Hummingbird, RankBrain e un focus sul nuovo modo di scrivere i contenuti, a cura dei SEO Specialist Paolo Amorosi e Giulia Rognoni.

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Hummingbird, RankBrain e il nuovo
modo di scrivere i contenuti
Giulia Rognoni
Paolo Amorosi

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4. Hummingbird

5. Hummingbird – Danny Sullivan
26 settembre 2013
In un articolo pubblicato su Search Engine Land, Danny
Sullivan riporta le parole di Amit Singhal (ex SVP
di Google Search) che annuncia il lancio di un nuovo
algoritmo di ricerca chiamato Hummingbird.
“Hummingbird is paying more attention to each word in a
query, ensuring that the whole query — the whole sentence
or conversation or meaning — is taken into account, rather
than particular words. The goal is that pages matching
the meaning do better, rather than pages matching
just a few words.“
http://searchengineland.com/google-hummingbird-172816

6. Hummingbird – Bill Slawski
Foto di Slawski 8 dicembre 2013
Secondo Slawski, Hummigbird si basa un processo di
sostituzione dei termini utilizzati nella query con
sinonimi o termini alternativi che ne mantengano
inalterato il significato, cioè che esprimano lo stesso
concetto.
“Google’s Hummingbird update involves changing some
of the words within an original long and complex
query to capture the meaning behind those words rather
than just returning pages in search results that contain the
all the words within the original query. This can be done
by looking for synonyms or substitute terms.“
http://www.seobythesea.com/2013/12/rewrite-search-terms/

7. Hummingbird – Il brevetto
Un esempio
What is the best place to find and
eat Chicago deep dish style pizza?
In questa query il contesto del termine “place” può
essere definito da termini adiacenti (“best“ e “find“) e da
termini non adiacenti (es. “Chicago” e “pizza“).
Synonym identification based on co-occurring
terms
“When the search query includes numerous terms, the
context for a particular query term included at the
beginning of the search query may be defined by a query
term located at the end of the search query. The use of
context for the particular query term can improve the
overall confidence that a candidate synonym is a
synonym for the particular query term.“
L’aspetto più innovativo del metodo descritto in questo
brevetto è la capacità di valutare la bontà di un
sinonimo di un termine di ricerca in base al contesto
fornito dai termini di ricerca adiacenti e non adiacenti
al termine in esame all’interno della query.

8. Hummingbird – Il processo di revisione della query
Il processo di revisione della query
L’immagine rappresenta un sistema di revisione delle
query basato sull’individuazione di sinonimi per
migliorare la qualità dei risultati.
A: Il search system riceve la query iniziale dell'utente
(105) dal client device.
B: Il search system (130) inoltra la query iniziale al query
reviser engine (170).
C: Il query reviser engine comunica i singoli termini che
compongono la query iniziale, o original query terms
(135), al synonym engine (180) che:
1. Identifica potenziali sinonimi o sostituti per
ogni termine di ricerca.
2. Assegna un punteggio di confidenza a
ciascuna coppia termine di ricerca-potenziale
sinonimo.
https://www.google.com/patents/US8538984

9. Hummingbird – Il processo di revisione della query
Il processo di revisione della query
Per stabilire la bontà di un sinonimo il synonym engine
ha accesso a diversi database:
• Query log database
• Synonym rules database
• Adjacent context database
• Floating context database
D,E : Il query reviser engine genera delle query
revisionate (135) utilizzando i sinonimi che superano
una determinata soglia di confidenza, e le comunica al
search system front end.
F,G,H: Il motore di ricerca (150) combina la query
originale con una o più query revisionate, identifica e
ordina i relativi risultati di ricerca, e li fornisce all’utente
nella pagina dei risultati di ricerca (155).
https://www.google.com/patents/US8538984

10. Hummingbird – Esempio
Floating context evaluation engine
La figura mostra due potenziali sinonimi (“restaurant“,
“finish“) di un termine di ricerca (“place“) incluso nella query
iniziale.
1. Un term selector (402) seleziona i termini non adiacenti
al termine in esame escludendo le skip word.
Nell’esempio, “pizza“, “style“ e “what“.
2. Il floating context evaluation engine assegna un punteggio
di confidenza a ciascuno dei potenziali sinonimi
(“restaurant“ e “finish“) sulla base del contesto fornito da
ciascuno dei termini non adiacenti.
3. Un comparison engine (404) confronta i punteggi di
confidenza ottenuti da ciascuna coppia con una
determinata soglia (420). In questo esempio, la soglia
viene superata soltanto nel caso dell’elemento 406a.
Il termine “restaurant“ può essere quindi considerato un
sinonimo del termine “place“ quando quest’ultimo viene
usato insieme al termine “pizza“.
https://www.google.com/patents/US8538984

11. Hummingbird – Conseguenze
Prima (luglio 2013) Dopo (gennaio 2014)
http://www.searchmetrics.com/knowledge-base/hummingbird/

12. Hummingbird – Un altro esempio

13. Hummingbird – Riassumendo
Cos’è Hummingbird?
Il nome dell’algoritmo di ricerca utilizzato da Google a
partire da agosto 2013.
Qual è il suo obiettivo?
Comprendere significato e user intent che sottendono le
query di ricerca.
Quale tipologia di ricerche ne ha beneficiato di più?
• Ricerche conversazionali
• Ricerche lunghe e/o complesse
Quali sono state le conseguenze in SERP?
Risultati sempre meno basati sul match esatto tra query
e parole chiave contenute nei documenti e sempre di
più sui concetti e sulle relazioni tra i concetti.

14. RankBrain

15. RankBrain – Jack Clark
26 ottobre 2015
Bloomberg.com pubblica un articolo nel quale il reporter Jack
Clark riporta le parole di Greg Corrado, Principal Scientist di
Google. Corrado sostiene che Google già da un po’ di mesi sta
utilizzando l’intelligenza artificiale e il machine learning per affinare
i risultati delle SERP. L'algoritmo che opera in questa direzione si
chiama RankBrain.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2015-10-26/google-turning-
its-lucrative-web-search-over-to-ai-machines

16. RankBrain – Greg Corrado
"RankBrain uses artificial intelligence to embed vast
amounts of written language into mathematical
entities -- called vectors -- that the computer can
understand. If RankBrain sees a word or phrase it isn’t
familiar with, the machine can make a guess as to
what words or phrases might have a similar
meaning and filter the result accordingly, making it
more effective at handling never-before-seen search
queries"
"The rollout of RankBrain represents a yearlong effort
by a team that started with about five Google
engineers, including search specialist Yonghui Wu, and
deep-learning expert Thomas Strohmann. It took a
long time to make sure the system was ranking things
correctly"
https://www.bloomberg.com/news/articles/2015-10-26/google-turning-
its-lucrative-web-search-over-to-ai-machines

17. RankBrain – Jennifer Slegg
27 ottobre 2015
TheSEMPost.com pubblica un articolo nel quale
Jennifer Slegg riporta le dichiarazioni di un imprecisato
portavoce di Google e aggiunge alcune informazioni a
quelle riportate da Bloomberg:
• Rankbrain lavora con tutte le lingue;
• È utile specialmente ma non soltanto nelle
ricerche di lunga coda, come quelle che non sono
mai state digitate prima;
• Agisce con tutti i tipi di query
• Rankbrain non impara in tempo reale, esso viene
aggiornato periodicamente; vengono fatti degli
esperimenti e quando si raggiungono risultati
migliori Rankbrain viene aggiornato;
http://www.thesempost.com/rankbrain-everything-we-know-about-
googles-ai-algorithm/

18. RankBrain – Bill Slawski
26 ottobre 2015
Gofishdigital.com.com pubblica un articolo nel quale
Bill Slawski ipotizza ulteriori dettagli sul
funzionamento di Rankbrain.
Secondo Slawski RankBrain effettua una sostituzione
della query basata su due fattori fondamentali:
• Il concetto
• Il contesto
https://gofishdigital.com/investigating-google-rankbrain-and-query-term-
substitutions/

19. RankBrain – Il Brevetto
Il possibile brevetto
Bill Slawski ipotizza che il processo di sostituzione della
query effettuato da Rank Brain possa essere descritto
dal seguente brevetto:
Tra gli inventori del brevetto spicca il nome di Thomas
Strohmann, già citato da Greg Corrado come uno dei
padri di Rankbrain.
https://www.google.com/patents/US9104750

20. RankBrain – Il Brevetto
Il processo di sostituzione della query
A: La query dell'utente viene inoltrata, attraverso
un network, al search system
B: la query viene inoltrata al query reviser engine,
che stabilisce se e come de ve essere rivisitata
C: se decide che deve essere rivisitata, i termini
che compongono la query vengono inoltrati
separatamente al substitution engine
D: il substitution engine analizza i singoli termini e li
combina tra loro al fine di individuare uno o più
concetti e interroga la collection of concept per
verificare se esiste un match
E: la collection of concept restituisce il concetto
trovato al substitution engine
https://www.google.com/patents/US9104750

21. RankBrain – Il Brevetto
Il processo di sostituzione della query
F: il substitution engine inoltra il concetto al query
log
G: il query log prova a combinare il concetto con i
termini presenti nella query originale e prova a
sostituire tali termini con altri, ottenendo una
serie di regole di sostituzione alle quali assegna
una valutazione
H: il query log invia al substitution engine le regole di
sostituzione alle quali ha assegnato una
valutazione
I: il substitution engine determina che l'unica regola
adatta è la prima e la invia alla collection of
substitution rules
https://www.google.com/patents/US9104750

22. RankBrain – Conseguenze nelle SERP

23. RankBrain – Riassumendo
RankBrain: cos'è?
RankBrain è un algoritmo di Google che utilizza
l'intelligenza artificiale e il machine learning per aiutare
l'algoritmo generale di Google ad interpretare meglio le
query degli utenti.
Cosa fa in concreto?
Cerca di affinare i risultati di ricerca sostituendo i
termini che compongono la query con termini più
adatti.
In base a cosa viene effettuata la sostituzione?
In base al contesto e al concetto.
In che modo influenza la SEO?
Cambia il modo in cui Google interpreta i contenuti e
quindi il modo in cui vanno scritti.

24. Il vecchio e il nuovo modo di scrivere i
contenuti

25. Il vecchio modo di scrivere i contenuti – Keyword research
9 marzo 2007
"the pages are focused on unique, valuable variations
and all of them link back to an original, canonical source
for the singular term. Google can now easily identify the
most relevant page for each of these queries"
https://moz.com/blog/how-to-solve-keyword-cannibalization

26. Il nuovo modo di scrivere i contenuti – Keyword research
30 settembre 2016
"If you have not already killed the concept, the idea of
one keyword, one page, you should kill it now. In fact,
you should have killed it a long time ago, because
Hummingbird really put this to bed way back in the day.
But if you're still doing that, RankBrain does that even
more. It's even more saying, Hey, you know what?
Condense all of these. For all of these queries you should
not have one URL and another URL and another URL and
another URL. You should have one page targeting all of
them, targeting all the intents that are like this".
https://moz.com/blog/optimizing-for-rankbrain-whiteboard-friday

27. 10 anni fa
Il vecchio modo di scrivere i contenuti – Keyword density
5 anni fa
Ancora oggi?!?!

28. Il nuovo modo di scrivere i contenuti – Keyword density
Keyword density: 0%

29. 7 anni fa
La pubblicazione di una grande
quantità di contenuti di scarsa
qualità consentiva di posizionarsi
per un grande numero di keyword.
I contenuti erano spesso scarni ed
avevano un basso valore
informativo.
L'avvento di Panda ha portato ad
un ridimensionamento del
fenomeno ma non alla sua
scomparsa.
Il vecchio modo di scrivere i contenuti – Quantità dei contenuti

30. Il nuovo modo di scrivere i contenuti – Qualità dei contenuti
Oggi
La pubblicazione di un contenuto che tratta un
argomento in modo esauriente ed esaustivo consente
di posizionarsi con un ampio numero di keyword ad
esso relative.
La quantità non conta più?
Certo che conta, ma soltanto se accompagnata dalla
qualità.

31. Il nuovo modo di scrivere i contenuti – In pratica
Concetti figli del concetto
principale
Relazioni che legano il concetto
principale ai concetti secondari
Argomento principale della
pagina
Concetto principale
Connessione
1
Concetto 1.1 Concetto 1.2
Connessione
2
Concetto 2.1 Concetto 2.2
Connessione
3
Concetto 3.1 Concetto 3.2

32. Il nuovo modo di scrivere i contenuti – Un esempio
Depilazione intima
Perché
farla?
Vantaggi
igienici
Vantaggi
pratici
Vantaggi
estetici
Con quali
strumenti
?
Lamette
Esempio
Prodotto 1 Prodotto 2
Rasoi
Esempio
Prodotto 1 Prodotto 2
Ceretta
Esempio
Prodotto 1 Prodotto 2
Luce pulsata
Esempio
Prodotto 1 Prodotto 2
Come si
procede?
Pre-rasatura Depilazione

33. Il nuovo modo di scrivere i contenuti – Un esempio

34. Il nuovo modo di scrivere i contenuti – Un esempio

35. Il nuovo modo di scrivere i contenuti – La scelta degli argomenti
Keyword Planner
Concetti figli del concetto principale
Relazioni che legano il concetto principale ai concetti
secondari
Argomento principale della pagina Concetto principale
Connessione
1
Concetto 1.1 Concetto 1.2
Connessione
2
Concetto 2.1 Concetto 2.2
Connessione
3
Concetto 3.1 Concetto 3.2

36. Il nuovo modo di scrivere i contenuti – La scelta degli argomenti

37. Il nuovo modo di scrivere i contenuti – La scelta degli argomenti

38. Come scrivere i contenuti
1. Testi lunghi e di qualità
2. Concetti correlati all’interno di
una stessa pagina
3. Link interni
Il nuovo modo di scrivere i contenuti – Ancora dubbi?

39. g.rognoni@prowebconsulting.net
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