Raggruppamento delle parole chiave

Il raggruppamento delle parole chiave (Keyword Clustering) è il processo di organizzazione di un elenco di keyword in gruppi corrispondenti a specifiche tipologie di pagine.

Invece di creare un articolo separato per ogni parola chiave, raggruppi i termini correlati in un unico cluster tematico e li ottimizzi all’interno della stessa pagina.

Questo approccio ti permette di evitare la cannibalizzazione delle keyword e di migliorare la visibilità organica complessiva del progetto.

Che cos’è il Keyword Clustering?

Immagina di aver completato la Keyword Research e di aver raccolto un gran numero di parole chiave. Qual è il passo successivo?

Ovviamente non dovresti creare una pagina separata per ogni singola query, perché molte keyword hanno lo stesso significato, sono sinonimi, semplici varianti della stessa parola oppure differiscono soltanto per modificatori long-tail.

Nella maggior parte dei casi queste query condividono lo stesso Search Intent e Google le posiziona utilizzando la stessa pagina.

Il Keyword Clustering è il processo di raggruppamento di queste query in cluster tematici sulla base del loro significato, dell’intento di ricerca e della somiglianza nei risultati di Google.

Il clustering ci permette di stabilire:

• quali query devono essere inserite nella stessa pagina;
• quali query devono essere separate in URL differenti;
• quale dovrebbe essere la struttura complessiva del sito;
• quali argomenti devono essere riuniti nello stesso blocco di contenuti.

Ad esempio, le query “keyword clustering”, “what is keyword clustering” e “keyword clustering guide” appartengono generalmente allo stesso cluster e dovrebbero essere promosse tramite un’unica pagina, come questa.

Perché oggi il clustering delle query è diventato così importante?

In passato gli specialisti SEO potevano creare manualmente numerose pagine dedicate a query differenti e molti progetti contenevano migliaia di keyword e un enorme numero di pagine potenziali, riuscendo comunque a ottenere traffico.

Ricordo che alcuni anni fa avevamo creato più pagine sullo stesso argomento e, in uno dei miei progetti (che purtroppo non posso citare a causa di accordi di riservatezza), tre pagine differenti riuscivano contemporaneamente a posizionarsi nella Top 10 di Google.

In pratica avevo creato:

• una guida;
• un articolo;
• una landing page.

Tutte e tre raggiunsero le prime posizioni.

Si trattava di una keyword con concorrenza media, non particolarmente semplice.

Situazioni di questo tipo erano possibili, ma appartengono ormai al passato e, sinceramente, credo sia positivo che Google abbia corretto questo comportamento.

Oggi è estremamente raro vedere qualcosa di simile nei risultati di ricerca.

Per questo motivo, se utilizzi strategie di parasite SEO e desideri pubblicare contenuti su piattaforme di terze parti (ad esempio Trustpilot, Medium, LinkedIn o altri siti) per posizionarti su keyword ad alto volume, prima di creare una nuova pagina controlla semplicemente la SERP.

Se esiste già una pagina molto simile nella Top 10, crearne un’altra molto probabilmente non produrrà alcun risultato a causa della cannibalizzazione.

In generale Google tende a non mostrare più pagine dello stesso dominio per la stessa query.

Keyword Clustering

Il clustering non serve soltanto a mettere ordine nel tuo nucleo semantico.

Influisce direttamente sulla Keyword Mapping, sulla qualità dei contenuti e sulla capacità delle pagine di ottenere posizionamenti elevati e comparire nelle AI Overviews.

Migliorare la pertinenza dei contenuti

I moderni motori di ricerca hanno smesso da tempo di valutare le singole parole.

Oggi analizzano soprattutto la capacità di una pagina di soddisfare completamente il bisogno dell’utente.

Per questo motivo query come:

• keyword clustering;
• what is keyword clustering;
• keyword clustering guide.

nella maggior parte dei casi appartengono alla stessa pagina.

Creare una struttura del sito corretta

I cluster tematici rappresentano la base dell’architettura del sito.

Una volta raggruppate le query diventa immediatamente chiaro:

• quali pagine devono essere create;
• quali argomenti devono essere uniti;
• quali sezioni e articoli sono necessari;
• quali pagine possono essere eliminate;
• come organizzare la gerarchia dei contenuti.

Ad esempio, nel blog di KeywordStat questa struttura potrebbe comprendere articoli dedicati a:

• Keyword Research;
• Keyword Clustering;
• Keyword Mapping;
• Search Intent;
• SEO.

Una struttura di questo tipo appare logica sia agli utenti sia ai motori di ricerca.

Inoltre sviluppi la tua Topical Authority, copri completamente gli argomenti della nicchia e soddisfi tutte le esigenze informative degli utenti.

Internal Linking

Dopo aver completato il clustering diventa molto più semplice costruire i collegamenti interni.

Se in passato utilizzavamo l’internal linking principalmente per trasferire PageRank, oggi lo utilizziamo anche per mostrare a Google le relazioni tra le diverse entità.

La base della Keyword Mapping

Keyword Clustering e Keyword Mapping sono strettamente collegati.

Il clustering risponde alla domanda:

“Quali query appartengono allo stesso argomento?”

La Keyword Mapping risponde invece a un’altra domanda:

“A quale pagina deve essere assegnato questo cluster?”

Per questo motivo il clustering rappresenta il passaggio preliminare necessario per costruire la struttura del sito e sviluppare una corretta strategia di contenuti.

Tipologie e metodi di clustering

Non esiste un unico metodo corretto per raggruppare le keyword.

Per questo motivo strumenti SEO, consulenti e marketer utilizzano approcci differenti.

Vediamo quali sono i principali.

Possiamo individuare tre grandi approcci tecnologici per determinare quanto due keyword siano realmente correlate.

Clustering basato sui lemmi (approccio morfologico)

In questo metodo le query vengono raggruppate in base alla presenza delle stesse radici, degli stessi lemmi o di sinonimi.

Ad esempio:

• “buy a phone” e “buy a smartphone” possono appartenere allo stesso gruppo semantico;
• “phone repair” e “cheap phone” possono invece appartenere a un gruppo differente.

Clustering basato sulla SERP (SERP Clustering)

È il metodo più diffuso nella SEO.

L’algoritmo analizza la Top 10 dei risultati di Google (o di un altro motore di ricerca) e verifica quanti URL coincidono tra due query.

Se un numero significativo di risultati coincide, le query appartengono allo stesso cluster.

In caso contrario, probabilmente appartengono a cluster differenti.

Approccio ibrido basato su NLP e reti neurali

Questo metodo utilizza il Natural Language Processing (NLP) e gli embedding semantici.

Combina quindi la somiglianza di significato con l’analisi reale dei risultati di ricerca.

Tipologie di SERP Clustering

Analizziamo ora il metodo tradizionale distinguendo tre approcci:

• Soft Clustering;
• Hard Clustering;
• Middle Clustering.

Vediamo in cosa differiscono.

Soft Clustering

Lo Soft Clustering raggruppa le query quando condividono diversi URL nei risultati di ricerca.

Ad esempio:

• Keyword Clustering;
• Keyword Clustering Tool;
• Keyword Clustering Software.

Se nella Top 10 di Google troviamo regolarmente gli stessi risultati per queste query, l’algoritmo le considera appartenenti allo stesso cluster.

I vantaggi dello Soft Clustering sono:

• cluster più grandi;
• riduzione della frammentazione inutile;
• ottimo per blog e siti informativi.

Lo svantaggio principale è che, talvolta, query con intenti leggermente differenti possono essere inserite nello stesso gruppo.

Hard Clustering

L’Hard Clustering utilizza criteri molto più rigidi.

Tutte le keyword del gruppo devono presentare un’elevata sovrapposizione nei risultati della SERP.

In pratica oltre il 50% degli URL dovrebbe coincidere.

Il vantaggio principale è l’elevata precisione e il rischio minimo di unire intenti differenti.

È particolarmente indicato per:

• progetti commerciali;
• e-commerce;
• nicchie altamente competitive.

Lo svantaggio consiste nella creazione di un numero molto maggiore di cluster e quindi di pagine.

Middle Clustering

Il Middle Clustering rappresenta una soluzione intermedia.

Inizialmente crea piccoli gruppi molto stabili utilizzando criteri rigorosi e successivamente li amplia con query correlate sulla base della frequenza dei marker.

Per molti progetti commerciali rappresenta probabilmente il miglior compromesso perché evita una crescita eccessiva della struttura del sito.

Tabella

Tipo di clustering	Come funziona l’algoritmo	Quando utilizzarlo
Soft	Viene scelta una keyword principale ad alto volume e tutte le altre query vengono confrontate esclusivamente con essa.	Blog, siti informativi e argomenti molto ampi. Ideale per creare articoli completi e approfonditi.
Hard	Tutte le keyword del gruppo devono sovrapporsi sia con la keyword principale sia tra loro.	Siti commerciali, e-commerce, servizi e nicchie altamente competitive.
Middle	Metodo intermedio tra Hard e Soft. I micro-cluster vengono creati con criteri rigidi e successivamente ampliati utilizzando query correlate.	Ottimo equilibrio per progetti commerciali e misti.

Soft vs Hard Clustering: quale scegliere?

Quale metodo dovresti utilizzare?

Naturalmente non esiste una risposta universale.

Dal punto di vista logico, il Middle Clustering rappresenta spesso un buon compromesso.

Ti propongo comunque questa semplice tabella come linea guida personale.

Tipo di progetto	Approccio consigliato
Blog	Soft Clustering
Sito editoriale	Soft Clustering
SaaS	Soft Clustering oppure Middle Clustering
E-commerce	Hard Clustering
Nicchia altamente competitiva	Hard Clustering

Se non sai da dove iniziare, ti consiglio di utilizzare inizialmente lo Soft Clustering e successivamente rivedere manualmente i cluster più importanti.

Metodi per eseguire il clustering

Naturalmente tutto dipende dalla dimensione del tuo nucleo semantico, dal numero di keyword e dalle risorse disponibili.

Personalmente dividerei il lavoro in tre approcci principali.

Metodo manuale

Con questo approccio uno specialista analizza ogni singola query.

Se stai lavorando con 300, 500 o persino 1.000 keyword, questa può essere un’ottima soluzione.

Otterrai la massima precisione, ma richiederà molto tempo e numerose risorse.

Metodo automatico

Puoi utilizzare diversi strumenti SEO.

L’intero processo può richiedere da pochi minuti a un paio d’ore.

Sarà sufficiente configurare alcuni parametri:

• regione;
• profondità della SERP;
• tipo di clustering.

Metodo ibrido

È probabilmente l’approccio più professionale.

Per prima cosa il software esegue un raggruppamento automatico preliminare.

Successivamente uno specialista SEO rivede manualmente la struttura e apporta eventuali modifiche.

Clustering basato sul Search Intent

Anche una perfetta sovrapposizione della SERP non riflette sempre il reale bisogno dell’utente.

Per questo motivo gli specialisti SEO effettuano anche un’analisi dell’intento di ricerca.

Generalmente distinguiamo quattro principali categorie di Search Intent:

• Informational Intent — l’utente cerca informazioni.
• Commercial Intent — l’utente confronta diverse opzioni prima di acquistare.
• Transactional Intent — l’utente è pronto a compiere un’azione.
• Navigational Intent — l’utente cerca un brand o un sito specifico.

L’identificazione dell’intento è ancora più importante delle keyword stesse.

Quando comprendiamo che più query fanno riferimento alla stessa entità ma rispondono a bisogni differenti, sappiamo immediatamente che dovranno essere create pagine separate.

Per questo motivo i moderni metodi di clustering combinano l’analisi della SERP con quella dell’intento, invece di basarsi esclusivamente sulla somiglianza tra le parole chiave.

Infatti, due query possono sembrare molto simili dal punto di vista linguistico pur avendo significati completamente diversi.

Algoritmo di clustering passo dopo passo

Per ottenere gruppi di keyword realmente accurati, consiglio di seguire queste fasi.

Raccolta delle keyword

La prima fase consiste nel raccogliere il maggior numero possibile di query collegate all’argomento.

Possono includere:

• keyword principali;
• terminologia della nicchia;
• termini specialistici;
• altre query correlate al tema.

Questo passaggio è estremamente importante.

Perché?

Perché perfino gli strumenti SEO raramente riescono a suggerire tutte le keyword realmente utilizzate dagli utenti.

Mi è capitato di lavorare in nicchie dove una determinata keyword aveva diversi significati, ma gli esperti del settore capivano perfettamente quale fosse quello corretto.

Puoi perfino creare un tuo glossario interno con i termini specifici della tua nicchia.

Se in futuro scoprirai keyword particolarmente interessanti nel tuo settore, scrivimi pure su LinkedIn.

Negli anni ne ho viste davvero moltissime e, sinceramente, ormai ben poche riescono ancora a sorprendermi.

Puoi comunque iniziare con un semplice brainstorming e utilizzare strumenti SEO come:

• KeywordStat;
• Ahrefs;
• SEMrush;
• SE Ranking;
• Serpstat.

Puoi utilizzare anche Google Search Console, ma naturalmente soltanto per il tuo sito.

Una volta online, infatti, potrai perfezionare ulteriormente la struttura utilizzando i dati reali provenienti da Google Search Console.

Pulizia semantica

Prima di avviare il clustering è necessario eliminare tutto ciò che potrebbe falsare i risultati.

Ad esempio:

• duplicati;
• errori ortografici;
• query irrilevanti;
• keyword contenenti i brand dei concorrenti;
• argomenti non pertinenti.

Se stiamo lavorando sul tema della Keyword Research, ad esempio, non dovrebbero essere incluse query relative a pubblicità, SMM o web design.

Una corretta pulizia del dataset migliora sensibilmente la qualità del clustering.

Strumento di clustering

Come ho già detto, consiglio di iniziare direttamente utilizzando uno strumento dedicato al clustering.

La maggior parte dei servizi moderni utilizza uno dei seguenti approcci:

• SERP-based clustering — analisi della sovrapposizione dei risultati di ricerca;
• AI-based clustering — analisi dell’intento e del significato delle query.

Il primo rappresenta l’approccio classico ed è generalmente considerato il più affidabile perché utilizza i risultati reali di Google.

Il secondo permette invece di gestire dataset molto più grandi, ma richiede verifiche aggiuntive.

Parametri del clustering

Prima di avviare il processo dovrai scegliere alcune impostazioni.

Generalmente vengono configurati:

• motore di ricerca;
• Paese o regione;
• profondità della SERP (Top 10, Top 20 oppure Top 30);
• tipologia di clustering.

Normalmente non ha molto senso analizzare oltre la Top 30.

Ricorda inoltre che i risultati possono essere molto diversi tra Stati Uniti, Regno Unito e Australia, anche quando le keyword sono identiche.

Per questo motivo esegui sempre il clustering sul mercato di riferimento, a meno che il tuo prodotto non sia realmente globale.

Revisione manuale dei cluster

Qualunque sia lo strumento scelto, non affidarti mai completamente all’automazione.

Gli strumenti possono commettere errori oppure interpretare male determinate query.

La revisione umana rimane indispensabile.

Controlla quindi:

• come vengono raggruppati gli intenti;
• come vengono separate le query simili;
• come sono stati costruiti i cluster.

Presta particolare attenzione ai gruppi con maggiore valore commerciale, perché eventuali errori potrebbero risultare molto costosi.

Creazione delle pagine target

Una volta completato il clustering, ogni cluster deve essere assegnato a una pagina del sito esistente oppure futuro.

Esempio:

Cluster	Pagina futura
Keyword Clustering	Articolo
Keyword Mapping	Articolo
Keyword Research Tools	Confronto commerciale
Keyword Research Software	Pagina prodotto

A questo punto il clustering si trasforma nella Keyword Mapping.

Comprendi quale tipo di pagina deve essere creata, quale funzione svolgerà e quale contenuto dovrà essere preparato.

Questo comprende non solo la scrittura dei testi, ma anche la preparazione di immagini, elementi interattivi e l’intera esperienza utente della pagina.

Aggiornamento dei cluster

Il clustering non è un’attività che si esegue una sola volta.

Le SERP cambiano continuamente, nascono nuove query e il comportamento degli utenti evolve.

Per questo motivo i progetti più grandi rivedono i cluster ogni pochi mesi.

Durante l’aggiornamento vengono considerati:

• nuovi dati provenienti da Google Search Console;
• nuovi prodotti o servizi;
• argomenti ormai non più rilevanti.

Anche questo aspetto deve essere preso in considerazione.

Risultato

Al termine del processo non avrai semplicemente un elenco di keyword.

Avrai un sistema strutturato di argomenti e pagine che costituirà la base di:

• content planning;
• architettura del sito;
• internal linking;
• Keyword Mapping;
• Topical Authority.

Per questo motivo ritengo che oggi sia praticamente impossibile fare SEO moderna senza dedicare la giusta attenzione al Keyword Clustering.

Strumenti per il Keyword Clustering

Il clustering può essere eseguito manualmente oppure con l’aiuto di strumenti specializzati.

La scelta dipende principalmente dal numero di keyword, dal budget disponibile e dal livello di precisione richiesto.

Quando abbiamo sviluppato KeywordStat, una delle prime funzionalità che volevo assolutamente implementare era proprio il Keyword Clustering.

I motivi erano semplici.

Gli strumenti disponibili all’epoca non mi soddisfacevano.

Per questo motivo ho deciso che avremmo sviluppato una nostra soluzione.

KeywordStat

KeywordStat non solo aiuta a trovare nuove parole chiave, ma permette anche di raggrupparle automaticamente in cluster tematici.

L’obiettivo principale è rendere il processo il più semplice e veloce possibile.

In pratica puoi scaricare un foglio di calcolo già organizzato con una struttura di cluster pronta all’uso.

Lo strumento è progettato per piccoli team e dataset di dimensioni contenute.

È veloce, affidabile e stabile come un orologio svizzero.

Per la maggior parte degli specialisti SEO rappresenta quindi una soluzione molto efficace.

SE Ranking

SE Ranking offre uno strumento di clustering integrato basato sull’analisi della SERP.

Analizza la sovrapposizione degli URL nei risultati di ricerca.

Si tratta di una piattaforma SEO completa che include un modulo dedicato al clustering.

È particolarmente adatta ad agenzie SEO, grandi progetti editoriali e siti enterprise.

Semrush

Anche SEMrush è una piattaforma SEO completa che include una funzionalità di clustering.

Permette di lavorare con grandi quantità di keyword e distribuirle automaticamente in gruppi tematici.

È molto utile per pianificare content hub e cluster di contenuti.

Personalmente non sono un grande fan di Semrush.

L’azienda è stata fondata originariamente in Russia e, nonostante Adobe l’abbia acquisita nel 2026, continuo ad avere una certa diffidenza nei suoi confronti.

Ahrefs

Ahrefs è uno degli strumenti SEO più apprezzati ed è noto soprattutto per l’analisi dei backlink.

Permette però anche di effettuare keyword research e clustering.

Grazie alla funzionalità “Clustering by Parent Topic”, Ahrefs è particolarmente efficace nell’identificare i principali gruppi tematici.

Lo strumento organizza progressivamente le keyword in sottotemi logici, aiutandoti a definire rapidamente la struttura dei contenuti senza dover ricorrere a database esterni.

Clustering con l’AI

Anche i moderni assistenti AI possono svolgere un clustering preliminare delle keyword.

Ad esempio Claude o ChatGPT sono in grado di:

• identificare il Search Intent;
• raggruppare inizialmente le query;
• individuare relazioni tra gli argomenti;
• proporre una struttura del sito.

Bisogna però comprenderne i limiti.

L’intelligenza artificiale analizza il significato delle query ma non vede i risultati reali della SERP.

Per questo motivo, dopo un clustering effettuato con l’AI, è sempre necessaria una revisione manuale.

Python e Data Science

Molti team sviluppano soluzioni personalizzate basate su Python.

Questo approccio utilizza librerie molto diffuse nel mondo della Data Science.

Permette di elaborare enormi quantità di keyword e costruire modelli personalizzati di raggruppamento.

Naturalmente richiede anche un team tecnico capace di sviluppare e mantenere il sistema.

Per questo motivo rappresenta una soluzione adatta principalmente a grandi aziende ed enterprise SEO.

Quale strumento scegliere?

La risposta dipende da diversi fattori:

• dimensione del team;
• volume del nucleo semantico;
• obiettivi del progetto.

Idealmente consiglio di utilizzare un clustering basato sulla SERP.

Se invece il budget è limitato, anche un sistema AI può rappresentare un buon punto di partenza.

Nella pratica, la maggior parte degli specialisti SEO utilizza una combinazione di strumenti:

• raccolta del nucleo semantico;
• SERP Clustering;
• validazione del Search Intent tramite AI;
• revisione manuale dei cluster più importanti.

Ritengo che questo workflow offra il miglior equilibrio tra velocità, costi e qualità del raggruppamento.

Come utilizzare i risultati del clustering

A questo punto abbiamo completato il Keyword Clustering.

Ma il clustering, da solo, non genera traffico.

Dobbiamo utilizzare concretamente il risultato ottenuto.

Il passo successivo consiste nella costruzione della struttura del sito.

I cluster determinano quali pagine dovranno esistere.

Dopo il clustering diventa chiaro:

• quali argomenti sono principali;
• quali contenuti svolgono un ruolo di supporto;
• quali pagine devono essere aggiunte;
• quali possono essere eliminate.

Dal Clustering alla Keyword Mapping

Dopo aver raggruppato le query consiglio di assegnare ogni cluster a uno specifico URL.

Ad esempio:

Cluster	URL
Keyword Clustering	/keyword-clustering/
Search Intent	/search-intent/

All’interno di ogni cluster manterrai anche l’elenco completo delle keyword che gli appartengono.

Questo processo prende il nome di Keyword Mapping e risponde alla domanda:

Quale pagina deve posizionarsi per questo argomento?

In questa fase viene progettata anche la struttura dell’internal linking.

I cluster permettono infatti di costruire collegamenti logici tra le pagine.

Una struttura di questo tipo migliora la navigazione degli utenti e aiuta i motori di ricerca a comprendere le relazioni tematiche del sito.

Inoltre puoi definire in anticipo anche gli anchor text che verranno utilizzati per i link interni.

Costruzione dei Topic Cluster

La SEO moderna utilizza molto spesso il modello Hub & Spoke.

In questo modello esiste una pagina principale (Hub) e numerose pagine di supporto (Spokes).

Ad esempio:

• Hub: Keyword Research
• Spokes: Keyword Clustering, Keyword Mapping, Search Intent, Long-Tail Keywords e Keyword Difficulty

Ogni articolo di supporto rafforza l’argomento principale e contribuisce alla costruzione della Topical Authority.

Queste pagine diventano anche la base del futuro piano editoriale.

Errori comuni nel Keyword Clustering

Anche utilizzando ottimi strumenti, un clustering eseguito in modo errato può causare problemi strutturali, cannibalizzazione delle keyword e perdita di traffico.

Eccessiva frammentazione del nucleo semantico

È molto facile cadere nella tentazione di creare il maggior numero possibile di pagine.

Tuttavia, se più keyword soddisfano lo stesso intento, nella maggior parte dei casi dovrebbero essere unite nella stessa pagina.

Una frammentazione eccessiva porta a:

• diluizione dell’autorevolezza;
• cannibalizzazione;
• thin content.

Nella maggior parte dei casi un contenuto approfondito produce risultati migliori rispetto a numerose pagine molto simili tra loro.

Ignorare il Search Intent

Quando le query vengono raggruppate esclusivamente in base alla somiglianza delle parole, è facile commettere errori.

Ad esempio:

• Keyword Research Software
• What Is Keyword Research

Le due query appartengono allo stesso argomento ma hanno intenti completamente differenti.

La prima è commerciale.

La seconda è informativa.

Inserirle nello stesso cluster rappresenterebbe un errore.

Di conseguenza la pagina potrebbe ottenere risultati scarsi per entrambe.

Affidarsi ciecamente al clustering automatico

Perfino i migliori strumenti possono commettere errori.

Possono unire query non correlate, creare cluster troppo grandi oppure separare keyword che dovrebbero appartenere allo stesso gruppo.

Per questo motivo è sempre consigliabile controllare manualmente i cluster più importanti e con maggiore valore commerciale.

L’automazione accelera il lavoro, ma non sostituisce il giudizio di uno specialista.

Ignorare le differenze della SERP

I risultati di ricerca possono cambiare notevolmente da un Paese all’altro.

La stessa query potrebbe richiedere una sola pagina in un mercato e più pagine in un altro.

È perfettamente normale.

Verifica quindi sempre il clustering nel mercato di riferimento.

Se lavori da un altro Paese, utilizza una VPN oppure strumenti di simulazione della SERP.