Algoritmi: cosa sono, come funzionano e dove li usiamo
Comprendere gli algoritmi è fondamentale per chiunque aspiri a padroneggiare le dinamiche della SEO e più in generale del digital marketing. Gli algoritmi sono infatti alla base di molti processi automatizzati e svolgono un ruolo cruciale nel filtrare e ordinare le informazioni sul web. Gli algoritmi dei motori di ricerca, in particolare, possono apparire come “misteriose” macchine, ma tecnicamente sono un complesso di formule matematiche, regole e criteri che, messi a sistema, determinano ciò che la maggior parte delle persone, a cominciare da noi stessi, vede quando naviga sul Web, perché hanno il compito di analizzare tutte le pagine web presenti nell’Indice per procedere poi alla loro classificazione, e quindi all’ordine in cui le varie pagine compaiono nelle SERP, le pagine dei risultati dei motori di ricerca stessi. In un certo senso, quindi, gli algoritmi sono la spina dorsale del modo in cui i motori di ricerca come Google, Bing e Yahoo! eseguono il ranking delle pagine web da mostrare in risposta alla query di ricerca di un utente e, seppur nell’impossibilità di svelare pienamente il “mistero”, oggi cerchiamo di capire come funzionano questi sistemi e che impatto queste tecnologie hanno sulla SEO e sull’ottimizzazione della visibilità online.
Che cosa sono gli algoritmi?
Gli algoritmi sono sequenze finite di istruzioni o regole definite che descrivono un processo o un calcolo per risolvere un problema o eseguire un’attività.
La parola “algoritmo” deriva dalla trascrizione latina del matematico persiano del IX secolo, Al-Khwarizmi, a lungo considerato uno dei primi autori ad aver fatto riferimento a questo concetto nel suo libro “Regole di ripristino e riduzione”. In realtà, si è poi scoperto che le prime nozioni di algoritmo sono addirittura antecedenti e si trovano nei papiri di Ahmes, noti anche come papiri di Rhind, datati al XVII secolo a.C. Questi documenti contengono una collezione di problemi con soluzioni, inclusi problemi di moltiplicazione che lo scrittore dichiarava a sua volta di aver copiato da papiri ancora più antichi di due secoli.
Per essere utili ed efficaci, gli algoritmi devono possedere alcune caratteristiche fondamentali:
- Finitezza; devono concludersi dopo un numero definito di passaggi e deve sempre terminare.
- Non ambiguità; ogni passo deve essere chiaramente e senza ambiguità, perché le istruzioni non devono essere interpretate in modi differenti.
- Sistema di input e output; gli algoritmi devono avere un input iniziale e generare almeno un output, ovvero avere dati iniziali su cui operare e fornire risultati ottenuti dall’esecuzione delle istruzioni.
- Determinismo; dato un input specifico, produrrà sempre lo stesso output attraverso un percorso definito di passaggi: non vi è alcun elemento di casualità nel processo di computazione.
- Generalità; deve essere progettato in modo tale da poter risolvere tutti i problemi appartenenti a una particolare categoria o espressione matematica.
- Efficienza, in termini di tempo e spazio richiesti per l’esecuzione, e quindi capacità di risolvere il problema nel minor tempo e con il minor uso di risorse possibile.
La loro capacità di sistematizzare e automatizzare la risoluzione dei problemi è alla base di molte tecnologie moderne: gli algoritmi sono infatti utilizzati quotidianamente, in modo spesso impercettibile, per svolgere compiti che spaziano dalla semplice ordinazione di una lista di nomi a complessi calcoli crittografici necessari per la sicurezza informatica, passando per la gestione dei dati e ovviamente la ricerca sul Web.
Definizione di algoritmo: significato e caratteristiche principali
Nella definizione standard e in ambito informatico generale, quindi, gli algoritmi sono una serie di passi ben definiti per completare una data operazione. Ma che cos’è un algoritmo in parole semplici? Pensiamo a una ricetta di cucina, dove ogni passo deve essere seguito nell’ordine corretto per ottenere il piatto finale: analogamente, gli algoritmi fungono da guide precise che indicano al computer (o a un altro sistema) esattamente cosa fare, passo dopo passo, per raggiungere un determinato obiettivo.
Gli algoritmi possono essere semplici, come l’ordinamento di una serie di numeri, o estremamente complessi, come l’analisi di grandi quantità di dati per prevedere le tendenze del mercato. E possono essere rappresentati in vari modi, ad esempio come pseudo-codice, diagrammi di flusso o direttamente in un linguaggio di programmazione. Questa rappresentazione permette di tradurre compiti complessi in un formato che può essere eseguito da un computer, automatizzando processi che altrimenti richiederebbero un notevole sforzo umano.
La loro importanza risiede nell’abilità di automatizzare processi e migliorare l’efficienza delle operazioni, rendendo possibile la gestione di grandi quantità di dati in tempi ridotti. Questi concetti – e questi sistemi – sono fondamentali non solo nella teoria dell’informatica, ma anche nella pratica della programmazione. Nella teoria della computabilità, un problema è considerato calcolabile se può essere risolto mediante un algoritmo. In fase di programmazione, invece, ideare un algoritmo consiste nella traduzione o codifica di un problema complesso in una sequenza di istruzioni che un calcolatore può eseguire. Questa codifica, scritta in un linguaggio di programmazione, rappresenta la logica di elaborazione del problema, rendendolo risolvibile in modo automatizzato dal software.
Quanti e quali algoritmi esistono e dove sono usati
Gli algoritmi trovano applicazione in quasi ogni settore immaginabile. Ad esempio, nel software engineering sono fondamentali per lo sviluppo di applicazioni efficienti; negli ambiti della finanza, servono per le previsioni di mercato e la gestione del rischio; in medicina, supportano la diagnosi e il monitoraggio di patologie attraverso l’analisi di grandi quantità di dati clinici. Gli algoritmi sono anche alla base della logistica, ottimizzando i percorsi di consegna e la gestione degli inventari. E ovviamente, nei motori di ricerca come Google, gli algoritmi sono centrali per l’indicizzazione, la classificazione e il recupero delle informazioni.
Esistono quindi innumerevoli algoritmi, ciascuno progettato per soluzioni specifiche e applicazioni diverse, e possiamo classificare questi sistemi in diverse categorie a seconda del loro utilizzo e del tipo di problema che risolvono. In particolare, riconosciamo:
- Algoritmi di ordinamento. Questi algoritmi sono utilizzati per organizzare dati in un certo ordine, ad esempio, l’algoritmo di ordinamento rapido (QuickSort) o l’algoritmo di ordinamento a bolle (Bubble Sort).
- Algoritmi di ricerca. Utilizzati per trovare un elemento all’interno di una struttura dati. Un esempio noto è l’algoritmo di ricerca binaria, che divide ripetutamente la metà della porzione di dati da cercare per trovare l’elemento richiesto.
- Algoritmi di crittografia. Progettati per la sicurezza dei dati, come l’algoritmo RSA per la crittografia asimmetrica o AES per la crittografia simmetrica.
- Algoritmi di apprendimento automatico. Questi includono algoritmi utilizzati per costruire sistemi in grado di “imparare” dai dati, come le reti neurali artificiali, i modelli di regressione lineare e gli alberi decisionali.
- Algoritmi genetici. Ispirati dai processi di evoluzione naturale, questi algoritmi sono utilizzati per trovare soluzioni approssimate a problemi complessi attraverso tecniche di selezione, crossover e mutazione.
Perché è importante un algoritmo
Gli algoritmi sono fondamentali in un mondo sempre più dominato dalla tecnologia e dai dati: senza di essi, sarebbe impossibile gestire e analizzare l’immensa mole di informazioni disponibile oggi.
Possiamo dire senza timori di smentita che sono l’anima della moderna tecnologia: consentono di realizzare compiti straordinari, dalla semplice ordinazione di una lista alla previsione di eventi futuri e la comprensione del linguaggio naturale, e accrescono la loro centralità man mano che la tecnologia si evolve e le applicazioni diventano sempre più sofisticate.
Nello specifico, sono fondamentali dal punto di vista di:
- Efficienza e automazione. Gli algoritmi consentono di automatizzare compiti che altrimenti richiederebbero un enorme sforzo umano, dando luogo a sistemi che possono operare 24 ore su 24 senza errori.
- Velocità e scalabilità. Gli algoritmi ben progettati permettono di risolvere problemi in tempi rapidissimi, fondamentale in applicazioni critiche come le transazioni finanziarie o la gestione in tempo reale delle reti informatiche.
- Affidabilità e precisione. Gli algoritmi riducono la probabilità di errore umano e possono essere testati e verificati accuratamente per garantire risultati accurati.
- Innovazione e progresso. La continua ricerca e sviluppo di nuovi algoritmi spinge avanti i confini della tecnologia. Ad esempio, gli algoritmi di intelligenza artificiale stanno rivoluzionando settori come la medicina, la finanza, i trasporti e l’intrattenimento.
- Personalizzazione e miglioramento dell’esperienza utente. Algoritmi utilizzati nei social media, nei motori di ricerca e nei servizi di e-commerce migliorano l’esperienza degli utenti offrendo contenuti e suggerimenti personalizzati basati sui loro interessi e comportamenti.
Come funzionano gli algoritmi: una panoramica delle basi
Gli algoritmi sono progettati per seguire una serie di passi ben definiti e sequenziali per risolvere specifici problemi o eseguire determinate operazioni. Per dirla in altri termini, ogni algoritmo parte con un set di dati di input e procede attraverso una serie di istruzioni per produrre un output: ogni passaggio rappresenta un’istruzione ben definita e sequenziale, che guida il processo fino al raggiungimento del risultato desiderato.
Gli sviluppatori scrivono algoritmi utilizzando linguaggi di programmazione che traducono queste istruzioni in un formato comprensibile per i computer. La chiarezza e la precisione di ogni passo sono cruciali per l’efficacia e l’affidabilità dell’algoritmo: una volta codificato, l’algoritmo può essere eseguito più volte, garantendo coerenza e affidabilità nei risultati. Questo principio è particolarmente importante nei motori di ricerca, dove l’accuratezza e l’efficienza sono essenziali per elaborare miliardi di query giornaliere.
L’implementazione di un algoritmo inizia spesso con la scrittura di un pseudo-codice, una descrizione dettagliata in linguaggio naturale dei passaggi che l’algoritmo deve seguire. Questo pseudo-codice viene poi tradotto in un linguaggio di programmazione adatto, come Python, C++ o Java, che permette al computer di eseguire il codice. Durante questo processo, gli sviluppatori devono garantire che ogni istruzione sia precisa e non ambigua, affinché il computer possa seguire esattamente quelle direttive senza interpretazioni errate.
Un tipico ciclo di vita di un algoritmo inizia con la definizione del problema e l’identificazione dei requisiti necessari per risolverlo. Vengono poi progettati vari approcci o strategie che potrebbero portare alla soluzione. Gli algoritmi sono quindi implementati, testati e ottimizzati attraverso un processo iterativo che può includere diverse fasi, tra cui:
- Progettazione dell’algoritmo. Durante questa fase, si sviluppa una struttura teorica dell’algoritmo che dettagli i passaggi logici necessari per risolvere il problema. Questa fase può includere diagrammi di flusso e altre rappresentazioni visive per chiarire il percorso decisionale.
- Codifica e implementazione. Una volta progettato, l’algoritmo viene tradotto in codice utilizzando un linguaggio di programmazione specifico. Questa traduzione deve rispettare fedelmente la logica definita nella fase di progettazione.
- Test e debug. Dopo l’implementazione, l’algoritmo viene testato con diversi set di dati di input per verificare che produca i risultati attesi. Durante il testing, potrebbero emergere bug o inefficienze che richiedono correzioni e ottimizzazioni.
- Ottimizzazione. In questa fase si lavora per migliorare l’efficienza dell’algoritmo, riducendo il tempo di esecuzione e l’uso delle risorse computazionali. Tecniche di ottimizzazione possono includere l’uso di strutture dati più adeguate o l’adozione di algoritmi più avanzati.
Le applicazioni degli algoritmi: dove si trovano questi sistemi
Come detto, gli algoritmi sono elementi fondamentali per il funzionamento delle moderne tecnologie, offrendo soluzioni a problemi complessi in diversi domini e migliorando costantemente l’efficienza, la sicurezza e la qualità delle operazioni automatiche.
Il loro meccanismo, che trasforma gli input in output attraverso un processo strutturato e ripetibile, garantisce consistenza e affidabilità nei risultati: questa capacità di automatizzare e standardizzare le operazioni li rende fondamentali in numerose applicazioni, che riguardano (e impattano!) anche molti aspetti della nostra vita quotidiana. Ad esempio, quando utilizziamo i social media, un algoritmo decide quali post visualizzare nel nostro feed in base ai nostri interessi e comportamenti passati; nei servizi di streaming come Netflix, gli algoritmi suggeriscono contenuti basati sulle nostre preferenze di visione. Anche negli e-commerce, algoritmi complessi gestiscono tutto, dalle raccomandazioni dei prodotti alle transazioni di pagamento sicure. In ogni caso, l’obiettivo è ottimizzare l’esperienza utente e migliorare l’efficienza operativa.
Esempi di algoritmi nella vita quotidiana
Gli algoritmi sono dunque onnipresenti e influenzano numerose attività che compiamo ogni giorno, spesso senza che ce ne accorgiamo.
- Algoritmi nei Social Media
Ogni volta che accediamo a piattaforme come Facebook, X o Instagram, gli algoritmi giocano un ruolo cruciale nel personalizzare il nostro feed. Utilizzando algoritmi di machine learning, queste piattaforme analizzano i nostri comportamenti, le interazioni e le preferenze per mostrarci contenuti che potrebbero interessarci di più. Questo processo coinvolge la valutazione di vari parametri come tempo di visualizzazione, like, commenti e condivisioni per determinare la rilevanza di ciascun post.
- Algoritmi nei sistemi di raccomandazione
Piattaforme di e-commerce come Amazon e servizi di streaming come Netflix utilizzano complessi algoritmi di raccomandazione per suggerirci prodotti o contenuti. Questi algoritmi analizzano le nostre attività passate, come gli articoli che abbiamo acquistato o i film e le serie che abbiamo guardato, per prevedere ciò che potremmo desiderare in futuro. Utilizzano tecniche di filtraggio collaborativo e content-based per migliorare la precisione delle raccomandazioni.
- Algoritmi nei software di navigazione stradale e nei servizi di mappe
Quando utilizziamo app di navigazione come Google Maps o Waze, gli algoritmi calcolano il percorso ottimale tenendo conto di vari fattori come distanza, tempo di percorrenza, condizioni del traffico e lavori stradali. Questi algoritmi utilizzano tecniche di grafi e teoria dei percorsi per trovare il cammino più veloce ed efficiente dal punto A al punto B. Inoltre, l’uso di algoritmi di machine learning permette di aggiornare in tempo reale le informazioni sul traffico.
- Algoritmi nelle fotocamere degli smartphone
Le moderne fotocamere degli smartphone utilizzano algoritmi di elaborazione delle immagini per migliorare la qualità delle foto. Funzioni come l’autofocus, la stabilizzazione dell’immagine, il riconoscimento facciale e la modalità notturna sono tutte alimentate da algoritmi avanzati. Ad esempio, gli algoritmi di machine learning possono identificare e ottimizzare automaticamente i volti nelle foto, mentre altri algoritmi riducono il rumore nelle immagini scattate in condizioni di scarsa illuminazione.
- Algoritmi nei servizi finanziari
Gli algoritmi sono anche ampiamente utilizzati nel settore finanziario. Ad esempio, gli algoritmi di trading ad alta frequenza sono capaci di eseguire milioni di operazioni sul mercato in pochi secondi, analizzando enormi volumi di dati per prendere decisioni di investimento. Gli algoritmi valutano i trend di mercato, le notizie finanziarie e altri indicatori economici per prevedere e reagire rapidamente alle variazioni di prezzo delle azioni.
- Algoritmi nelle applicazioni di fitness e salute
Molte applicazioni di fitness, come MyFitnessPal o Strava, utilizzano algoritmi per monitorare e analizzare le nostre attività fisiche. Gli algoritmi raccolgono dati dai sensori del nostro smartphone o smartwatch per calcolare calorie bruciate, distanza percorsa, velocità e altre metriche di performance. Questi dati vengono poi utilizzati per fornire consigli personalizzati e piani di allenamento.
- Algoritmi nei sistemi di traduzione automatica
Quando utilizziamo Google Translate o DeepL, algoritmi avanzati di deep learning e reti neurali convoluzionali lavorano per tradurre testo da una lingua all’altra. Questi algoritmi non solo prendono in considerazione le parole individuali, ma anche il contesto e la struttura grammaticale della frase per offrire traduzioni più accurate e naturali.
- Algoritmi nell’email filtering
Gli algoritmi di machine learning sono ampiamente impiegati nei sistemi di email filtering per identificare e bloccare spam e phishing. Analizzando modelli di linguaggio, indirizzi IP e comportamenti degli utenti, questi algoritmi possono classificare le email in categorie come “inbox”, “spam” o “promozioni”, migliorando la nostra esperienza di utilizzo della posta elettronica.
- Algoritmi negli assistenti virtuali
Assistenti virtuali come Siri, Alexa e Google Assistant utilizzano una combinazione di algoritmi di riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale e machine learning per capire e rispondere alle nostre richieste. Questi algoritmi analizzano le nostre domande, estraggono le informazioni utili e formulano risposte pertinenti, rendendo l’interazione più fluida e naturale.
- Algoritmi per crittografia e sicurezza
Gli algoritmi crittografici sono fondamentali per proteggere le informazioni sensibili durante la trasmissione e l’archiviazione. Algoritmi come AES (Advanced Encryption Standard) assicurano che dati come numeri di carte di credito, password e informazioni personali siano resi illeggibili a chiunque non disponga della chiave di decrittazione. Un altro esempio è RSA (Rivest-Shamir-Adleman), utilizzato per la crittografia asimmetrica nelle comunicazioni online sicure, come il protocollo HTTPS che protegge la navigazione web. Gli algoritmi Hash, come SHA-256, giocano un ruolo cruciale nella protezione dell’integrità dei dati, garantendo che non siano stati alterati durante la trasmissione. Senza questi algoritmi, le transazioni finanziarie online, la comunicazione via email e molte altre attività sarebbero vulnerabili agli attacchi informatici.
- Algoritmi per l’automazione industriale
L’automazione industriale si basa su algoritmi complessi per controllare macchinari e processi produttivi, aumentando l’efficienza e riducendo i tempi di inattività. Ad esempio, gli algoritmi di controllo dell’automazione monitorano e regolano le macchine in tempo reale, assicurando che operino entro parametri specifici per evitare guasti. Gli algoritmi di pianificazione della produzione ottimizzano l’ordine delle operazioni per massimizzare la produttività e minimizzare i tempi morti. Nelle catene di montaggio automobilistiche, algoritmi di robotica coordinano l’assemblaggio di veicoli, eseguendo compiti precisi come la saldatura e la verniciatura. Inoltre, algoritmi predittivi basati su modelli di machine learning prevedono la manutenzione preventiva, riducendo i costi e prevenendo fermi macchina inattesi.
- Algoritmi di intelligenza artificiale
Gli algoritmi di deep learning e le reti neurali artificiali sono alla base di molte delle applicazioni più avanzate di intelligenza artificiale. Nel riconoscimento vocale, algoritmi come quelli usati da Siri e Google Assistant trasformano l’audio della voce in testo, permettendo agli assistenti virtuali di comprendere e rispondere alle richieste degli utenti. Nel riconoscimento facciale, algoritmi come quelli utilizzati nei sistemi di sorveglianza e nei social media identificano i volti e ne verificano l’identità. La traduzione automatica beneficia degli algoritmi di apprendimento profondo, come quelli impiegati da Google Translate, che analizzano e rendono comprensibili testi complessi da una lingua all’altra, tenendo conto del contesto. Per quanto riguarda i veicoli autonomi, gli algoritmi di intelligenza artificiale elaborano enormi quantità di dati dai sensori del veicolo (come LIDAR, radar e telecamere) per prendere decisioni in tempo reale, garantendo la sicurezza e l’efficienza della guida.
Che cosa sono gli algoritmi dei motori di ricerca
Meritano un trattamento a parte gli algoritmi dei motori di ricerca, che sono i sistemi che si attivano ogni volta che facciamo una ricerca su Google, Bing o qualsiasi altro motore di ricerca per restituirci i risultati più pertinenti.
Gli algoritmi dei motori di ricerca possono essere definiti come l’insieme di regole e procedure utilizzate dai search engine per determinare la rilevanza e l’importanza delle pagine web, al fine di classificarle in risposta a una specifica query di ricerca. È quindi una tecnologia che tocca più da vicino le nostre tematiche, perché è l’insieme esclusivo di formule che un motore di ricerca utilizza per recuperare informazioni specifiche archiviate all’interno di una struttura dati e determinare il significato di una pagina web e del suo contenuto.
Il loro processo coinvolge quindi il crawling delle pagine web, la loro indicizzazione e il ranking secondo criteri di rilevanza: gli algoritmi valutano centinaia di fattori, come le parole chiave, la qualità dei contenuti, i backlink e l’esperienza utente, per determinare l’ordine dei risultati di ricerca. Sono pertanto fondamentali per il funzionamento dei motori di ricerca, poiché aiutano a filtrare l’enorme quantità di informazioni disponibili su Internet e a fornire agli utenti i risultati più pertinenti e utili.
Si tratta di strumenti sofisticati che aiutano a organizzare e a rendere accessibile l’enorme mole di informazioni e contenuti presenti online, supportando la mission di aiutare gli utenti a trovare le migliori risposte alle loro domande e svolgendo, pertanto, un ruolo fondamentale dietro le quinte nel determinare quali risultati vediamo quando effettuiamo una ricerca online.
Come funziona un algoritmo di ricerca
Come sappiamo, i motori di ricerca sono essenzialmente macchine di risposta che, sollecitati da un utente che lancia un input, esaminano miliardi di contenuti che hanno nel loro archivio (l’Indice) e valutano migliaia di fattori per determinare quale pagina ha maggiori probabilità di rispondere alla domanda posta e soddisfare l’intento originario della persona.
In estrema sintesi, l’attività dei motori di ricerca si articola in tre fasi:
- Crawling o scansione. Attraverso appositi programmi chiamati “crawler” o “spider”, i motori di ricerca esplorano automaticamente il web e incontrano i nuovi contenuti disponibili (pagine web, PDF, immagini, video eccetera): i crawler seguono i link da una pagina all’altra, raccogliendo informazioni su ogni risorsa che incontrano.
- Indicizzazione. Una volta che una pagina è stata scoperta, le informazioni raccolte dai crawler vengono analizzate e catalogate in un enorme database, chiamato Indice, da cui il nome indicizzazione. In questa fase, gli algoritmi del motore di ricerca analizzano il contenuto della pagina, i link in entrata e in uscita e altri fattori per determinare di cosa tratta la pagina e come dovrebbe essere classificata.
- Ranking o classificazione. Quando un utente inserisce una query in un motore di ricerca, l’algoritmo cerca nel suo database le pagine che sono più pertinenti a questo input: tutte le pagine vengono poi ordinate, o “classificate”, in base a una serie di fattori, tra cui la rilevanza del contenuto, l’autorità della pagina, la qualità dei link in entrata, l’esperienza dell’utente e molti altri. Il risultato di questo processo di ranking è la lista di risultati di ricerca che vediamo quando effettuiamo una ricerca.
Pertanto, gli algoritmi servono ai motori di ricerca per analizzare e indicizzare il contenuto delle pagine web, e anche per supportarli nel determinare la pertinenza e la qualità di una pagina web in merito alla query di ricerca di un utente. Ogni motore di ricerca crea, gestisce, utilizza e aggiorna il suo specifico algoritmo di ricerca.
Pertanto, possiamo parlare di algoritmo di Google, algoritmo di Bing o algoritmo di Yahoo!, ognuno dei quali utilizza criteri particolari e complessi per svolgere il suo lavoro, prendendo in considerazione i segnali reputati più utili al raggiungimento dell’obiettivo di fornire risultati di ricerca più accurati e pertinenti.
Algoritmi o algoritmo di Google: quanti sono gli algoritmi?
A questo punto è opportuno aprire una piccola parentesi “lessicale”, ma non solo. Spesso, per semplicità e comodità, parliamo di “algoritmo di Google” al singolare, anche se ciò significa estremizzare una realtà molto più complessa. Google infatti utilizza una serie di algoritmi e tecniche di apprendimento automatico per analizzare e classificare le pagine web, che lavorano insieme, ognuno con un compito specifico, per fornire i risultati di ricerca più pertinenti e utili.
Ad esempio, Google ha utilizzato storicamente un algoritmo chiamato PageRank per determinare l’autorità e l’importanza di una pagina web in base alla quantità e alla qualità dei link che la collegano ad altre pagine, mentre l’altro algoritmo chiamato Panda è stato progettato per penalizzare i siti con contenuti di bassa qualità; a questi si aggiungono altri algoritmi specifici per la ricerca di immagini, la ricerca di notizie, la ricerca locale e molto altro, che formano appunto il potente insieme di “algoritmi di Google“, al lavoro ogni istante per rispondere alle query degli utenti.
Da qualche tempo Google ha condiviso la nomenclatura che utilizza per compiere questi processi, introducendo il concetto di “Google Search ranking systems” o sistemi di ranking della Ricerca Google, che rappresentano ogni algoritmo di ranking automatizzato che partecipa al lavoro di analisi dei fattori e segnalazione delle centinaia di miliardi di pagine web e altri contenuti da inserire nell’Indice, con l’obiettivo di “presentare i risultati più pertinenti e utili, il tutto in una frazione di secondo”. Alcuni di questi sistemi fanno parte dei più ampi sistemi di classificazione di Google, ovvero le tecnologie sottostanti che producono risultati di ricerca in risposta alle query, mentre altri sono coinvolti in specifiche esigenze di classificazione.
Algoritmi di Google: uno sguardo generale alle caratteristiche
Ovviamente le formule dei motori di ricerca sono segrete e destinate a restare tali, ma possiamo comunque provare a descrivere (un po’) il funzionamento degli algoritmi, che almeno a grandi linee seguono processi abbastanza standardizzati.
Ad esempio, la priorità assoluta è rispondere prontamente alle esigenze dell’utente, rendendo fluida e positiva la sua esperienza: Google è riuscito a diventare il motore di ricerca più popolare del pianeta grazie ai suoi algoritmi complessi che migliorano il processo di ricerca utilizzando tattiche sofisticate che forniscono agli utenti le informazioni che cercano, e facendo tutto questo in pochissimi istanti.
Gli algoritmi dei motori di ricerca in genere analizzare centinaia di fattori – in particolare, abbiamo visto come Google utilizzi anche oltre 200 segnali di ranking per determinare quali risultati fornire e in quale ordine – tra cui la pertinenza dei contenuti, l’utilizzo delle parole chiave rilevanti, le prestazioni della pagina, l’ottimizzazione per i dispositivi mobili, i backlink, il contesto della query e così via, che sono globalmente ponderati e “trasformati” in formule matematiche complesse, in modo da procedere rapidamente alla classificazione delle pagine web.
Nonostante la loro efficacia, gli algoritmi di Google non sono esenti da critiche. Una delle principali polemiche riguarda la trasparenza: molti webmaster e professionisti SEO lamentano la mancanza di informazioni dettagliate su come funzionino esattamente questi algoritmi. Questa opacità può rendere difficile capire perché un sito viene penalizzato. Inoltre, c’è il problema della manipolazione dei risultati: alcuni accusano Google di dare priorità ai propri servizi nei risultati di ricerca, il che ha portato a numerosi contenziosi legali. Infine, c’è la questione della privacy, con critiche relative alla quantità di dati raccolti da Google per migliorare i suoi algoritmi.
L’influenza dell’intelligenza artificiale negli algoritmi di ricerca
L’introduzione dell’intelligenza artificiale (AI) negli algoritmi di ricerca ha rappresentato una svolta epocale per il settore. La capacità di apprendere e migliorare autonomamente rende gli algoritmi alimentati dall’AI molto più sofisticati e precisi rispetto ai loro predecessori statici. Questo progresso non solo ha migliorato l’accuratezza dei risultati di ricerca, ma ha anche influenzato profondamente l’approccio delle strategie SEO.
Ad esempio,Google ha introdotto diverse innovazioni basate sull’intelligenza artificiale per migliorare il funzionamento dei suoi algoritmi. Uno dei più importanti è il citato RankBrain, annunciato nel 2015, che utilizza il machine learning per comprendere meglio il significato dietro le query di ricerca, piuttosto che basarsi esclusivamente sulle parole chiave. Questo consente di interpretare e rispondere a query complesse e nuove in modo più efficace, migliorando la pertinenza dei risultati. Un altro avanzamento significativo è stato BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), introdotto nel 2019: questo modello AI permette a Google di comprendere le sfumature del linguaggio naturale in modo bidirezionale, analizzando le relazioni contestuali tra le parole all’interno di una frase. Con BERT, Google ha fatto un enorme passo avanti nel comprendere l’intento dell’utente, specialmente per le query più lunghe e conversazionali.
Più in generale, l’integrazione dell’AI negli algoritmi di ricerca ha diverse implicazioni importanti per la SEO. Prima di tutto, ottimizzare i contenuti per gli algoritmi AI richiede un approccio più olistico e centrato sull’utente, come sottolinea anche Ivano Di Biasi nel suo ultimo libro SEO for AI. Non si tratta più solo di inserire le parole chiave giuste; piuttosto, è fondamentale comprendere e anticipare l’intento di ricerca degli utenti.
Un’area chiave è la ricerca semantica, che con l’AI diventa ancora più importante. Gli algoritmi ora comprendono meglio il contesto e le relazioni semantiche tra i termini, il che significa che i contenuti devono essere scritti in modo naturale e coerente, piuttosto che focalizzati su keyword stuffing.
Un’altra considerazione è la migliorata personalizzazione dei risultati di ricerca. Con l’AI, gli algoritmi possono adattarsi al comportamento e alle preferenze individuali degli utenti, offrendo risultati di ricerca sempre più personalizzati. Questo implica che i professionisti SEO devono considerare una varietà di contesti e scenari d’uso nei loro contenuti.
Algoritmi e SEO: come e perché questi sistemi impattano sulla visibilità organica
Gli algoritmi del motore di ricerca sono quindi una raccolta di formule che servono a determinare la qualità e la pertinenza di una pagina web rispetto alla query dell’utente. In parole più semplici, gli algoritmi di ricerca sono responsabili di decidere quali pagine web mostrare in cima ai risultati di ricerca. E quindi, se vogliamo che il nostro contenuto abbia visibilità su Google e raggiunga un buon posizionamento, dobbiamo cercare di entrare nelle grazie degli algoritmi, cercare di individuare quali sono i criteri che premiano e tenerci invece alla larga dalle tattiche oggettivamente vietate, che rischiano di avere l’effetto opposto.
Per ottenere buoni risultati, quindi, non sempre è sufficiente essere certi di conoscere le tattiche e i trucchi della SEO: per riuscire a raggiungere gli obiettivi e lavorare in modo più strategico e scientifico è opportuno anche avere una conoscenza di base di come funziona tutto il sistema che sta dietro alle SERP. In altri termini, è utile avere almeno un’infarinatura su come funzionano gli algoritmi dei motori di ricerca e, quindi, scoprire perché alcune tattiche sono migliori di altre, pur restando sempre su temi “avvolti nel mistero”.
Gli algoritmi dei motori di ricerca hanno infatti un impatto significativo sulla SEO e sul traffico organico, e c’è un altro aspetto da non trascurare: queste formule e ricette sono in continua evoluzione, con modifiche frequenti e regolari che servono a migliorare l’esperienza dell’utente e ad assicurare che gli utenti trovino sempre la migliore risposta alle loro domande.
Ne consegue, quindi, che anche chi lavora online non può fermarsi e deve continuare a tenere il passo con gli ultimi aggiornamenti degli algoritmi per garantire che le strategie SEO rimangano efficaci, puntando a tenere elevata la qualità e la pertinenza dei contenuti della pagina di destinazione rispetto alle esigenze e agli intenti del pubblico e controllando anche gli altri aspetti rilevanti delle pagine.
Cosa e quali sono gli aggiornamenti algoritmici
È Google stesso a riferirci che cambia i suoi algoritmi centinaia di volte ogni anno, tra interventi più sensibili e modifiche che invece non hanno particolari impatti sulle SERP e sul ranking dei siti.
In effetti, non tutti gli update dell’algoritmo hanno il potere di influenzare in modo significativo le pagine dei risultati, rimescolando il ranking dei siti, perché in verità ci sono differenti tipologie di aggiornamenti algoritmici lanciati da Google.
In particolare ne riconosciamo tre:
- Broad core update, gli aggiornamenti principali. Sono eseguiti varie volte durante l’anno (in genere su base trimestrale o più ampia) e regolano l’importanza di diversi fattori di ranking, agendo su ampia scale e a livello globale.
- Aggiornamenti chiave specifici. Sono interventi non molto frequenti, che interessano un problema specifico dell’algoritmo di ricerca o un sistema di ricerca, come Helpful Content per i contenuti utili o Reviews per le recensioni.
- Aggiornamenti minori. Implementati addirittura su base quotidiana o settimanale, questi interventi solitamente non creano grandi cambiamenti visibili alle prestazioni e all’analisi del sito; spesso si tratta di piccole modifiche che migliorano l’esperienza dell’utente che effettua la ricerca e non influiscono sul posizionamento dei siti Web di alta qualità o su larga scala.
Anche se, come detto più volte, Google mantiene privati i dettagli del suo algoritmo di classificazione delle ricerche, possiamo immaginare che aggiorni regolarmente le sue formule per migliorare la qualità dei risultati di ricerca per riflettere i cambiamenti nei comportamenti degli utenti e i progressi tecnologici. Non meno importante, è anche un modo per cercare di restare sempre un passo avanti rispetto agli attori sleali o agli spammer che cercano visibilità sulla sua piattaforma.
Come prevenire gli effetti negativi degli aggiornamenti degli algoritmi
E quindi, gli algoritmi dei motori di ricerca sono meccanismi complessi in continua evoluzione (per giunta): ciò significa, innanzitutto, che è un errore pensare di creare un contenuto evergreen che possa avere successo per sempre, perché i successivi aggiornamenti rischiano di rendere la nostra strategia obsoleta e quindi inefficace.
D’altra parte, però, è sbagliato anche concentrarsi eccessivamente sugli algoritmi dei motori di ricerca, adattando freneticamente le strategie di marketing a ogni piccola modifica: è più utile e opportuno guardare al quadro più ampio, cercando di comprendere le domande e i bisogni del nostro pubblico, perché solo così possiamo ridurre la nostra dipendenza dalle modifiche degli algoritmi e controllare, almeno in parte, quanto questi influenzano le nostre iniziative.
Gli aggiornamenti dei motori di ricerca e dei loro algoritmi possono infatti essere imprevedibili come il meteo: l’unica cosa che sappiamo con certezza è che ci saranno, con effetti che possono essere di vario tipo. E allora, ciò che possiamo fare è farci trovare preparati e pronti al momento giusto, lavorando al alcuni aspetti chiave sulle nostre pagine come quelli qui sotto elencati.
- La qualità prima di tutto
Nonostante gli aggiornamenti degli algoritmi, una cosa rimane costante: la qualità dei contenuti sulle pagine di destinazione ha un effetto positivo sulle conversioni. I motori di ricerca, e in particolare Google, prestano molta attenzione alla qualità della pagina e alla pertinenza delle parole chiave, e questo è il primo punto da garantire sul nostro sito.
- Oltre le parole chiave
Gli aggiornamenti degli algoritmi di Google tendono a spostare l’attenzione dalle parole chiave verso frasi e sfumature più a coda lunga: invece di concentrarci solo sulla parola chiave, dobbiamo considerare l’intento, la pertinenza e il contesto. Dobbiamo quindi capire come rispondere al meglio alle domande poste dal nostro pubblico e progettare contenuti utili, lavorando sull’intero percorso dell’utente piuttosto che solo sulle singole parole chiave.
- Restare informati
In alcuni casi, i motori di ricerca offrono un avviso anticipato su un imminente aggiornamento dell’algoritmo: questo ci dà il tempo di familiarizzare con i nuovi fattori e di adattarci di conseguenza. Inoltre, anche la nostra pagina riporta tutti i più rilevanti Google Update!
- Mantenere la calma e analizzare i rendimenti
Quando i motori di ricerca modificano i loro algoritmi ci sono momenti di caos per noi marketer, anche se tutto ciò che possiamo fare è implementare miglioramenti rilevanti e seguire le linee guida più recenti. Se utilizziamo Google Analytics, prendere nota di quando è avvenuto un aggiornamento dell’algoritmo può aiutarci a spiegare eventuali risultati fuori dall’ordinario, ad esempio, così come il monitoraggio di SEOZoom ci aiuta a capire se ci sono fluttuazioni improvvise nel ranking.
- Reagire con attenzione
Se un recente aggiornamento dell’algoritmo ha danneggiato il nostro posizionamento, è importante non farsi prendere dal panico. Lanciarsi in una corsa folle per adattare le strategie e apportare modifiche rapide con l’obiettivo di frenare l’emorragia nelle classifiche potrebbe addirittura danneggiare ulteriormente la visibilità organica, e i migliori risultati arriveranno dal prendersi il tempo necessario per studiare gli obiettivi del nuovo aggiornamento e verificare in che modo il nostro sito Web non soddisfa questi requisiti. Molto probabilmente, bastano alcuni semplici accorgimenti per rimettersi in gioco, anche se i tempi della ripresa possono essere più lunghi.
L’algoritmo di Google non è una formula
Possiamo approfondire ulteriormente il tema sfruttando il lavoro di Dave Davies su Search Engine Journal, che prova a spiegare in modo semplice e accessibile che cos’è l’algoritmo di Google.
Partendo dalla definizione di Wikipedia, un algoritmo “è un procedimento o programma che risolve una classe di problemi attraverso un numero finito di istruzioni elementari, chiare e non ambigue”, ma c’è anche un significato più generale, ovvero “un processo o un insieme di regole da seguire nei calcoli o in altre operazioni di risoluzione dei problemi, soprattutto da un computer”. In entrambi i casi, conta capire un punto fondamentale: un algoritmo non è una formula singola.
Per questo, Davies utilizza l’esempio di un menu: da buon canadese, ci dice l’esperto, ama mangiare il classico “Roast Beef with gravy” accompagnato da altri ingredienti, per la cui preparazione servono:
- Arrosto di manzo
- Rafano
- Yorkshire pudding
- Fagioli verdi
- Purè di patate
- Gravy (salsa composta dal fondo di cottura della carne).
L’arrosto di manzo deve essere stagionato e cucinato perfettamente, spiega Davies, che poi aggiunge altri dettagli: “il condimento abbinato l’arrosto sarebbe un esempio di una formula – quanto di ogni cosa è necessario per produrre un prodotto; una seconda formula utilizzata sarebbe la quantità di tempo e la temperatura a cui l’arrosto deve essere cotto, dato il suo peso, e la stessa operazione si ripete per ogni elemento nell’elenco”.
Quindi, “a un livello molto semplice avremmo 12 formule (6 ingredienti x 2 – uno per le misurazioni e l’altro per il tempo di cottura e la durata in base al volume), che creano un algoritmo con l’obiettivo di creare uno dei pasti preferiti di Dave”, a cui aggiungere “un’altra formula, per considerare la quantità di cibi diversi che vorrei sul mio piatto”, scrive.
E questo senza nemmeno includere “le varie formule e algoritmi necessari per produrre gli ingredienti stessi, come allevare una mucca o coltivare patate”.
Ma questo è solo l’algoritmo su misura delle preferenze di Davies: “Dobbiamo considerare che ogni persona è diversa e vorrà quantità diverse di ciascun ingrediente e potrebbe desiderare condimenti diversi”. Si può quindi personalizzare quell’algoritmo per dare a ognuno il risultato ideale, aggiungendo una formula per ogni persona.
Tanti algoritmi, un solo algoritmo
Questa lunga parentesi sembra averci portato lontano dal tema del nostro articolo, ma in realtà un algoritmo e un tavolo da pranzo hanno molte cose in comune, e per dimostrarlo Davies elenca alcune delle caratteristiche principali di un sito Web (limitandosi a 6 per un confronto diretto):
- URL
- Contenuti
- Collegamenti interni
- Link esterni
- Immagini
- Velocità.
Come già visto con l’algoritmo per la cena, “ognuna di queste aree è ulteriormente suddivisibile utilizzando diverse formule e, di fatto, diversi sotto-algoritmi”. E quindi, il primo passo per capire come funziona il sistema è considerare la presenza non di un solo algoritmo, ma di più algoritmi.
È però importante tenere presente che, pur essendoci “molti algoritmi e innumerevoli formule in gioco, c’è ancora un solo algoritmo”: il suo compito è determinare come questi altri sono ponderati per produrre i risultati finali che vediamo sulla SERP, ci spiega l’esperto.
Secondo Davies, “è perfettamente legittimo riconoscere che al vertice esiste un tipo di algoritmo – l’unico algoritmo per dominarli tutti, per così dire (citando Il Signore degli Anelli) – ma senza dimenticare che ci sono innumerevoli altri algoritmi”, che generalmente sono quelli “a cui pensiamo quando stiamo valutando come incidono sui risultati di ricerca”.
L’algoritmo di Google è una ricetta perfetta
Tornando all’analogia, ci sono una moltitudine di caratteristiche diverse di un sito Web che vengono valutate, “proprio come abbiamo un certo numero di elementi alimentari che ci ritroviamo nel nostro piatto”.
Per produrre il risultato desiderato, “dobbiamo avere un gran numero di formule e sotto-algoritmi per creare ogni elemento sul piatto e l’algoritmo master per determinare la quantità e il posizionamento di ciascun elemento”.
Allo stesso modo, quando usiamo l’espressione algoritmo di Google ci riferiamo in realtà a “una massiccia raccolta di algoritmi e formule, ciascuno impostato per svolgere una funzione specifica e raccolto insieme da un algoritmo-capo o, oserei dire, algoritmo core per posizionare i risultati”.
Gli esempi di algoritmi di Google
Nell’articolo si ricordano poi alcuni tipi di algoritmo di Google per esemplificare il discorso:
- Algoritmi come Panda, che aiutano Google a giudicare, filtrare, penalizzare e premiare i contenuti in base a caratteristiche specifiche (e lo stesso Panda probabilmente includeva al suo interno una miriade di altri algoritmi).
- L’algoritmo Penguin per giudicare i link e identificare lo spam. Tale algoritmo richiede certamente dati da altri algoritmi preesistenti che sono responsabili della valutazione dei collegamenti e probabilmente di alcuni nuovi algoritmi incaricati di comprendere le caratteristiche comuni del link spam, in modo che il più grande algoritmo Penguin possa fare il suo lavoro.
- Algoritmi specifici di un’attività/task.
- Algoritmi organizzativi.
- Algoritmi responsabili della raccolta di tutti i dati e del loro inserimento in un contesto che produca il risultato desiderato, una SERP che gli utenti troveranno utile.
Il ruolo delle entità per gli algoritmi
In questo contesto, un elemento che sta ricevendo sempre più attenzioni è l’analisi delle entità, che sappiamo essere “cose o concetti singolari, unici, ben definiti e distinguibili”.
Tornando all’analogia della cena, Davies ci mostra quali sono le entità interessate: lui stesso, ogni membro della sua famiglia e anche il suo nucleo familiare (un’entità a sé stante), e poi ancora l’arrosto e ogni ingrediente di cui è composto sono altre entità singole, e così pure lo Yorkshire pudding e la farina che serve per farlo.
Google vede il mondo come una raccolta di entità, e questo è stato un passo decisivo nel processo di miglioramento degli algoritmi di ricerca.
Proseguendo il suo ragionamento, Davies spiega che al suo tavolo da pranzo ci sono “quattro entità individuali che avrebbero lo stato di stanno mangiando e una serie di entità che invece sono mangiate: classificarci tutti in questo modo ha molti vantaggi per Google rispetto alla semplice valutazione delle nostre attività come una serie di parole”. A ogni entità che mangia possono essere assegnate le entità che ha nel suo piatto (roast beef, rafano, fagiolini, purè di patate, budino dello Yorkshire e così via).
Google utilizza questo stesso tipo di classificazione per giudicare un sito Web. Ogni pagina web è un’entità, esattamente come ogni persona seduta al tavolo da pranzo.
L’entità globale che li rappresenta tutti (chiamata “Davies”) sarebbe “cena roast beef”, ma ogni singola entità che rappresenta un individuo o una pagina è diversa. In questo modo, Google può facilmente classificare e giudicare l’interconnessione dei siti Web e del mondo in generale.
Il lavoro degli algoritmi con le entità
Fondamentalmente, i motori di ricerca non hanno il compito di giudicare un solo sito Web, ma devono classificarli tutti. Non si concentrano quindi solo sulla entità Davies vista come cena roast beef, ma anche sull’entità dei vicini Robinson che riguarda lo stir fry. Ora, se un’entità esterna nota come Moocher vuole sapere dove mangiare, le opzioni possono essere classificate dai Moocher in base alle loro preferenze o query.
Tutto ciò è importante per comprendere gli algoritmi di ricerca e il funzionamento delle entità: anziché limitarsi a vedere cosa tratta un sito web nel suo complesso, Google capisce “che il mio arrosto di manzo e la salsa di manzo sono correlati e, di fatto, provengono dalla stessa entità principale”.
E questo è decisivo anche per capire cosa serve per rankare, come spiega ancora l’articolo. Se Google capisce che una pagina web riguarda il roast beef, mentre un’altra pagina che “si collega ad essa riguarda il beef dip (tipico panino canadese prodotto con gli avanzi del roast beef)”, è assolutamente importante che “Google sappia che roast beef e beef dip sono ricavati dalla stessa entità principale”.
Le applicazioni per determinare la rilevanza delle pagine
In questo modo, gli algoritmi “possono assegnare rilevanza a questo link in base alla connessione di queste entità”.
Prima che l’idea delle entità entrasse nella Ricerca, i motori potevano assegnare la pertinenza e la rilevanza solo in base a parametri come word density, word proximity e altri elementi facilmente interpretabili e manipolabili.
Le entità sono molto più difficili da manipolare: “o una pagina riguarda un’entità, o non è attinente”.
Attraverso il crawling del Web e la mappatura dei modi comuni in cui le entità si relazionano, i motori di ricerca possono prevedere quali relazioni debbano avere il maggior peso.
Capire le basi del funzionamento
In definitiva, è importante capire come funzionano gli algoritmi per aggiungere contesto a ciò che stiamo sperimentando o leggendo.
Quando Google annuncia un aggiornamento dell’algoritmo (come nel caso del Google Page Experience), ciò che viene aggiornato è probabilmente un piccolo pezzo di un puzzle molto grande; invece, i broad core update sono modifiche significative e di ampia portata al motore di base di Google, una sorta di tagliando periodico per garantire sempre l’efficacia dei risultati.
Entrare in quest’ottica può aiutare a interpretare “quali aspetti di un sito o del mondo vengono adattati in un aggiornamento e in che modo tale adeguamento si adatta al grande obiettivo del motore”.
In questo senso, è cruciale capire quanto contano le entità negli algoritmi di ricerca oggi: hanno una rilevanza enorme, destinata a crescere, e si basano a loro volta su algoritmi che le identificano e riconoscono le relazioni tra loro.
Per nominare un paio di vantaggi, “conoscere questo meccanismo ci è utile non solo per capire quale contenuto è prezioso (ovvero, quello che si avvicina maggiormente alle entità di cui stiamo scrivendo), ma anche per sapere quali link saranno probabilmente giudicati in maniera più favorevole e pesante”.
Tutto si basa sul search intent
Gli algoritmi di ricerca funzionano “come una vasta raccolta di altri algoritmi e formule, ciascuno con i propri scopi e compiti, per produrre risultati di cui un utente sarà soddisfatto”, scrive Davies nelle battute finali.
Questo vastissimo sistema include algoritmi progettati specificamente per comprendere le entità e il modo in cui le entità si relazionano tra loro, al fine di fornire rilevanza e contesto agli altri algoritmi.
Inoltre, secondo l’esperto, “esistono algoritmi per monitorare solo questo aspetto dei risultati e apportare modifiche laddove si ritiene che le pagine di classificazione non soddisfino il search intent in base alle modalità di interazione degli utenti stessi”, ovvero che analizzano il search behaviour, come dicevamo parlando della search journey.
Perché, come ricordano spesso anche le voci pubbliche di Mountain View, il compito di Google è fornire risposte precise agli utenti.
