Parole chiave e ricerche correlate
Che relazione c'è tra ottimizzazione seo, parole chiave, query di ricerca, google, ricerche correlate e intelligenza artificiale? una relazione "naturale". L'ossimoro in questo caso è d'obbligo dato che i concetti di naturale e artificiale esprimono significati opposti ma l'approccio machine learning di Google ci insegna che non è esattamente così. Non più, almeno da quando le macchine hanno iniziato ad apprendere in modo automatico dai comportamenti umani e gli umani grazie alla quantità immensa di metadati processati dagli algoritmi possono capire meglio i loro comportamenti, gusti, abitudini attraverso statistiche, metriche e tabelle con ridondanze di dati per altro accessibili a tutti attraverso strumenti di analisi gratuiti come Google analytics e Search console.
E ciò ha rivoluzionato il modo di fare ricerche in rete ormai non più associate a singole parole chiave ma a intere frasi. I motori di ricerca riconoscono modelli di comportamento ricorrenti (pattern) anche in intere frasi e concatenazioni di parole che gli permettono di individuare le intenzioni dell'utente e suggerirgli parole e frasi pertineti alla sua ricerca anche se non direttamente digitate. Google nel caso specifico, imparando dalle nostre stesse ricerche, si è perfezionato diventando quindi predittivo. Inevitabili e interessantissime quindi le ricadute in termini di ottimizzazione Seo dei contenuti fruibili sul web.
Machine learning di Google: come apprendere dalle macchine che apprendono
Il machine learning è probabilmente lo sviluppo più potente e affascinante della cosiddetta Intelligenza Artificiale, perché basato sulla capacità delle macchine di apprendere in modo "umano" attraverso esempi.
Prendiamo ad es. le immagini, che agli albori di Google erano un problema per i suoi robot, poiché incapaci di decifrare le mappe di pixel da cui sono composte. Ora Google riconosce in modo sempre più accurato il loro contenuto. Basti pensare alla potenza di Google Immagini in cui il motore apprende il contenuto delle immagini confrontandone miliardi attraverso i tag assegnati dagli utenti e interpretando in modo sempre più preciso il loro significato oltre a tracciarne la fonte e diversi contesti di utilizzo in rete.