Autocomplete di Google, come funziona il sistema di previsioni
È un meccanismo che vediamo in funzione ogni giorno, tantissime volte al giorno: apriamo la pagina di Google e, alla prima lettera inserita nella casella di ricerca, ecco che appaiono dei suggerimenti di ricerca attraverso le previsioni di completamento automatico. Di questo sistema e del suo funzionamento ha parlato Danny Sullivan, Public Liaison for Search, approfondendo tutte le questioni e i principali dubbi che gli utenti hanno al riguardo.
Come funziona l’autocomplete di Google
Il post, pubblicato sul blog di Google, punta a chiarire vari aspetti dell’autocomplete, e in particolare come vengono generate automaticamente le previsioni di completamento automatico in base a ricerche reali, come questa funzione aiuta l’utente a completare la digitazione della query che aveva già in mente, ma anche perché non tutte le previsioni sono utili e cosa fa Google in questi casi.
Prima di tutto, Sullivan descrive brevemente il sistema: “Vieni a Google con un’idea di cosa vorresti cercare; non appena inizi a digitare, le previsioni vengono visualizzate nella casella di ricerca per aiutarti a completare ciò che stai digitando”, scrive. Queste previsioni, “che consentono di risparmiare tempo, provengono da una funzionalità chiamata Completamento automatico”.
Da dove vengono le previsioni
Nel complesso, il completamento automatico è “una funzionalità complessa che consente di risparmiare tempo e che non si limita a mostrare le query più comuni su un determinato argomento”. Questo è il motivo per cui differisce e non dovrebbe essere confrontato con Google Trends, che invece è uno strumento per chiunque sia interessato a ricercare la popolarità delle ricerche e degli argomenti di ricerca nel tempo.
Le previsioni del completamento automatico riflettono comunque le ricerche che sono state eseguite su Google, dice l’autore. Per determinare quali previsioni mostrare, “i nostri sistemi iniziano esaminando le query comuni e di tendenza che corrispondono a ciò che qualcuno inizia a inserire nella casella di ricerca”, portando alcuni esempi esplicativi.
Se l’utente dovesse digitare “best star trek …” (una delle grandi passioni di Sullivan), tra i completamenti comuni che seguiranno ci potrebbero essere “best star trek series” o “best star trek episodes”.
Risposte adattate in base all’utente
Questo però è solo il livello più elementare delle previsioni, che coinvolgono molti più aspetti e non mostrano solo le risposte più comuni in generale.
Google infatti considera anche fattori come la lingua del ricercatore o la località da cui sta effettuando la ricerca, perché rendono le previsioni “molto più pertinenti”. Nell’immagine successiva si può vedere la differenza tra le previsioni automatiche generare dalla ricerca di driving test nello Stato americano della California rispetto alla provincia canadese dell’Ontario.
Le query suggerite differiscono nella definizione di luoghi fisici nelle vicinanze, nelle espressioni più frequenti ma anche nell’ortografia: ad esempio, nella versione canadese è proposto il termine “centre” – corretto per questa lingua – al posto di “center” che è invece d’uso nell’ortografia americana.
Suggerimenti sulle query lunghe
Per fornire previsioni migliori per query lunghe, i sistemi di Google possono “passare automaticamente dalla previsione di un’intera ricerca a parti di una ricerca”.
Ad esempio, potrebbero non esserci molte query per “il nome della cosa nella parte anteriore” (the name of the thing at the front) di qualche oggetto particolare, ma sono registrate molte query per “la parte anteriore di una nave” o “la parte anteriore di una barca” o “la parte anteriore di una macchina”, e quindi Google è in grado di offrire queste previsioni rispetto alla fine di ciò che qualcuno sta digitando.
La freshness nell’Autocomplete di Google
Come nella Ricerca – si veda il caso del cielo arancione che abbiamo trattato anche sul nostro blog – Google tiene conto della freschezza anche durante la visualizzazione delle previsioni. Se i sistemi automatizzati rilevano “che c’è un crescente interesse per un argomento, potrebbero mostrare una previsione di tendenza anche se in genere non è la più comune di tutte le previsioni correlate di cui siamo a conoscenza”, spiega Sullivan.
Ad esempio, prosegue, “le ricerche per una squadra di basket sono probabilmente più comuni delle singole partite; tuttavia, se quella squadra ha appena vinto una grande sfida contro una rivale, le previsioni tempestive relative all’incontro potrebbero essere più utili per coloro che cercano informazioni rilevanti in quel momento”.
Gli altri fattori che influenzano l’autocompletamento
Ancora, le previsioni variano anche a seconda dell’argomento specifico che qualcuno sta cercando, perché “persone, luoghi e cose hanno tutti attributi diversi a cui le persone sono interessate”.
Ad esempio, qualcuno che cerca “viaggio a New York” potrebbe vedere una previsione di “viaggio a New York per Natale”, poiché questo è (di solito) un momento popolare per visitare quella città (e si vede anche nella nostra immagine esempio). Al contrario, “viaggio a San Francisco” potrebbe mostrare una previsione di “viaggio a San Francisco e Yosemite”.
Anche se due argomenti sembrano essere simili o rientrano in categorie simili, non vedremo “sempre le stesse previsioni se proviamo a confrontarle”, perché “le previsioni rifletteranno le query uniche e pertinenti a un particolare argomento”.
Le previsioni che probabilmente non vedremo
In definitiva, dunque, le previsioni “sono pensate per essere modi utili per completare più rapidamente qualcosa che stavi per digitare”, ma non sono perfette e c’è la possibilità che appaiano “query inaspettate o scioccanti”; inoltre, “è anche possibile che le persone prendano le previsioni come affermazioni di fatti o opinioni”, così come Google è consapevole “che alcune query hanno meno probabilità di portare a contenuti affidabili”.
Google tratta questi potenziali problemi in due modi. Prima di tutto, utilizza “sistemi progettati per impedire la visualizzazione di previsioni potenzialmente inutili e che violano le norme”, e in “secondo luogo, se i nostri sistemi automatizzati non rilevano previsioni che violano le nostre policy, disponiamo di team addetti all’applicazione delle regole, che rimuovono le previsioni”.
I contenuti rimossi dall’Autocomplete
Nello specifico, i sistemi di Google “sono progettati per riconoscere termini e frasi che potrebbero essere violenti, sessualmente espliciti, odiosi, denigratori o pericolosi”: quando riconoscono “che tale contenuto potrebbe emergere in una particolare previsione, i nostri sistemi ne impediscono la visualizzazione”.
Ovviamente le persone possono ancora cercare tali argomenti usando quei termini, niente lo impedisce, ma Google vuole evitare di “scioccare involontariamente o sorprendere le persone con previsioni che non si sarebbero potuti aspettare”.
Grazie ai sistemi automatizzati, Google può anche “riconoscere se è improbabile che una previsione restituisca contenuti molto affidabili”. Ad esempio, “dopo un importante evento di notizie, può esserci un numero qualsiasi di voci non confermate o diffusione di informazioni”, e Google vuole evitare che le persone pensassero” che il completamento automatico stia in qualche modo confermando tali rumors”.
In questi casi, “i nostri sistemi identificano se è probabile che ci siano contenuti affidabili su un particolare argomento per una particolare ricerca; se tale probabilità è bassa, i sistemi potrebbero impedire automaticamente la visualizzazione di una previsione”. Ma, ancora una volta, questo non impedisce a nessuno di completare una ricerca da solo, se lo desidera.
Le norme per le previsioni di completamento automatico
In genere, i sistemi automatizzati di Google funzionano bene “ma non possono rilevare tutto”: per questo, sono state stabilite “norme per il completamento automatico” di pubblico accesso online.
L’obiettivo è ovviamente impedire la visualizzazione di previsioni che violano le norme, ma se “tali previsioni superano i nostri sistemi e ne veniamo a conoscenza (ad esempio tramite opzioni di segnalazione pubblica), i nostri team addetti all’applicazione lavorano per esaminarle e rimuoverle, come più appropriato”. In questi casi, Google rimuove “la previsione specifica in questione e spesso utilizziamo il pattern-matching e altri metodi per catturare variazioni strettamente correlate”.
Come esempio del funzionamento concreto del sistema “considera la nostra policy sui nomi nel completamento automatico, iniziata nel 2016, progettata per impedire la visualizzazione di query offensive, dannose o inappropriate in relazione a persone nominate, in modo che gli utenti non si formino un’impressione sugli altri esclusivamente in base alle previsioni”. Ci sono quindi sistemi che mirano a impedire la visualizzazione di questo tipo di previsioni per le query sui nomi, ma se le violazioni passassero per qualche motivo “le rimuoviamo in linea con le nostre policy”.
È sempre possibile cercare ciò che vogliamo
Completata la panoramica dei motivi che spingono Google a non mostrare alcune possibilità di autocompletamento, Sullivan ricorda comunque che “le previsioni non sono risultati di ricerca”. A volte, “le persone preoccupate per le previsioni per una determinata query potrebbero suggerire che stiamo impedendo la visualizzazione dei risultati di ricerca effettivi”, ma non è questo non è il caso: “i criteri di completamento automatico si applicano solo alle previsioni e non si applicano ai risultati di ricerca”.
Il Googler ammette che c’è la possibilità che “i nostri sistemi di protezione potrebbero impedire la visualizzazione di alcune previsioni utili” e che l’approccio adottato è molto stringente e cauto, soprattutto “quando si tratta di nomi”, tanto che potrebbe impedire anche la visualizzazione di previsioni che non violano le norme. Tuttavia, conclude Danny Sullivan, “riteniamo che sia meglio adottare questo approccio cauto perché anche se una previsione non viene visualizzata, ciò non influisce sulla possibilità per qualcuno di finire di digitare una query da solo e di trovare i risultati della ricerca”.
Immagine di copertina tratta da blog.google
