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Scritto in data
giovedì 28 novembre 2019
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4 minuti
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Google Hummingbird è probabilmente uno dei più importanti aggiornamenti che Google abbia apportato al suo algoritmo nel corso degli ultimi anni. In questo articolo vediamo in dettaglio cos’è e perchè sia così importante per tutti noi.

A differenza di Panda e Penguin, ovvero altri due aggiornamenti dell’algoritmo di Google, Hummingbird è identificabile come una revisione completa dell'algoritmo principale. Sebbene si pensi che molte delle caratteristiche preesistenti dell'algoritmo siano rimaste invariate, Hummingbird ha mostrato tutto l'impegno di Google nell’ottenere una comprensione sempre più sofisticata dell'intento delle query digitate dagli utenti, allo scopo di fornire risultati sempre più pertinenti.

Mentre Panda e Penguin avevano generato significative perdite di traffico e di ranking per tantissimi siti, in generale Hummingbird non ha avuto drastici impatti negativi sul web. Anzi, è stato ampiamente riconosciuto che questo ha avuto un'influenza positiva sull'accuratezza del Knowledge Graph di Google (in italiano "grafo della conoscenza").

 

Knowledge Graph e ricerca semantica

 

Per comprendere appieno lo scopo di Hummingbird, è importante prima familiarizzare con le caratteristiche del motore di ricerca che ne sono state maggiormente influenzate: la ricerca semantica ed il Knowledge Graph

Un anno prima del lancio di Hummingbird, Google ha introdotto in SERP un insieme di funzionalità progettate per fornire risposte rapide e accurate alle domande degli utenti su persone, luoghi e cose.

Se non ci hai mai fatto caso, puoi vedere tali funzionalità nella pagina dei risultati che ottieni quando cerchi ad esempio "quanti sono i pianeti del sistema solare". La SERP contiene risultati organici standard e collegamenti a siti web appropriati, ma contiene anche una ricca serie di dati di conoscenza tra cui una risposta diretta all’interno di un box di testo, un Knowledge Graph sulla destra con dati specifici e suggerimenti per argomenti di ricerca correlati. 

Il pannello Knowledge Graph

Gli elementi del Knowledge Graph sono evidenziati all’interno di un apposito pannello che si trova in alto a destra. In che modo Google determina che questi risultati riflettano l’intento di ricerca dell’utente e rispondano in modo adeguato alle loro esigenze? Qui entra in gioco la ricerca semantica.

La ricerca semantica tenta di abbinare i risultati di ricerca appropriati con la lingua delle query utilizzate degli utenti, oltre i significati delle singole parole chiave, tenendo conto di un contesto più ampio anche se l'intenzione dell'utente è invece molto implicita. Per vedere la ricerca semantica in azione, dai un'occhiata alla SERP di "quanti sono i pianeti del sistema solare".

Sebbene la query si riferisce al semplice numero dei pianeti facenti parte del sistema solare, la ricerca semantica estrapola che, nonostante le parole usate nella query digitata, l'intenzione dietro la ricerca differiva dalle parole digitate. Google quindi presenta risultati che corrispondono in maniera più ampia all’interrogazione del motore di ricerca effettuata dall’utente. Di conseguenza, vediamo una SERP piena di immagini, dati tecnici e altri argomenti relativi ai pianeti e al sistema solare. 

La crescente padronanza di Google nella ricerca semantica consente dunque, usando le loro stesse parole, di comprendere "le entità del mondo reale e le loro relazioni reciproche". L'approccio di Hummingbird nell'adattare il contesto della query ai risultati si basa sull'intelligenza della tecnologia stessa di Google e la capacità di analizzare gli intenti degli utenti.

La ricerca semantica è un argomento complesso, quindi ecco un altro esempio che speriamo ti aiuti a fare chiarezza. Immagina che un utente digiti su Google questa query sui motori di ricerca: “il posto migliore per il cinese”. Solo comprendendo l'intenzione e il contesto di tale query, Google può identificare "posto" come ristorante e "cinese" come un tipo specifica tipologia di cibo.

Uno degli scopi principali di Hummingbird è proprio quello di tramutare la ricerca semantica di un concetto in una realtà, che ben presto è diventata lo standard di ricerca per tutti noi. Hummingbird ha cercato di approssimare più correttamente la vera intenzione delle ricerche in modo che, per una query come l'esempio del cibo cinese di cui sopra, l'utente riceva una serie di ristoranti cinesi locali tra cui scegliere, anzichè altri risultati non pertinenti.

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