Rankbrain e Google Algorithm: ultimi sviluppi

L'obiettivo di Google è rispondere agli utenti di Internet, ai suoi usi (uso mobile, ricerche locali o vocali, ecc.) E alle sue intenzioni di ricerca: informativa o transazionale.

La sfida tecnica di Google è anche quella di supportare, organizzare e dare priorità a un numero di pagine in crescita esponenziale.

Quando chiami un consulente SEO , devi seguire gli aggiornamenti di Google?

Un buon consulente ha normalmente già anticipato futuri aggiornamenti e soddisfare gli standard previsti. D'altro canto, misurerà gli impatti e, se necessario, adotterà azioni.

Machine Learning, l'algoritmo che impara costantemente

L'apprendimento automatico è un'applicazione dell'intelligenza artificiale (AI) che consente ai sistemi di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere programmati esplicitamente.

Ciò significa che il comportamento degli utenti di Internet viene misurato e interpretato : CTR, pogostiking, tempo di permanenza ... questi elementi costituiscono l' approccio SXO.

L'apprendimento automatico si concentra sullo sviluppo di programmi per computer in grado di accedere ai dati e utilizzarli per apprendere autonomamente.

Quali sono i vantaggi dell'apprendimento automatico nella programmazione di computer?

Vedi la risposta di Google

 

1. Le varie evoluzioni di Google

Gli algoritmi di Google decidono se il tuo sito web, inclusi i post del tuo blog, si classificherà primo o ultimo nei risultati di ricerca. Possono far prosperare la tua attività o esporla a un rischio finanziario significativo se la sua quotazione viene penalizzata.

 

I vari aggiornamenti dell'algoritmo di google classificati per data di implementazione dal 2010 sono:

  • Caffeina
  • Panda
  • Top pesante
  • Pinguino
  • Pirata
  • Dominio corrispondenza esatta (EMD)
  • Giorno di paga
  • Colibrì - Colibri
  • Piccione
  • Mobile friendly
  • RankBrain
  • Fantasma (o qualità)
  • Google raddoppia la lunghezza delle descrizioni
  • Aggiornamento di base di agosto 2018
  • Aggiornamento principale di giugno 2019
  • Aggiornamento sulla diversità del sito
  • Aggiornamento principale di settembre 2019
  • Bert

Ecco alcune informazioni sugli algoritmi di Google perché la totalità degli algoritmi è troppo segreta.

Tuttavia, parti dell'algoritmo di Google vengono aggiornate regolarmente. Inoltre conoscerli permette di acquisire una visione globale della SEO, di analizzare l'impatto che alcuni di questi aggiornamenti hanno e, forse, anche di capire un po 'meglio cosa significa veramente il webmaster o l'esperto SEO quando si tratta di pinguini o panda. Inoltre, potrebbe sorprendere più di uno, ma il posizionamento di Google non si basa su un singolo algoritmo. In realtà, diversi algoritmi funzionano in parallelo.

2. Sviluppi storici

un. Caffeina

algoritmo della caffeina

Distribuito nel giugno 2010 , Caffeine è una riprogettazione del sistema di indicizzazione di Google. L'algoritmo di Caffeine ti consente di eseguire la scansione e quindi indicizzare una pagina all'istante. Prima della sua implementazione, Google poteva indicizzare le pagine solo dopo aver estratto, analizzato e compreso il loro contenuto. Un processo che potrebbe richiedere fino a 30 giorni.

In effetti, Carrie Grimes, ingegnere del software di Google, ci dice in un articolo che il vecchio indice era basato su diversi livelli che non venivano aggiornati contemporaneamente. Ciò ha causato ritardi tra la scoperta di una nuova pagina e la sua presentazione nei risultati di ricerca. Il nuovo indice di ricerca esegue la scansione del Web in piccole porzioni e consente costantemente di aggiungere nuove risorse senza l'uso di livelli.

Grazie a questo nuovo sistema che facilita e aumenta la velocità di indicizzazione, Google è ora in grado di offrire nei suoi risultati di ricerca, contenuti e articoli il 50% più recenti rispetto a prima dell'implementazione dell'algoritmo.

Impatto della caffeina sulla SEO

Ufficialmente, poiché Caffeine non è una modifica dell'algoritmo del motore di ricerca, nessun impatto SEO. Tuttavia, quando i dati vengono indicizzati più velocemente e in un'altra forma, la presentazione dei risultati della ricerca cambia e con essa il posizionamento dei siti web nelle SERP.

Vedi di più sulla caffeina

b. Panda

qualcosa di google panda

L'algoritmo Panda è un "filtro di ricerca". Introdotto per la prima volta nel febbraio 2011 , penalizza la referenziazione di siti web con contenuti di bassa qualità. Questo filtro ha principalmente lo scopo di combattere i siti di contenuto, creati esclusivamente per SEO e spam.

L'algoritmo Panda viene aggiornato regolarmente per consentire ai siti precedentemente penalizzati di recuperare la propria SEO dopo aver migliorato la qualità dei propri contenuti, o al contrario, per penalizzare i siti che non rispettano più le linee guida di Google. Durante la sua prima distribuzione, Panda ha avuto un impatto importante sulla configurazione dei risultati di ricerca alterando il 12% delle SERP negli Stati Uniti!

Dopo l'aggiornamento 4.2 del 18 luglio 2015, la qualità dei contenuti è diventata un fattore SEO e l'integrazione di Panda nell'algoritmo principale di Google è stata confermata a gennaio 2016. Google quindi non annuncia più gli aggiornamenti. Aggiornamento Panda: questo algoritmo viene costantemente utilizzato in considerazione per definire il posizionamento di un sito web nelle pagine dei risultati di ricerca.

I panda hanno un impatto sulla SEO

Alcune categorie di siti che sono stati molto influenzati dal filtro Panda:

  • Confronto prezzi
  • Directory aziendale
  • Elenco dei commercianti (hotel, eventi, ristoranti)

c. Top pesante

L'algoritmo Top Heavy è stato implementato nel gennaio 2012 , al fine di penalizzare la referenziazione di siti anormalmente sovraccarichi di pubblicità, in particolare sopra una certa linea.

Tuttavia, questo aggiornamento minore ha avuto solo un impatto dell'1% sui risultati di ricerca.

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d. Pinguino

L'algoritmo Penguin è la bestia nera dei webmaster, ogni aggiornamento del quale è stato molto discusso sul web e ha portato a ondate di panico e domande sui social network. Gli esperti potranno confermarlo: ad ogni fluttuazione delle SERP, la comunità SEO andava nel panico temendo un nuovo cambiamento nell'algoritmo di Google dovuto a Penguin.

Come Panda, questo algoritmo è un filtro di ricerca introdotto per la prima volta nell'aprile 2012 . Penalizza la referenziazione di siti web che non rispettano le linee guida di Google per la creazione, l'acquisto o il collegamento in rete.

I webmaster penalizzati da Penguin hanno dovuto ripulire il loro portafoglio di link rinnegando i link offensivi. Se questa pulizia è stata eseguita correttamente, potrebbero aspettarsi di recuperare il loro SEO originale nel prossimo aggiornamento. Tuttavia, questa noiosa pulizia non è così semplice: a volte possono essere necessari mesi o addirittura anni prima che tu possa sperare di sfuggire alle sanzioni SEO di Google.

Il 23 settembre 2016 , durante il rilascio dell'aggiornamento 4.0 , Google ha annunciato che questo aggiornamento sarebbe stato l'ultimo. Come Panda, l'algoritmo Penguin è stato aggiunto all'algoritmo principale di Google e ora funziona in tempo reale.

Ora, monitorare il portafoglio di link deve quindi essere un lavoro costante per garantire un portafoglio di link sano, che non rischi di penalizzare il SEO di determinate pagine.

Inoltre, l'aggiunta all'algoritmo di base di Google è una buona notizia, poiché i webmaster non dovranno aspettare un nuovo aggiornamento per riavere il loro SEO. Sono infatti passati quasi due anni tra il penultimo aggiornamento dell'algoritmo e il dispiegamento della versione 4.0 di Penguin.

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e. Pirata

L'algoritmo Pirate è un filtro di ricerca implementato nell'agosto 2012 . Ha lo scopo di rimuovere dalle SERP i siti che hanno ricevuto reclami per violazione del copyright inviati tramite il sistema DMCA di Google.

Questo filtro viene aggiornato regolarmente per rimuovere le pagine che offrono download illegali di film, serie o musica.

f. Dominio corrispondenza esatta (EMD)

L'algoritmo Exact Match Domain è stato implementato nel settembre 2012 . Impedisce ai siti di bassa qualità di essere referenziati nei primi risultati di ricerca, semplicemente perché il loro nome di dominio corrisponde a una query molto ricercata dagli utenti di Internet.

In effetti, il nome di dominio ha una forte influenza sulla SEO e alcuni webmaster hanno trovato un modo per migliorare la loro SEO, creando nomi di dominio eccessivamente ottimizzati.

Ad esempio, prima dell'implementazione di questo algoritmo, prendendo "www.logiciel-marketing-pas-cher.com" come nome di dominio, c'erano buone probabilità che la home page di questo sito web fosse referenziata nei primi risultati di ricerca. per la query "Cheap marketing software", anche se il contenuto delle sue pagine non rispondeva necessariamente alle esigenze degli utenti di Internet. L'implementazione di questo algoritmo ha permesso di evitare tali situazioni.

g. Giorno di paga

Questo algoritmo è stato implementato nel giugno 2013 . Ha lo scopo di migliorare la rilevanza delle SERP sopprimendo i risultati per richieste molto fortemente assimilate allo spam (siti di giochi online, contenuti per adulti, crediti, contraffazione, ecc.).

h. Colibrì (Colibri in francese)

Hummingbird è stato distribuito nel settembre 2013 . Questo algoritmo è uno dei più importanti di Google. Ha avuto un forte impatto sul modo in cui inquadriamo la nostra ricerca. Google ha scelto di chiamare questo algoritmo Hummingbird perché, grazie ad esso, la ricerca è diventata precisa e veloce.

Grazie a questo algoritmo, Google può ora comprendere una query o una frase nel suo insieme e non più basata su una o poche parole chiave. I risultati proposti sono quindi di qualità molto migliore e la ricerca potrebbe diventare più umana, grazie alla comprensione della ricerca conversazionale.

Dall'implementazione del nuovo algoritmo è possibile ottenere risposte precise a quesiti del tipo: "Qual è il panificio più vicino" o "Chi è il medico di guardia oggi". Questo tipo di ricerca prima era impensabile ... Hummingbird avrebbe aperto la porta a intelligenze artificiali e assistenti vocali come Alexa o Siri? Vedremo in seguito che questo aggiornamento contiene l'intelligenza artificiale di google che ha completamente ottimizzato il modo di intendere le richieste di google (cose, non stringhe).

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io. Piccione

L'algoritmo Pigeon è stato implementato nel luglio 2014 , negli Stati Uniti e nel giugno 2015 a livello internazionale. Questo algoritmo favorisce i risultati della ricerca locale per fornire soluzioni più precise alle query degli utenti. Le modifiche apportate da questo algoritmo sono visibili su Google e Google Maps.

L'algoritmo Pigeon ha avuto un impatto soprattutto su attività e attività locali come ristoranti, bar o studi medici ...

j. Mobile Friendly

Il 21 aprile 2015 , Google ha implementato il suo algoritmo Mobile Friendly, che favorisce il riferimento a siti web ottimizzati per dispositivi mobili.

Questo algoritmo ha avuto un impatto ancora maggiore di quelli di Penguin o Panda ed è stato addirittura ribattezzato "mobilegeddon" (in riferimento all'armageddon) da alcuni esperti SEO: l'Armageddon della compatibilità mobile.

Questo algoritmo è stato implementato in tempo reale e pagina per pagina. Un sito potrebbe quindi mantenere una buona referenziazione complessiva, anche se alcune delle sue pagine non fossero adattate al formato mobile.

Dal 2015, la compatibilità mobile è stata una priorità per Google e un fattore SEO molto importante. Inoltre, nel novembre 2016 , Google ha annunciato che avrebbe lanciato il suo Mobile First Index nel corso del 2017.

Cos'è Mobile First Index? Fino ad ora, Google ha classificato i siti web in base alla loro versione desktop. Ma il comportamento degli utenti sta cambiando e trascorrono più tempo a navigare in Internet su un cellulare piuttosto che su un computer. Google ha quindi deciso di tenere conto della versione mobile di un sito web, a discapito della versione desktop, per poter effettuare la sua referenziazione.

K. RankBrain

Rankbrain, lanciato all'inizio del 2015 , fa effettivamente parte dell'algoritmo di ricerca di Hummingbird. Rankbrain è abbastanza peculiare e misterioso, perché si dice che sia un'intelligenza artificiale che sarebbe in grado di comprendere il significato di richieste simili, ma formulate in modo diverso.

Ad esempio, questa intelligenza artificiale potrebbe capire, nel corso del suo apprendimento, che le domande "Barack" e "Il marito di Michelle Obama" devono fornire una risposta simile che è "Barack Obama".

Nell'estensione di Hummingbird, Rankbrain mira a interpretare e comprendere la ricerca più astratta degli utenti di Internet. Ancora più importante, Google ha affermato che Rankbrain è tra i primi tre fattori SEO (insieme alla qualità dei contenuti e ai collegamenti).

L'apprendimento di Rankbrain viene applicato a tutte le ricerche, ma viene svolto offline. Google lo alimenta con file di ricerca storica in modo che impari a fare previsioni. Queste previsioni vengono quindi verificate e quindi applicate, se si dimostrano corrette.

Un intero capitolo sarà dedicato a Rankbrain nel sequel. Vedremo in dettaglio di cosa si tratta, come funziona, ecc.

l. Fantasma (o qualità)

A maggio 2015 , il mondo SEO era in preda al panico, poiché molti webmaster hanno notato cambiamenti significativi nelle SERP. Tuttavia, quando i membri del team di Google, responsabili della qualità dei motori di ricerca, sono stati interrogati su Twitter (come molto spesso accade), hanno risposto che non avevano scommesse, fino ad oggi da annunciare.

I webmaster, convinti che stesse accadendo qualcosa, hanno deciso di chiamare questo aggiornamento Phantom, per mancanza di risposta da parte di Google ma chiari segnali di cambiamento.

Poche settimane dopo, Google ha confermato che era stato effettivamente distribuito un aggiornamento e che riguardava la qualità del contenuto dei siti web. L'aggiornamento Phantom è stato quindi ribattezzato "Qualità" da Google. Tuttavia, Google non ha mai voluto chiarire in che modo questo aggiornamento fosse diverso dall'algoritmo Panda.

Periodicamente, gli aggiornamenti vengono notati dagli esperti SEO, ma negati da Google. Esistono quindi diverse versioni dell'algoritmo Phantom, battezzato per mancanza di un nome migliore, da Phantom 1, 2 o 3. Tuttavia, la loro importanza, i loro meccanismi e la loro portata rimangono più o meno sconosciuti.

Sig. Google raddoppia la lunghezza delle descrizioni

Nel novembre 2017 , Google ha raddoppiato il numero di caratteri visualizzati nelle descrizioni dei risultati da un limite di 160 caratteri a un limite di 320 caratteri.

Con questo aggiornamento, Google continua a privilegiare frasi e descrizioni complete che contengono informazioni sufficienti per dare il contesto del collegamento, al fine di guidare meglio l'utente di Internet nelle sue ricerche. È quindi possibile che il motore di ricerca ignori il tag meta-descrizione e tagli o completi determinate descrizioni.

Promemoria: le meta descrizioni non contano nel posizionamento nei motori di ricerca, ma rimangono essenziali per incoraggiare i tuoi visitatori a visitare il tuo sito.

n. Aggiornamento di base di agosto 2018

Lanciato il 1 ° agosto 2018 in piena estate, questo Core Update è anche chiamato "Medic Update", per diversi motivi. Questo è un formato di aggiornamento dell'algoritmo generale, le cui modifiche possono essere più o meno importanti a seconda dei punti che elabora / ottimizza.

Qui Google non ha fornito indicazioni più precise su quanto portato al motore. L'unico comunicato stampa al riguardo menziona il fatto di seguire lo stesso consiglio generico del precedente Core Update di marzo 2018. Diversi specialisti hanno studiato la questione di questo aggiornamento, perché la classifica è stata notevolmente modificata per diversi siti, principalmente in :

  • Salute nella stragrande maggioranza.
  • Finanza e affari.
  • Il settore dell'e-commerce.

Successivamente, Google ha affermato che questo Core Update non riguarda solo le pagine YMYL (Your Money Your Life) e i temi sopra menzionati, suggerendo che in effetti riguarda tutti.

o. Aggiornamento Core di giugno 2019

Nuovo importante aggiornamento dell'algoritmo, quello di giugno 2019 è più precisamente il primo ad essere stato annunciato ufficialmente agli specialisti tramite un tweet su Twitter. In effetti, questo cambiamento nel motore di ricerca è entrato in vigore il 3 giugno 2019 .

Si tratta di un aggiornamento il cui obiettivo è rafforzare i requisiti in termini di qualità complessiva in merito ai risultati visualizzati nelle SERP, in particolare per quanto riguarda i seguenti punti:

  • Velocità di caricamento e navigazione fluida.
  • Copertura globale e pertinente dell'argomento in questione.
  • Passaggio a HTTPS oa una UX / UI di progettazione completamente reattiva.

Questo aggiornamento è stato un'altra pietra miliare nella presentazione di contenuti di post sul blog di qualità. I siti di scarsa qualità ora vedono il loro ranking complessivo diminuire a favore di siti efficienti, regolarmente alimentati con contenuti ben costruiti e di qualità che rispondono sempre di più alla richiesta dell'utente di Internet.

D'altra parte, questo aggiornamento si differenzia per la sua rivalutazione nelle SERP dei suggerimenti dei video di YouTube sopra i risultati di ricerca.

p. Aggiornamento di base sulla diversità del sito

Questo aggiornamento dell'algoritmo è stato annunciato molto presto dopo l'aggiornamento principale di giugno 2019 e rilasciato anche durante lo stesso mese di giugno 2019 . Il suo nome spiega il principio stesso delle nuove regole che introduce: rafforzare la diversità dei risultati nelle pagine di ricerca.

Infatti, questo aggiornamento limita notevolmente la possibilità di avere più pagine dello stesso dominio nei primi risultati di ricerca. Pertanto, senza affermarlo chiaramente, Google favorisce la concorrenza tra i siti, ma facilita anche il controllo incrociato delle fonti dei singoli al fine di ottenere informazioni sempre più affidabili.

Quest'ultimo punto va quindi collegato ai criteri di selezione della graduatoria dei due precedenti aggiornamenti:

  • Un sito con contenuti strutturati, pertinenti e affidabili.
  • Un'esperienza di navigazione ottimale (velocità di caricamento, ecc.).
  • Una struttura ad albero del sito coerente e intuitiva.

Con tutti questi elementi, Google seppellisce definitivamente tecniche di concorrenza più o meno leale, come le pagine doorway. Questo metodo consisteva nel creare una pagina solo per attirare traffico da una singola parola chiave o query.

q. Aggiornamento principale di settembre 2019

Meno impattante rispetto ai suoi predecessori, questo cambiamento nel motore è stato annunciato in modo più preciso sul Twitter dedicato di Google il 24 settembre 2019 .

Tra le principali fluttuazioni nel posizionamento, sono state osservate modifiche su siti che prima erano classificati meno bene. In altre parole, questo aggiornamento è una rivalutazione dei risultati precedentemente solitari per le classifiche basse nelle SERP.

Di conseguenza, Google considera sempre più ogni risultato esistente per continuare a offrire SERP pertinenti con contenuti sicuri e di qualità. Questi siti mal posizionati potrebbero aver subito un rallentamento al momento di tecniche più abusive non ancora penalizzate dal motore.

Sig. Bert

Acronimo di Bidirectional Encoder Representations from Transformers è annunciato come l'aggiornamento più importante per il motore di ricerca di Google per 5 anni, BERT è stato ufficialmente distribuito in Francia il 9 dicembre 2019 , parallelamente al lancio in molti altri paesi.

BERT rappresenta davvero gli inizi dell'intelligenza artificiale, in definitiva nel motore. Ciò si traduce nella contestualizzazione delle parole chiave risultanti da una query, non più considerata singolarmente dal motore, ma nel suo insieme.

BERT tende a dare la priorità ai termini e alle espressioni di una query in base all'importanza al fine di acquisire una maggiore comprensione di ciò che ci si aspetta dall'utente di Internet. Quest'ultimo, utilizzando più che mai la ricerca vocale o sotto forma di domanda scritta, vedrà poi i risultati offerti nelle SERP sempre più vicini a quanto inizialmente previsto.

Più in dettaglio BERT viene utilizzato anche da Google per le seguenti attività:

  • Comprendere la coesione testuale e rimuovere ogni ambiguità da espressioni o frasi, in particolare quando sfumature polisemiche potrebbero modificare il significato della ricerca
  • Capire a quali entità si riferiscono i pronomi è particolarmente utile nei paragrafi lunghi con più entità. La ricerca vocale è un'applicazione concreta;
  • Prevedi la frase successiva
  • Rispondi alle domande direttamente nelle SERP
  • Risolvi i problemi di disambiguazione

L'algoritmo di BERT è basato su reti neurali ed è stato rilasciato come open source nel novembre 2018 da Google. Sono così emerse diverse varianti più o meno migliorate dell'algoritmo:

  • RoBERTa di Facebook
  • CamemBERT una versione francese sviluppata da INRIA e derivata da RoBERTa
  • XLNet e ALBERT di Google e Toyota. Rilasciato a settembre 2019, ALBERT è già considerato il successore di BERT, che supera in tutti i settori (soprattutto in termini di punteggio su SQuAD 2.0)
  • DistilBERT è una versione più piccola, leggera e veloce di BERT

Impatto di BERT sulla SEO

Come Google aveva indicato per Rankbrain non è possibile ottimizzare per BERT. Questo è il motivo per cui molti SEO pensano che BERT sia più un passo avanti per Google che per il SEO.

Secondo Google, BERT ha un impatto sul 10% delle ricerche (questa cifra risale al lancio con query fatte in inglese negli Stati Uniti). Questo è probabilmente meno rilevante per le query ad alto volume composte da poche parole.

L'impatto sul posizionamento delle parole chiave è probabilmente molto inferiore al 10%, perché le query che stai monitorando probabilmente non sono formulate in linguaggio naturale.

Ora conosci un po 'meglio tutti gli elementi che possono influenzare la tua ricerca o il SEO del tuo sito web. Tuttavia, questo elenco non è esaustivo, poiché ci sono anche Big Daddy, Florida o Bourbon, anche gli aggiornamenti degli algoritmi più vecchi.

3. Rankbrain, uno sviluppo importante

Di più

Google utilizza un sistema di intelligenza artificiale di apprendimento automatico chiamato "Rankbrain" per aiutarlo a ordinare i risultati delle sue ricerche. La sua esistenza è stata annunciata pubblicamente in un articolo di Bloomberg il 26 ottobre 2015, sebbene la sua data esatta di distribuzione non sia nota. Ti stai chiedendo come funziona e come si inserisce nel sistema di ranking generale di Google? Ecco cosa sappiamo di Rankbrain.

Le informazioni presentate di seguito provengono da diverse fonti originali e sono state aggiornate nel tempo, con note che indicano dove sono avvenuti gli aggiornamenti. Queste fonti sono:

In primo luogo, l'articolo di Bloomberg che ha portato Rankbrain alla ribalta. In secondo luogo, informazioni aggiuntive che Google ha ora fornito direttamente a Search Engine Land. In terzo luogo, le nostre conoscenze e le nostre migliori ipotesi in luoghi in cui Google non fornisce risposte e anche articoli su Twitter e LinkedIn da referral del settore e ingegneri di Google. Indicheremo chiaramente dove vengono utilizzate queste fonti, quando ritenuto necessario, a parte le informazioni generali.

a. Cos'è RankBrain?

Rankbrain è il nome di Google per un sistema di machine learning (o Machine Learning) utilizzato per aiutare a elaborare i risultati della ricerca, come riportato da Bloomberg e confermato anche da Google.

b. Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico consente ai programmi per computer di eseguire attività che solo gli esseri umani sono in grado di eseguire con le loro intelligenze o processi mentali.

vs. Cos'è l'intelligenza artificiale?

Secondo Larousse: l'intelligenza artificiale è l'insieme di teorie e tecniche implementate per produrre macchine in grado di simulare l'intelligenza

Più semplicemente, l'intelligenza artificiale, o in breve AI, consente a un computer di essere intelligente come un essere umano, almeno nel senso che acquisisce conoscenza sia grazie agli insegnamenti sia facendo affidamento su di esso. Questa intelligenza artificiale esiste solo nei romanzi di fantascienza, ovviamente. In pratica, l'intelligenza artificiale viene utilizzata per fare riferimento a sistemi informatici progettati per apprendere e stabilire connessioni.

In altre parole, l'obiettivo dell'IA è consentire ai computer di diventare intelligenti come gli esseri umani attraverso approcci matematici e statistici.

In altre parole, potranno:

  • Imparare attraverso l'esperienza;
  • Organizza la loro memoria;
  • Ragionare per risolvere i problemi da soli.

Per dirla semplicemente, tutto parte da un modello che la macchina utilizzerà per il suo addestramento. Di solito, questo modello viene introdotto da un essere umano da determinati dati. La macchina utilizzerà il modello e i dati per addestrare o risolvere compiti pratici che non sono al di fuori dell'ambito del suo modello. A seconda del feedback sulla qualità delle risposte o dei risultati, il programma riadatta i parametri e quindi il modello.

In definitiva, l'apprendimento automatico è dove un computer o un programma automatico impara a fare qualcosa da solo , piuttosto che essere insegnato dagli esseri umani o seguire una programmazione dettagliata. Accade spesso che i designer non capiscano appieno come funzionano le cose in seguito. Questo è quello che è successo secondo gli ingegneri di Google che non capiscono più completamente come funziona Rankbrain.

Maggiori informazioni sull'argomento

Relazione tra Rankbrain e altri algoritmi

Lo leggi tu invece Rankbrain fa parte dell '“algoritmo” di ricerca globale di Google Hummingbird. Proprio come un'auto ha un motore nel suo complesso. Il motore stesso può essere composto da diverse parti, come un filtro dell'olio, una pompa del carburante, un radiatore, ecc. Allo stesso modo, Hummingbird comprende parti diverse, Rankbrain è una delle più recenti.

Questa conclusione è tratta dall'articolo di Bloomberg in cui Greg Corrado (l'autore senior dell'articolo sull'esistenza di Rankbrain) ha chiarito che Rankbrain supportava solo il 15% delle query che il sistema di Google non ha mai trattato.

 

È quindi interessante chiedersi perché Google ha lanciato il suo machine learning?

 

Hummingbird contiene anche altre parti i cui nomi sono familiari a coloro che lavorano nello spazio SEO, come Panda, Penguin e Payday progettati per combattere lo spam, Pigeon progettato per migliorare i risultati locali, Top Heavy progettato per retrocedere le pagine a pubblicità forte, Mobile Friendly progettato per premiare i dispositivi mobili -Pagine amichevoli e Pirate progettate per combattere la violazione del copyright.

Rankbrain è diverso dal PageRank

Il PageRank fa parte dell'algoritmo generale che copre un modo specifico di dare credito alle pagine in base ai link di altre pagine che puntano a loro.

PageRank è speciale perché è il primo nome che Google ha dato a una delle parti del suo algoritmo di ranking, quando è stato avviato il motore di ricerca, nel 1998.

E i "segnali" che Google utilizza per il posizionamento?

I segnali sono cose che Google utilizza per determinare come classificare le pagine web. Ad esempio, leggerà le parole su una pagina web, quindi le parole sono un segnale. Se alcune parole sono in grassetto, potrebbe essere un altro segnale che viene notato (perché ciò significherebbe che è importante). I calcoli utilizzati come parte del PageRank danno a una pagina un punteggio PageRank che viene utilizzato come segnale. Se una pagina è classificata come mobile friendly, viene registrato un altro segnale.

Oggi Rankbrain è considerato il terzo segnale più importante tra gli oltre 200 fattori di ranking di Google. Quindi i tre segnali più importanti sono:

  • I backlink
  • I contenuti
  • Rankbrain

Se desideri una guida più visiva ai segnali di ranking, dai un'occhiata alla nostra tavola periodica dei fattori di successo SEO:

Tavola periodica dei fattori di successo per l'ottimizzazione dei motori di ricerca 2015

 

È una buona guida, a nostro avviso, alle cose generali che i motori di ricerca come Google usano per aiutare a classificare le pagine web.

Rankbrain è uno delle "centinaia" di segnali che entrano in un algoritmo che determina quali risultati vengono visualizzati su una pagina di ricerca di Google e dove si posizionano, ha detto Corrado. Entro pochi mesi dall'implementazione, RankBrain è diventato il terzo segnale più importante che contribuisce al risultato di una query di ricerca, ha affermato.

 

Perché RANKBRAIN?

Personalmente pensiamo che le ragioni principali del suo lancio siano:

  • Difficoltà nell'interpretare richieste mai affrontate prima;
  • La natura manuale della codifica degli algoritmi esistenti per apportare modifiche

Le difficoltà di interpretare le richieste non sono mai state affrontate prima

All'inizio, il motore di ricerca si basava principalmente sulla presenza nelle pagine web di parole trovate in una query per visualizzarne i risultati.

Ad esempio, se cerchi "avvocati", il motore di ricerca si occuperà di fornire le pagine che contengono queste parole.

Inoltre, la minima variazione nelle espressioni utilizzate potrebbe portare a risultati diversi.

Ad esempio, il motore di ricerca non potrebbe fornire gli stessi risultati per "abbigliamento" e "abbigliamento". Lo stesso vale per le domande "migliori stivali da giardino" e "migliori scarpe da giardino".

Ma il problema non finisce. Perché questa operazione ha dato la possibilità ad alcuni SEO “black hat” di ripetere parole ed espressioni nei loro contenuti per trovarsi in cima ai risultati. E questo, anche se il loro contenuto è di scarsa qualità. Un esempio qui .

Google si è evoluto molto da quel momento. Il motore di ricerca ora riesce a rilevare e punire i siti Web che utilizzano le pratiche SEO di Black Hat, in particolare con gli algoritmi Penguin e Panda.

Anche dal punto di vista della ricerca l'azienda ha fatto naturalmente grandi progressi. In effetti, il motore di ricerca oggi riesce a capire sempre di più le query e ad associarle tra loro se significano la stessa cosa.

Gli aggiornamenti Hummigbird, Stemming e Knowledge Graph hanno incarnato il passaggio di Google a vedere le parole come "entità" e non solo come una composizione di caratteri.

Lo stemming consente di comprendere le variazioni della stessa parola del genere: mango, mango, mango. Il Knowledge Graph nel frattempo è stato un modo per Google di comprendere meglio le relazioni in parole del genere quando cerca "Parigi" l'utente probabilmente vuole cercare monumenti, attività, persone legate alla capitale della Francia.

La natura manuale della codifica degli aggiornamenti degli algoritmi

Le statistiche mostrano che il motore ha costantemente a che fare con query che nessuno ha mai cercato. Circa il 15% o quasi 870 milioni di ricerche al giorno.

Per applicare modifiche all'algoritmo in modo da avere risultati migliori in base alle richieste, era necessario lavorarci manualmente e vista la dimensione di queste ricerche si capisce facilmente che non è facile. Ebbene, per niente.

Cosa fa esattamente RankBrain?

Con un esempio sarà più facile. Immagina uno stagista che svolge circa 5,8 miliardi di attività al giorno. Ad ogni compito i suoi superiori danno consigli sul lavoro:

  • Perfetto: questo è esattamente quello che volevo!
  • Non è ancora perfetto: c'è ancora del lavoro da fare su di esso;
  • No, non hai risolto il compito: volevo questo invece.

Lo stagista ricorda bene tutte le reazioni dei suoi superiori per fare meglio domani, dove solo il 15% saranno nuovi incarichi. Ecco come funziona Rankbrain in questa analogia in cui è il tirocinante e gli utenti sono i superiori e i compiti di ricerca.

 

RankBrain, d'altra parte, impara direttamente da come interagiamo con i suoi risultati. Gary Illyes di Google lo descrive in questo modo: " [RankBrain] esamina i dati sulle ricerche passate e sulla base di ciò che ha funzionato bene per quelle ricerche, proverà a prevedere cosa funzionerà meglio per una determinata query. Funziona meglio per query a coda lunga e query che non abbiamo mai visto. "

Pertanto, il sistema è completamente autonomo e non è necessario che gli venga detto che questo o quel risultato è negativo e che il problema deve essere risolto in questo modo.

RankBrain ha già criteri, inclusi altri segnali di ranking, che gli consentono di sapere se un risultato è una corrispondenza perfetta con una query o meno. Ha un ampio database di vecchi risultati di ricerca che gli consente di prendere buone decisioni. Quindi, se cerchi "scarpe da ginnastica", potrebbe capire che intendi anche "scarpe da corsa". Ha anche acquisito alcune nozioni di base, per capire che ci sono pagine su “Apple”, l'azienda tecnologica, e “Apple”, la frutta.

Questo è il motivo principale per cui RankBrain ha funzionato meglio degli ingegneri di Google. RankBrain prevede cosa funzionerà meglio, lo verifica e, se il cambiamento funziona, lo fa andare avanti.

RankBrain è davvero utile?

Sebbene gli esempi precedenti siano tutt'altro che convincenti per testimoniare la grandezza di Rankbrain, credo che probabilmente abbia un grande impatto, come afferma Google. L'azienda è piuttosto conservatrice quando si tratta del suo algoritmo di ranking. Fa piccoli test tutto il tempo. Ma avvia grandi cambiamenti solo quando ha un alto grado di fiducia.

 

L'integrazione di RankBrain, poiché dovrebbe essere il terzo segnale più importante, è un enorme cambiamento.

RankBrain sta ancora imparando?

Tutto ciò che Rankbrain impara è offline, ci dice Google. Fa molte ricerche storiche e impara a fare previsioni da esse.

Queste previsioni vengono testate e, se si dimostrano corrette, l'ultima versione di RankBrain viene pubblicata. Quindi il ciclo di apprendimento e test offline viene ripetuto.

RankBrain fa di più che perfezionare le query?

In genere, il modo in cui una query viene perfezionata non è considerato un fattore di ranking o un segnale.

I segnali sono solitamente fattori legati al contenuto, come le parole su una pagina, i collegamenti che puntano a una pagina, se una pagina si trova su un server sicuro, ecc. Possono anche essere collegati a un utente, come la posizione di un ricercatore o la sua cronologia di ricerca e navigazione.

Quindi, quando Google parla di Rankbrain come del terzo segnale più importante, significa davvero un segnale di ranking? Sì. Google ci ha confermato che esiste un elemento in cui Rankbrain contribuisce direttamente, in un modo o nell'altro, al ranking di una pagina.

 

Rankbrain cerca di comprendere le query misurando quanto le SERP del passato abbiano soddisfatto l'intento del ricercatore. L'apprendimento automatico utilizza quindi tali dati per fare previsioni su ciò che le persone stanno realmente cercando per la query.

Queste previsioni derivano dalla vasta comprensione di RankBrain di come le parole si relazionano tra loro. Il che ci porta al concetto di vettori di parole.

VETTORI DI PAROLA

Abbiamo già visto che Google utilizza il Knowledge Graph per mettere in relazione le parole con concetti che esistono in relazione tra loro.

Fonte: Yashuseth

Ma funziona solo con le informazioni presenti nel suo database.

Per andare oltre con l'apprendimento automatico, Google si è rivolta ai vettori di parole poiché aveva bisogno di imparare il significato dietro le parole.

Affinché ciò sia efficace, Google ha sviluppato uno strumento open source chiamato " Word2vec ":

Questo strumento utilizza l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere da solo il vero significato delle parole.

Vettore di parola di esempio

 

Google migliora continuamente il suo sistema e le conseguenze sono spesso evidenti nella classifica dei risultati che offre. Questo è uno dei motivi per cui è improbabile che mantenga una determinata posizione nelle SERP.

Gli specialisti SEO si sforzano quindi di conoscere le tendenze legate ai vari fattori che possono influenzare il posizionamento del proprio sito web.

Questo è il caso di Rankbrain che continua a beneficiare di un certo mistero su come funziona e su come si relaziona ad altri fattori di ranking.