SEO e Intelligenza Artificiale

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SEO e A.I. - Come BERT può aiutare la SEO

 Sono ormai diversi anni che Google ha iniziato ad usare l’Intelligenza Artificiale.


Quello su cui Google ha maggiormente focalizzato le sue risorse è l’analisi del testo, con lo scopo di andare a comprendere meglio le ricerche degli utenti e il testo all’interno dei Siti Web.


Il più grande problema dell’ A.I. per quanto riguarda l’analisi testuale è di stampo linguistico. 

In altre parole il problema è che non conosciamo esattamente il funzionamento del linguaggio umano. 


Intelligenza-artificiale-seo-linguaggio

 Esistono molte teorie a riguardo ma resta il fatto che è impossibile programmare un sistema per comprendere ed interpretare esattamente un testo.


Non è stato possibile quindi programmare un algoritmo che comprenda il sistema del linguaggio umano, per questo è stato creato un algoritmo in Deep Learning associato ai sistemi di natural language processing, in grado di determinare alcune cose rispetto alla lingua.


Ma andiamo per gradi.

 Alcune cose della lingua le sappiamo, cose per cui i sistemi di A.I. sono già abbastanza avanzati. Per esempio conosciamo bene la struttura sintattica, però sono mere regole di creazione di contenuto, che non danno nessuna indicazione di contesto o di senso.

Partendo dalle regole grammaticali e sintattiche è possibile creare qualsiasi tipo di frase, ma non è detto che tale frase abbia senso.  

“Il gatto a motore catapulta meglio la stoffa insonne.”

Frase corretta da un punto di vista sintattico e grammaticale, ma qual e il senso di questa frase?

Non sappiamo tutto ciò che riguarda l’assegnazione di senso, il problema è che la relazione tra parola e il suo significato è una relazione convenzionale. Se tutti iniziassimo a usare la parola gatto per significare albero la parola stessa cambierebbe significato.  

 Cosa fa Google per risolvere il problema di riuscire


 a capire il significato delle parole?

 Google ha investito molto sull’A.I. in particolare sul mondo del natural language processing e la sua prima grande innovazione è stata la creazione di Word2VEC.


Word2Vec è un algoritmo creato nel 2013 che converte testi, o meglio parole, in numeri.


In questo modo riesce a trasformarle in vettori per cui queste parole vengono messe vicine in base alla loro similitudine e alla loro posizione all’interno della frase.


Lo scopo di Word2Vec è capire come alcune parole sono semanticamente correlate e quali sono le relazioni tra di esse.


Word2Vec però risolve il problema del natural languege solo in parte.


Per questo motivo è stato creato un nuovo algoritmo, che è in pratica la sua evoluzione: BERT.

 Cos'è Google BERT?

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers

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BERT, acronimo di “Bidirectional Encoder Representations from Transformers”, è  un aggiornamento dell’algoritmo di Google, pubblicato nel 2019 e consiste in un sistema per l’elaborazione del linguaggio naturale.

BERT VS Word2Vec

Al momento BERT è il miglior algoritmo di analisi testuale.  La novità è che aggiunge un livello di contestualizzazione delle parole ed è in Deep Learning quindi è senza supervisione umana, mentre Word2Vec aveva una parte di machine learning supervisionato.

BERT è stato addestrato su tutto il database di Wikipedia in inglese inizialmente e poi nelle altre lingue, permettendo così un’analisi linguistica a livello internazionale, fattore di estrema importanza quindi anche per la SEO internazionale stessa.

Word2Vec non riesce a identificare il contesto, invece BERT riesce a farlo prendendo in analisi intere frasi.


Google Rank Brain, come si è evoluto l’algoritmo di Google SEO e Intelligenza artificiale.

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Nel 2015 Google ha dichiarato l’utilizzo dell’A.I. all’interno del suo motore di ricerca, tramite l’aggiornamento di algoritmo Rank Brain.

Rank Brain è un sistema tramite il quale Google interpreta meglio le query degli utenti, soprattutto quando si tratta di una nuova query.

 Google reinterpreta la query attraverso meccanismi prima come Word2Vec, poi come BERT, in modo da capire quali sono gli argomenti più vicini alla richiesta dell’utente, così da trovare i contenuti più pertinenti possibile.

Parlo al passato semplicemente perché inizialmente venivano prese in esame solo le nuove query, quelle sconosciute. Al momento invece Rankbrain è usato su tutte le ricerche.

BERT lavora sulle query in tempo reale, così come sui contenuti dei
testi.

 Per cosa si può utilizzare BERT?

BERT può essere utilizzato riconoscere delle entità, tipo persone, luoghi, aziende, dati. Cose presenti sul Knowledge Graph.

Che cos'è il Knowledge Grafh?

Knowledge Graph è una raccolta di informazioni da una o più pagine, mostrate con un layout visivo simile a quello dei rich result. I risultati del Knowledge Graph possono includere entity (entità) individuate con logo, nome del sito preferito, link al profilo social e, potenzialmente, possono importare dati utilizzando qualsiasi elemento di schema.org. 

Quando Google analizza un sito riconosce le entità e verifica se all’interno del sito gli argomenti sono trattati in modo logico ed esaustivo.


Per migliorare la parte di riconoscimento da parte di Google sicuramente è importante
lavorare con dati strutturati, schema.org.


Esistono anche dei Tool di nuova generazione che permettono la realizzazione di dati strutturati.

Cosa possiamo fare in ottica SEO per navigare in questo sistema?

Utilizzare gli stessi metodi!

Word2Vec e BERT sono open-source.

E’ quindi possibile per creare dei contenuti sempre più ottimizzati per quello che Google pensa sia giusto che siano ottimizzati. 

Chiaramente ciò non significa scrivere per il motore di ricerca, ma scrivere per l’essere umano, tenendo conto del fatto che Google da sempre più valore ai contenuti scritti con un linguaggio naturale, e qualora si volesse capire come Google interpreta i nostri contenuti è possibile consultare direttamente BERT


 

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