{"id":9534,"date":"2026-08-22T10:46:00","date_gmt":"2026-08-22T10:46:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.visilay.com\/?p=9534"},"modified":"2026-08-22T12:23:42","modified_gmt":"2026-08-22T12:23:42","slug":"long-vs-short-tail-keyword","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.visilay.com\/it\/blog\/long-vs-short-tail-keyword\/","title":{"rendered":"Long tail keyword: cosa sono, differenze con le short tail e quando usarle"},"content":{"rendered":"\n

Una long tail keyword \u00e8 una query con volume di ricerca basso e intento molto specifico.<\/strong> La lunghezza in parole \u00e8 una conseguenza frequente, non la definizione: “ledwall prezzo” sono due parole e si comporta da coda lunga, “come si fa il pane in casa” sono sei e si comporta da testa.<\/p>\n\n\n\n

Quasi tutte le guide italiane sull’argomento aprono con la stessa cifra: il 70% delle ricerche su Google sarebbe long tail. Nessuna la attribuisce a uno studio consultabile. Qui i conti sono rifatti su fonti che puoi aprire, pi\u00f9 i numeri di un progetto italiano che seguiamo dal 2020.<\/p>\n\n\n\n

Cosa sono le long tail keyword<\/h2>\n\n\n\n

Il termine viene da Chris Anderson, che nel 2004 su Wired descrisse come nei mercati digitali la somma dei prodotti di nicchia possa valere quanto i best seller. La SEO ha preso in prestito la curva: a sinistra poche query con volumi enormi, a destra una coda lunghissima di query rare.<\/p>\n\n\n\n

Un esempio da un settore che seguiamo spesso. “Scarpe antinfortunistiche” \u00e8 una query di testa. “Scarpe antinfortunistiche s3 impermeabili per magazzino refrigerato” \u00e8 coda lunga: la cerca poca gente, ma chi la cerca ha gi\u00e0 deciso cosa comprare. La prima porta traffico, la seconda porta preventivi.<\/p>\n\n\n\n

La distinzione cambia il tipo di pagina che ha senso scrivere. Su una query di testa competi con siti che hanno dieci anni di autorit\u00e0 alle spalle; su una coda lunga competi con chi quella pagina non l’ha ancora scritta. \u00c8 il motivo per cui una ricerca delle keyword<\/a> fatta bene non si ferma all’elenco dei volumi pi\u00f9 alti.<\/p>\n\n\n\n

La differenza con le short tail non \u00e8 il numero di parole<\/h2>\n\n\n\n

Contare le parole \u00e8 comodo e porta fuori strada. “Ledwall prezzo” ha due parole e 720 ricerche mensili in Italia: bassa concorrenza, intento chiarissimo, si comporta da coda lunga sotto ogni aspetto. “Ricette con la zucca facili e veloci” ha sei parole e in autunno diventa una query di testa a tutti gli effetti.<\/p>\n\n\n\n

Il criterio che regge da solo \u00e8 il volume, letto insieme all’intento di ricerca<\/a>. Gli altri sono correlazioni.<\/p>\n\n\n\n

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Criterio<\/th>Short tail (testa)<\/th>Long tail (coda)<\/th><\/tr><\/thead>
Volume mensile in Italia<\/td>da qualche migliaio in su<\/td>da 0 a poche centinaia<\/td><\/tr>\n
Numero di parole<\/td>variabile<\/td>variabile<\/td><\/tr>\n
Intento<\/td>ambiguo, spesso multiplo<\/td>esplicito<\/td><\/tr>\n
Concorrenza in SERP<\/td>domini con forte autorit\u00e0<\/td>pagine specifiche, spesso poche<\/td><\/tr>\n
Distanza dall’acquisto<\/td>alta<\/td>bassa<\/td><\/tr>\n
Quante ne esistono<\/td>poche migliaia per settore<\/td>praticamente infinite<\/td><\/tr>\n<\/tbody><\/table>
I sei criteri che distinguono testa e coda. Il numero di parole non \u00e8 tra quelli utili.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Una conseguenza pratica: se stai valutando una keyword guardando solo quanto \u00e8 lunga, stai usando il proxy sbagliato. Apri la SERP<\/a> e guarda chi si posiziona. Se in prima pagina ci sono cinque pagine di categoria di grandi marketplace, quella query \u00e8 di testa anche se ha sette parole.<\/p>\n\n\n\n

Quanto pesa davvero la coda lunga<\/h2>\n\n\n\n

Il dato pi\u00f9 solido disponibile pubblicamente viene dal database keyword di Ahrefs<\/a>, che dichiara oltre 110 miliardi di keyword scoperte e 28,7 miliardi conservate dopo il filtro di popolarit\u00e0. Sul solo database statunitense la distribuzione \u00e8 questa.<\/p>\n\n\n\n

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Fascia di volume mensile<\/th>Quante keyword<\/th><\/tr><\/thead>
Oltre 100.000 ricerche al mese<\/td>poco meno di 18.000<\/td><\/tr>\n
Meno di 10 ricerche al mese<\/td>2,3 miliardi<\/td><\/tr>\n
Quota del database sotto le 10 ricerche al mese<\/td>circa 93%<\/td><\/tr>\n<\/tbody><\/table>
Fonte: Ahrefs, database keyword Stati Uniti, dati aggiornati a maggio 2026.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Diciotto mila keyword sopra le centomila ricerche mensili, contro 2,3 miliardi sotto le dieci. Il rapporto \u00e8 di uno a centoventottomila. Questo \u00e8 il vero peso della coda lunga, e non ha niente a che vedere con il 70% che circola da anni senza fonte.<\/p>\n\n\n\n

Il secondo dato viene da Google. Nel 2017 l’azienda ha confermato pubblicamente che il 15% delle ricerche di ogni giorno non era mai stato visto prima<\/a>. John Mueller ha ripetuto la stessa percentuale al Search Central Live di New York nel marzo 2025, notando che il numero \u00e8 rimasto stabile anche dopo l’arrivo dei sistemi generativi<\/a>. Un motore di ricerca che dopo venticinque anni vede ancora una ricerca su sette per la prima volta descrive un mercato dove la coda non si esaurisce mai.<\/p>\n\n\n\n

Terzo dato, utile perch\u00e9 va nella direzione opposta a quella che ci si aspetta. Constructor ha analizzato oltre 70 milioni di richieste di ricerca interna<\/a> su siti e-commerce e ha trovato che tra il 75% e il 90% sono pi\u00f9 corte di quattro parole. Non \u00e8 la ricerca su Google, \u00e8 la ricerca dentro un sito, e proprio per questo smonta bene l’equazione fra coda lunga e frase lunga: le persone scrivono poco anche quando cercano cose molto specifiche.<\/p>\n\n\n\n

Tre famiglie di long tail, e solo una merita una pagina propria<\/h2>\n\n\n\n

Trattarle tutte allo stesso modo \u00e8 l’errore che genera archivi di articoli sottili. Ahrefs propone una divisione in tre che nella pratica funziona.<\/p>\n\n\n\n

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Famiglia<\/th>Che cosa \u00e8<\/th>Cosa farne<\/th><\/tr><\/thead>
Di supporto<\/td>Variante meno usata di una query pi\u00f9 comune (“costo ledwall” rispetto a “ledwall prezzo”)<\/td>Nessuna pagina dedicata. Si posiziona da sola quando si posiziona la pagina principale<\/td><\/tr>\n
Topicale<\/td>Il modo pi\u00f9 diffuso di cercare quella cosa specifica, che ha volume basso perch\u00e9 la cosa \u00e8 di nicchia<\/td>Pagina dedicata. \u00c8 qui che sta il valore<\/td><\/tr>\n
Conversazionale<\/td>La domanda in linguaggio naturale posta a ChatGPT, Gemini o AI Mode<\/td>Non ha volume misurabile. Si copre coprendo bene il tema, non la singola frase<\/td><\/tr>\n<\/tbody><\/table>
Come si comporta ciascuna famiglia di long tail. Classificazione: Ahrefs.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La distinzione fra la prima e la seconda \u00e8 il singolo controllo che fa risparmiare pi\u00f9 tempo in un piano editoriale. Se due query restituiscono la stessa prima pagina di risultati, sono la stessa query e una pagina sola le copre entrambe. Il metodo per verificarlo lo abbiamo descritto nella guida su come creare contenuti in ottica SEO<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

I prompt agli LLM sono coda lunga di un altro tipo<\/h2>\n\n\n\n

Qui il modello classico si rompe, ed \u00e8 la parte che nelle guide italiane manca del tutto.<\/p>\n\n\n\n

Semrush ha analizzato quasi 69 milioni di sessioni di ricerca su desktop negli Stati Uniti fra il 1 maggio e il 5 luglio 2025 e ha misurato la lunghezza media delle query: 7,22 parole in AI Mode contro 4,0 nella ricerca tradizionale<\/a>. Quasi il doppio.<\/p>\n\n\n\n

Lo scarto diventa molto pi\u00f9 grande su ChatGPT. Sempre Semrush, su 80 milioni di righe di clickstream raccolte fra luglio e dicembre 2024<\/a>, ha misurato una media di 23 parole per prompt quando l’utente non attiva la ricerca web, e 4,2 parole quando la attiva. Nel primo caso non stiamo pi\u00f9 parlando di keyword: stiamo parlando di frasi intere, spesso con contesto, vincoli e budget dentro.<\/p>\n\n\n\n

Nessun tool di keyword research ti mostrer\u00e0 mai quelle 23 parole, perch\u00e9 non si ripetono mai identiche. La conseguenza operativa \u00e8 che la copertura di un tema conta pi\u00f9 della corrispondenza con una stringa, e che il lavoro si sposta su come la pagina viene letta e citata dai modelli. Su questo abbiamo scritto la guida alla generative engine optimization<\/a> e quella su come posizionarsi nei motori di risposta<\/a>; per il comportamento specifico dei due sistemi pi\u00f9 usati ci sono i pezzi su SEO per ChatGPT<\/a> e su Google AI Mode<\/a>.<\/p>\n\n\n\n\n

La coda lunga converte, ma una conversione alla volta<\/h2>\n\n\n\n

Il dato pi\u00f9 onesto sull’argomento ha otto anni e continua a non essere citato quasi da nessuno. Wil Reynolds di Seer Interactive nel gennaio 2018 ha analizzato 1.698.576 termini di ricerca unici<\/a> presi dai dati a pagamento di un cliente in un anno. Di questi, circa 107.000 avevano generato conversioni dirette o assistite.<\/p>\n\n\n\n

Dentro quei 107.000: l’81% aveva prodotto una sola conversione in tutto l’anno, e il 95,3% ne aveva prodotte da una a quattro. La coda lunga non \u00e8 un giacimento di keyword che convertono tanto. \u00c8 un giacimento di keyword che convertono pochissimo ciascuna e moltissimo sommate.<\/p>\n\n\n\n

Questo cambia il modo di misurare. Chiedere a una singola pagina di coda lunga di giustificarsi da sola porta a chiuderla dopo tre mesi. Il ritorno si legge sul cluster, non sulla riga, e serve un orizzonte di almeno sei mesi prima che la somma diventi leggibile in termini di posizionamento<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Come trovare long tail keyword sul mercato italiano<\/h2>\n\n\n\n

Il mercato italiano ha un problema di scala che va detto prima dei metodi. Secondo Istat, nel 2025 l’87,3% delle famiglie italiane ha accesso a internet e l’83,1% delle persone dai 6 anni in su lo ha usato negli ultimi tre mesi (Cittadini e ICT, anno 2025<\/a>). Sono numeri buoni, ma su una popolazione che \u00e8 un quinto di quella statunitense. Tradotto: le soglie di volume vanno riscalate. Una keyword da 200 ricerche mensili in Italia \u00e8 un dato di sostanza, non uno scarto.<\/p>\n\n\n\n

Le cinque fonti che nella nostra esperienza rendono di pi\u00f9, in ordine di resa:<\/p>\n\n\n\n