Sto cercando di capire i sistemi di ranking AI di Google e mi gira la testa. Ci sono RankBrain, BERT, Neural Matching, MUM… Come funzionano tutti insieme?
Quello che ho capito:
I miei dubbi:
Osservazione dal mondo reale: Siamo primi per alcune keyword long-tail ma Google sembra capire che altre pagine rispondono meglio all’intento dell’utente e ci posiziona più in basso per query più generiche. È RankBrain o BERT che agisce qui?
Cerco qualcuno che capisca davvero come questi sistemi interagiscono.
James, te lo spiego. Questi sistemi sono complementari, non si sostituiscono.
L’approccio ensemble:
Il ranking di Google utilizza più sistemi AI che lavorano insieme. Si attivano in momenti diversi e in combinazioni diverse a seconda del tipo di query.
| Sistema | Lancio | Ruolo primario | Quando si attiva |
|---|---|---|---|
| RankBrain | 2015 | Comprensione dell’intento | Query nuove/ambigue |
| Neural Matching | 2018 | Recupero dei concetti | Ricerche di concetti ampi |
| BERT | 2019 | Comprensione del linguaggio | Quasi tutte le query |
| MUM | 2021 | Comprensione multimodale | Applicazioni specialistiche |
Come lavorano insieme:
Insight chiave:
Google si chiede: “Quale pagina risponde meglio all’intento dell’utente?” Non: “Quale pagina ha più corrispondenze di keyword?”
La tua osservazione sul posizionamento più basso per query ampie è probabilmente il risultato di RankBrain + BERT che lavorano insieme: capiscono che per query più generiche gli utenti vogliono contenuti diversi da quelli che offri.
Quindi, se ho capito bene, ottimizzare per le keyword è meno importante che ottimizzare per l’intento?
E quando dici che BERT comprende meglio il linguaggio – significa che ora le parole piccole contano di più? Ho sentito che BERT ha cambiato il modo in cui Google interpreta le preposizioni.
Sì, ottimizzare per l’intento > ottimizzare per le keyword.
BERT è stato progettato appositamente per comprendere il contesto e le parole piccole.
Esempio pre-BERT: Query: “Si può prendere la medicina per qualcuno farmacia” Google si concentrava su: “medicina” “farmacia” Non considerava: La parola “per” (prendere la medicina PER qualcun altro)
Dopo BERT: Google capisce che “per” cambia tutto – l’utente vuole sapere come ritirare le prescrizioni per altri.
Parole piccole che BERT gestisce meglio:
Implicazione pratica:
Il tuo contenuto deve corrispondere esattamente al modello di domanda degli utenti. “Come fare X” è diverso da “Cos’è X” anche se entrambe contengono le stesse keyword.
Il cambiamento:
Spiegazione tecnica di come RankBrain misura la qualità:
RankBrain monitora due segnali chiave:
Il feedback loop:
L'utente cerca → Vede i risultati → Clicca sul risultato → O:
- Rimane (segnale positivo) → Aumento ranking
- Torna subito indietro (pogo-sticking) → Ranking in calo
Risultati della ricerca:
Google ha testato RankBrain contro ingegneri umani per individuare la pagina migliore per le ricerche. RankBrain ha superato gli umani del 10%.
Cosa significa per te:
| Metrica | Impatto | Come migliorare |
|---|---|---|
| CTR basso | Calo ranking | Migliora titolo/descrizione |
| Rimbalzo alto | Segnale negativo | Allinea contenuto all’intento |
| Lungo tempo di permanenza | Segnale positivo | Contenuto completo |
| Pogo-sticking | Forte negativo | Rispondi pienamente alla domanda |
Il tuo tag title ora è più importante che mai. Deve ottenere il click E il tuo contenuto deve soddisfare l’intento di ricerca.
Rispondo alla domanda “l’ottimizzazione delle keyword è morta”.
Risposta breve: L’ottimizzazione tradizionale delle keyword è morta. È essenziale l’ottimizzazione semantica.
Cosa ha eliminato RankBrain:
La pratica di creare pagine separate per variazioni minime delle keyword:
RankBrain capisce che sono query identiche. Google mostra quasi gli stessi risultati per tutte.
Cosa funziona ora:
Esempio:
Vecchio approccio (5 pagine):
Nuovo approccio (1 pagina completa):
La singola pagina completa si posiziona automaticamente per migliaia di variazioni di keyword.
Neural Matching merita più attenzione qui.
Cosa fa Neural Matching:
Comprende rappresentazioni più ampie dei concetti, non solo le keyword.
Esempio di query: “consigli come gestire un verde”
Ricerca tradizionale: Fatica perché le parole non corrispondono a nessuna pagina
Neural Matching: Capisce che si tratta del tipo di personalità “verde” dalle guide sulle personalità basate sui colori, restituisce consigli di gestione per quel tipo
Perché è importante:
Il tuo contenuto può posizionarsi per query che non contengono le keyword esatte se:
Strategia di ottimizzazione:
Pensa a tutti i modi in cui le persone potrebbero chiedere del tuo argomento:
Copri tutto, e Neural Matching collegherà i punti.
Parliamo di MUM – il futuro della ricerca Google.
Capacità di MUM:
Applicazioni attuali di MUM:
Cosa aspettarsi:
MUM in futuro alimenterà:
Implicazione strategica:
Rendi il tuo contenuto a prova di futuro:
Come il ranking AI influisce sulla ricerca locale in particolare:
Comprensione di posizione + intento:
I sistemi AI di Google capiscono che “football” significa cose diverse a seconda dei luoghi:
Segnali di rilevanza locale che l’AI valuta:
| Segnale | Come funziona |
|---|---|
| Posizione utente | Le ricerche sono pesate per prossimità |
| Tipo di attività | Le categorie contano più delle keyword |
| Intento locale | “vicino a me” attiva il local pack |
| Comportamento storico | La cronologia delle ricerche influenza i risultati |
Per le attività locali:
Non ottimizzare solo per le keyword. Ottimizza per:
RankBrain e BERT comprendono il contesto locale. Sfruttalo a tuo vantaggio.
Prospettiva enterprise sul ranking AI:
La sfida:
Grandi siti con migliaia di pagine non possono ottimizzare ogni pagina singolarmente. Servono strategie scalabili.
Il nostro approccio:
Cosa significa il ranking AI per le enterprise:
| Vecchio approccio | Nuovo approccio |
|---|---|
| Pagine piene di keyword | Hub tematici completi |
| Contenuti thin su larga scala | Contenuti di qualità, meno pagine |
| URL esatti per keyword | Strutture URL semantiche |
| Pagine isolate | Cluster di contenuti interconnessi |
Risultati:
Dopo la riorganizzazione per argomenti invece che keyword:
Il ranking AI premia i siti organizzati per argomenti, non per keyword.
La prospettiva CRO sul ranking AI:
I segnali di engagement di RankBrain creano un feedback loop:
Buon contenuto → Gli utenti restano → Ranking migliora → Più traffico → Più dati → Ranking ancora migliori
Vale anche il contrario:
Corrispondenza scarsa → Gli utenti abbandonano → Ranking cala → Meno traffico → Ranking peggiora
Miglioramenti pratici:
Risultati dei nostri test:
Pagina con risposta nascosta al terzo paragrafo:
Stesso contenuto, risposta nel primo paragrafo:
RankBrain se n’è accorto. Il ranking è migliorato di 12 posizioni in 6 settimane.
Attenzione: Ranking AI di Google ≠ piattaforme di ricerca AI.
Ranking AI di Google:
Piattaforme di ricerca AI (ChatGPT, Perplexity, Claude):
L’overlap:
Contenuti che si posizionano bene nel ranking AI di Google spesso vengono citati anche dalle piattaforme AI. Ma non sempre.
Monitora entrambi:
Strumenti come Am I Cited ti permettono di monitorare la visibilità su:
Le tue strategie di ottimizzazione per Google e per l’AI dovrebbero essere complementari, non in competizione.
Questo thread mi ha chiarito molte cose. Ecco cosa ho capito ora:
Come i sistemi AI di Google lavorano insieme:
Cambiamenti chiave nella strategia SEO:
Da → A:
Cambiamenti pratici che sto facendo:
La grande intuizione:
L’AI di Google cerca di capire cosa vogliono davvero gli utenti e trovare le pagine che soddisfano quell’intento. Ottimizza per la soddisfazione dell’utente e l’AI ti premierà.
Grazie a tutti per aver reso comprensibile questa complessità con consigli concreti.
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