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Google Hummingbird


L'uscita di Google Hummingbird nel settembre 2013 ha rappresentato un passo in avanti importante verso un motore di ricerca sempre più semantico.

Cos'è Hummingbird?

Amit Singhal, in occasione del 15º compleanno di Google, ha parlato dell'introduzione di Hummingbird, spiegando che era dall'epoca di Caffeine (algoritmo introdotto nel 2010) che l'algoritmo di Google non era toccato così a fondo.

Google Hummingbird

Più che di un aggiornamento, come fa notare Gianluca Fiorelli su moz.com in base anche a successive dichiarazioni di Amit Singhal, si deve parlare di un cambiamento infrastrutturale, con Hummingbird che va a controllare gli oltre 200 elementi che compongono l'algoritmo di Google.


Qual è l'obiettivo di Hummingbird?

L'obiettivo dichiarato è quello di capire meglio le intenzioni degli utenti e offrire così risposte ancora più rilevanti, soprattutto per le ricerche conversazionali - cioè query dallo stile tipico delle conversazione naturali - e in particolare le ricerche conversazionali dalla coda lunga.

Esempi di ricerche conversazionali:

Google Hummingbird e le ricerche conversazionali

Ricerche conversazionali e Hummingbird
Amit Singhal li ha definiti "verbose queries", cioè query pronunciate, parlate.

Questo tipo di query sono aumentate in modo notevole con l'utilizzo delle ricerche da mobile, con la possibilità da parte dell'utente di effettuare ricerche vocali; una funzionalità che dal 2013 è stata implementata anche sul browser Chrome per dispositivi desktop.
All'interno della barra di ricerca di Google vediamo l'icona del microfono: questo dà la possibilità di inserire una richiesta direttamente a voce.

Ricerche conversazionali con hummingbir e il microfono su Chrome

Di fatto, com'è facile intuire, questo ha incrementato notevolmente il numero di ricerche conversazionali.

Cosa sfrutta Hummingbird

Hummingbird, nel suo obiettivo di comprendere sempre meglio le intenzioni degli utenti, ha sfruttato anche i miglioramenti e le nuove funzionalità introdotte da Google:

  • una capacità maggiore di riconoscere il linguaggio naturale e discorsivo;
  • la capacità di distinguere entità e concetti tramite Knowledge Graph (San Paolo è un santo? È una città? È una banca? Sono tre entità diverse, e corrispondono a intenti diversi dell'utente: Google non offre tre SERp differenti, ma quella più vicina all'intenzione dell'utente);
  • le personalizzazioni e la geolocalizzazione delle SERP.


Nell'intervista fatta da Danny Sullivan ad Amit Singhal e Ben Gomes, entrambi del team di Google, al termine dell'intervento di Amit Singhal accennato sopra, sono state ricavate alcune informazioni che possono aiutare a fare chiarezza sul ruolo e sul peso di Hummingbird.
Amit Singhal afferma che è la prima volta dal 2001, da quando ha iniziato a lavorare per Google, che l'algoritmo è stato riscritto in modo così importante.
I due definiscono Hummingbird come un motore nuovo di zecca, che però continua ad utilizzare vecchie parti (Penguin, Panda, ecc). Questo ci fa intuire che Hummingbird è qualcosa di nuovo e non un semplice aggiornamento o una aggiunta sul vecchio algoritmo.

I due del team di Google spiegano come Hummingbird provi a capire meglio il significato che sta dietro le parole, le intenzioni degli utenti.

L'esempio che viene fatto è utile.
Prendiamo la ricerca: "dov'è il posto più vicino a casa dove posso comprare un Iphone5s?".
Il vecchio motore di ricerca si concentra sulle parole chiave, cercando di rispondere a quelle più rilevanti "comprare" e "iPhone 5S".
Hummingbird cerca invece di capire il significato dietro le parole. "Posto" può significare un negozio reale (e non un negozio on-line), visto che si parla di "più vicino a casa"; con Hummingbird Google potrebbe anche capire che l'iPhone 5S è un dispositivo in vendita in certi negozi, piuttosto che in altri; la risposta finale mostrerà negozi, vicini all'utente (geolocalizzato), in cui effettivamente è presente l'iPhone 5S.

Google ha affermato che Hummingbird presta maggiore attenzione ad ogni singola parola delle query: quindi viene presa in considerazione l'intera query, e non solo alcune parole ritenute più rilevanti. Questo per interpretare il vero significato che sta dietro le query, soprattutto quelle conversazionali.

Prima, Google, per rispondere alle query conversazionali, pescava le risposte tramite Knowledge Graph; con Hummingbird l'obiettivo dichiarato è quello di applicare questa tecnologia a tutte le pagine che compongono il Web.

L'impatto, soprattutto all'inizio, riguarda e riguarderà in modo maggiore le query complesse, mentre le ricerche più semplici e non conversazionali (come ad esempio "comprare iphone") sono, almeno per il momento, poco toccate da questo cambiamento.


Hummingbird e SEO

Cosa dobbiamo fare nella nostra attività SEO?
Comprendere innanzitutto la strada che Google sta ormai percorrendo a passi da gigante. Per Google avranno sempre meno importanza le parole chiave in sè, ma metterà al centro le intenzioni degli utenti.
Per farlo Google deve capire il significato delle query, anche grazie alla capacità di individuare e indicizzare meglio le entità all'interno dei documenti Web.
Il lavoro SEO non si deve pertanto concentrare più solamente sulle parole chiave, ma sulle relazioni tra le cose, tra i contenuti.
Come scritto nell'annuncio di Google dell'uscita di Knowledge Graph, si passa dalle "strings" (le stringhe, le parole chiave) alle "things" (le cose, gli oggetti, le relazioni tra di esse). Dalle parole chiave alle entità.

Questo significa che dovremo:

  • creare contenuti rilevanti, quindi di qualità e originali;
  • scriverli in linguaggio naturale e dal contenuto semantico (devono rispondere alle esigenze degli utenti, e non essere scritti in funzione delle parole chiave);
  • creare collegamenti "semantici" ad altre pagine (link ad altre pagine che arricchiscano l'esperienza di lettura e navigazione dell'utente);
  • creare contenuti facilmente condivisibili, tramite anche altri formati come video e infografiche;
  • ricevere link da siti autorevoli e della stessa categoria;
  • ricevere +1, tweet, mi piace, condivisioni sui social network;
  • avere un sito autorevole per gli argomenti che stiamo trattando;
  • utilizzare i markup semantici, come i microdati di schema.org o anche gli Open graph di Facebook, in modo da rendere più semantico il contenuto agli occhi dei motori di ricerca.

seocenter.it
RIPRODUZIONE RISERVATA


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