Come ho spiegato nel mio libro la spunta blu, l’ecosistema di Google non è costituito da semplici dati che vengono tirati fuori da un database in un certo ordine quando facciamo una domanda al motore di ricerca, ma da una serie di oggetti chiamati entità.
Dopo gli aggiornamenti Panda e Penguin, il 26 settembre 2013 Google ha rilasciato l’aggiornamento Hummingbird che ha introdotto agli utenti il concetto di ricerca semantica e di grafico della conoscenza.
Che cos’è la ricerca semantica
La ricerca semantica tenta di abbinare i risultati SERP appropriati alla lingua delle query degli utenti di Internet al di là dei significati delle singole parole chiave, tenendo conto di un contesto più ampio.
Ad esempio se parliamo di un ingrediente, per restare nel mondo del food a me molto caro, il pomodoro, non ci vengono fuori solo risultati che ci dicono cos’è il pomodoro ma anche ricette a base di salsa di pomodoro o pizzerie che contengono la parola pomodoro nel nome.
Che cos’è il grafico della conoscenza di Google
Il grafico della conoscenza ossia le entità digitali erano state rilasciate in realtà un anno prima il 16 maggio 2012.
Il database di Google già all’epoca conteneva più di 500 milioni di oggetti relazionati tra loro e li restituisce nel modo migliore possibile quando facciamo le ricerche attraverso grafici di conoscenza.
Adesso Google contiene circa 70 miliardi di informazioni e circa 6 miliardi di entità. Attualmente si stima che queste sono solo il 20 per cento delle entità esistenti, perchè solo una parte delle entità sono state chiaramente identificate.
Se cercando te o la tua azienda non compare un knowledge panel significa che google non ha ben chiaro chi sei quale sia la tua azienda e quali siano i tuoi prodotti.
Cosa sono le entità relazionate su Google
Nel knowledge panel ogni membro della relazione è a sua volta una entità ed è visionabile cliccandoci sopra.
Addirittura sotto ci mostra altre entità indicate con la frase la gente ha cercato anche che sono entità relazionate in qualche modo alla persona che stiamo cercando, o perchè sono amici o perchè facevano lo stesso lavoro o hanno condotto studi simili ed in qualche caso anche se quell’entità è particolarmente calda in questo momento.
Col knowledge graph Google ci consente di trovare più velocemente quello che vogliamo e quello che desideriamo scendendo sempre più in dettaglio in maniera interattiva nei risultati che ci restituisce col Knowledge panel.
Quindi il knowledge panel è una rappresentazione visiva del knowledge graph di Google.
Non avete ancora visto Google Bard in Italia ma con Bard, il motore di ricerca basato su intelligenza artificiale di Google questa cosa sarà ancora più figa.
Questa è una branca della seo che viene chiamata seo semantica che ci consente di ottenere risultati più accurati e più pertinenti per gli utenti, migliorandone l’esperienza complessiva.
Questo influisce positivamente anche sul posizionamento, perchè se una pagina contiene una entità rilevante per una certa query di ricerca, si posiziona sicuramente più in alto rispetto a quella pagina web che non la contiene.
Se ad esempio la nostra organizzazione che si occupa di scarpe è una entità organization cercando un articolo sulle scarpe di pelle il nostro risultato in serp ovviamente se i contenuti sono ben fatti avranno sicuramente un occhio di riguardo rispetto ad un articolo ugualmente ben fatto ma che non è riconducibile ad una entità che si occupa di produzione di scarpe.
Come Google classifica le entità digitali
Come nei database tutti i campi di un database hanno una chiave primaria, anche le entità di Google hanno un identificatore unicoco chiamato machine id detto anche mid o kgmid,un parametro che se lo conosciamo, possiamo utilizzare anche nei risultati di ricerca per controllare ogni tanto come sta progredendo la nostra entità.
Prima i kgmid contenevano degli slash con la g o con la m adesso invece i nuovi machine id hanno un codice che comincia con una lettera che indica se quell’entità si trova nel cloud knowledge graph se e’ candidata per una riconciliazione oppure se e’ un entità master che è stata riconciliata in un knowledge graph privato.
Immaginate infatti le entità come delle piantine, nascono come dei germi dai semi che piantiamo noi sui siti coi dati strutturati e poi evolvono e progrediscono nel tempo a seconda dei risultati che trova google in rete ogni giorno rispetto a quella entità. Anche noi dobbiamo fare il nostro aggiornando di continuo i dati strutturati in base ai dati che troviamo in rete ogni giorno. E’ un lavoro che va fatto di continuo per non far appassire il nostro knowledge panel.
Un altro modo per addestrare Google a percepire il nostro ecosistema è scrivere i nostri siti sfruttando le triple semantiche basate su uno standard chiamato RDF ossia soggetto verbo e predicato. Esempio Marco conosce Lino nel testo con link all’entità home di Marco sulla parola Marco e link all’entità home di Lino sulla parola lino.
Esempio pratico:
Marco Ilardi è amico di Don Alfonso Iaccarino
In questo esempio ho utilizzato la FOAF (acronimo di friend of a friend – Amico di un amico) che è un’ontologia comprensibile dal computer atta a descrivere persone, con le loro attività e le relazioni con altre persone e oggetti.
Come coltivare e manutenere il proprio ecosistema digitale
Come una piantina che cresce Google ha già delle informazioni parziali su alcuni knowledge panel che stanno prendendo forma, in alcuni casi anche senza dati strutturati, ma finchè è certo non li mostra o li mostra in maniera incompleta o discontinua.
In alcuni casi sbaglia addirittura ed è necessario un processo di riconciliazione che può essere fatto anche da utenti esperti sull’ecosistema di google cloud sfruttando le enterprise knowledge graph api.
Con la riconciliazione possiamo aggiungere dati ad una entità esistente o collegare dati esistenti ad una entità o connettere i tuoi dati ad un ecosistema più ampio.
Concludo dicendo che nel mio libro la spunta blu troverai esempi pratici di come aggiornare il tuo sito per consentire a Google di riconoscere le tue entità e relazionarle alle altre.
