Con data di pubblicazione Settembre 2023, è stato depositato il brevetto US11762933B2 che rivela un importante sviluppo nel modo in cui Google sta avanzando nella trasformazione della ricerca in un motore basato su entità.

La chiave di questo progresso è la capacità di fornire risultati di ricerca pertinenti attraverso l’analisi di query compositive.

Il brevetto delinea un metodo dettagliato per implementare risultati di ricerca basati su query compositive.

Questa innovativa tecnica comprende diverse fasi chiave:

  1. Riconoscimento dei tipi di entità e delle relazioni corrispondenti: il sistema identifica i tipi di entità presenti nella query e le relative relazioni.
  2. Individuazione dei nodi in un grafo della conoscenza: attraverso un grafo della conoscenza, vengono individuati i nodi che rappresentano le entità coinvolte.
  3. Valutazione dei valori degli attributi: il sistema valuta i valori degli attributi per determinare i riferimenti alle entità risultanti.

Questo approccio consente al motore di ricerca di gestire con successo query complesse che coinvolgono relazioni tra diverse entità, offrendo così risultati più pertinenti e contestualmente rilevanti.

immagine brevetto google US11762933B2
immagine brevetto google US11762933B2

Le query compositive implicano l’interazione di almeno due tipi di entità, differenziandosi così dalle query focalizzate su una singola parola chiave o entità. questo richiede un’interpretazione più sofisticata delle relazioni tra le entità coinvolte.

Nell’ambito dell’ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO), è cruciale comprendere le implicazioni di questa evoluzione:

  1. Gestione di query complesse: gli specialisti SEO devono prepararsi a gestire query più complesse che coinvolgono diverse entità, richiedendo una comprensione più profonda dell’ottimizzazione dei contenuti per tali strutture di query avanzate.
  2. Ottimizzazione del grafo della conoscenza: considerando l’obiettivo del brevetto, l’ottimizzazione dei contenuti per il riconoscimento e la categorizzazione accurata all’interno dei grafici della conoscenza è essenziale per migliorare la visibilità e la pertinenza dei contenuti.
  3. Riconoscimento delle entità: strutturare i contenuti in modo che i motori di ricerca possano facilmente riconoscere e categorizzare entità e relazioni è fondamentale per migliorare la rilevabilità e la pertinenza nei risultati di ricerca.
  4. Pertinenza contestuale: le strategie SEO dovrebbero concentrarsi sulla pertinenza contestuale, considerando la capacità del motore di ricerca di comprendere e confrontare gli attributi di diverse entità. allineare la strategia dei contenuti con queste capacità interpretative avanzate può migliorare notevolmente l’efficacia complessiva della strategia SEO.

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