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La chiamano Artificial Narrow Intelligenze, un’intelligenza artificiale circoscritta e non paragonabile alla superintelligenza in grado di trascendere l’umano (e di cui parleremo tra pochissimo). Google RankBrain è l’ultimo algoritmo rilasciato da Big G, ma di lui non sappiamo ancora molto e soprattutto, nello specifico, non conosciamo il suo effettivo ruolo nella SEO. Alla base di tutto ci sono le abilità predittive di Ray Kurzweil, autore di The age of Intelligent Machine (scritto tra il 1986 ed il 89), futurologo ed inventore (nei suoi scritti ha previsto gran parte delle evoluzioni tecnologiche odierne relative ad esempio ad Internet e all’esplosione e fruizione dei contenuti multimediali). E c’è la Law of Accelerating Returns, in cui, sintetizzando in maniera brutale, si sostiene che “una società più avanzata progredisce più in fretta e prevede i cambiamenti con più facilità”. Un’altra rivelazione-predizione targata Kurzweil dice che, ad un certo punto, la potenza di elaborazione di un computer supererà non quella di un singolo essere umano ma quella di una combinazione di esseri umani.

Dove nasce RankBrain?

RankBrain di Google è una forma di ANI, Artificial Narrow Intelligenze, ovvero intelligenza strettamente artificiale, in base a questa suddivisione:

  1. Artificial Narrow Intelligence (ANI): This is like AI for one particular thing (e.g. beating the world champion in chess).
  2. Artificial General Intelligence (AGI): This is when the AI can perform all things. Once an AI can perform like a human, we consider it AGI.
  3. Artificial Superintelligence (ASI): AI on a much higher level for all things (e.g. beyond the capabilities of a single human).

La cosiddetta ANI è intelligenza artificiale in senso stretto, quella, ad esempio, che ha consentito al computer Deep Blue di IBM nel 1997 di sconfiggere il campione di scacchi Kasparov.

La seconda è l’AGI, ovvero intelligenza artificiale generale, in grado di eseguire compiti come un essere umano.

La terza, ovvero la Superintelligenza, ASI, dovrebbe trascendere le capacità umane.

Lo stesso Kurzweil, direttore del reparto Ingegneria a Google, durante l’Exponential Finance Conference, edizione 2015, ha affermato che l’essere umano per sua natura è abituato a trascendere le sue capacità. E per questo motivo, a suo dire, probabilmente, nel 2030 si arriverà a capacità di pensiero ibride e biologiche solo per metà, connesse cioè a cloud sempre più sofisticati e con parti del cervello in grado di effettuare, mediante impianti di nano robotica, veri e propri back-up, attingendo normalmente le informazioni direttamente da internet.

The world wide WEB. La grande ragnatela oggi e la SEO

E come si incastreranno i contenuti in questa grande ragnatela? Quale sarà il futuro di quella che oggi chiamiamo SEO, Search Engine Optimization?

Le previsioni di Ray Kurzweil, che assieme ad altri ha contribuito alla crescita e all’implementazione dell’intelligenza artificiale su cui poggia Big G (e tutti i suoi principali competitor, ovvero coloro che si contendono i miliardi di dati che ogni giorno transitano online) dal 1990 ad oggi si sono avverate nell’86% dei casi.

Tutto ciò che non è ancora accaduto, precisa Kurzweil, è semplicemente per una questione di tempo e non per un errore di valutazione.

Quanto l’algoritmo RankBrain di Google ha cambiato la seo

Già dal nome, si evince che questo algoritmo chiama in causa in maniera esplicita l’intelligenza artificiale. Ma quanto e come ha cambiato la SEO? In base a quali requisiti si ottengono attualmente le risposte alle nostre ricerche digitate sulla barra di navigazione di Google? E quali sono i fattori di ranking più importanti (compresi sottosegnali), in grado di decretare il successo nel posizionamento di un sito web?

Per prima cosa cominciamo col dire che l’algoritmo RankBrain di Google si colloca al terzo posto tra i fattori di ranking (cioè i fattori che decretano il successo e l’attendibilità di un sito piazzandolo ai primi posti nelle ricerche degli utenti).

L’algoritmo RankBrain di Google non rientra, come spiegato prima, nella “super intelligenza” ma ne è in realtà una debole componente e fa parte del già noto algoritmo Hummingbird.

Un’intelligenza “debole” ma in crescita esponenziale, in grado di fare in autonomia cose senza l’ausilio umano e di analizzare tutte le connessioni storiche per arrivare ad interpretare e restituire determinati risultati in base alle query digitate sul motore di ricerca. Il punto è che non si conosce esattamente dove questa crescita ci porterà.

L’Artificial Narrow Intelligence oggi governa gran parte della rete con le sue logiche ed ogni risultato di ricerca è la combinazione di diversi algoritmi.

È il mix di algoritmi a determinare, quindi, il risultato

RankBrain va oltre la logica delle parole chiave delineando ogni risultato della ricerca in maniera sempre più personalizzata, in base all’apprendimento profondo, Deep Mind. Diverse strutture di dati sono interpretate tenendo conto dello storico delle ricerche ma anche di un’analisi predittiva di quelle future. I consumer sono classificati, in base agli ambienti di ricerca, come se ognuno di essi provenisse da uno specifico ecosistema.

Il ruolo del machine Learning, alter ego dell’AI

Il machine learning è, in sostanza, quando un computer insegna sé stesso come fare qualcosa, imparando da solo e sull’esperienza. Il nocciolo della questione è che l’esperienza su cui si basa il nuovo sistema di machine Learning RankBrain consiste nei comportamenti degli utenti sul web, query digitate al primo posto.

Il succo del tutto è rappresentato dalla capacità del machine Learning e quindi dell’AI di acquisire informazioni ed individuare connessioni tra esse in base alle quali stabilire un risultato di ricerca. Alla base di tutto, c’è un gruppo di algoritmi di Google, cementificati da Hummingbird, di cui tutto il resto è un (fondamentale) frammento o estensione, dipende dal punto di vista.

Con RankBrain è possibile ordinare miliardi di pagine, individuando le più rilevanti per ogni query di ricerca. Le varie parti di Hummingbird, l’algoritmo di ricerca di Google, nel loro insieme contribuiscono a gestire la totalità delle ricerche, ognuna con la sua specificità.

Hummingbird, un padre con molti figli

Hummingbird è l’algoritmo padre, ed ingloba al suo interno PageRank, che ha il compito di dare credito alle pagine web che arrivano, PayDay, fondamentale per contrastare lo spam, Pigeon, per migliorare i risultati della ricerca locale, Pirate per la violazione del copyright, Top Heavy che abbassa il ranking dei siti che contengono troppa pubblicità, Knowledge Graph per la ricerca di fatti specifici, notizie ed eventi. E ovviamente, lo zoccolo duro con Panda e Penguin, che nella SEO, già in passato, hanno mietuto diverse “vittime”, scremando una gran quantità di siti web nei risultati di ricerca.

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Google è un colosso e per andare avanti, si basa come tante multinazionali sulla fusione ed assimilazione di più realtà operative al suo interno. Immaginiamo Google Inc. come l’albero motore di un’auto che da solo non basta per far muovere il tutto, che ha quindi bisogno di altre componenti, ciascuna dedicata al raggiungimento di un risultato, implementato e migliorato di volta in volta in base alle performance e ai dati raccolti.

User experience sempre protagonista (?)

Al centro di tutto resta la user experience sul web, analizzata nei minimi dettagli. Da qui si parte e da qui si arriva, in maniera lineare o più articolata, quello che conta è che l’elemento umano resta il modello da raggiungere e superare. Le qualità predittive della Learning Machine mirerebbero a questo.

Come già detto in precedenza, i fattori di ranking sono oltre 200, più almeno 10mila variazioni di sottosegnali, ma Google non ha mai svelato quali siano i primissimi fattori. Se oggi RankBrain è diventato il terzo fattore di ranking uno dei primi due potrebbe essere probabilmente costituito dai link. Non mi spiego perché, in ogni caso, durante una delle mie ricerche legate al lavoro, mi sono imbattuta in un testo in primissima posizione su Google apparentemente ben articolato e strutturato, corredato di belle immagini, ma palesemente tradotto con Google translate (frutto dell’ANI) e con diverse parti poco comprensibili.

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Sul modo in cui Google, poi, interpreta le query di ricerca, abbiamo già accennato alla figura dei quality rater, oggi superati o coadiuvati (forse) dai nuovoi sistemi di machine learning. In questo contesto RankBrain viene usato per individuare ed interpretare pagine che non hanno in maniera esatta al loro interno le query ricercate dagli utenti.

In conclusione: cosa cambia nella SEO?

La Seo si sta quindi trasformando, ma i cambiamenti si vedono e non si vedono. Questo perché, ogni vota che Google testa un nuovo algoritmo lo fa anche offline, analizzando i dati e “imparando” dall’esperienza a riconoscere le parole e il loro significato. RankBrain, oggi, contribuisce attivamente al posizionamento di una pagina web. E lo fa sempre considerando il contenuto delle pagine. Il contenuto è analizzato al meglio, soprattutto rispetto al passato. E allora, non solo link, parole chiave, ricchezza di sinonimi e rispetto per la leggibilità dei testi, attendibilità ed autorevolezza, ricchezza di informazioni, ma anche la search history del browser.

Fonti: techcrunch.com, searchengineland.com

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Autore: Andromeda Aliperta
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Web Content Manager
Area Digital Marketing
Appassionata di fantascienza, nonsense e paradossi, cinema d’essai e musica, nella sua vita ha consumato quintali di carta scrivendo e leggendo un po' di tutto: saggi, romanzi, poesie, racconti, lettere d’amore, liste della spesa, reclami di vario genere e natura.
Dal 2000 si interessa alla comunicazione digitale in tutte le sue declinazioni e comincia a frequentare corsi e master creando contenuti per il web, a 360°.

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