Quali sono i sistemi di topicalità core di Google?

Google ha introdotto il concetto di sistemi di topicalità centrale nel proprio algoritmo di classifica dei motori di ricerca. Questa novità ha destato l’interesse degli esperti di SEO dopo che un recente podcast di Google Search Off The Record ha menzionato l’esistenza di tali sistemi come parte integrante dell’algoritmo di classifica. Ma cosa potrebbero essere questi sistemi e cosa significano per l’ottimizzazione dei motori di ricerca?

Purtroppo, non è molto noto cosa possa far parte di questi sistemi di topicalità centrale, ma è possibile fare delle ipotesi in merito. La documentazione di Google per il loro motore di ricerca cloud commerciale fornisce una definizione di topicalità che, sebbene non sia nel contesto del proprio motore di ricerca, offre comunque un’idea utile di ciò che Google potrebbe intendere quando si riferisce ai sistemi di topicalità centrale.

Secondo la documentazione cloud di Google, la topicalità si riferisce alla rilevanza di un risultato di ricerca rispetto ai termini della query originale. Questa è una buona spiegazione della relazione tra le pagine web e le query di ricerca nel contesto dei risultati di ricerca. Non c’è motivo di complicare ulteriormente la questione.

Per comprendere quali componenti potrebbero far parte dei sistemi di Topicalità di Google, è utile partire da come i motori di ricerca comprendono le query di ricerca e rappresentano gli argomenti nei documenti delle pagine web.

Google ha introdotto RankBrain come primo sistema di intelligenza artificiale per comprendere meglio i concetti impliciti nelle query di ricerca. Questo sistema aiuta il motore di ricerca a restituire risultati pertinenti per l’argomento corretto. BERT è un modello di apprendimento profondo che aiuta Google a comprendere il contesto delle parole nelle query per capire meglio l’argomento generale del testo.

Sebbene negli anni passati fosse utilizzato il Modello di Argomento, ora i motori di ricerca moderni si affidano sempre più all’apprendimento profondo e all’intelligenza artificiale. Tecnologie come LDA e NVDM hanno in passato aiutato i motori di ricerca a comprendere gli argomenti delle pagine web e ad abbinarli alle query di ricerca.

Negli ultimi anni, sono stati effettuati studi per migliorare la classificazione della rilevanza delle pagine web utilizzando etichette più precise come “Altamente Rilevante”, “Poco Rilevante” e “Non Rilevante”. Questo dimostra quanto i motori di ricerca stiano lavorando per offrire risultati sempre più pertinenti agli utenti.

In conclusione, è importante sottolineare che i motori di ricerca stanno evolvendo verso la risposta diretta alle domande degli utenti anziché semplicemente fornire riferimenti. È fondamentale comprendere come Google comprenda gli argomenti delle pagine web che corrispondono alle query di ricerca e come possa farlo in maniera sempre più sofisticata.