Neural Matching di Google: cos’è e come funziona il nuovo algoritmo di Corrispondenza Neurale

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Neural Matching di Google: cos’è e come funziona il nuovo algoritmo di Corrispondenza Neurale

Tra le tante novità presentate in occasione del suo ventesimo compleanno, Google ha annunciato di aver utilizzato negli ultimi mesi una nuova tecnica chiamata Neural Matching (Corrispondenza Neurale) per comprendere meglio i sinonimi, che si dice influenzino il 30% delle query.

Con un tweet, Danny Sullivan li definisce i “Super Sinonimi”, cioè meccanismi di comprensione profonda del contesto d’uso del termine, che si avvalgono del supporto dell’Intelligenza Artificiale per abbinare la pagina web più coerente con l’argomento.

Sullivan porta l’esempio concreto di una keyword molto generica usata per descrivere un malfunzionamento della televisione: “Why does my tv looks strange?”, letteralmente “Perché la mia televisione funziona in modo strano?”.

A questa domanda Google restituisce risultati che parlano dell’effetto “soap opera” conosciuto come effetto upscaling, legato alla risoluzione video.

 

 

Come funziona la Corrispondenza Neurale di Google

Sempre Sullivan spiega che questo nuovo algoritmo nasce per “connettere meglio le persone ai concetti”, perché spesso il modo in cui la gente cerca un’informazione sul web è diverso dalle soluzioni che i siti web propongono.

Google ha pubblicato di recente un link a un nuovo documento di ricerca riguardante il ranking di rilevanza profonda, chiamato appunto “Deep Relevance Ranking using Enhanced Document-Query Interactions” per introdurre questo genere di algoritmo Context-Sensitive. Apri la versione integrale

La classificazione di rilevanza del documento è un metodo relativamente nuovo per classificare le pagine web, che non utilizza direttamente i fattori di classifica tradizionali, o meglio non solo quelli.

Ciò che questo nuovo algoritmo fa è ri-classificare le pagine web secondo un insieme completamente diverso di criteri di abbinamento a ciò che Danny Sullivan chiama i “Super sinonimi”.

Cosa fa in concreto l’algoritmo?

La Corrispondenza Neurale va oltre la classificazione frutto di abbinamento keyword/sito web (corrispondenza di pertinenza) perché utilizza codifiche sensibili al contesto che permettono di abbinare le parole tv/funziona/strano nella query “Perché la mia televisione funziona in modo strano?” a risultati legati all’effetto soap opera.

Con questo Google va oltre gli studi di Semantica perché mira a comprendere in modo approfondito il contesto della pagina da restituire all’utente tra i risultati di ricerca.

Context is the King

Nell’ottimizzazione dei contenuti non basterà più usare i sinonimi, sperando sempre che non sia stato fatto spamming di termini correlati alla chiave principale, ma scrivere in modo chiaro e seguire l’intento dell’utente senza forzare i testi.

Google ha dichiarato ufficialmente che attraverso le reti neurali sarà in grado di comprendere i concetti alla base delle parole.

 

But we’ve now reached the point where neural networks can help us take a major leap forward from understanding words to understanding concepts.

 

Si prevede dunque un futuro in cui la ricerca sarà sempre più personalizzata, geolocalizzata e soprattutto rispondente alle intenzioni di ricerca delle persone.

 

Fonte: Searchenginejournal

 

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Valentina – PromuoviWeb • Strategie di Web Marketing su misura

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