Nuovo Algoritmo Google Hummingbird

Giovedì 26 settembre 2013, in occasione dell’evento organizzato da Google per i suoi primi 15 anni, è stato ufficializzato il rilascio del nuovo algoritmo di ricerca, chiamato “Hummingbird”, in italiano “colibrì”.

In estrema sintesi:

• È stato annunciato il 26/09/2013 ma è attivo da circa un mese
• Non si tratta di una modifica al vecchio algoritmo, ma di un nuovo algoritmo di ricerca
• È stato pensato per migliorare i risultati per le ricerche conversazionali e complesse (leggi voice search)
• Migliore comprensione del contesto e dell’intento della ricerca. Sostanzialmente cambia il modo in cui vengono gestite le query. Hummingbird cerca di comprendere meglio il significato della frase di ricerca nella sua interezza, piuttosto che focalizzarsi solo alcune parole contenute nella query. Ecco che ad esempio cercando “qual è il posto più vicino a casa mia dove comprare un iphone5?” invece che concentrarsi solo sui termini “comprare” e “iphone5”, terrà in considerazione anche l’indirizzo di casa (se è un dato di cui dispone) e il fatto che per “posto” si intende “negozio”.
• Dovrebbe avere un impatto sul 90% delle ricerche a livello mondiale (quindi non solo google.com)

Ecco alcune risorse che vi consiglio di leggere per approfondire

– Il post ufficiale di Google del 26/09/2013 in cui presente alcune delle ultime novità introdotte, che danno maggiore importanza a Knowledge Graph, entity recognition e al contesto di formulazione delle query:

• Confronti e filtri nel Knowledge Graph
• Possibilità di “dialogare” con Google
• Nuove funzionalità dell’app di Google per mobile
• Nuovo design di Google Search sui dispositivi mobile

Qui il post in inglese e qui quello in italiano.

– Le FAQ sul Google Hummingbird Algorithm su searchengineland.com.

– La traduzione italiana (più altri spunti interessanti) li trovate sul ForumGT.

– Un’altra versione delle domande e risposte con Amit Singhal viene riportata su Forbes, che pone l’accento sul fatto che il nuovo algoritmo sia stato pensato per prepararsi a rispondere nel migliore dei modi alle sempre maggiori ricerche fatte vocalmente (e quindi più articolate e complesse, in forma conversazionale) dagli utenti tramite i loro smartphone.

– Per maggiori dettagli sui confronti e filtri nel Knowledge Graph: http://searchengineland.com/googles-knowledge-graph-gets-smarter-with-comparisons-filters-172810

– Il post di Bill Slawski di seobythesea.com che rilegge il brevetto di Google “Synonym identification based on co-occurring terms” alla luce di Hummingbird.

– Altri due post di Bill Slawski sul modo in cui le search entities si relazionano tra loro e sulle co-occorrenze all’interno delle sessioni di ricerca.

– Altro articolo con esempi collegati al discorso del Knowledge Graph, entity recognition e al contesto di formulazione delle query lo trovate su seotrainingdojo.com.

– Il Mozcast del 22 agosto 2013 (quindi circa nel periodo del presunto rilascio di Hummingbird) sembrava aver rilevato qualcosa di anomalo.

– Anche Algoroo aveva rilevato qualcosa in data 21 agosto 2013.

– Alcuni pareri su Hummingbird:

• ghergich.com
• krystianszastok.co.uk
• econsultancy.com

– Un interessante articolo di Ammon Johns che espone un punto di vista differente su Hummingbird. Legge le dichiarazioni di Google in questo modo: “Hummingbird ha un impatto sul 90% delle ricerche, ma non dei risultati di ricerca“. In quest’ottica Hummingbird cambia il modo in cui Google cerca di “comprendere” le frasi di ricerca. Esempio: se dal cellulare a Roma cerco “dov’è un posto dove posso mangiare la pizza?” Google sarebbe in grado di capire il contesto della ricerca e unendo i termini dove, mangiare e pizza, capire che sto cercando una pizzeria a Roma, e processare quindi la ricerca come se io avessi cercato “pizzeria a Roma”. Google sta spostando il focus dalle singole parole cercate al cercare di comprendere al meglio il contesto e il concetto di quello che si sta cercando. Starebbe quindi applicando la semantica alla ricerca stessa, non ai contenuti delle pagine da mostrare in serp.

– In merito al fatto che Hummingbid possa essere un passo verso la seo semantica, consiglio di leggere questo articolo del 02/10/2013 (e queste slide) di Aaron Braley di SeoSkeptic sul “Semantic SEO: Making the Shift from Strings to Things”.

– Pratik Dholakiya di E2M Solutions riporta alcuni esempi condivisi da Google sui cambiamenti portati da Hummingbird ad alcune specifiche query ed evidenzia il passaggio dal “matching keywords” al “matching problems”.

– La Whiteboard Friday di venerdì 18/10/2013 in cui Rand Fishkin parla di come il Google Hummingbird update abbia avuto un impatto sulle ricerche della coda lunga (partendo dal presupposto che Google afferma che in generale queste sono tra il 20% e il 50% delle ricerche totali, e che addirittura circa il 20% delle query che vengono cercate ogni mese non sono mai state cercate prima). Hummingbird è più “infrastructure update” che un “algorithmic update”, che cambia il modo in cui viene processato il testo e il contenuto e il modo in cui viene analizzato contesto. Il focus passa dal “keyword matching” al “context matching”.

– Mercoledì 23/10/2013 Matt Cutts alla Pubcon 2013 di Las Vegas nel suo speech parla anche di Hummingbird, affermando che non avrà un grande impatto sulla SEO e che riguarda principalmente il modo in cui viene analizzata la query di ricerca, il modo di identificare quali sono i termini che hanno più importanza nella frase di ricerca. Per questo le long-tail queries presenteranno risultati migliori.

– Interessante analisi di Gianluca Fiorelli su Moz.com (24/10/2013) che ricorda come Hummingbirg non sia mai (ancora) stato menzionato da Google in un documento ufficiale e analizza il suo possibile funzionamento partendo dalle parole dette da Amit Singhal (a microfono spento) a proposito di Hummingbird e dai documenti disponibili e brevetti di Google.
Hummingbird non ha rivisto e ottimizzato il processo di indicizzazione delle risorse, ma ha migliorato il modo in cui Google cerca di comprendere l’intento di ricerca degli utenti.
In sostanza Google, grazie all’evoluzione del riconoscimento del linguaggio naturale, alla migliore e più veloce comprensione del contesto della ricerca, grazie al migliore utilizzo dei sinonimi all’interno di un determinato contesto, capendo meglio le relazioni tra “search entities” (vedi anche Metaweb e Knowledge Graph) e utilizzando probabilmente anche co-citazioni e co-occorrenze è ora in grado di:
– comprendere meglio l’intento e il contesto ricerca
– ampliare il range di documenti che possono rispondere a una query
– semplificare il modo in cui vengono fornite le informazioni perché se la query A, la query B e la query C significano la stessa cosa, Google non ha bisogno di mostrare tre serp differenti, ma solo una
– offrire una migliore search experience, offrendo risultati che hanno più probabilità di soddisfare i bisogni degli utenti (anche grazie a contesto e personalizzazione dei risultati)
– presentare serp migliori, anche in termini di annunci sponsorizzati, perché nel 99% dei casi le ricerche conversazionali non mostravano ads prima di Hummingbird.
La traduzione italiana del post è disponibile qui.