione bidimensionale degli URL e può essere utilizzata per identificare schemi e relazioni nei contenuti del sito web, dove i contenuti semanticamente simili sono raggruppati insieme.
Semantic Search – Query semantica interna
Nuovo campo per inserire query e visualizzare le pagine più pertinenti in un crawl. In questo modo è possibile capire se la query viene semanticamente rilevata sulle pagine che intenzionalmente si voleva far rilevare oppure ci si trova in una situazione di cannibalizzazione.
Migliorie integrazione AI
Tra le novità ci sono una serie di miglioramenti lato AI, dall’integrazione con Perplexity alla possibilità di inserire prompt con target multipli o prompt dedicati a specifiche criticità e segmenti.
È inoltre possibile personalizzare l’endpoint OpenAI, che consente agli utenti di attivare API LLM private e altri fornitori IA che utilizzano la stessa struttura.
Riepilogo delle novità di Screaming Frog versione 22.0
Con l’uscita della versione 22.0 di Screaming Frog SEO Spider ci troviamo davanti a un cambiamento importante: l’introduzione dell’analisi semantica basata su LLM embedding.
Cosa significa nel concreto?
- Non ci si ferma più al testo esatto: ora Screaming Frog riesce a capire il senso delle pagine, individuando contenuti simili, ripetitivi o scollegati dal topic centrale, anche quando le parole sono diverse.
- Vedi con chiarezza i cluster tematici (e anche quelli che fanno “deragliare” il sito): questo ti aiuta a intervenire dove serve, con maggiore consapevolezza.
- Migliori le strategie on-site, come linking interno, redirect e titolazioni semantiche, con più precisione e meno tempo perso.
Questo aggiornamento si allinea all’evoluzione della ricerca, fatta di SERP basate su intelligenza artificiale e analisi semantica.
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