Brevetto di Google su “Information Gain” per la classificazione delle pagine web

Google ha recentemente ottenuto un brevetto sulla classifica delle pagine web, che potrebbe offrire spunti su come AI Overviews classifica i contenuti. Il brevetto descrive un metodo per classificare le pagine in base a ciò che un utente potrebbe essere interessato a visualizzare successivamente.

Il nome del brevetto è “Contextual Estimation Of Link Information Gain”, è stato depositato nel 2018 e concesso a giugno 2024. Si tratta del calcolo di un punteggio di classifica chiamato Information Gain che viene utilizzato per classificare un secondo insieme di pagine web che potrebbero essere di interesse per un utente come un argomento di continuazione leggermente diverso rispetto a una domanda precedente.

Il brevetto inizia con descrizioni generali e aggiunge livelli di specificità nel corso dei paragrafi. Un’analogia potrebbe essere quella di una pizza. Inizia come una pizza alla mozzarella, poi aggiungono i funghi, ora è una pizza ai funghi. Poi aggiungono le cipolle, quindi ora è una pizza ai funghi e cipolle. Ci sono livelli di specificità che si accumulano fino a creare il contesto completo.

Il brevetto si concentra sul ranking di una pagina web che è rilevante per ciò che un utente potrebbe essere interessato a vedere successivamente. Il contesto dell’invenzione è un assistente automatizzato o un chatbot. Un motore di ricerca svolge un ruolo in un modo che sembra simile agli AI Overviews di Google.

La “Information Gain” è un punteggio che rappresenta quanto l’utente potrebbe essere interessato al prossimo insieme di documenti. Non si tratta di classificare le pagine con più informazioni rispetto ad altre pagine, ma di qualcosa di più profondo per l’ottimizzazione per i motori di ricerca, poiché potrebbe aiutare a comprendere una dimensione di come AI Overviews potrebbe classificare le pagine web.

Il brevetto sottolinea l’importanza degli assistenti automatizzati nell’ambito dell’Information Gain. Mentre i motori di ricerca svolgono un ruolo, è chiaro che l’attenzione principale è sugli assistenti automatizzati.

Il brevetto descrive in dettaglio il processo di calcolo del punteggio di Information Gain e come vengono classificati i secondi insiemi di documenti in base a ciò che l’utente potrebbe essere interessato a vedere successivamente. L’obiettivo principale è migliorare l’esperienza dell’utente anticipando cosa potrebbe interessare.

Inoltre, il brevetto specifica che l’applicazione del punteggio di Information Gain avviene su un secondo insieme di documenti che forniscono informazioni aggiuntive rispetto al primo insieme di documenti visualizzati dall’utente. L’obiettivo è fornire informazioni pertinenti e di valore per l’utente.

In conclusione, il brevetto sulla Information Gain di Google fornisce interessanti spunti su come gli assistenti automatizzati, come AI Overviews, potrebbero classificare i contenuti per anticipare gli interessi degli utenti. È un passo avanti nell’ottimizzazione del motore di ricerca basata sulla comprensione delle intenzioni degli utenti.