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Ebbene si, Google pubblica una guida che descrive gli algoritmi di posizionamento che utilizza: sia quelli che funzionano sia quelli che non funzionano e sono ormai in pensione.

La guida al ranking di Google definisce finalmente quali sono gli algoritmi che usa e quelli che non usa mettendo diversi punti alle tante discussioni nel mondo della SEO.
La guida è facile da usare e può aiutarti a rimanere informato sui sistemi di ranking di Google coprendo tutti i sistemi di ranking conosciuti: Panda, Penguin, Pigeon, Hummingbird, RankBrain, e Fred.

Ad esempio, una nuova sezione su RankBrain illustra in dettaglio il funzionamento del sistema e il motivo per cui è importante tenerne conto in una strategia SEO.

RankBrain è un sistema di apprendimento automatico che classifica i risultati di ricerca in base a ciò che “impara” dalle query di ricerca degli utenti e dalle interazioni con i siti web in tempo reale. È stato introdotto per la prima volta nel 2015 e continua a funzionare ancora oggi.

Inoltre, Google introduce una nuova terminologia nella sua ultima guida, distinguendo tra “sistemi” di ranking e “aggiornamenti” di ranking.

Un sistema, come RankBrain, è costantemente in funzione in background.
Un aggiornamento, invece, si riferisce a una modifica una tantum dei sistemi di ranking.

Ad esempio, l’Helpful Content Update è sempre in funzione in background quando Google fornisce i risultati di ricerca, anche se può ricevere aggiornamenti per migliorarne il funzionamento.
Gli aggiornamenti dell’algoritmo principale e gli aggiornamenti dello spam sono altri esempi di modifiche una tantum ai sistemi di ranking.

Esistono due tipi di aggiornamenti: maggiori e minori. Gli aggiornamenti principali avvengono ogni anno o due, mentre quelli minori sono più frequenti.

Come ci si può aspettare da Google, la guida è completa e ben organizzata. La guida è anche più di un semplice elenco dei sistemi di ranking di Google e include informazioni sul funzionamento di ciascun sistema, nonché link a risorse aggiuntive per saperne di più su ciascun sistema.

Google spiega anche come utilizza modelli di apprendimento automatico per dare un senso a tutti i dati raccolti su Internet, tra cui trilioni di parole scritte in varie lingue. Google afferma di utilizzare queste informazioni per migliorare i suoi algoritmi e perfezionare i risultati di ricerca per i suoi utenti.

Google Ranking Systems in funzione

Gli algoritmi di ranking di Google sono le regole che determinano il posizionamento delle pagine nei risultati di ricerca. Si basano su centinaia di fattori diversi, alcuni dei quali vengono condivisi pubblicamente da Google, altri no.

Ecco l’elenco, in ordine alfabetico, dei sistemi di ranking di Google attualmente operativi:

  • BERT: Abbreviazione di Bidirectional Encoder Representations from Transformers, è “un toolkit open-source per la rappresentazione, la valutazione e l’addestramento di rappresentazioni linguistiche”. Permette a Google di capire come le combinazioni di parole possano esprimere significati e intenti diversi.
  • Crisis information systems: Google dispone di sistemi per fornire informazioni specifiche in caso di crisi, come gli avvisi SOS per la ricerca di disastri naturali o gli avvisi Amber per la ricerca di bambini scomparsi. Dispone inoltre di sistemi in grado di classificare i contenuti in base alle esigenze della comunità o al feedback delle autorità o di altre fonti attendibili (come gli ospedali). Queste funzioni non sono attualmente disponibili al di fuori degli Stati Uniti a causa delle leggi sulla privacy, ma sono in programma.
  • Deduplication systems: Questo sistema mira a evitare di servire pagine web duplicate. Ciò avviene in vari modi, ad esempio utilizzando segnali di ranking basati sul contenuto di una pagina web e non solo sulla sua popolarità (o autorità).
    Questo sistema funziona esaminando tutte le parole presenti in una pagina e trova altre pagine che presentano schemi di parole simili. Se c’è una corrispondenza esatta, probabilmente si tratta di un problema di contenuti duplicati su due siti. Se la sovrapposizione è solo parziale, allora può andare bene… forse.
  • Exact match domain system: Un sistema che assicura che Google non dia troppo credito ai siti web con nomi di dominio che corrispondono esattamente a una query. Si stima che circa l’1% di tutte le query in lingua inglese abbia un nome di dominio con corrispondenza esatta, facciamo due conti…
  • Freshness systems: Un sistema progettato per mostrare contenuti più “freschi” (nuovi e aggiornati) per le query in cui ci si aspetterebbe di trovarli. Come ad esempio le query di notizie o di sport o delle guide. Questo sistema identifica i contenuti pubblicati di recente e fa in modo che appaiano più in alto rispetto a quelli più vecchi che possono essere ancora rilevanti ma non sono altrettanto “freschi”.
  • Helpful content system: Lanciato l’anno scorso come parte di uno sforzo di Google per far emergere più contenuti utili nei risultati di ricerca. È progettato per garantire che le persone vedano contenuti originali e utili, piuttosto che contenuti realizzati principalmente per ottenere traffico dai motori di ricerca.
  • Link analysis systems + PageRank: Questo sistema combo determina la rilevanza e l’importanza di una pagina o di un contenuto in base ai link in entrata ed uscita. È un tentativo di determinare l’importanza di una pagina, in base al numero di link che puntano ad essa e al fatto che queste pagine siano a loro volta di valore. Viene anche utilizzato per determinare se un sito o una pagina stanno cercando di “giocare” con il sistema gonfiando artificialmente il proprio PageRank.
  • Local news systems: Quando una notizia locale è rilevante viene proposta nelle prime posizioni per le serp non locali. I sistemi di notizie locali possono essere utilizzati per far emergere nuovi contenuti e argomenti di interesse per gli utenti, che possono essere rilevanti per la loro situazione attuale o per i loro interessi.
  • MUM: Abbreviazione di “Multitask Unified Model”, è un nuovo tipo di sistema di intelligenza artificiale progettato per aiutare gli utenti a comprendere e generare il linguaggio. È in grado di produrre frasi completamente formate, compresi paragrafi e persino saggi. Il MUM può essere applicato in Google Search in diversi modi, come ai featured snippet, i Knowledge Panels e le risposte dell’Assistente Google, ma non viene utilizzato per il ranking generale.
  • Neural matching: è un sistema che aiuta Google a comprendere le rappresentazioni dei concetti nelle query e nelle pagine e ad abbinarle tra loro. L’idea chiave di questa nuova tecnologia è quella di rappresentare il significato di una query in termini di relazioni tra le parole. Ad esempio, se si digita “Parigi”, potrebbe essere perché si sta pianificando un viaggio o si pensa alla cultura francese.
    La corrispondenza neurale viene utilizzata per eseguire molte operazioni di classificazione, come ad esempio: Scoprire documenti semanticamente correlati (ad esempio, prodotti correlati). Identificare frasi simili (ad esempio, sinonimi). Abbinare le query di ricerca ai documenti che sono rilevanti per esse.
  • Original content systems: Un sistema per garantire che Google mostri nei risultati di ricerca i contenuti originali. L’obiettivo è quello di vedere un maggior numero di editori di notizie e di giornalisti ricompensati per il loro lavoro attraverso un aumento del traffico e del coinvolgimento del pubblico. Questo aiuterà le organizzazioni giornalistiche a continuare a produrre un giornalismo di alta qualità.
  • Removal-based demotion: declassa i siti web soggetti a un elevato volume di richieste di rimozione di contenuti. Questi sistemi si manifestano spesso sotto forma di avvisi DMCA inviati a Google, che possono comportare la rimozione dai risultati di ricerca.
  • Page experience: Un sistema che valuta vari criteri per determinare se una pagina web offre una buona esperienza all’utente. Ad esempio, il sistema può valutare l’esperienza dell’utente in base a fattori quali i tempi di caricamento e il numero di annunci su una pagina. Il sistema può quindi declassare le pagine che non offrono una buona esperienza all’utente.
    Approfondisci >>> Core web vitals, i 3 nuovi fattori di posizionamento di Google
  • Passage ranking: è un sistema di intelligenza artificiale che Google utilizza per identificare le singole sezioni o “passaggi” di una pagina web per capire meglio la rilevanza di una pagina per una ricerca.
    Questo sistema funziona dividendo il contenuto di una pagina in singoli passaggi e utilizzando l’apprendimento automatico per determinare quali passaggi sono più rilevanti di altri. I passaggi possono includere testo, immagini, elenchi e tabelle.
  • Product reviews:  Un sistema che premia i siti con recensioni se queste sono di alta qualità scritte da autori esperti con analisi approfondite e ricerche originali.
  • RankBrain: Già accennato all’inizio dell’articolo è un sistema di apprendimento automatico introdotto da Google nel 2015. Si tratta di una rete neurale profonda, una forma di intelligenza artificiale (AI). Il sistema utilizza grandi serie di dati e modelli matematici avanzati per imparare dalle ricerche passate su Internet.
  • Reliable information: Google ha diversi sistemi per mostrare informazioni affidabili, come l’elevazione delle pagine autorevoli, il declassamento dei contenuti di bassa qualità e la premiazione del giornalismo di qualità.
  • Site diversity: Questo sistema impedisce, o almeno ci prova, che Google mostri più di una pagina per dominio in cima ai risultati di ricerca.
  • Spam detection systems: Un sistema che si occupa dei contenuti e comportamenti che violano le politiche di Google sullo spam.

Spamming: Invio di messaggi non richiesti per pubblicizzare prodotti, servizi o siti web commerciali. Questo tipo di attività è contrario alle politiche di Google in materia di spam e può comportare gravi penalizzazioni.

Google Ranking Systems non più attivi

I seguenti sistemi sono stati incorporati in altri sistemi o sono diventati parte del sistema di ranking principale di Google.

  • Hummingbird: è stato lanciato nell’agosto 2013 come miglioramento del precedente aggiornamento dell’algoritmo di ricerca di Google “Caffeine”, che consentiva agli utenti di ricercare query e frasi più complesse. Hummingbird mirava a migliorare i risultati di ricerca utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale, che consentiva una comprensione più completa di ciò che gli utenti stavano cercando.
    Questo aggiornamento si è concentrato anche sulla ricerca semantica e sul riconoscimento delle entità, il che significa che è stato in grado di comprendere meglio il significato delle ricerche degli utenti, anziché limitarsi a far corrispondere le parole chiave alle pagine del suo database.
  • Mobile-friendly ranking: è un algoritmo di ranking che predilige i contenuti ottimizzati per dispositivi mobili. Da allora è stato incorporato nel sistema di esperienza di pagina di Google.
  • Page speed: introdotto nel 2018 come metodo per classificare i contenuti in base alla velocità di caricamento sui dispositivi mobili. L’obiettivo era quello di garantire che gli utenti potessero accedere facilmente e rapidamente alle informazioni di cui avevano bisogno, indipendentemente dalla velocità della loro connessione a Internet.
  • Panda: introdotto nel 2011 che privilegia i contenuti originali e di alta qualità. Progettato per filtrare i contenuti di bassa qualità dai risultati di ricerca. L’aggiornamento Panda originale è stato rilasciato nel febbraio 2011, seguito da più aggiornamenti in diverse lingue e Paesi.
  • Penguin: algoritmo progettato per ridurre il posizionamento dei siti web che utilizzano la Black Hat SEO. È stato introdotto per la prima volta nel 2012 e da allora è stato aggiornato più volte.
  • Secure sites system: introdotto nel 2014 privilegia i siti web protetti con HTTPS. Da allora è diventato parte del sistema di esperienza di pagina di Google. Nel 2015, Google ha annunciato che avrebbe utilizzato i siti sicuri nel suo algoritmo di ranking per le ricerche da mobile. Da allora, il numero di siti che scelgono di utilizzare l’HTTPS è aumentato drasticamente.

La guida agli algoritmi di Google è disponibile nella sezione dedicata di Google Search Central.

raoul gargiulo seo specialist seonapsi
Autore
Sono il proprietario del faccione sereno qui accanto, cerco di salvare i poveri siti web (a Napoli ma anche in tutta italia) abbandonati a loro stessi grazie alle mie armi segrete (Posizionamento SEO, kw research, Audit SEO, Sviluppo e un altro paio di assi nella manica che certo non svelo qui a te). Conosco Html, Php, Css, il kung fu, la ricetta della torta di mele e il mio animale totem è la papera (me lo ha detto il Grande Capo Indiano mentre fumava il kalumè della pace quindi ne sono abbastanza sicuro). Se volete saperne di più dovrete offrirmi da bere (o chiedere gentilmente, a volte funziona). Questo si chiama story telling e ti ha fatto leggere fino alla fine un testo che negli altri siti non leggeresti mai.

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