Non è importante. I dati del 2025 mostrano che la densità media di parole chiave per le prime 10 pagine è solo dell’1,2%-2,4%. Google si concentra maggiormente sulla pertinenza dei contenuti (copertura delle esigenze dell’utente) e sul comportamento dell’utente (tempo trascorso sulla pagina superiore a 2 minuti e 10 secondi).
Negli ultimi dieci anni, l’algoritmo di Google ha subito oltre 30 iterazioni (come RankBrain nel 2015, BERT nel 2019), aumentando la precisione della comprensione semantica da parte delle macchine al 92% (test ufficiale di Google), superando di gran lunga la logica grezza di corrispondenza delle parole chiave dei primi anni.
I primi professionisti SEO hanno tentato di manipolare il posizionamento attraverso il keyword stuffing (e persino l’uso di testo nascosto), il che ha portato Google a penalizzare oltre 1,2 milioni di siti web tra il 2003 e il 2011 (Rapporto sulla trasparenza di Google).
Oggi, l’algoritmo è in grado di riconoscere l’associazione semantica tra “scarpe sportive” e “scarpe leggere da corsa” e si concentra maggiormente sui dati del comportamento dell’utente: il tempo medio di permanenza sulle prime 3 pagine raggiunge i 2 minuti e 15 secondi (dati Ahrefs 2025), e il tasso di rimbalzo è inferiore al 35%.
Perché la densità di parole chiave era importante un tempo
All’inizio degli anni 2000, quando Google divenne il principale motore di ricerca, la tecnologia per l’elaborazione delle query di ricerca era molto meno intelligente di oggi.
Ad esempio, se un utente cercava “scarpe sportive”, il sistema privilegiava le pagine in cui la parola “scarpe sportive” appariva più spesso — una pagina con 10 occorrenze era più probabile che si posizionasse più in alto di una con 5.
Questa logica ha alimentato le prime pratiche SEO: analizzando statisticamente la frequenza di comparsa delle parole chiave su molte pagine ben classificate, i professionisti hanno scoperto che la proporzione della parola chiave target nel testo complessivo della pagina (cioè la “densità di parole chiave”) era generalmente compresa tra il 2% e l’8%.
Ad esempio, una pagina di 1.000 parole con la parola chiave target che appariva 20-80 volte aveva spesso un posizionamento migliore.
Sondaggi di settore intorno al 2002 hanno mostrato che circa il 65% dei professionisti SEO manteneva la densità di parole chiave tra il 3% e il 5%, considerandola la “gamma sicura ed efficace“.
Alcuni webmaster hanno iniziato a inserire artificialmente parole chiave per aumentare rapidamente il posizionamento. Ad esempio, ripetendo incessantemente « scarpe sportive scarpe sportive scarpe sportive » in un blocco di testo, o addirittura utilizzando testo bianco su sfondo bianco per nascondere parole chiave aggiuntive (invisibili agli utenti, ma raccolte dai motori di ricerca).
Nel 2003, Google ha lanciato l’aggiornamento Florida, specificamente mirato a reprimere questi comportamenti di eccessiva ottimizzazione; l’aggiornamento Panda nel 2011 ha ulteriormente ridotto il peso di posizionamento dei contenuti di bassa qualità.
I motori di ricerca potevano solo “contare le parole”
Gli algoritmi fondamentali di Google all’inizio degli anni 2000 (come PageRank) si concentravano principalmente sulla risoluzione di “quali pagine sono più autorevoli” (giudicato dal numero e qualità dei link), ma la loro capacità di giudicare ” se il contenuto della pagina corrisponde accuratamente alle esigenze dell’utente ” era debole.
A quel tempo, i crawler (robot di scansione) estraevano il contenuto testuale e creavano un indice, e la “misura di corrispondenza delle parole chiave” era l’indicatore più fondamentale nella logica di posizionamento dei risultati di ricerca.
I primi motori di ricerca calcolavano due dati chiave:
- Frequenza di occorrenza della parola chiave: Il numero assoluto di volte in cui la parola target (ad esempio, “scarpe sportive”) appare sulla pagina. Ad esempio, su una pagina che recensisce delle scarpe, se “scarpe sportive” appariva 15 volte, e un’altra solo 5, la prima era potenzialmente più pertinente.
- Densità di parole chiave: La proporzione della parola target rispetto al numero totale di parole della pagina. I primi studi di settore hanno rivelato che le pagine ben posizionate avevano generalmente una densità compresa tra il 2% e l’8%. Ad esempio, una pagina di 500 parole in cui “scarpe sportive” appariva 10-40 volte (densità 2%-8%) aveva maggiori probabilità di essere ben posizionata; se appariva solo 2 volte (densità 0,4%), poteva essere giudicata “non pertinente”.
Le statistiche del fornitore di strumenti SEO WebPosition Gold nel 2002 hanno mostrato che nell’analisi delle prime 20 pagine per 10.000 ricerche di “fotocamera digitale”, la densità media della parola chiave target era del 4,7% e solo il 12% delle pagine con densità inferiore al 2% raggiungeva la top 10.
Un altro studio di follow-up sui risultati di ricerca di Google dal 2001 al 2003 (fonte dati: Search Engine Watch) ha rilevato che quando gli utenti cercavano nomi specifici (come “auricolari Bluetooth”), le pagine con una densità di parole chiave tra il 3% e il 6% avevano circa 3 volte più probabilità di ottenere un posizionamento rispetto a quelle con una densità inferiore all’1%.
Ciò ha portato i primi professionisti SEO a trarre una “formula empirica”: per far sì che una determinata parola chiave si posizionasse bene, era necessario ripeterla naturalmente più volte all’interno della pagina, mantenendo la densità tra il 2% e l’8%.
Densità di parole chiave e posizionamento
Nel 2004, una società SEO statunitense (SEOmoz, ora Moz) ha condotto un esperimento comparativo: hanno creato 10 pagine con contenuti quasi identici, l’unica differenza era il numero di volte in cui appariva la parola chiave target “attrezzature per il fitness” (da 5 a 50 volte).
Dopo aver inviato queste pagine a Google, hanno monitorato i cambiamenti di posizionamento nell’arco di 30 giorni. I risultati hanno mostrato:
- Le pagine con 5 occorrenze (densità di circa l’1%) si posizionavano in media tra la 15a e la 20a posizione;
- Le pagine con 15 occorrenze (densità di circa il 3%) vedevano il loro posizionamento medio salire tra la 5a e l’8a posizione;
- Le pagine con 30 occorrenze (densità di circa il 6%) si posizionavano più in alto, in media tra la 2a e la 4a posizione;
- Le pagine con 50 occorrenze (densità di circa il 10%), pur avendo la densità più alta, scendevano oltre la 10a posizione perché alcune pagine venivano giudicate come keyword stuffing (ripetizione forzata del testo).
Test simili sono stati ripetuti da varie organizzazioni tra il 2005 e il 2007 (come i casi di studio di Search Engine Journal), con conclusioni sostanzialmente coerenti: all’interno di un intervallo specifico (circa 2%-8%), maggiore è la densità di parole chiave, maggiore è la probabilità che la pagina ottenga un posizionamento nella ricerca pertinente.
Tuttavia, superare questo intervallo (ad esempio, oltre il 10%) poteva causare un calo del posizionamento dovuto a “eccessiva ottimizzazione”.
Ciò ha portato le guide SEO dell’epoca a consigliare universalmente: “Inserisci la parola chiave target nel titolo, nel paragrafo di apertura e nei sottotitoli, e assicurati che la densità complessiva del testo sia di circa il 3%”.
Ad esempio, il classico libro SEO pubblicato nel 2006, “Search Engine Optimization: An Hour a Day”, affermava chiaramente: “Verificare la densità di parole chiave è un passo fondamentale, l’intervallo ideale è generalmente del 2%-5%”.
Dipendenza esclusiva dalle parole chiave esplicite
L’algoritmo di Google all’inizio degli anni 2000 era incentrato sul modello “Frequenza dei termini-Frequenza inversa dei documenti” (TF-IDF).
In parole semplici, calcolava quanto spesso una data parola appariva nella pagina corrente (TF), confrontandola contemporaneamente con la frequenza generale di apparizione di quella parola in tutto Internet (IDF).
Se una parola appariva frequentemente nella pagina corrente (TF alto) ma raramente in altre pagine (IDF alto), era considerata “molto importante per questa pagina”.
Non comprendeva affatto il significato semantico del testo. Ad esempio, “scarpe sportive” e “scarpe da corsa” rappresentano lo stesso tipo di esigenza dal punto di vista dell’utente, ma per l’algoritmo, erano due parole completamente diverse — se la pagina scriveva solo “scarpe da corsa” e non menzionava “scarpe sportive”, l’utente che cercava “scarpe sportive” potrebbe non trovare questa pagina.
Nel 2003, gli ingegneri di Google hanno rivelato in un blog tecnico che il crawler poteva riconoscere solo la forma superficiale del testo, incapace di analizzare la struttura delle frasi o le relazioni contestuali.
Solo dopo il 2003, quando Google iniziò a introdurre algoritmi più complessi (come l’ indicizzazione semantica latente LSI, che cercava di comprendere le associazioni di parole), il dominio assoluto della densità di parole chiave diminuì gradualmente.
Quanto è intelligente l’attuale algoritmo di Google
Nel 2003, Google giudicava la pertinenza di una pagina principalmente in base al “numero di occorrenze delle parole chiave”, ma nel 2025, questo “approccio rozzo” è stato completamente rivoluzionato.
I dati mostrano che gli attuali algoritmi di base di Google (come RankBrain, BERT, MUM) sono in grado di comprendere la vera intenzione dietro la ricerca dell’utente e persino di gestire relazioni sintattiche complesse.
Ad esempio, quando un utente cerca “scarpe da corsa leggere per piedi piatti“, Google non cerca solo pagine che contengono questa sequenza di parole, ma può comprendere che si tratta di “trovare scarpe da corsa progettate per piedi piatti e comode da indossare“. Anche se la pagina dice: “Questa scarpa ha un design di supporto dell’arco plantare, è comoda per lunghe passeggiate ed è adatta a persone con piedi larghi“, potrebbe comunque ottenere un buon posizionamento.
- RankBrain (il primo algoritmo di posizionamento di apprendimento automatico di Google, lanciato nel 2015) può apprendere automaticamente “quali pagine risolvono veramente i problemi degli utenti” analizzando miliardi di comportamenti di ricerca.
- L’algoritmo BERT (basato sull’architettura Transformer, 2019) ha migliorato la capacità di Google di comprendere il linguaggio naturale di circa il 60% (dati di test ufficiali di Google). È in grado di analizzare la logica precedente e successiva nella frase (come la relazione di negazione in “non è il più costoso quello che è il migliore”).
- L’algoritmo MUM (2021) è ancora più potente, in grado di elaborare simultaneamente 75 lingue e comprendere domande complesse e interdominio (come “Ho problemi al ginocchio e voglio comprare un paio di scarpe che possano essere usate sia per correre che per fare escursioni, cosa consigliate?“).
Circa il 72% dei termini di ricerca di Google sono frasi in linguaggio naturale (piuttosto che semplici parole singole), e la precisione della comprensione di queste query complesse da parte dell’algoritmo supera il 90% (rapporto del team Qualità della ricerca di Google 2024).
Anche i dati sul comportamento dell’utente aiutano l’algoritmo a giudicare la qualità del contenuto — il tempo medio trascorso sulle prime 10 pagine raggiunge i 2 minuti e 10 secondi (ricerca Ahrefs 2025), e il tasso di rimbalzo è inferiore al 38%.
Dalla “corrispondenza di parole” alla “corrispondenza di intenti”
Prendiamo un esempio specifico: un utente cerca “scarpe che non fanno sudare d’estate“. Google nei primi anni avrebbe potuto dare la priorità a tutte le pagine che contenevano le parole “estate”, “non fanno sudare” e “scarpe”;
Ma l’algoritmo attuale può capire che ciò di cui l’utente ha veramente bisogno sono “modelli di scarpe traspiranti adatti all’usura estiva”. Pertanto, anche se la pagina dice: “Questa scarpa utilizza materiale a rete sulla tomaia, il piede non suda in estate, è adatta per gli spostamenti quotidiani“, può essere classificata in cima.
Le tecnologie chiave sono BERT (lanciato nel 2019) e MUM (lanciato nel 2021). BERT ha permesso a Google di comprendere il contesto del linguaggio naturale analizzando la relazione tra le parole nella frase (ad esempio, “non fanno sudare” e “buona traspirabilità” sono espressioni simili);
MUM è ancora più potente, può elaborare contemporaneamente testo, immagini e persino contenuti video (ad esempio, la pagina contiene sia la descrizione testuale “leggera e traspirante” sia le foto reali degli “sfoghi d’aria della scarpa” caricate dagli utenti), giudicando la pertinenza del contenuto in modo olistico.
I dati mostrano che dopo il lancio di BERT, la precisione della comprensione di Google delle query complesse (frasi lunghe contenenti più modificatori) è aumentata di circa il 70% (rapporto ufficiale di Google 2020). Ad esempio, cercando “scarpe da corsa antiscivolo adatte ai piedi piatti”, l’algoritmo può ora identificare con precisione tre esigenze fondamentali: “piedi piatti” (che necessitano di supporto), “antiscivolo” (che necessitano di un design della suola con motivi), “scarpe da corsa” (contesto sportivo).
Usare l'”interazione reale” per sostituire la “supposizione umana”
Non si tratta di guardare ciò che dice il webmaster stesso (“il mio contenuto è ottimo”), ma di guardare il risultato del “voto con i piedi” degli utenti reali.
Alcune metriche comportamentali includono:
- Tempo trascorso sulla pagina: Quanto tempo l’utente ha guardato dopo aver aperto la pagina. I dati mostrano che il tempo medio trascorso sulle prime 3 pagine raggiunge i 2 minuti e 15 secondi (ricerca Ahrefs 2025), mentre le pagine con un posizionamento inferiore hanno in genere solo 30-45 secondi. Ad esempio, se un utente legge attentamente per 5 minuti una pagina che descrive in dettaglio le “differenze dei materiali delle scarpe sportive”, l’algoritmo considererà che “il contenuto di questa pagina ha valore”.
- Tasso di rimbalzo: La proporzione di utenti che tornano immediatamente alla pagina dei risultati di ricerca dopo aver aperto la pagina. Le pagine con un tasso di rimbalzo inferiore al 35% (cioè la maggior parte degli utenti non se ne va subito dopo aver guardato) hanno maggiori probabilità di ottenere un buon posizionamento; le pagine con un tasso di rimbalzo superiore al 60% (l’utente pensa “non è quello che volevo”) vedranno il loro posizionamento diminuire.
- Comportamento di interazione: Include il clic sui link interni della pagina, lo scorrimento fino in fondo alla pagina, il salvataggio o la condivisione. Ad esempio, su una pagina di guida all’acquisto, se l’utente non solo legge il testo principale, ma fa anche clic sul sottolink “raccomandazioni per fascia di prezzo” o condivide la pagina, l’algoritmo considererà che “questa pagina risponde a un’esigenza approfondita dell’utente”.
Ad esempio, due pagine che contengono gli stessi “consigli per la scelta di scarpe sportive”, la Pagina A ha un tempo di permanenza di 3 minuti e un tasso di rimbalzo del 30%; la Pagina B ha un tempo di permanenza di 45 secondi e un tasso di rimbalzo del 70% — anche se la densità di parole chiave della Pagina B è leggermente superiore, l’algoritmo darà priorità alla Pagina A.
Guardare oltre il contenuto, anche all'”esperienza complessiva”
L’attuale logica di posizionamento di Google è una “valutazione completa”.
- Completezza dell’informazione: L’algoritmo giudica se la pagina copre gli aspetti chiave dell’argomento. Ad esempio, una ricerca su “come scegliere scarpe sportive per bambini” dovrebbe includere dimensioni come “suggerimenti per fascia d’età (3 anni contro 8 anni)”, “materiale della suola (morbidezza/rigidità)”, “design del modello di scarpa (impatto sullo sviluppo del piede)” e “raccomandazioni di marche (con modelli specifici)”. I dati mostrano che le pagine che coprono 3 o più dimensioni dettagliate si posizionano generalmente il 20%-30% più in alto rispetto a quelle che trattano un solo punto (analisi SEMrush 2024).
- Esperienza della pagina: Include la velocità di caricamento, l’adattamento ai dispositivi mobili e la chiarezza del layout. Google richiede che le pagine si carichino in meno di 3 secondi su rete 3G (standard 2025) e che testo e pulsanti su mobile siano facilmente cliccabili (non troppo piccoli o sovrapposti). I test mostrano che per ogni secondo di ritardo nel caricamento, il tasso di rimbalzo aumenta di circa il 20% (dati Google Search Central).
- Ottimizzazione tecnica: Ad esempio, la pagina ha una struttura del titolo chiara (uso appropriato dei tag H1-H6), le immagini hanno una descrizione testuale (attributo alt) e l’URL è conciso (evitando caratteri disordinati). Ad esempio, per una pagina con un’immagine di “sfoghi d’aria laterali delle scarpe sportive”, se all’immagine viene aggiunto alt=”design traspirante laterale della scarpa sportiva in rete”, l’algoritmo sarà in grado di associare in modo più preciso l’esigenza di “traspirabilità” alla pagina.
L’attuale algoritmo di Google è come un “redattore esperto”, rendendo i “trucchi” basati sul keyword stuffing completamente inefficaci e permettendo a chi si concentra veramente sulla qualità del contenuto di ottenere più facilmente un buon posizionamento.
Cosa interessa veramente a Google
Gli ingegneri di Google hanno dichiarato chiaramente in un rapporto tecnico del 2024: “L’obiettivo principale del posizionamento della ricerca è mostrare agli utenti il contenuto più pertinente e utile”.
Google valuta il valore della pagina attraverso tre dati chiave: uno è la copertura del contenuto (la domanda dell’utente è completamente soddisfatta), due è il feedback del comportamento dell’utente (è veramente richiesto), tre è l’esperienza di base della pagina (è facile ottenere le informazioni).
Ad esempio, una pagina per la ricerca “selezione di scarpe sportive per bambini” che include informazioni su “la differenza nella forma della scarpa per 3-6 anni rispetto a 7-12 anni”, “l’impatto della morbidezza/rigidità della suola sullo sviluppo del piede”, “la raccomandazione di modelli specifici di 3 marche” si posiziona in media il 20%-30% più in alto rispetto a una pagina che dice solo “scegli scarpe leggere e traspiranti” (analisi SEMrush 2024).
Il contenuto corrisponde accuratamente alle esigenze dell’utente
La prima priorità di Google è giudicare se “questa pagina sta parlando davvero dell’argomento che l’utente sta cercando”.
La “pertinenza” qui non è una semplice occorrenza di parole chiave, ma se il contenuto copre i punti essenziali della domanda dell’utente.
Ad esempio, quando un utente cerca “scarpe da corsa adatte ai piedi piatti”, Google darà la priorità alle pagine che menzionano esplicitamente informazioni come “i piedi piatti richiedono supporto”, “la suola ha un design stabilizzante”, “materiale ammortizzante adatto alla corsa su lunghe distanze”.
I dati mostrano che le pagine che contengono “parola chiave di ricerca dell’utente + soluzione specifica” (ad esempio, “piedi piatti + soletta di supporto per l’arco plantare”, “corsa + intersuola ammortizzante“) si posizionano oltre il 40% più in alto rispetto alle pagine che contengono solo la parola chiave ma non hanno contenuto sostanziale (caso di studio Search Engine Journal 2024).
Come giudica Google la pertinenza?
- Ampiezza della copertura dell’argomento: Copre diversi aspetti a cui l’utente potrebbe essere interessato? Ad esempio, la “scelta di scarpe sportive” non dovrebbe parlare solo dell’aspetto, ma includere anche “materiale (traspirabilità/resistenza all’usura)”, “scenario adatto (corsa/camminata)”, “selezione della taglia (impatto del collo del piede alto/basso)” e così via. L’analisi SEMrush mostra che le pagine che coprono 3 o più dimensioni dettagliate si posizionano generalmente meglio.
- Integrazione naturale delle parole chiave: La parola target (ad esempio, “scarpe sportive”) deve apparire ragionevolmente nel titolo, nel paragrafo di apertura e nei sottotitoli, e allo stesso tempo espandersi naturalmente nel testo principale con espressioni sinonime (come “scarpe da corsa”, “scarpe da allenamento”). L’eccessivo keyword stuffing (ad esempio, la ripetizione della stessa parola più di 5 volte in un paragrafo) sarà penalizzato.
- Attualità e accuratezza: Per ricerche come “nuove scarpe sportive 2025”, Google darà la priorità alle pagine aggiornate nell’ultimo anno (dati aggiornati tra il 2024 e il 2025), e i parametri nel contenuto (ad esempio, “peso della scarpa 350 grammi”, “grado di impermeabilità IPX4”) devono essere coerenti con le informazioni pubbliche.
Qualità del contenuto
Google utilizza i dati sul comportamento dell’utente e le caratteristiche del contenuto per giudicare se la pagina fornisce “informazioni di valore”.
La profondità dell’informazione è uno degli indicatori chiave. Ad esempio, per la ricerca “metodi di cura delle scarpe sportive”, una pagina ordinaria potrebbe solo scrivere “pulire regolarmente le scarpe”, mentre una pagina di alta qualità descriverà in dettaglio “i metodi di pulizia per diversi materiali (rete usa spazzola morbida + detergente neutro, pelle usa olio per la cura specifico)”, “ambiente di conservazione (evitare umidità e luce solare diretta)”, “ciclo di sostituzione delle solette (ogni 6-12 mesi)” e altre fasi specifiche.
La ricerca Ahrefs 2025 mostra che le pagine che includono “passaggi operativi/dati di confronto/consigli di esperti” hanno un tempo medio di permanenza dell’utente sulla pagina più lungo di 1 minuto e 30 secondi e un tasso di rimbalzo inferiore del 25%.
L’autorevolezza si riflette nell’affidabilità della fonte del contenuto. Se si tratta di un’ “analisi tecnica di un certo modello di scarpa sportiva” pubblicata sul sito ufficiale di un marchio sportivo professionale (come Nike, Adidas), o di una “guida alla selezione del supporto dell’arco plantare” scritta da un istituto di medicina sportiva, Google assegnerà un peso maggiore.
Dati di terze parti indicano che le pagine con identificazioni di “certificazione ufficiale”, “collaborazione con istituzioni professionali” si posizionano generalmente il 15%-20% più in alto rispetto ai blog personali.
L’algoritmo di Google può rilevare le pagine con “copia e incolla” (attraverso il confronto di somiglianza del testo), e tali pagine verranno abbassate nel posizionamento anche se la densità di parole chiave è alta.
L’utente può facilmente ottenere le informazioni
Anche se contenuto e qualità sono conformi, se l’utente “non riesce a capire” o “si sente a disagio nell’usarlo”, Google non darà la priorità alla raccomandazione.
Google richiede che le pagine si carichino in meno di 3 secondi su rete 3G (simulando un ambiente lento) (standard 2025).
I test mostrano che per ogni secondo di ritardo nel caricamento, il tasso di rimbalzo aumenta di circa il 20% (dati Google Search Central). L’adattamento ai dispositivi mobili è obbligatorio — la dimensione del carattere non deve essere inferiore a 14 px, la spaziatura dei pulsanti deve essere sufficiente per il clic (per evitare clic errati), le immagini non devono essere sfocate o distorte.
L’analisi SEMrush ha rilevato che le pagine con una scarsa esperienza mobile (come testo sovrapposto, menu che non si aprono) si posizionano il 30%-40% più in basso rispetto a quelle con una buona esperienza.
L’esperienza interattiva si concentra sul fatto che l’utente sia “disposto a continuare a navigare”.
Ad esempio:
- Il titolo è chiaro? Il tag H1 dovrebbe riassumere con precisione l’argomento della pagina (ad esempio, “Guida all’acquisto 2025 per scarpe sportive adatte ai piedi piatti”), i sottotitoli H2/H3 dovrebbero spiegare i problemi specifici in modo stratificato (ad esempio, “Cos’è il piede piatto”, “Caratteristiche dei modelli di scarpe consigliati”).
- L’informazione è facile da leggere? La lunghezza dei paragrafi dovrebbe essere controllata a 3-5 righe, e i dati chiave (ad esempio, “Peso della scarpa 350 grammi”, “Prezzo inferiore a 500 Euro”) dovrebbero essere evidenziati con il grassetto o elenchi.
- Ci sono elementi ausiliari? Immagini/video (ad esempio, “primo piano del motivo della suola”, “confronto di prova”) aiutano gli utenti a comprendere il contenuto in modo più intuitivo, e l’attributo alt (descrizione testuale dell’immagine) deve includere parole chiave (ad esempio, “design della suola della scarpa sportiva di supporto per piedi piatti”).
L’algoritmo di Google giudica così che “questa pagina è veramente utile”, migliorando il posizionamento.
In sintesi, ciò che interessa veramente a Google è “se l’utente è soddisfatto dopo aver cercato”.
