Analisi degli N-gram con Screaming Frog – SEO Tech Academy

Cosa sono gli n-gram e quali sono i vantaggi

Gli n-gram sono combinazioni di elementi consecutivi – come parole, lettere o sillabe – che appaiono all’interno di un testo. Analizzarli significa andare oltre le singole keyword, per cogliere le strutture linguistiche ricorrenti che caratterizzano un contenuto.

Questa analisi permette di:

• • studiare la concorrenza, osservando quali combinazioni funzionano nei siti che si posizionano meglio;

• • individuare nuove opportunità di keyword e varianti naturali;

• • ottimizzare i contenuti rendendoli più coerenti e leggibili.

Analisi della concorrenza

Attraverso Screaming Frog hai la possibilità di analizzare gli n-gram più comuni nei siti concorrenti che si posizionano bene: quali combinazioni di parole usano nei titoli, negli heading, nei meta tag o nel contenuto della pagina?

Se la pagina di un tuo competitor si posiziona meglio, l’n-gram ti aiuta a capire la sua strategia semantica.

Ottimizzazione dei contenuti

L’analisi degli n-gram consente di usare strutture linguistiche naturali e più affini al linguaggio umano.

Inoltre:

• • migliora la semantica del testo, rendendolo più rilevante agli occhi di Google e più leggibile per gli utenti;

• • identifica lacune nei contenuti esistenti (n-gram rilevanti non coperti);

• • supporta la creazione di contenuti correlati e l’organizzazione di contenuti pillar/topic cluster;

• • gli n-gram frequenti suggeriscono concetti correlati che possono essere usati come anchor text per link interni.

Come attivare l’analisi degli n-gram con Screaming Frog

Le fonti da cui possiamo ottenere gli n-gram possono essere Google Search Console, Semrush o affini e Screaming Frog.

L’analisi degli n-gram con Screaming Frog è molto semplice, sarà sufficiente seguire i prossimi step:

• • “Configuration” → “Spider” → “Extraction”

• • Nella tab HTML seleziona store HTML e Store Rendered HTML

• • Fai una scansione del sito

• • Seleziona gli URL e potrai osservare i tuoi n-gram

La scheda n-gram

Nella tab derivata a seguito della scansione potrai visualizzare le seguenti colonne:

• Body Text: mostra quante volte un N-gram appare nel corpo testuale della pagina, esclusi elementi come titoli o link.

• Density: indica la percentuale dell’N-gram rispetto al totale delle combinazioni presenti nel body, utile per capire se un’espressione è usata in modo eccessivo.

• Body Text (senza link): evidenzia solo le occorrenze che non fanno parte di un link ipertestuale, filtrando potenziali distorsioni legate alla navigazione.

• Title: segnala se e quante volte l’N-gram è presente nel titolo della pagina, elemento critico per il posizionamento SEO.

• Inlinks Anchor Text: rileva le occorrenze nei testi di ancoraggio dei link in entrata verso quella pagina.

• Inlinks Alt Text: indica se l’N-gram è presente nel testo alternativo delle immagini linkate alla pagina.

• Totale: somma tutte le occorrenze dell’N-gram, a prescindere dalla loro posizione.

Limiti dell’analisi n-gram

Per quanto potente e immediato, l’approccio basato sugli n-gram presenta limiti strutturali che è importante conoscere per non fraintendere i dati emersi. Si tratta, in fondo, di una tecnica statistica: utile per osservare quanto qualcosa accade, ma non perché accade né cosa significhi davvero.

Il primo limite è l’assenza di comprensione del significato. Gli n-gram sono sequenze meccaniche di parole e non tengono conto dell’intento comunicativo. Due frasi semanticamente equivalenti – come “pasta senza glutine” e “senza glutine pasta” – verranno lette come combinazioni distinte, anche se il messaggio trasmesso è lo stesso.

A questo si aggiunge la mancanza di contesto. Le parole vengono analizzate in base alla loro posizione e frequenza, ma non in relazione al senso complessivo della frase o del paragrafo.

Infine il terzo limite riguarda la scarsa flessibilità linguistica. Sinonimi, parafrasi o varianti stilistiche vengono trattati come entità distinte. “Acquistare scarpe online” e “comprare calzature su internet” sono semanticamente affini, ma verranno letti come espressioni completamente separate.

L’analisi n-gram è un ottimo punto di partenza per scoprire pattern frequenti e diagnosticare anomalie nei testi, ma da sola non basta per guidare scelte strategiche profonde. Per farlo è necessario affiancarla a strumenti e metodi che sappiano leggere oltre le parole.

Vantaggi dell‘analisi semantica rispetto agli n-gram

Se gli n-gram rappresentano il livello più immediato dell’analisi testuale, l’analisi semantica va ben oltre: non si limita a contare parole, ma cerca di comprenderne il significato profondo, le connessioni logiche, il contesto d’uso.

I modelli semantici, basati su reti neurali e vettorializzazione del linguaggio, traducono le parole in coordinate all’interno di uno spazio multidimensionale, dove la distanza tra i termini riflette la loro vicinanza di significato. Questo permette di intercettare concetti simili, anche se espressi con parole differenti.

Grazie a questa logica:

• si identificano entità e relazioni tra parole (non solo sequenze);

• si ampliano le possibilità di copertura tematica, esplorando tutte le sfumature di un argomento;

• si abilitano cluster intelligenti, in cui pagine e keyword vengono raggruppate in base all’intento di ricerca e alla coerenza semantica.

Un vantaggio particolarmente rilevante riguarda la pianificazione dei topic cluster e l’ottimizzazione della struttura informativa del sito. Mentre gli n-gram fotografano l’esistente, l’analisi semantica suggerisce direzioni evolutive: individua gap nei contenuti, relazioni non ancora sfruttate e offre spunti concreti per migliorare l’internal linking e la pertinenza delle pagine.

In conclusione l’analisi n-gram aiuta a rilevare pattern linguistici ricorrenti, mentre l’analisi semantica consente di costruire una visione più profonda e strategica. Insieme offrono una prospettiva solida per fare SEO del 2025.

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