Per mantenere la sua posizione dominante, Google sta investendo sempre di più nelle nuove tecnologie legate all’intelligenza artificiale, migliorando le capacità di comprensione dei testi dei suoi software. Basta guardare agli ultimi brevetti depositati dall’azienda di Mountain View, per capire come la direzione intrapresa sia quella del natural language.

Dietro una semplice ricerca web si nascondono già oggi complessi algoritmi di analisi, programmi che cercano di capire quali sono le intenzioni di ricerca degli utenti per offrire la risposta migliore possibile. Fornire un servizio di qualità è infatti la base del successo del motore di ricerca, fortemente dipendente dalla precisione con la quale riesce a soddisfare le necessità degli utenti.

Rimanere aggiornati su queste tecnologie è indispensabile, soprattutto considerando l’aumento del commercio elettronico (+18,4% nel 2019 secondo i dati Istat), con le aziende sempre più dipendenti dalla visibilità online dei propri canali digitali. Per mantenere un posizionamento adeguato non bastano più gli accorgimenti usati finora: secondo numerosi professionisti, tra cui l’esperto SEO Roberto Serra, è anche necessario capire come Google sia in grado di comprendere ciò che viene scritto.

Il machine learning di Google per l’analisi dei testi

Nel momento in cui si scrive sul motore di ricerca, Google è già capace di analizzare un testo e capirne il significato. Per farlo utilizza tecnologie di natural language, basate su una serie di programmi che studiano un testo ed eseguono delle operazioni del tutto simili a quelle che avvengono all’interno del cervello umano. Alla base ci sono sistemi di machine learning, i quali diventano sempre più efficaci grazie a specifiche procedure di allenamento.

In pratica, più dati questi software analizzano, più raggiungono un livello di efficienza elevato, offrendo risultati estremamente precisi. Una delle capacità di Google, ottenuta grazie ai programmi di intelligenza artificiale, è la comprensione delle entità, parole che all’interno di un testo ricoprono un ruolo importante ai fini del significato generale. Allo stesso modo, il motore di ricerca è in grado di estrarre anche i sentimenti, associando a ogni frase e parola chiave il carico di emozioni correlate, come positività, tristezza oppure rabbia.

Ovviamente, le tecnologie AI di Google possono eseguire analisi della sintassi praticamente perfette, come farebbe il miglior professore di italiano. Un punto molto importante nel processo di comprensione dei testi è la classificazione dei contenuti, una procedura che aiuta gli algoritmi a determinare le correlazioni tra testi differenti. Questa capacità permette al motore di ricerca di offrire suggerimenti, ad esempio completando la frase in modo automatico perché sa già cosa vogliamo cercare.

Reformer: la capacità di Google di leggere i testi

Tra le varie tecnologie di AI dell’azienda americana c’è Reformer, un sistema evoluto che riesce a leggere i testi che vengono pubblicati in modo davvero preciso. Si tratta dell’avanzamento tecnologico di Transformer, il programma precedente sul quale è stato basato il software attuale, con la differenza che quest’ultimo è decisamente più abile nel suo lavoro.

In particolare, Reformer non solo può analizzare un contenuto e capirne il significato, come avviene quando una persona legge un libro, ma può ricostruirne parti mancanti e persino realizzare dei riassunti del testo. Questa capacità è veramente impressionante, soprattutto considerando che oggi è possibile farlo con pochi Gigabyte di memoria, mentre soltanto pochi anni fa servivano diversi Terabyte per ottenere un risultato di gran lunga meno accurato.

Questa tecnologia viene utilizzata da Google non solo per l’analisi dei contenuti testuali, ma anche di video e immagini, per risalire ad esempio alla foto originale partendo da alcuni elementi grafici incompleti. Su questo modello è stato sviluppato anche Pegasus, un sistema evoluto per la creazione di riassunti, le cui competenze sono in grado di superare quelle di molti studenti in carne e ossa.

Un’altra novità di Google è la tecnologia di AI RepNet, un programma realizzato per l’analisi dei video attraverso l’individuazione delle ricorrenze. Fino ad oggi lo studio automatizzato dei filmati, ad esempio i video postati su YouTube e proposti anche nei risultati di ricerca di Google, veniva eseguito con l’analisi dei pixel nei singoli frame. Con RepNet, invece, vengono usati dei criteri per la classificazione dei pattern, un modo molto più veloce ed efficiente per la comprensione dei video.

Il futuro delle ricerche web su Google

Chiunque si occupi di SEO (search engine optimization) conviene su questo: Google sta diventando sempre più bravo a comprendere i testi, le immagini, i video e persino le ricerche vocali, utilizzando una serie di sistemi basati sulle nuove tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning. Ciò è evidente guardando con attenzione cosa succede quando effettuiamo una ricerca, con i suggerimenti predittivi, la compilazione automatica, la correlazione di parole e la correzione automatica degli errori.

Nei prossimi anni, gli algoritmi dell’azienda di Mountain View saranno in grado di analizzare un testo come una persona reale, con la differenza di poter lavorare su diversi Terabyte di dati in pochissimo tempo, migliorando in ogni momento l’efficienza di questo sistema di auto- apprendimento.

È evidente come sia necessario aumentare la qualità dei contenuti, spostando l’attenzione verso la soddisfazione delle esigenze degli utenti e creando canali di comunicazione diretti per interagire con i propri clienti.