Google Rankbrain: cos’è e come funziona | SEO Academy

Google Rankbrain, è questo l’argomento di cui parleremo in questa lezione. Google Rankbrain cos’è e come funziona? Ogni quanto viene aggiornato? Quali query sono state interessate? Quali sono gli effetti che questo Algoritmo Google ed i vari Google Rankbrain updgate hanno determinato e continuano a produrre sul modo di fare stesso di fare SEO?

Parleremo di tutto questo e anche di neural matching, machine learning e intelligenza artificiale…sono molti gli argomenti che tratteremo.

Come saprai nella nostra SEO Academy trattiamo tutti gli argomenti correlati al posizionamento motori di ricerca. Se sei nuovo ti consiglio di dare un’occhiata alle precedenti lezioni… abbiamo trattato diversi argomenti che ti saranno utili per comprendere meglio quello di cui parleremo in questa lezione.

Se sei interessato a questa lezione probabilmente è perché vuoi capire esattamente cos’è Google Rankbrain e come ottimizzare i contenuti per rankbrain in modo da rendere così più efficace la tua strategia SEO e raggiungere i tuoi obiettivi di business.

Partiamo!

 

 

Google Rankbrain cos’è?

Rankbrain è un algoritmo Google che utilizza un sistema di machine learning (scopri di più), cioè l’intelligenza artificiale, per filtrare i risultati di ricerca e fornire agli utenti i risultati più rilevanti. Google Rankbrain non è un algoritmo a se stante ma è parte integrante dell’algoritmo generale di Google (Hummingbird)

A darne una precisa definizione e spiegazione è Greg Corrado, co-fondatore del team di deep learnig di Google, durante una intervista rilasciata a Bloomberg nell’ottobre del 2015.

 

Rankbrain utilizza l’intelligenza artificiale per incorporare una vasta quantità di linguaggio scritto all’interno di entità matematiche – chiamate vettori – che il computer può comprendere. Se Rankbrain trova una parola o frase con cui non ha familiarità, la macchina può indovinare quali parole o frasi potrebbero avere un significato simile e filtrare di conseguenza il risultato, rendendolo più efficace nel gestire query di ricerca mai viste prima.

 

Greg Corrado

 

 

Quali query vengono influenzate da Rankbrain?

Rilasciato nel mese di Aprile, ma confermato il 26 ottobre 2015, Google Rankbrain non processa tutte le query ma solo quelle che il cui significato non è chiaro.

In base alle informazioni rese disponibili da Google, “Ogni giorno il 15% delle ricerche che elaboriamo non è mai stato visto prima”. Tradotto in cifre il dato riguarda circa 450 milini di query al giorno. Rankbrain nasce proprio per aiutare a filtrare questi risultati, ma nel corso del 2015 però è la stessa società di Mountan View ad indicarlo anche come uno dei 3 principali fattori di ranking.

 

Come funziona Google Rankbrain?

Dopo avere visto cos’è Google Rankbrain vediamo ora più da vicino come funziona e ciò che lo rende differente.

In breve, prima di Rankbrain, Google scansionava le pagine cercando la keyword esatta utilizzata dall’utente nella query di ricerca. Oggi, al pari di un essere umano, prova a capire l’intento di ricerca dell’utente e fornire risultati pertinenti. Come? Attraverso la trasformazione delle keyword nelle cosiddette entità“concetti” di cui Google conosce il significato.

Cosa sono le entità? Sono degli “oggetti”, dei “fatti” riguardanti persone, luoghi e cose dei quali Google dispone già di molte informazioni e sui quali può fornire accurati risultati di ricerca. Se Google incontra termini di ricerca sconosciuti o ambigui, grazie ad un algoritmo matematico, le entità vengono divise in parole più specifiche chiamate vettori che conducono a determinate SERP.

Poichè vettori simili conducono a risultati di ricerca simili, Google è in grado di associare le query a risultati che potrebbero soddisfare l’utente di ricerca. Questo è possibile attraverso l’analisi di schemi, modelli, dati storici delle ricerche eseguite e interazione dell’utente con le query misurate da alcune metriche (CTR, Bounce rate, Dwell time, pogo sticking).

 

Apprendimento automatico o machine learning

L’introduzione più importante che si è avuta grazie a Google Rankbrain è la comprensione di future query relative ad uno specifico argomento.

In altri termini l’algoritmo di Google è ora in grado di apprendere in modo automatico e di migliorare da solo la sua capacità di processare i risultati e fornire contenuti. Questo grazie all’identificazione di percorsi di ricerche complesse e non apparentemente correlate, all’aiuto di un algoritmo di stemming (scopri di più), alla disponibilità di liste di parole e sinonimi e grazie alla disponibilità di un database di connessioni a concetti (entità).

 

Differenza tra Machine Learning e Neural Matching

Gli algoritmi di Machine Learning usano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza modelli matematici ed equazioni predeterminate.

Il Neural Matching (o corrispondenze neurali) è un sistema basato sull’intelligenza artificiale che aiuta l’algoritmo Google a capire in profondità il contesto di utilizzo di un termine.

A spiegare la differenza tra i due con un Tweet è Danny Sullivan quando in seguito all’aggiornamento Google’s March 2019 Core Update, ritorna l’interesse verso il Neural ;atching. L’utilizzo del quale era stato annunciato con un Tweet da Sullivan stesso in occasione del ventesimo anniversario di Google.

 

 

La differenza tra i due viene così riassunta da Sullivan:

 

Rankbrain ci aiuta ad associare meglio le pagine ai concetti; il neural matching ci aiuta a collegare meglio le parole alle ricerche.

 

 

Google Rankbrain: esempio di utilizzo

Nell’articolo “Google turning its lucrative web search over to ai machines” di Bloomberg viene riportato il seguente esempio.

Per la query “What’s the title of the consumer at the highest level of a food chain” il termine “consumer” (o consumatore) può rimandare al significato di “qualcuno che effettua degli acquisti”. Ma lo stesso termine in campo scientifico indica un sotto livello di consumatori di cibo, che nell’esempio corrisponde a quelli posti al più alto livello della catena alimentare, cioè ai predatori.

Per questa query Google restituisce il seguente risultato:

 

 

Ora variamo leggermente la query semplificandola e facendola diventare “top level of a food chain” il risultato è questo:

 

 

Come si vede, le SERP sono simili poiché Rankbrain ha individuato la relazione tra le due query nonostante queste utilizzino delle parole differenti. Rankbrain ha guardato a pagine che contenevano le keyword “top level” e “food chain” ed ha notato che nelle query storiche nelle quali queste due parole erano presenti (in relazione a due fattori: concetto e contesto), i risultati della SERP riguardavano i “predatori del mondo animale”.

Google parte da ciò che conosce per dare risposte a ciò che per lui non è chiaro o ambiguo.

 

Come Google Rankbrain cambia la SEO?

Rankbrain costituisce un significativo cambiamento nel modo di fare SEO. Comprendere l’esatto intento di ricerca dell’utente e quali contenuti possono ad esso risultare più utili diventa ora prioritario. In quest’ottica il passaggio da una focalizzazione sulla keyword ad una sul topic o argomento è diventata una via obbligata.

Nel modo moderno di fare SEO il concetto di una pagina per ciascuna singola keyword per scalare le SERP sembra essere andato in soffitta. Con Rankbrain ,inoltre, fare diverse pagine con forme plurali della medesima keyword o varianti di essa (e relative URL associate), è una strategia che non funziona più. E’ invece opportuno incorporare il tutto in una singola pagina che tratti l’argomento nel modo più ampio ed esaustivo possibile.

Prendiamo ad esempio le query “landing page”, “landing pages” e “landing page esempio”. Rankbrain riesce ormai a capire che si tratta di keyword che trattano lo stesso argomento e restituisce risultati simili.

 

 

Come ottimizzare i contenuti per rankbrain?

Le varie tattiche SEO da mettere in campo dipendono da diversi fattori ed alcune sono ormai pratiche comuni, ma in generale quelle suggerite sono le seguenti:

 

1. Ottimizzazione metadati (title tag e meta description tag)

Un alto Click-Trough-Rate (CTR) è uno dei segnali presi in considerazione da Google Rankbrain per valutare la qualità e rilevanza di una pagina. Un modo per accrescere l’interesse di un visitatore verso un contenuto passa anche dall’ottimizzazione di questi due metadati.

Ecco alcuni consigli pratici suggeriti da Brian Dean, uno dei migliori SEO in circolazione:

• Crea titoli che suscitino nel visitatore una qualche emozione e per farlo utilizza dei modificatori, cioè delle parole quali: guida, migliore, esempio, 2019,…
• Utilizza le parentesi (tonde o quadre) alla fine dei tuoi titoli, ad esempio: Local SEO (guida aggiornata 2019)
• Tieni la lunghezza del title entro i 55-60 caratteri
• Utilizza i numeri (meglio se con un decimale dopo la virgola) nei tuoi titoli
• Crea una meta description che al pari del title comunichi o susciti una emozione
• Assicurati che la meta description contenga la focus keyword e rilevanti termini comuni riportati nei paid ads

 

2. Ottimizzazione dei contenuti

• Search intent: sposta il tuo focus dalla keyword ai concetti al fine di comprendere nei contenuti il significato attribuito dal visitatore e nel farlo utilizza un linguaggio naturale.
• Term frequency – inverse document frequency: utilizza tool come SEO-hero per vedere quali sono i termini rilevanti che i tuoi competitors utilizzano nei loro contenuti.
• Completezza delle informazioni: tratta l’argomento in profondità e inserisci dei link esterni a contenuti che forniscano delle informazioni di supporto.

 

3. Riduzione del Bounce Rate e aumento del Dwell Time

Bounce rate e Dwell time sono anch’essi dei segnali che Google Rankbrain utilizza per valutare la rilevanza di una pagina. Il primo misura il tasso di abbandono di una pagina da parte di un utente, mentre il secondo misura invece il tempo che i visitatori spendono in una pagina prima di lasciarla.

Per la loro riduzione o incremento si consigliano tattiche di SEO on page quali:

• Rendere immediati i contenuti all’utente evitando di farli precedere da immagni o altri tipi contenuti che non siano testuali.
• Usare una introduzione di massimo 100 parole che contenga la focus keyword (o sue variazioni e sinonimi) che sia in grado di creare engagement.
• Pubblicare dei contenuti di almeno 2000 parole e che rispondano in profondità alle esigenze informative dell’utente di ricerca.
• Avere cura di “spezzare” il contenuto testuale con dei sottotili per ogni 200 parole di testo (circa).

 

4. Ridefinizione dei contenuti esistenti

Utilizza Google Search Console per trovare le pagine con un CTR basso, oppure non più fresche e aggiornate, e valuta la loro eliminazione o il miglioramento attraverso un’ottimizzazione SEO.

 

5. Aumenta la awareness verso il tuo brand

Spesso in occasione di un acquisto in rete scegliamo un brand che conosciamo piuttosto che un altro sconosciuto ma con una offerta più conveniente. In modo analogo un utente che ha familiarità con un brand è doppiamente probabile che clicchi su un paid ads di quella marca e che effettui una conversione.

Una tattica per aumentare la brand awareness e quindi CTR e bounce rate è quella di utilizzare i social ads. Pubblicità mirate ad uno specifico target audience sui principali social network.

 

Conclusione

In questa lezione della tua SEO Academy preferita abbiamo parlato di  Google Rankbrain e ti abbiamo dato tutte le informazioni necessarie per capire come funziona e come ottimizzare i contenuti per questo algoritmo.

I motori di ricerca cercano continuamente di migliorare il modo in cui potere fornire all’utente dei risultati pertinenti ed accurati in relazione ad una data query. Machine Learning, intelligenza artificiale, Neural Matching, SEO semantica,… sono importanti novità che cambiano il modo di fare SEO e del cui sviluppo continueremo a trattare nelle prossime lezioni.

Rimani aggiornato e continua a seguirci, nelle prossime lezioni della SEO Academy parleremo di altre cose molto interessanti…

 

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