Ricerca

Quello che stiamo indagando

Sageo Estudio è una pratica di ricerca prima che un'agenzia. Qui pubblichiamo le linee di lavoro aperte, il metodo con cui misuriamo e la base concettuale che usiamo per interpretare i risultati.

Nessun caso pubblicato finora

Sageo Estudio non pubblica risultati dei clienti finché non esiste un'autorizzazione espressa. Non pubblica nemmeno cifre di rendimento proprie: qualsiasi numero sulla visibilità dipende dal punto di partenza, dal mercato e dal periodo, e presentarlo fuori contesto sarebbe ingannevole.

Quando un caso verrà pubblicato, includerà il periodo lavorato, il perimetro reale dell'intervento e la fonte del dato. Finché questo non accade, questa pagina mostra metodo e domande aperte, non uno storico di risultati.

Ricerca in corso

CasaNova

Commercio elettronico · ambiente di sperimentazione

Indaghiamo mentre costruiamo. CasaNova è uno dei progetti che oggi usiamo come ambiente reale per studiare come interagiscono SEO, AEO, GEO e Search Intelligence in un commercio elettronico, invece di teorizzare su dati di terzi.

In corso

Che cos'è CasaNova in questo contesto

Un progetto di commercio elettronico su cui SAGEO indaga e sperimenta. Non è un caso di successo chiuso né un risultato che possiamo pubblicare ancora: è il luogo dove proviamo, misuriamo e impariamo.

Lavorare su un progetto proprio permette di osservare il ciclo completo —decisione, implementazione ed effetto— senza i vincoli di tempo e di perimetro di un progetto cliente.

Che cosa stiamo indagando

  • Visibilità organica ed evoluzione delle posizioni
  • Comportamento delle ricerche che portano intenzione d'acquisto
  • Struttura dei contenuti e architettura delle categorie
  • Entità di marchio e di prodotto
  • SEO tecnica e di contenuto su un catalogo reale
  • Presenza e comprensione del marchio da parte dei sistemi di IA
  • Relazione tra le informazioni pubblicate e le risposte generate

Riscontri

Quello che osserviamo si documenta con il suo contesto e i suoi limiti, non come conclusione generale.

Metodologia

Gli apprendimenti diventano criteri di lavoro che poi applichiamo ai progetti.

Prodotto

Parte di questo lavoro alimenta SAGEO Intelligence, la piattaforma di analisi della presenza dei marchi nei sistemi di IA che stiamo sviluppando.

Come leggere questa pagina. Quello che è in corso viene segnalato come tale. Nessuna scheda di questa sezione presenta risultati: descrivono che cosa si indaga e con quale metodo.

Linee aperte

Che cosa stiamo indagando

Ogni linea si basa su misurazioni ripetibili. Nessuna viene pubblicata come conclusione chiusa finché non ci sono osservazioni sufficienti a sostenerla.

In corso

Come varia la menzione di un marchio tra i sistemi generativi

La stessa query formulata in sistemi diversi restituisce risposte con strutture e fonti differenti. Stiamo documentando in che cosa si assomigliano, in che cosa si contraddicono e quali fattori correlano con l'apparire in più di uno.

Metodo: set di query fisso, campionamento periodico, lettura per proporzione.

In corso

Quale relazione esiste tra ranking, citazione e menzione

Essere primi nel risultato tradizionale non implica essere la fonte citata in una risposta generata. Cerchiamo di misurare quel divario e di capire che cosa lo spiega.

Metodo: incrocio delle posizioni con le fonti recuperate nelle risposte.

In preparazione

Coerenza dell'entità: quanto pesa la contraddizione tra le fonti

Un marchio descritto in modo diverso su siti diversi obbliga il sistema a scegliere. La ricerca cerca di misurare se quell'ambiguità si traduce in meno menzioni.

Metodo: confronto di marchi con livelli di coerenza diversi.

In preparazione

Come si comportano i dati strutturati nei motori di risposta

La marcatura semantica facilita l'estrazione, ma non la garantisce. Stiamo verificando in quali condizioni dà un contributo e in quali casi il contenuto visibile pesa più della marcatura.

Metodo: test controllati prima e dopo con linea di base.

Metodo

Come si fa una ricerca che si possa sostenere

Le stesse regole valgono per un report pubblico e per una diagnosi a un cliente. Senza questo, i dati servono a decorare una presentazione, non a decidere.

01 / 04

Linea di base prima di intervenire

Lo stato iniziale si documenta con lo stesso strumento che si userà alla fine. Un cambiamento senza punto di partenza misurato non è un risultato: è un'impressione.

02 / 04

Campione rappresentativo e dichiarato

Si definisce in anticipo quante query e quali sistemi si osserveranno, e si comunica quel perimetro insieme al risultato. Scegliere le query dopo aver visto i dati invalida la conclusione.

03 / 04

Tendenza prima del dato puntuale

Le risposte dei sistemi generativi variano per posizione, lingua, sessione e momento. Si riporta proporzione ed evoluzione, mai un valore assoluto presentato come certezza.

04 / 04

Limiti espliciti

Ogni report indica che cosa non si è potuto misurare, quali variabili non sono state controllate e quali conclusioni restano fuori dal perimetro dei dati disponibili.

Base concettuale

I concetti che usiamo

Definizioni di lavoro, scritte per essere precise e non per impressionare. È la base del glossario che pubblicheremo a parte.

Search Intelligence

Disciplina che consiste nell'indagare, misurare e interpretare come un marchio viene trovato, capito, consigliato e citato nell'ecosistema di ricerca, prima di decidere su che cosa intervenire.

SEO

Ottimizzazione per i motori di ricerca tradizionali. Lavora su scansione, indicizzazione, rilevanza, esperienza d'uso e autorità, con l'obiettivo di apparire nelle query rilevanti.

AEO

Ottimizzazione per i motori di risposta. Lavora sul formato, sulla struttura e sulla marcatura del contenuto perché una risposta diretta possa essere estratta e attribuita.

GEO

Ottimizzazione per i sistemi generativi. Lavora sull'entità del marchio, sulla coerenza dei segnali e sulla presenza nelle fonti che questi sistemi recuperano, per migliorare la probabilità di essere menzionati e citati.

Entità del marchio

La rappresentazione di un marchio come qualcosa di identificabile e descrivibile: che cos'è, che cosa offre, in quale categoria compete e con quali attributi. Se quella rappresentazione è contraddittoria, il sistema non può affermare nulla con fiducia.

Citazione

Uso di un marchio o di un contenuto come fonte nel costruire una risposta. Richiede dati verificabili e attribuibili, e non va confuso con una menzione senza riscontro.

Motore di risposta

Sistema che risolve una query mostrando una risposta diretta invece di, o oltre a, un elenco di link. Può operare su un indice proprio o su contenuto recuperato al momento.

Sistema generativo

Sistema che produce testo nuovo a partire da un modello. Nella ricerca combina recupero di fonti e generazione, perciò la sua risposta non equivale a un ranking stabile.

Formati

Come si pubblica quello che indaghiamo

Ogni tipo di materiale ha il suo posto e il suo livello di esigenza. Li pubblichiamo quando il metodo e i dati sono all'altezza, non per riempire una sezione.

Articoli

Spiegazioni estese sui concetti di ricerca, entità e visibilità nell'IA.

Studi

Misurazioni con metodo dichiarato, campione definito e limiti espliciti.

Analisi di IA

Monitoraggio periodico di come rispondono i diversi sistemi su una categoria.

Glossario

Definizioni stabili dei termini che usa la disciplina, con link interni.

Etichette di stato. "In corso" indica una ricerca attiva; "in preparazione" e "in sospeso" indicano lavoro pianificato e non ancora pubblicato. Nessuna di queste schede contiene risultati: descrivono che cosa si sta indagando e come.

Iniziamo

Vuoi sapere come si applica questo al tuo marchio?

Richiedi la diagnosi iniziale: misuriamo la tua situazione attuale con lo stesso metodo che usiamo nelle nostre ricerche e ti mostriamo che cosa troviamo.