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Knowledge graph: la ricerca intelligente di Google

Articolo aggiornato il 12-07-2013

Knowledge graph: la ricerca intelligente di Google
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Big G e la nuova funzione di ricerca semantica: ecco come funziona Knowledge Graph, il nuovo algoritmo per la ricerca semantica introdotto da Google. Una tecnologia basata sul Machine Learning and Natural Language Processing, che rende le ricerche contestuali, e offre risultati di ricerca "intelligenti". L'autrice di questo contributo è Marta Donolo, allieva del corso Web Training di Romaexplorer.  
Google Knowledge Graph: che concetto stai cercando?
Non servono più né vocabolario né Wikipedia. Oggi puoi digitare parole chiave sul motore di ricerca di Google o anche tramite la funzione riconoscimento vocale dello smartphone e trovare le risposte che stai cercando come in un dialogo, attraverso il “conversational search”. Google non indirizza più verso siti terzi, ma fornisce risposte contestuali, cioè legate alle domande precedenti. L' importanza dei risultati di ricerca non è più legata alla loro aderenza alla query inserita, o la frequenza di consultazione, ma alla pertinenza delle ricerche (disambiguazione), alla presentazione di un summary relativo a ciò che si sta cercando e alla possibilità di informazioni correlate di approfondimento. Google arriva a comprendere il significato delle parole cercate e ad associarlo correttamente ai diversi significati di una stessa parola. Ad esempio Google consente di mettere in relazione tra loro i vari significati della parola “Roma”: città, squadra di calcio, università etc. Google infatti ci anticipa nelle domande, sviluppando il concetto di Anticipatory System: cercando il nome di un cantante comparirà un link per acquistare i biglietti del prossimo concerto.

Il grafo della conoscenza. Introdotto nel maggio del 2012, nella versione italiana è attivo dal dicembre 2012 (e disponibile in altre 6 lingue), l'algoritmo Knowledge Graph associa alla ricerca effettuata le informazioni relative all’argomento cercato e ad altri contenuti rilevanti che incrementano la loro quantità e qualità sulla base delle ricerche continue degli utenti, modificando le Serp in tempo reale e costruendo una sorta di “grafico”. Le mappe associate alla ricerca delle parole sono più interattive dato che sono costruite sulle informazioni ricercate in precedenza. Il concetto di ricerca si sposta dalla figura del fruitore consumer di contenuti a quella di producer. Si può quindi parlare di prosumer: unione delle parole consumer e producer, una sorta di equilibrio tra la cessione dei nostri dati di navigazione e l’ acquisizione di dati di ricerca altrui. Google utilizza una tecnologia basata sul Machine Learning and Natural Language Processing. L’incremento dello storage dei big data e della potenza di calcolo ha consentito il cambiamento.

Il tracciamento dei contenuti. Le “news” fino ad oggi avevano un ranking legato alla priorità e non alla capacità di informazione enciclopedica (o estesa). La ricerca è stata resa meno “stupida” e frammentata, basandola quindi non solo sulle notizie di attualità ma anche su quelle di cultura generale. Senza rinunciare all'advertising e al SEO, il primo obiettivo di Google è la classificazione di un enorme database, basato sul crowdsourcing, vale a dire sul comportamento degli utenti, sfruttando l'intelligenza collettiva del web. Questo avverrà anche grazie alle ricerche di Google, che utilizzeranno anche i messaggi di posta elettronica, ad esempio osservando il tipo di meta scelta per le vacanze tramite le prenotazioni alberghiere online. Dal 2010 la nuova funzione di Google ha cominciato a mappare più di 570 milioni di oggetti per un totale di 3,5 miliardi di contenuti correlati.

Le fonti della conoscenza. Il Knowledge Graph di Google si basa su fonti pubbliche come Freebase, Wikipedia e il CIA World Factbook. Questi dati strutturati sono raccolti da diverse fonti che consentono l'approfondimento dell'argomento. Si tratta di strumenti di conoscenza collaborativa sulla base di metadati composti in prevalenza dai membri della comunità. Freebase ha l’obiettivo di sviluppare uno strumento globale gratuito (licenza Creative Commons) per un accesso efficiente all’informazione da parte di persone e macchine. Il CIA World FactBook è una pubblicazione della CIA che riguarda i dati statistici di sintesi di tutti i paesi del mondo. La versione pubblica è del 1971.

Una ricerca organica “targettizzata”. Un esempio può aiutare meglio a comprendere. Se cerchiamo la storia di Caterina de' Medici. Se chiedo l’età di Caterina de’ Medici e poi “la città di nascita”, il sistema capisce che faccio riferimento al soggetto della prima domanda. Questo filtro ci evita di modificare le query, perchè abbiamo già ottenuto un riassunto delle principali informazioni che ci potrebbero interessare. Inoltre migliora il knowledge management, in quanto nella ricerca rientrano sia la frequenza di consultazione che la frequenza delle relazioni tra i risultati delle ricerche (con un possibile ampliamento del flow di Google Analytics per i siti monitorati). Il motore di ricerca assume un nuovo aspetto: sulla destra si aprirà un riquadro con una “carta di identità” delle informazioni cercate: luoghi, personaggi, avvenimenti. Il riquadro quindi darà la possibilità di selezionare il reale obiettivo della ricerca.

Un'indicizzazione di qualità. La difficoltà di navigazione sul web ci condiziona e l’over - simplification può portare a soluzioni sbagliate. Grazie a Google ill ragionamento del motore di ricerca diventa più umano, quindi più articolato. L'obiettivo è offrire agli utenti informazioni più utili rispetto alle query ricercate senza perdere tempo navigando nei siti web o limitarsi alla sola creazione di corrispondenze tra parole chiave cercate, avvicinandosi al web semantico tramite l’integrazione dei concetti da cui è partita l’interrogazione. Le informazioni più rilevanti saranno presenti direttamente sulla pagina dei risultati di ricerca. Importanti diventeranno però le questioni di privacy riguardanti il mobile, in quanto Google utilizza informazioni presenti nelle altre apps e integra questi dati con quelli del gps e dell’orario del paese di riferimento dal quale si effettua la ricerca. I contenuti diventano di qualità anche grazie all’eliminazione dello spam (tramite i recenti aggiornamenti di Google: Google Panda, che riesce a eliminare il basso valore aggiunto nel posizionamento di contenuti aggiornati, arrivando ad influenzare il 15% delle ricerche; Google Penguin, che invece riesce a ottenere un miglior posizionamento nelle Serp limitando le tecniche SEO di ottimizzazione dei siti web per evidenziare l'importanza dei siti indicizzati).

Indicizzare le informazioni per Google vorrà sempre più dire comprenderle. I cambiamenti generati nel comportamento degli utenti saranno quindi sicuramente la prossima sfida di Google.


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