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Gli 11 brevetti di Google più importanti per la SEO (in teoria)

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Questo articolo è andato a curiosare sui brevetti di Google, quelli utilizzati per classificare i risultati di ricerca e venire incontro alle esigenze degli utenti. Prima di procedere oltre, è bene precisare cosa sia un brevetto e cosa comporti a livello pratico per la SEO.

Perchè un brevetto

Anzitutto un brevetto (nello specifico vengono anche chiamati Google Patents) è un’idea realizzativa associato ad un “qualcosa”: nello specifico, un algoritmo oppure un sistema per fare qualcosa. Sulla brevettabilità  del software esistono delle differenze sostanziali tra USA ed Europa – detta molto in breve e sacrificando qualche dettaglio sull’altare della sintesi, in Europa non possiamo brevettare i software, in USA invece si può fare, e da molto tempo.

In linea generale, non è detto che un brevetto software – nello specifico, una “regola” o criterio proprietario usata da Google per posizionare i siti, ad esempio – comporti un qualcosa che realmente esiste o sia stato davvero implementato: ci sono brevetti relativi a progetti mai realizzati, esattamente come non tutti gli articoli scientifici sono relativi a cose esistenti. Motivo per cui l’articolo sarà  squisitamente speculativo, ed in molti casi proverà  ad “immaginare”, se vogliamo, l’applicazione dei brevetti alla realtà  della SEO moderna.

Brevetto: alterazione dei risultati di ricerca

Il primo brevetto che andiamo ad analizzare è classificato come US8938463, ed è parzialmente noto alla comunità  SEO come il “brevetto di Google sul CTR“, o meglio: la possibile modifica dei risultati di ricerca in SERP in base ad azioni predeterminate dell’utente. Nello specifico ciò avviene sulla base di:

  1. implicit user feedback (feedback implicito da parte dell’utente)
  2. model of presentation bias (modello di distorsione della presentazione dei risultati all’utente finale)

In prima istanza, il modello presentato genera, mediante un calcolo probabilistico, un punteggio di ranking dovuto alla presenza di determinate azioni da parte dell’utente: ad esempio il numero di click su un risultato, sulla base di due parametri (uno legato alla rilevanza del documento rispetto alla query, l’altro legato al suo aspetto più o meno accattivante o invitante). Il punteggio ottenuto viene poi validato per evitare manipolazioni – ad esempio dovute a click farlocchi o maliziosi – e si cambia, di conseguenza, il risultato di ricerca di conseguenza. Ancora più nello specifico:

le reazioni degli utenti a determinati risultati di ricerca o elenchi di risultati di ricerca possono essere misurate, in modo che i risultati su cui gli utenti spesso fanno clic ricevano un ranking più elevato. Il presupposto generale in base a tale approccio è che gli utenti di ricerca sono spesso i migliori giudici in termini di rilevanza, quindi se selezionano un particolare risultato di ricerca è probabile che sia pertinente o più pertinente delle alternative presentate.

Al tempo stesso, il modello di algoritmo cerca di fare in modo di ridurre l’influenza dovuta al presentation bias, ovvero una possibile distorsione o condizionamento dovuti all’aspetto stesso dei risultati in SERP.

Brevetto: generazione di ricerche simili ed assegnazione di un punteggio ad ogni sito

Nel brevetto US9031929 si pone il caso di un utente che:

  1. fa una ricerca su Google
  2. in risposta a tale “domanda” (query) viene calcolato un conteggio di tutte le query categorizzate rivolte a quel sito.

Fatta una successiva scrematura dei risultati, al sito viene assegnato un punteggio. L’insieme di query generate (le query sono ricerche associate a quel sito, ad esempio se parto dalla ricerca di un “SEO” arrivo a definire {“blog SEO”, “consulenti SEO”, “come fare SEO”, ecc.} sulla base dei contenuti, dei link e della struttura del sito oggetto. Anche se non abbiamo prove su come venga applicato questo primo criterio, possiamo immaginare (idea mia, ovviamente, da prendere con le pinze) che l’insieme di query calcolate e filtrate dall’algoritmo possano corrispondere a quelle associate alle ricerche di Google relative alla Search Console, cioè quelle che vediamo all’interno del nostro tool di ricerca.

Pi๠semplicemente, tale insieme di ricerche generate o “indotte” viene utilizzato per capire quanto sia pertinente, cioè utile per gli utenti e rispondente al search intent (l’intenzione o l’obiettivo dell’utente che cerca, cioè quello che si aspetta di trovare quando cerca qualcosa), e ci ricorda quanto sia importante creare siti tematici, focalizzati sull’utilità  dell’utente e, se possibile, unici ed originali nel loro genere, in modo da poterli posizionare naturalmente.

Query semantiche

Da tempo ci ammorbano con la semantica su Google, e molti SEO ne hanno tratto considerazioni a volte arbitrarie, altre volte corrette da un punto di vista formale: qui si immagina un criterio per associare “entità ” ad una ricerca, cioè Google riesce a capire dal fatto che cerchiamo ad esempio “hotel” una geolocalizzazione (se siamo a Milano, cerchiamo hotel in quella zona).

Anche qui viene calcolato un punteggio per il sito, ed i punteggi migliori sono ovviamente ben rankati a parità  di ulteriori, complesse condizioni. Questo è il brevetto: WO2016028696A1, e che potete spulciarvi per ulteriori dettagli.

Calcolo del sentiment di un’entità

Un’entità , per quello che abbiamo appena visto, può essere semplicemente una pagina web che parla di qualcuno o qualcosa: come fare a capire quanto quel qualcosa sia attendibile? àˆ qui che viene incontro uno dei brevetti secondo me più incredibili mai registrati da Google: US8417713, ovvero il calcolo del “sentiment” (parola intraducibile in questo contesto, e che potremmo rendere con feeling o attendibilità ) di un’entità . Come avviene tutto questo? Sulla base di un complesso calcolo delle recensioni che puntano a quel sito, e che – a determinate condizioni – permette di effettuare un ranking su Google basato sulla fiducia o trust di un sito.

A livello SEO: fate SEO con il cuore in mano, e senza fare troppe furbate. Google vi vede :-)

Previsione dei posti che ti piaceranno

Altro brevetto davvero complicato e, almeno in apparenza, significativo: si brevetta (US8949013) un metodo per prevedere i posti che ti potrebbero piacere quando fai una ricerca locale, il tutto in base all’analisi dello storico dei luoghi in cui sei stato. Un aspetto sul quale la SEO non può, com’è ovvio, intervenire direttamente, ma che deve essere tenuto in conto quando esponiamo determinati dettagli: ad esempio se un luogo è low cost come molti altri, si possono utilizzare parole simili o contenuti analoghi ai competitor, ad esempio.

L’organizzazione e l’ordinamento dei risultati è stabilito su base probabilistica, ovviamente, e potrebbe non essere corretta in molti casi reali.

Risolvere le ambiguità  di ricerca

In questo brevetto viene evidenziato un metodo ( US9336211 ) finalizzato ad associare ad una ricerca generica tutti i possibili risultati, sfruttando un sistema di espansione di query analogo a quello visto qualche punto fa: l’espansione delle query, nell’information retrieval, è da sempre alla base dell’interpretazione e dell’ottimizzazione dei risultati di ricerca.

I SEO potrebbero sfruttare questa informazione per rendere distinguibile il proprio contenuto rispetto a quello degli utenti, finalizzandolo al meglio e specificando le caratteristiche (ad esempio di un prodotto) che lo rendano associabile alla ricerca che si desidera ottimizzare.

Analisi del contesto e delle espressioni più utilizzate nel settore

Qui si entra in un argomento davvero molto importante, che spesso molti SEO tendono a dimenticare nella redazione dei testi: non è solo il dominio ed il link con cui fai link building, ma è anche importante capire in che contesto stai mettendo quel link. Il brevetto US9449105 sottolinea esattamente questo aspetto: come fa Google a determinare il contesto di una pagina web? Certo se riusciamo a mettere un link da un articolo che parla di macchine da cucire all’interno di un sito di tecnologia, il punteggio (anche qui calcolato sulla base di vari criteri, abbastanza complessi da descrivere in modo divulgativo) del contesto sarà  ridicolmente basso; diverso se il dominio che ci linka è simile al nostro.

Nello specifico, vengono definiti delle liste di termini più comunemente utilizzate, sia parole singole che espressioni o frasi tipiche (ad esempio gergali del settore), poi vengono clusterizzate, suddivise per tipo e frequenza, e poi date in pasto ad un ulteriore algoritmo che non fa altro che definire dei “domini” – intesi come gruppi tematici, non come domini internet – di appartenenza per ognuno.

A che serve tutto questo? A dire: fatevi sempre linkare da siti tematici, e la vostra SEO dovrebbe giovarne nel medio-lungo periodo.

Analisi del comportamento dell’utente sui backlink

Basta infilare link dove capita e ti posizioni? Non si direbbe proprio, anche sulla base del brevetto US7716225 che racconta di un metodo per analizzare non solo il contesto di un link, ma anche il comportamento dell’utente sullo stesso: se ci clicca, almeno in teoria, il link vale di più. In quest’ottica sembra che i classici link ancorati a ricerche (un classico della SEO e della link building da almeno vent’anni, ormai) abbiano una valenza quasi ridimensionata, anche se ovviamente dipende da come si lavora.

Alla base dell’algoritmo, che ripeto non sappiamo se e quando venga applicato da Google (e che è piuttosto complesso da dettagliare, anche qui) vi è un calcolo di ranking e punteggi intermedi, finalizzati al fatto di riuscire ad ottenere risultati di qualità  in prima posizione ed esplicitamente consapevoli che alcuni utenti tenteranno sempre di manipolarli facendo spam o black hat. Si noti che è interessante il presupposto da cui si parte: ovvero che gli utenti del web siano privi di esperienza, per cui si dovrà  fare i conti con questo aspetto.

A livello SEO – molto in breve – occhio a non inserire troppi link inutili per l’utente, o che difficilmente saranno cliccati (ad esempio quelli nel footer o nei widget).

Classificazione tassonomica delle pagine web linkanti

Finisco la carrellata di brevetti con uno altrettanto importante, ovvero US9367814: il documento fa riferimento al contesto di classificazione delle pagine web, questa volta sulla base di un generico insieme di documenti esterni – presumibilmente linkanti dall’esterno – che vengono raggruppati per tassonomia, questa volta: ad esempio, una serie di comparatori di prezzi che linkano un sito che vende un certo prodotto. Anche qui, solito discorso: sempre meglio mantenere la corrispondenza tassonomica (quindi categorie ed eventuali tag) più stringenti possibili.

Link velocity (Information Retrieval Based on Historical Data)

In genere nel gergo dei SEO la velocità  di acquisizione dei backlink (ad esempio 1 link al giorno) è indicata simbolicamente come link velocity; il brevetto US7346839B2 del 2003 sembra fare più di un riferimento a questo concetto. La chiave di funzionamento di questo algoritmo di ranking si incentra sulla possibilità  di classificare una pagina web in base allo storico dei backlink acquisiti in passato. Si cita esplicitamente, peraltro, che il punteggio calcolato possa influenzare in positivo il funzionamento dei motori di ricerca, ed il fatto che il ranking stesso sia calcolato sulla base di una funzione presumibilmente di “decomposizione” (decaying function) delle date in cui i link sono comparsi sul web.

Non sono citati esplicitamente i criteri, e non è dato sapere come faccia Google Search nella pratica a fare i suoi calcoli, ma è abbastanza sicuro che lo storico dei backlink abbia una certa importanza, se ben realizzato (e non sia spammoso).

Un altro aspetto importante di cui tenere conto nelle strategie SEO è anche il seguente: gli incrementi spiky di backlink sono visti in modo sospetto, quindi come potenziale spam penalizzante. I profili di link generati in modo manuale (quindi non quelli naturali, in cui avviene la link earning pulita) sono considerati indicativi di un alto rischio di manipolazione, e si basano – si evidenzia nel documento in questione – su decisioni coordinate che portano ad un aumento considerevole di anchor text specifiche (parole, coppie di parole, frasi).

Conclusioni

Spero di avervi fornito spunti interessanti di lavoro: in definitiva, quindi, se esiste un brevetto non è detto che Google lo usi sul serio, e anche ammesso che lo usi le modalità  con cui lo applica realmente non sono cosଠscontate ed ovvie come potrebbero sembrare. Per ulteriori informazioni invito a fare riferimento ad esempio al documento Guida pratica alla Proprietà  Intellettuale negli USA.

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