L’evoluzione dei sistemi di machine learning sta coinvolgendo sempre più ambiti; tra questi non può mancare un aspetto fondamentale per tutti gli sviluppatori di soluzioni Web, ossia l’ottimizzazione per i motori di ricerca (in breve Seo).
Il machine learning è una branca dell'intelligenza artificiale che sfrutta i dati per addestrare una macchina o un modello. Si occupa di programmi e algoritmi che possono apprendere da soli sfruttando nuovi set di dati.
Le funzioni di apprendimento automatico stanno anche aiutando ad affrontare alcuni problemi associati all'ottimizzazione dei contenuti, e si candidano a entrare nell’arsenale di base di ogni analisi relativa al marketing legato ai siti Web.
Seo e Machine learning, un abbinamento perfetto
L'ottimizzazione per i motori di ricerca può sfruttare i dati provenienti dalle scansioni dei bot e da altri sistemi di analisi per migliorare le ricerche nei siti Web tramite l'apprendimento automatico.
Gli esperti Seo cercano manualmente di individuare i contenuti di bassa qualità scoprendo somiglianze con altri contenuti e siti Web. Spesso usano strumenti che aiutano a trovare pattern all’interno dei testi. Inoltre, la qualità diminuisce quando ci sono link in uscita che non hanno alcuna connessione con il contenuto della pagina di origine.
Un’altra circostanza che abbassa la valutazione Seo è l’uso di parole chiave non necessarie e ripetute solo per cercare di forzare gli algoritmi di analisi dei motori di ricerca. Svolgere queste analisi a mano un compito lungo e noioso, che spesso quindi non viene effettuato con l’approfondimento necessario.
È però un compito perfetto per un sistema basato sul machine learning: gli esperti possono alimentare il sistema con le informazioni sugli accessi e le interazioni svolte dagli utenti e istruire quindi il modello quali siano i contenuti appropriati o inadatti.
Inoltre, questi sistemi sono particolarmente efficaci nell’individuare pattern, ripetizioni e somiglianze che possono penalizzare i contenuti in fase di analisi da parte dei motori di ricerca.
Ottimizzazione per la ricerca vocale
La ricerca di contenuti tramite query vocali sta assumendo un’importanza sempre maggiore grazie alle funzioni di trascrizione integrate in moltissimi dispositivi, utilizzati in casa (computer, assistenti vocali) oppure in mobilità (smartphone e indossabili).
Questi sistemi di ricerca devono però fare i conti anche con il tasso di errore delle trascrizioni; quando gli utenti parlano con i loro device utilizzano strutture diverse per effettuare le ricerche e spesso scelgono anche termini più semplici e meno precisi.
I professionisti Seo stanno cercando si sfruttare il Machine Learning per creare pagine Web che possano rispondere più efficacemente alle query degli utenti. L'apprendimento automatico aiuta anche a riconoscere le tendenze nell’uso delle parole chiave per rendere più efficiente la risposta alle ricerche.
Costruzione dei link
Google utilizza anche l’intelligenza artificiale per eseguire la scansione dei collegamenti a siti Web per verificare quanto un contenuto sia effettivamente correlato con il collegamento inserito nella pagina.
In base al contesto, alla pertinenza e ad alcuni criteri aggiuntivi, la maggior parte dei motori di ricerca classifica i propri siti Web all’interno delle Serp. Con l’avvento dell'intelligenza artificiale nell’ordinamento dei contenuti delle pagine di risultati, l’ottimizzazione dev’essere ancora più attenta alla scelta e all’utilizzo delle keyword, dei testi dei collegamenti (anchor) e così via.
L’ottimizzazione per i motori di ricerca ha l’obbiettivo di sfruttare parole chiave, tag, link entranti, metadati e altri elementi per far comprendere al motore di ricerca i reali contenuti di ogni pagina, al fine di portare il contenuto più in alto possibile nelle Serp più rilevanti.
Per tentare di comprendere il vero argomento di ogni pagina, Google utilizza molte tecniche di analisi evolute; i professionisti Seo sfruttano strumenti di machine learning ed elaborazione del linguaggio per verificare in modo simile che ogni contenuto Web riesca a raggiungere in modo preciso il suo target. Inoltre, l'apprendimento automatico piò anche aiutare a capire cosa stia realmente cercando l’utente che utilizza una query di ricerca specifica.
