Francesco Gadaleta, l’impatto dell’I.A. di Google sulla SEO

Francesco Gadaleta, l’impatto dell’I.A. di Google sulla SEO

L’intelligenza artificiale è senza dubbio una delle tendenze chiave del 2022 nella sfera del digitale e il mondo della SEO non sarà risparmiato dai profondi cambiamenti che questa rotta ha oramai innescato. Ma cosa s’intende per intelligenza artificiale? Si tratta di un sistema informatico in grado di svolgere compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana. Come un essere umano, l’IA moderna può apprendere e migliorare autonomamente allenandosi dai dati o attraverso simulazioni. Questo si chiama Machine Learning, di cui una delle principali tecnologie è il Deep Learning. Ne abbiamo parlato con Francesco Gadaleta, appassionato di intelligenze artificiali e professionista dell’information technology.

Il rapporto tra Intelligenza Artificiale e SEO

La SEO (Search Engine Optimization) è quella disciplina che consente di posizionare un sito nelle pagine dei risultati di un motore di ricerca, in modo naturale, in opposizione a SEA (Search Engine Advertising) che invece, utilizza annunci a pagamento.

La SEO aiuta ad aumentare la visibilità e la notorietà di un sito e a generare traffico qualificato. È chiaro che per un’azienda è fondamentale utilizzare questa leva se desidera capitalizzare a lungo termine, coinvolgere gli utenti e sì, durare nel tempo. Tuttavia, aumentare la visibilità naturale del suo sito è oggi tutt’altro che facile. Da un lato nulla è mai scolpito nella pietra, soprattutto con Google, e dall’altro, visti i recenti eventi legati alla crisi sanitaria, la già accresciuta concorrenza digitale è destinata a crescere ancora di più nei prossimi mesi.

La leggibilità dei criteri inerenti al funzionamento dei motori di ricerca e in particolare quello di Google, è uno dei segreti meglio custoditi. Ci sarebbero più di 200 criteri in Google e nessuno, nemmeno gli esperti o i team di Google sarebbero in grado di elencarli uno per uno con certezza. Inoltre, al centro del motore di Google c’è l’intelligenza artificiale. Ma a cosa serve?

Gli algoritmi di Google

Affinché il motore di ricerca funzioni al massimo livello, ha bisogno di algoritmi. Google è un insieme di algoritmi che sono stati costruiti nel corso di decenni. Gli algoritmi più importanti di Google negli ultimi 10 anni sono stati:

  • Panda (2011) valutava i siti e la qualità dei loro contenuti “punendo” con il downgrade le pagine di bassa qualità.

  • Penguin (2012): ha segnato la lotta contro link artificiali o backlink.

  • Hummingbird (2013) questo algoritmo ha consentito a Google di comprendere meglio le query basate sul linguaggio naturale e ciò che viene chiamato nelle ricerche SEO long tail. Questo passaggio è un passo importante verso la PNL o la programmazione in linguaggio naturale ed è qui che l’intelligenza artificiale è diventata più forte in Google.

  • Rank Brain (2016) è stata la conferma dell’emergere dell’IA nel motore per aiutarlo a capire query complesse seguita da BERT che è arrivato nel 2019.

Rank Brain: il cervello di Google

Uno dei cervelli attivi di Google riguarda l’interazione dell’utente. Senza questa interazione, un motore non ha ragion d’essere, altrimenti non sarebbe in grado di interagire con ciò che l’utente sta cercando e fornirgli i risultati più rilevanti.

È un algoritmo di intelligenza artificiale (basato su Deep Learning o rete neurale) noto come Google Rank Brain che si occupa dell’interazione con l’utente di Internet per migliorare la sua esperienza di ricerca.

Rank Brain è stato introdotto a causa dei 3 miliardi di ricerche al giorno, circa il 15% poneva un problema al motore. Moltiplica 3 miliardi per 365 giorni e ottieni la cifra faraonica di 1095 miliardi di richieste all’anno. Il 15% di questi 1095 miliardi e sono 164 miliardi di query non comprese da Google e all’anno (es. utenti che non conoscono i termini che tanno cercando e basano la loro richiesta su approssimazioni o ambiguità della lingua). È quindi facile capire perché Google abbia voluto sviluppare un algoritmo per migliorare il proprio motore e risolvere il problema.

Rank Brain è anche e soprattutto in grado di osservare il comportamento umano e imparare da solo a migliorare e offrire risultati ancora migliori la prossima volta. In altre parole, il comportamento dell’utente Internet e le tracce che lascerà sulle pagine web offerte fanno parte di ciò che analizzerà Rank Brain. E Rank Brain non solo analizzerà, ma imparerà anche – come quando avevamo letto questo articolo scritto da Francesco Gadaleta.

Secondo Google, comunque, Rank Brain è diventato il terzo criterio più importante che contribuisce ai risultati di ricerca, insieme ai collegamenti e ai contenuti in entrata. È il risultato di un decennio di sforzi e investimenti da parte di Google nelle tecnologie di intelligenza artificiale.

L’arrivo di BERT nel 2019

Laddove Rank Brain analizza la query, la perfeziona e osserva i nostri comportamenti per giudicare la rilevanza di una pagina rispetto a un’altra, BERT va ancora oltre.

BERT (acronimo di Bidirectional Encoder Representations from Transformers) affronta la comprensione di query lunghe e complesse. È in grado di comprendere il contesto e le sfumature di una lingua. Concretamente, i Transformers consentono un’interpretazione delle parole chiave nel contesto, e non più parola per parola. Così, ad esempio, il motore, con BERT, integra connettori logici, come le parole “verso”, “più”, “senza”, “per” ecc.

Le regole del gioco stanno cambiando… Le reti neurali imparano velocemente, possono dare risultati rapidi e talvolta anche funzionare molto meglio di un essere umano.

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *