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Durante l'evento Search On del 29 settembre 2021 Google ha annunciato importanti novità per il suo primo e principale business: la ricerca online.
Google Search è sempre cambiato nel corso del tempo, vuoi per offrire nuove funzioni e maggiore precisione agli utenti, vuoi per sfuggire dai "trucchetti" messi in atto dagli esperti di SEO (Search Engine Optimization, l'ottimizzazione dei contenuti pubblicati sul Web al fine da "farli salire" nella pagina di ricerca Google), ma le novità annunciate quest'anno vanno ben oltre il previsto.
Novità che sono due, principalmente: l'introduzione dell'approccio "MUM" (Multitask Unified Model) e il fatto che Google offrirà maggiori informazioni sul perché l'utente vede un risultato prima di un altro nella pagina di ricerca
Quest'ultima novità, naturalmente, ha fortemente a che fare con l'autorevolezza delle fonti e sulla loro affidabilità. Il risultato delle due novità, combinate insieme, cambierà in modo profondo il modo in cui l'utente cerca e trova informazioni su Google e (spera Google) aumenterà la sua fiducia nel motore di ricerca.
Prima di spiegare le due novità, però, è necessario fare un preambolo: cosa cerca veramente l'utente?
In principio fu l'intento di ricerca
Nella comunità dei SEO, normalmente, si parla di "query" e di "keyword". Le query sono le parole che l'utente inserisce nel motore di ricerca per avere una risposta, le keyword sono le parole chiave che i SEO inseriscono nel testo delle pagine Web affinché, per una determinata query, all'utente venga presumibilmente proposta la loro pagina e non quella di un concorrente.
Sempre secondo la comunità dei SEO, poi, quando l'utente inserisce una query su Google e preme invio per ottenere una risposta lo fa con tre possibili intenti di ricerca: navigazionale, informativo o transazionale.
Le query navigazionali sono semplici da spiegare: l'utente le digita per andare dove sa già che deve andare. Così, se un utente cerca "Facebook" su Google, è chiaro che non sta cercando informazioni su Facebook, ma vuole semplicemente il link alla home di Facebook.
Diverso è il caso delle query informative, come "quanti iscritti ha Facebook". In questo caso è chiaro che l'utente sta cercando una informazione precisa, senza un secondo fine: il suo intento è chiaramente quello di informarsi.
Infine, c'è il terzo tipo di query, le query transazionali, cioè quelle finalizzate ad una transazione economica: l'acquisto di un bene o un servizio. Query come "Scarpe Nike prezzo" o "Smartphone Xiaomi vendita online" sono chiaramente transazionali: l'utente sta cercando il prezzo migliore per le scarpe, oppure sta cercando dove comprare online un cellulare Xiaomi.
Passando dalla teoria SEO alla pratica quotidiana, però, le query non hanno sempre un intento di ricerca così netto e preciso. Quando l'utente cerca su Google "migliori smartphone Android", oppure "smartphone 2021 meglio Apple o Android", infatti, l'intento di ricerca è misto: l'utente sta cercando più informazioni di quelle che ha, probabilmente per poi fare un acquisto. Ma non sa già cosa vuole comprare, né se vuole comprare.
Questa "zona grigia" dell'intento di ricerca è proprio quella in cui si inserirà Google MUM.
Google MUM: cos'è e come funziona
Google MUM è un nuovo pacchetto di algoritmi, basato sull'intelligenza artificiale di Google, che cambierà profondamente sia il modo in cui l'utente potrà fare le sue ricerche, sia il modo in cui Google offrirà le risposte.
Il nome MUM, Multitask Unified Model, già fa capire che ci troviamo di fronte a qualcosa di ben più complesso rispetto a quanto abbiamo visto fino ad oggi su Google.
La prima novità è che, con MUM pienamente in funzione, non sarà necessario scrivere una query su Google per cercare qualcosa, ma potremo usare anche la fotocamera dello smartphone e Google Lens.
Nel post del suo blog in cui annuncia MUM, Google fa un esempio che vale più di mille parole: un utente fotografa il deragliatore del cambio della sua bicicletta, cioè quella parte del cambio che posta la catena verso la corona più successiva, o precedente, per cambiare marcia.
Subito dopo aver scattato la foto al deragliatore, Lens grazie all'intelligenza artificiale capisce di cosa si tratta, propone foto simili e offre tre opzioni iniziali all'utente: "Shop", "Adjustment" e "Replacement", perché l'intento di ricerca di una persona che cerca un deragliatore su Google, senza neanche sapere che si chiama deragliatore (altrimenti lo avrebbe cercato con una query testuale, non con Lens) è quasi certamente quello di risolvere un problema al cambio della bici.
L'intento, però, è misto: l'utente potrebbe voler riparare da solo il deragliatore, comprarne uno o cercare un pezzo di ricambio. L'utente raffina quindi la ricerca con la query testuale "how to fix" (come aggiustare) e Google propone articoli, foto e video su come si ripara un deragliatore del cambio di una bicicletta.
La potenza di un sistema come Google MUM, quindi, è chiaramente molto alta come alto sarà l'impatto di questo sistema sul modo in cui cerchiamo qualcosa su Google.
Perché vedo questo risultato
Un sistema potente, quindi, ma allo stesso tempo delicato: poiché l'utente sarà portato a fare molte più ricerche anche su argomenti dei quali non capisce assolutamente niente, sarà fondamentale dargli fiducia spiegandogli per quale motivo Google gli sta mostrando quei risultati.
Restando all'esempio del deragliatore: l'utente che non conosce il cambio della bici, certamente non saprà quali sono i siti, i blog o i canali YouTube più autorevoli sul mondo della bici.
A questo servirà "About this result", feature già presente oggi su alcune ricerche e che verrà estesa e potenziata ulteriormente. Sarà soprattutto una sorta di "operazione trasparenza" perché verranno mostrate alcune informazioni specifiche: quando quella pagina (o altro contenuto) è entrata nell'indice di Google, se la connessione è sicura (Https), se ci sono informazioni sull'argomento su Wikipedia, se ci sono recensioni o altre notizie a riguardo.
Nel caso di notizie e contenuti affini, poi, sarà anche possibile espandere la ricerca ad ulteriori fonti per ottenere una copertura più ampia su quella notizia o su quell'argomento, al fine di confrontare il risultato offerto da Google con altri possibili contenuti che, però, Google aveva ritenuto meno pertinenti per l'utente.
