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I motori di risposta sono il futuro? Definizione e prospettive

Google ormai è diventato il motore di ricerca dominante della nostra esperienza di navigazione, almeno in Italia e nel contesto europeo: questo gigante del tech risponde ogni giorno a miliardi di query, circa quaranta mila al secondo, poste dagli utenti di tutto il mondo.

Partendo dall’affermazione precedente, possiamo affermare che esista un trend che sta diventando sempre più evidente: la trasformazione di Google da motore di ricerca a motore di risposta. Abbiamo già parlato in passato di questa evoluzione, ma nell’articolo di oggi ne analizzeremo in profondità le caratteristiche e le prospettive.

Motori di risposta: definizione e origine

Un motore di risposta può essere considerato un’evoluzione del classico motore di ricerca? Per trovare una risposta, è importante considerare che un motore come Google si concentra non solo sulla ricerca e proposizione di risultati, ma soprattutto sulla specifica volontà di dare una risposta alle domande poste dagli utenti. I motori di risposta come Google comprendono l'intento di una query e analizzano il contenuto sui siti Web online, in modo da fornire non solo dei risultati coerenti, ma in grado di rispondere nello specifico alle domande di interesse del navigatore. L’intenzione di ricerca dell’utente è al centro della SERP che viene creata.

Si è trattato di un percorso lineare, o ci sono stati fattori che ne hanno accelerato il corso? Nella nostra analisi abbiamo individuato una componente fondamentale, la quale ha consentito un certo balzo in avanti: la ricerca vocale. Se fino a tempi recenti le SERP dei motori di ricerca si concentravano sul mostrare ciò che fosse a disposizione in base a pertinenza e autorevolezza del contenuto (tenendo di conto di vari fattori SEO come la domain authority), al fine di fornire risultati utili, oggi la cosa è differente: i motori di ricerca hanno dovuto adattarsi alle ricerche vocali, poste in uno stile colloquiale, con keyword a coda molto lunga o in un formato “domanda-risposta”. In queste circostanze, una domanda specifica richiede una risposta specifica.

Cosa rende i motori di risposta così accurati?

Il machine learning è una componente intrinseca e fondamentale per il funzionamento dei motori di ricerca. Più dati vengono messi a disposizione, più sono le alternative e i pattern che gli algoritmi riescono a riconoscere e replicare in diverse situazioni. Nello specifico, quali sono le caratteristiche chiave che rendono così accurati i motori di risposta come Google?

- Il riconoscimento dell’”intento primario” di chi digita la query: chi? Cosa? Come? Dove? Quando?
- Una volta riconosciuto l’intento primario, il motore di risposta interpreta semanticamente la domanda. Questo passaggio è fondamentale per distinguere termini che, in assenza di contesto, possono avere più significati diversi (basti pensare a parole come “canale” o “dominio”). Per giungere correttamente al termine di questo passaggio vengono anche analizzati altri dati come i risultati stessi della ricerca, i cookies dell’utente e i pattern di navigazione di persone con gli stessi interessi;
- L’intelligenza artificiale, una volta che deve analizzare il contenuto della pagina, tiene conto delle parole al suo interno, della relazione tra di loro e dal contesto nell’insieme, al fine di determinare “comerispondere al meglio alla query dell’utente.

In cosa consiste quindi la differenza tra i motori di ricerca e i motori di risposta? Possiamo rispondere che i secondi, invece di analizzare in modo lineare i contenuti per fornire risultati SERP accurati, attingono ad un bacino molto più ampio di informazioni e dati: l’apprendimento e il contesto intorno ai contenuti hanno un peso rilevante nell’assegnazione della priorità. Valori come la site authority, la densità delle parole chiave o il numero di backlink sono ancora importanti, ma vengono affiancati da altri fattori, come la pertinenza.

È possibile ottimizzare un sito per i motori di risposta?

Vista l’importanza della SEO nel digital marketing, viene naturale chiedersi quale sia la priorità da dare ad un’ottimizzazione di questo tipo rispetto alle pratiche più “classiche”. Il trend di Google è chiaro, i risultati saranno sempre più orientati a questo tipo di contenuto ed è meglio intervenire fin da subito. In base alle nostre valutazioni sono due le indicazioni principali per soddisfare al meglio i parametri richiesti da un motore di risposta.

In primo luogo, bisognerebbe ottimizzare le risposte in base alle domande. Riprendendo quanto detto al termine del primo paragrafo, la dinamica “domanda-risposta” è estremamente utile al motore di ricerca per individuare una risposta alla query inviata dall’utente. Nel caso di digitazione vocale, a maggior ragione, le possibilità che quanto richiesto necessiti di una risposta precisa facilita il poter prevedere quanto desiderato dall’utente. Scrivere in modo esaustivo può, inoltre, portare anche alla comparsa di più parole chiave nel testo, importanti a loro per il posizionamento.

In secondo luogo, è importante inserire nel proprio sito numerosi contenuti che replichino la struttura della FAQ, ovvero la Domanda-Risposta. Andando incontro alle domande più comuni poste in merito ad un determinato argomento, un’organizzazione dei contenuti in questo formato permetterà più facilmente al motore di ricerca di estrapolare un contenuto chiave e dargli la massima priorità nella SERP.

Così come l’ottimizzazione SEO più classica, non esiste una vera e propria “formula magica” per soddisfare i sempre più articolati algoritmi di Google. Saper prevedere e assecondare tendenze di questo tipo, però, è un metodo molto efficace per avere una maggiore visibilità nella SERP e poter presentare a potenziali clienti i propri beni e servizi.