Come fanno i motori di ricerca ad attribuire ranking a un sito
Un motore di ricerca classifica le pagine dei siti web semplicemente perché altrimenti non potremmo usarlo 😅
In questo articolo scopriremo come Google procede a classificare le pagine Web, dunque ad attribuire loro il ranking: dalla classificazione di una query all’assegnazione del contesto fino alla determinazione dei segnali più importanti.
In generale si tratta di un processo che ogni query deve attraversare per iniziare la sua vita come risposta all’interrogazione dell’utente fino a finire nella SERP (Search Engine Results Page).
Esistono 5 passaggi per completare il processo di classificazione di una pagina: vediamoli nel dettaglio.
1. Classificazione
Le query di ricerca sono un insieme di parole chiave con cui un utente esprime la sua intenzione di ricerca (o Search Intent) sul Web mediante l’uso di un motore di ricerca.
Il primo passo del processo di ranking è proprio la classificazione della query in arrivo. Questo step serve a fornire a Google tutte le informazioni necessarie per proseguire nei passaggi successivi.
In questa fase si procede a un’etichettatura delle query (per esempio locale, per adulti, domanda e altro).
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2. Contesto
Il secondo passo nel processo di classificazione è assegnare il contesto. In questa fase Google determina quali fattori influenzano la query una volta determinata la sua categoria.
Alcuni esempi di informazioni che Google ha sull’utente che inserisce le parole chiave sul motore di ricerca sono la posizione, il dispositivo usato, se l’interrogazione si riferisce a query precedenti oppure se la query è una domanda.
L’intervento di questi fattori lo vediamo regolarmente quando usiamo Google, per esempio in un’interrogazione indiretta
Google comprende anche le domande che non gli chiediamo in modo esplicito 😅
3. Peso
Prima che un motore possa determinare quali pagine debbano essere posizionate, deve prima determinare quali segnali sono più importanti.
Con la query etichettata e il contesto estratto, ora è possibile sfruttare la potenza di un algoritmo di Apprendimento Automatico come RankBrain, la cui notizia fu diffusa la prima volta nel 2015 da Bloomberg.
Google is turning its lucrative web search over to artificial-intelligence machines https://t.co/I1Iyk3xqJi pic.twitter.com/q0nPOTOt9O
— Bloomberg (@business) October 26, 2015
Nato come parte dell’algoritmo “Hummingbird”, RankBrain ha il compito di interpretare keyword e frasi per individuare la migliore risposta all’intenzione dell’utente, attribuendo il giusto peso alle parole chiave e aiutando così Google nella scelta del ranking dei risultati di ricerca.
Tramite questo sistema di Intelligenza Artificiale è possibile ordinare miliardi di pagine, individuando le più rilevanti per ogni query di ricerca.
4. Layout
Per query diverse, il layout della pagina dei risultati di ricerca cambia.
I motori di ricerca determineranno quali formati applicare il base all’intento di query, l’utente che esegue la query e le risorse disponibili.
Per esempio se facessi una ricerca per “Guerra Civile” questi sarebbero i risultati proposti da Google
Ma se filtrassi i risultati per data, la SERP apparirebbe diversa
Arrivati a questo punto il motore ora conosce la classificazione di una query, il contesto in cui vengono richieste le informazioni, i pesi del segnale che si applicano a tale query e il layout che molto probabilmente soddisfa i vari possibili intenti di una query. Tutto questo ovviamente in pochissimi secondi.
Vediamo il prossimo e ultimo step.
5. Ranking
Siamo finalmente arrivati al posizionamento dei risultati di ricerca.
L’utente ha digitato la sua query.
Il motore considera il tipo di query e lo classifica. Poi considera la posizione dell’utente nello spazio e nel tempo (contesto) e altre variabili per meglio intercettare le sue intenzioni di ricerca.
Il motore utilizza i dati di cui sopra per determinare anche quali layout, formati e dati aggiuntivi possono soddisfare il suo intento, mettendo in ordine secondo questi parametri i vari siti nella pagina.
Fonte: Search Engine Journal
