Le queries, nel comune linguaggio, rappresentano le parole chiave che vengono cercate su Google con un determinato intento, per recuperare un certo tipo di risultati (nel linguaggio prettamente informatico hanno un significato più ampio).
Anche senza approfondire troppo, di seguito scriviamo un post più tecnico dei soliti, ma importante per capire come “ragiona Google” e quali tipologie di risultati aspettarsi in futuro al momento della ricerca sul motore di ricerca.
È di marzo 2018 la notizia che Google ha ottenuto un brevetto relativo alla qualità delle queries, che va nella direzione di fornire risultati più vicini ai possibili search intent per ogni singola ricerca (qui il brevetto).
Fondamentalmente, si tratta di assegnare un punteggio di qualità alle queries che rispondono davvero alle domande degli utenti: in pratica, si valuta se la prima query ricercata su un determinato argomento produce le informazioni ricercate.
Nel momento in cui questo succede, la query viene memorizzata in un registro delle query e segnalata come query di qualità, perché appunto restituisce agli utenti il risultato ricercato. Google introduce anche il concetto di performance threshold, cioè soglia di performance: le queries che vengono archiviate nel data store di Google come “di qualità” hanno superato tale soglia, le altre no.
Prima delle augmentation queries: le synthetic queries
Già nel 2013, Google brevettò un metodo per utilizzare le queries sintetiche, cioè domande associate alla query principale dell’utente suggerite direttamente dal motore di ricerca (il titolo della patent è Query generation using structural similarity between documents).
Grazie al processo in figura, Google ha iniziato a identificare le ricerche “sintetiche”, proponendole all’utente, valutando le loro performances e utilizzandole in ambiti che conosciamo ormai bene. Sono infatti spesso syntetic queries:
• le chiavi di ricerca presenti a fondo pagina in SERP (ricerche correlate);
• le chiavi di ricerca offerte con sinonimi dai suggest al momento della ricerca o sempre nel box delle ricerche correlate;
• molte delle keywords proposte dai programmi pubblicitari di Google (Google Ads);
• e altre.
Molte query eseguite dagli utenti di ricerca sono uniche e potrebbero non esserci query “simili”. Il motore di ricerca quindi, grazie a questo brevetto cerca un modo per capire meglio ciò che trova sul Web relativamente all’argomento richiesto, eseguendo una serie di ricerche per conto proprio, in un modo che potrebbe tendere a produrre una serie di risultati positivi e pertinenti, proprio come le query ben funzionanti identificate dagli utenti.
In pratica, Google associa le query effettuate dagli utenti ad alcune query da lui proposte, generate dall’associazione fra la struttura similare di documenti affini, le sperimenta, valuta i risultati e, se gli stessi sono soddisfacenti, inizia a proporre le query come affini a quelle ricercate.
Visto l’antefatto, cerchiamo di capire cosa sono le Augmented Queries e come influenzano i risultati di ricerca
Prima di tutto, perché questo brevetto è importante? Perché ci mostra che il comportamento dell’utente nel cliccare o meno determinati risultati di ricerca in base a query date può influenzare i risultati di ricerca successivi per la medesima query, venendo utilizzato come parametro di qualità per comprendere la soddisfazione dell’utente di fronte ai risultati di una ricerca.
Quindi, quando qualcuno cerca, Google può confrontare le SERP ottenute dalla query originale e dalle query aumentate realizzate in base alle ricerche precedenti con gli stessi termini di ricerca o query sintetiche: se ci sono click su risultati proposti da Google come queries aumentate o sintetiche, tali risultati potrebbero essere aggiunti ai risultati di ricerca canonici, per migliorare i risultati di ricerca generali.
Queste query di incremento possono essere archiviate in un archivio dati di query di incremento. Quando un utente invia una query di ricerca a un motore di ricerca, i termini della query inviata possono essere valutati e abbinati ai termini delle query di conversione memorizzate per selezionare una o più query di incremento simili.
Le query di incremento selezionate, a loro volta, possono essere utilizzate dal motore di ricerca per aumentare l’operazione di ricerca, ottenendo così risultati di ricerca migliori. Ad esempio, i risultati di ricerca ottenuti da una query di incremento simile possono essere presentati all’utente insieme ai risultati di ricerca ottenuti dalla query dell’utente.
Cosa sono le Augmentation Queries, quindi?
Sono queries con risultati di ricerca aumentati, in cui trovano posto anche risultati per termini affini. I segnali di qualità sono le spie che permettono di attivare un’augmentation query. In pratica, migliore è il rapporto fra un set di dati predefiniti e verificabili dal sistema con l’attinenza della ricerca, maggiore è la possibilità che tale query venga utilizzata come risultato anche per queries similari.
Cosa influenza le augmentation queries, solo le interazioni? No, anche dati strutturati e fattori impliciti
Le augmentation queries vengono quindi generate da una molteplicità di fattori: interazione degli utenti con i risultati di ricerca (considerati fattori espliciti), shyntetic queries, ma anche fattori impliciti e dati strutturati.
Cosa sono i fattori impliciti? Per fattori impliciti si intendono variabili come il CTR, l’IR, lo short click e il long click.
Il CTR, o Click-Through-Rate è il dato percentuale di click ricevuti da ogni singolo risultato di ricerca in base a una query in rapporto al numero di volte che la query stessa viene cercata e i risultati visualizzati.
IR (o IR Score) è invece l’acronimo di Integrated Reasoning; questo fattore valuta il peso delle singole parole della query all’interno dei documenti.
Il concetto di short click è utilizzato per calcolale invece gli utenti che, una volta atterrati su una pagina dopo una ricerca, tornano indietro alla pagina dei risultati.
Al contrario, il long click valuta gli utenti che, dopo una ricerca sulla rete di Google, atterrano sulla pagina di un sito e vi rimangono, magari navigando il sito stesso.
I Dati Strutturati, invece, influenzano in maniera abbastanza diretta i risultati di ricerca. Se è vero, infatti, che i dati strutturati non sono di per sé un fattore SEO utile a spingere il posizionamento dei siti, rendendo i dati inseriti all’interno di un website accessibili e catalogabili dai motori di ricerca in modo più approfondito, favoriscono indirettamente un posizionamento migliore. Dare ai bot di Google (e degli altri motori di ricerca) la possibilità di leggere meglio i nostri siti migliora le nostre possibilità di essere posizionati, migliorando quindi la possibilità di essere visti e cliccati.
Fattori impliciti e espliciti, dati strutturati, query di ricerca e click, come mostra l’immagine precedente, influenzano il Query Evaluator, che determina l’immagazzinamento dei dati nell’Augmentation Query Store.
Le nostre conclusioni sulle Augmentation Queries
Il brevetto di Google rilasciato a marzo non fa altro che andare in una direzione di ricerca di qualità per i risultati proposti; se è vero che questo “imporre” anche risultati di chiavi della medesima area semantica o con funzioni differenti può essere visto anche come una forzatura dei motori di ricerca, è vero anche che una query generica potrebbe portare a risultati più utili e pertinenti grazie proprio al meccanismo che struttura le Augmentation Queries.
Al netto della qualità dei contenuti proposti per cui una pagina è ottimizzata e del comportamento dell’utente, sembra quindi utile strutturare in maniera più accorta le pagine web, cercando di aumentarne l’engagement e favorendone la lettura da parte dei bot grazie all’utilizzo dei dati strutturati.
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