NOVITÀ e rivelazione: posizionamento di Google tramite segnali utente, dati di Google Chrome e popolarità del sito web: cosa dicono i documenti del tribunale

Quanto sono importanti i segnali degli utenti per il posizionamento su Google?

L'importanza dei segnali utente per il posizionamento su Google è stata a lungo controversa. Google stessa ha costantemente affermato in passato che i segnali utente diretti, come i clic, non sono fattori di ranking diretti. Tuttavia, recenti documenti giudiziari relativi alla causa antitrust in corso contro Google negli Stati Uniti rivelano una realtà completamente diversa. Questi documenti dimostrano che le interazioni degli utenti e i dati comportamentali non solo svolgono un ruolo importante, ma potrebbero persino essere più importanti del tradizionale algoritmo PageRank.

I documenti giudiziari pubblicati forniscono, per la prima volta, una visione completa dei meccanismi interni dei sistemi di ranking di Google. Dimostrano chiaramente che Google utilizza i dati degli utenti in ogni singola fase del processo di ricerca, dalla scansione iniziale di un sito web all'indicizzazione, fino al recupero e alla classificazione finale dei risultati di ricerca.

Adatto a:

• La sentenza di Google: Monopoli confermato, scissione respinta, reazione del mercato azionario e quali sono le condizioni?

Cosa mostrano i documenti ufficiali del tribunale in merito al sistema di classificazione di Google?

I documenti pubblicati nell'ambito del procedimento antitrust provengono direttamente dai sistemi interni di Google e forniscono dettagli senza precedenti sul funzionamento del motore di ricerca. Questi documenti sono stati resi disponibili dal Dipartimento di Giustizia degli Stati Uniti nel caso "Stati Uniti et al. contro Google".

Particolarmente rivelatrici sono le dichiarazioni del Dr. Eric Lehman, ex Distinguished Engineer di Google che ha lavorato per l'azienda su questioni di qualità e posizionamento per 17 anni. Nella sua testimonianza in tribunale, ha confermato esplicitamente che Google utilizza i dati sui clic per scopi di posizionamento. Allo stesso tempo, ha rivelato che a Google era stato intimato internamente di non confermare pubblicamente tale utilizzo, poiché gli esperti SEO potrebbero utilizzare queste informazioni per manipolare i risultati di ricerca.

I documenti mostrano inoltre che Google ha imparato costantemente dal comportamento degli utenti per 15 anni per migliorare i suoi risultati di ricerca. Ogni singola interazione dell'utente fornisce a Google dati di apprendimento aggiuntivi e mostra quali risultati di ricerca sono stati ritenuti particolarmente pertinenti o utili.

Maggiori informazioni qui:

• Documento del tribunale sui procedimenti antitrust di Google in formato PDF
• Cosa rivelano i documenti di prova di Google su clic, link e altri segnali di ranking
• Nuovi documenti del tribunale: interazioni degli utenti di Ricerca Google, dati degli utenti e dati di Chrome
• Google: i documenti del tribunale dimostrano l'importanza dei segnali degli utenti per il posizionamento

Quale ruolo gioca il misterioso sistema “Glue” nella raccolta dei dati?

Il sistema "Glue" di Google si sta rivelando uno degli strumenti chiave per la raccolta e l'analisi dei dati degli utenti. Si tratta di una tabella di registro completa delle attività degli utenti che cattura informazioni molto più dettagliate di quanto si pensasse in precedenza.

Il sistema Glue registra sistematicamente i seguenti tipi di dati: la query di ricerca esatta dell'utente, informazioni dettagliate sulla lingua, la posizione geografica e il tipo di dispositivo utilizzato, tutti i contenuti visualizzati nelle pagine dei risultati di ricerca, comprese le pagine web e le funzionalità SERP speciali, registrazioni precise di ciò su cui l'utente ha cliccato o toccato tramite mouseover, il tempo esatto trascorso dall'utente sulla pagina dei risultati di ricerca e interpretazioni e suggerimenti generati automaticamente per migliorare la query di ricerca originale.

Questa raccolta dati completa consente a Google di imparare da ogni singola ricerca. Il sistema misura costantemente il modo in cui gli utenti interagiscono con i risultati visualizzati per migliorare costantemente l'accuratezza della previsione di risultati di ricerca utili. I dati raccolti confluiscono direttamente nella valutazione e nella ponderazione dei risultati di ricerca futuri.

Come funziona Navboost e perché è così importante?

Navboost è considerato uno dei sistemi di ranking più influenti di Google, sebbene la sua funzionalità sia stata a lungo fraintesa. Contrariamente a quanto si pensa comunemente nella comunità SEO, Navboost non è un complesso sistema di apprendimento automatico, ma essenzialmente un grande foglio di calcolo che memorizza i dati sui clic.

Il Dott. Eric Lehman ha dichiarato esplicitamente in tribunale: "Navboost non è un sistema di apprendimento automatico. È solo un grande foglio di calcolo". Questo foglio di calcolo registra quali URL sono stati cliccati e con quale frequenza per ogni query di ricerca. Sebbene esistano campi dati aggiuntivi, si tratta essenzialmente di un registro dei clic.

Navboost è stato introdotto nel 2005 e da allora ha continuato a raccogliere dati sui flussi di clic per migliorare la qualità della ricerca. Inizialmente, questi dati venivano raccolti tramite la Google Toolbar, ma in seguito è stato aggiunto il browser Chrome come fonte di dati aggiuntiva. Il sistema memorizza i dati sui flussi di clic degli ultimi 13 mesi e li utilizza per valutare la pertinenza dei risultati di ricerca.

La funzionalità di Navboost si basa sull'analisi di diverse tipologie di clic. I "clic lunghi", in cui gli utenti rimangono su una pagina per un periodo di tempo più lungo, sono considerati segnali positivi di pertinenza e qualità. I ​​"clic brevi", in cui gli utenti tornano rapidamente alla pagina dei risultati di ricerca, indicano contenuti poco pertinenti o insoddisfacenti.

Qual è l'importanza di RankEmbed BERT per il moderno posizionamento su Google?

RankEmbed BERT è uno dei componenti più avanzati del sistema di ranking di Google. Questo modello di deep learning combina le capacità di comprensione del linguaggio di BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) con algoritmi sviluppati specificamente per il ranking.

Il sistema viene addestrato utilizzando due fonti di dati principali: 70 giorni di registri di ricerca completi e valutazioni di revisori di qualità umani. Questa combinazione consente al modello di apprendere sia dalle interazioni reali degli utenti sia dalle valutazioni di qualità professionali.

RankEmbed BERT possiede capacità eccezionali nella comprensione del linguaggio naturale. Può incorporare informazioni su qualsiasi query di ricerca nei suoi calcoli, tenendo conto del contesto e delle sfumature della query. Il sistema è particolarmente efficace nell'elaborazione di query di ricerca complesse, rare o ambigue, le cosiddette "query a coda lunga".

Le azioni degli utenti e le valutazioni dei revisori della qualità aiutano il modello a valutare e migliorare costantemente l'accuratezza delle sue previsioni. Quando gli utenti mostrano segni di crescente soddisfazione per i risultati di ricerca, il sistema interpreta questo come una conferma della qualità dei suoi algoritmi.

In che modo Google utilizza i dati di Chrome per la classificazione?

I dati del browser Chrome giocano un ruolo molto più importante nelle classifiche di Google di quanto non fosse stato precedentemente pubblicamente riconosciuto. Con una quota di mercato globale di oltre il 63% sui dispositivi desktop e addirittura del 61,76% sui dispositivi mobili, Google dispone di un database senza precedenti per valutare la popolarità dei siti web.

I documenti del tribunale contengono prove evidenti del fatto che la popolarità, in quanto importante indicatore di ranking, può essere basata sui dati delle visite su Chrome. L'utilizzo effettivo e l'interazione degli utenti con un sito web possono quindi contribuire direttamente al suo indice di popolarità.

La valutazione di diversi tipi di interazioni è particolarmente interessante. Le interazioni attive degli utenti, come la compilazione e l'invio di moduli, lo scorrimento intensivo dei contenuti o l'effettuazione di acquisti, potrebbero rappresentare segnali positivi più forti rispetto ai link passivi provenienti da altri siti web.

Questi dati basati su Chrome conferiscono a Google un significativo vantaggio competitivo rispetto agli altri motori di ricerca. I concorrenti non hanno accesso a dati di utilizzo comparabili su questa scala, il che rende molto più difficile per loro sviluppare algoritmi di ranking altrettanto precisi.

Perché i segnali di qualità potrebbero essere più importanti del PageRank?

L'importanza tradizionale dell'algoritmo PageRank sembra essere eclissata da nuovi indicatori di qualità. I ​​documenti del tribunale descrivono il PageRank come "un singolo indicatore relativo alla distanza da una fonte attendibile". Questa caratterizzazione suggerisce un'importanza significativamente ridotta rispetto ad altri fattori di ranking.

Ancora più significativa è la domanda contenuta nei documenti: "Capisci che la maggior parte del segnale di qualità di Google proviene dal sito web stesso?" Questa formulazione suggerisce che le proprietà intrinseche di un sito web, come la qualità dei contenuti, l'esperienza utente e le interazioni dirette degli utenti, sono ora più importanti dei link esterni.

La valutazione moderna dei siti web si concentra sempre più sui modelli di utilizzo effettivi piuttosto che su valutazioni di autorevolezza teoriche basate sui link. Mentre il PageRank si basa sul presupposto che i link conferiscano autorevolezza, i nuovi sistemi valutano il comportamento effettivo degli utenti e la genuina soddisfazione per i contenuti.

Questo sviluppo riflette l'impegno di Google nel fornire risultati di ricerca non solo teoricamente rilevanti, ma anche utili agli utenti. La combinazione di segnali diretti sulla qualità dei siti web e interazioni reali con gli utenti consente una valutazione più precisa dell'effettiva pertinenza e qualità dei contenuti.

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Quale ruolo svolgono i controllori di qualità umani nello sviluppo degli algoritmi?

I revisori umani della qualità occupano una posizione significativamente più centrale nel sistema di ranking di Google rispetto a quanto dichiarato pubblicamente dall'azienda. I documenti del tribunale rivelano che le valutazioni di questi revisori vengono utilizzate come dati di addestramento diretti per i modelli di ranking centrali.

Nello specifico, le valutazioni dei revisori della qualità vengono utilizzate come una delle due principali fonti di dati per l'addestramento dei modelli RankEmbed e RankEmbedBERT. L'altra fonte di dati sono i log di ricerca degli ultimi 70 giorni con interazioni reali degli utenti. Questa combinazione di valutazioni professionali e dati reali degli utenti consente ai sistemi di intelligenza artificiale di considerare sia criteri di qualità oggettivi sia preferenze soggettive degli utenti.

Il Dott. Pandu Nayak, Vicepresidente della Ricerca di Google, ha confermato in tribunale che i modelli RankEmbedBERT, addestrati dai valutatori, hanno migliorato significativamente le prestazioni di Google nelle query di ricerca complesse e poco frequenti. Questi modelli hanno mostrato miglioramenti significativi, soprattutto nelle query a coda lunga, dove la comprensione del linguaggio è fondamentale.

I valutatori della qualità valutano i siti web in base alle dettagliate "Search Quality Rater Guidelines", che includono criteri quali Esperienza, Competenza, Autorevolezza e Affidabilità (EEAT). Le loro valutazioni fungono da "dati fondamentali" nello sviluppo degli algoritmi e influenzano quindi indirettamente la valutazione di miliardi di pagine web.

In che modo il comportamento dell'utente influenza la scansione e l'indicizzazione?

Il comportamento degli utenti ha effetti di vasta portata sui processi fondamentali del motore di ricerca, che vanno ben oltre il posizionamento finale. Google utilizza i dati degli utenti fin dalle prime fasi del processo di ricerca per determinare quali siti web analizzare, in quale ordine e con quale frequenza.

L'obiettivo di questa strategia di scansione guidata dall'utente è garantire che l'indice di ricerca copra la più ampia gamma possibile di argomenti e fonti, fornendo al contempo risultati aggiornati e pertinenti. I siti web che registrano interazioni frequenti e positive con gli utenti tendono a essere scansionati più spesso per acquisire più rapidamente modifiche e nuovi contenuti.

Al contrario, una scansione poco frequente potrebbe indicare la necessità di migliorare la qualità dei contenuti o di coinvolgere maggiormente il pubblico. Google calcola un cosiddetto punteggio di spam per ogni sito web, che viene preso in considerazione anche nelle decisioni di scansione.

A ogni documento nell'indice di Google viene assegnato un DocID univoco, che contiene una serie di indicatori e attributi. Tra questi, misurazioni della popolarità basate sull'intento dell'utente, dati sui clic e sistemi di feedback come Navboost e Glue, oltre a metriche complete di qualità e autorevolezza.

Quali implicazioni pratiche hanno queste scoperte per gli operatori dei siti web?

Le rivelazioni contenute nei documenti giudiziari hanno implicazioni di vasta portata per chiunque gestisca siti web o sviluppi strategie SEO. La conclusione più importante è che le interazioni e la soddisfazione autentiche degli utenti svolgono un ruolo centrale nel successo sui motori di ricerca.

I proprietari di siti web dovrebbero concentrarsi principalmente sul miglioramento dell'esperienza utente effettiva, piuttosto che sulle tradizionali strategie SEO. Questo include l'ottimizzazione della velocità di caricamento, il miglioramento dell'usabilità, la fornitura di contenuti pertinenti e di alta qualità e la progettazione di una struttura del sito web che incoraggi gli utenti a rimanere più a lungo e a visitare più pagine.

Particolare attenzione dovrebbe essere prestata ai segnali di soddisfazione dell'utente. Tra questi, bassi tassi di rimbalzo, lunghi tempi di permanenza, visitatori abituali e interazioni attive come commenti, compilazione di moduli o acquisti. Google considera questi segnali indicatori di qualità e pertinenza.

I risultati evidenziano anche l'importanza della qualità dei contenuti in senso lato. Non si tratta solo di aspetti SEO tecnici, ma di creare contenuti che offrano un valore reale e soddisfino le esigenze degli utenti. Questo corrisponde ai criteri EEAT, applicati anche dai revisori della qualità.

Cosa significano questi sviluppi per il futuro dell'ottimizzazione dei motori di ricerca?

Le rivelazioni segnano un cambiamento fondamentale nell'ottimizzazione dei motori di ricerca, che si allontana dalla manipolazione tecnica verso un approccio realmente incentrato sull'utente. Le pratiche SEO tradizionali, che si concentravano principalmente sulla densità delle parole chiave, sulla creazione di backlink e su trucchi tecnici, stanno perdendo sempre più importanza.

Il futuro della SEO risiede nello sviluppo di approcci olistici incentrati sulle reali esigenze degli utenti. Ciò richiede una comprensione più approfondita del pubblico di riferimento, dei suoi problemi e delle sue esigenze, nonché la capacità di sviluppare soluzioni che vadano oltre la superficiale ottimizzazione delle parole chiave.

Sistemi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale come RankEmbed BERT continueranno ad acquisire importanza. Questi sistemi sono progettati per comprendere il contesto e l'intento alla base delle query di ricerca e identificare di conseguenza i contenuti pertinenti. Gli operatori di siti web devono imparare a ottimizzare per questi sistemi intelligenti, piuttosto che limitarsi a manipolare gli algoritmi.

È probabile che l'integrazione dei dati utente provenienti da vari prodotti Google, in particolare Chrome, continui ad aumentare. Ciò rafforza l'importanza di un'esperienza utente coerente e di alta qualità su tutti i punti di contatto.

Come reagisce Google a queste rivelazioni?

Finora Google ha fornito solo risposte limitate alle specifiche rivelazioni contenute nei documenti del tribunale. L'azienda continua a sostenere la sua posizione ufficiale secondo cui i clic "non sono un fattore di ranking diretto", il che può essere tecnicamente corretto, ma oscura la realtà sfumata di come i dati sui clic vengono utilizzati in sistemi più complessi.

Tuttavia, i procedimenti legali hanno costretto Google a essere più trasparente su alcuni aspetti dei suoi algoritmi. Come parte della sentenza del tribunale del settembre 2025, Google è stata obbligata a condividere con i concorrenti alcuni dati relativi all'indice di ricerca e all'utilizzo.

Allo stesso tempo, Google sta lavorando attivamente per ridurre la sua dipendenza dai metodi di ricerca tradizionali. La crescente integrazione di funzionalità basate sull'intelligenza artificiale, come le panoramiche AI, e lo sviluppo di funzionalità chatbot possono essere visti come una risposta alla pressione normativa e alla crescente concorrenza di fornitori di intelligenza artificiale come OpenAI.

L'azienda continuerà probabilmente a impegnarsi per proteggere i dettagli dei suoi algoritmi di ranking, nel rispetto dei requisiti normativi. Trovare un equilibrio tra trasparenza e protezione dalle manipolazioni rimane una sfida fondamentale.

Quale impatto hanno queste scoperte sulla concorrenza nel mercato dei motori di ricerca?

Le rivelazioni evidenziano l'enorme problema strutturale che i concorrenti di Google devono affrontare. La combinazione di dati del browser Chrome, ampi registri di ricerca e sistemi di intelligenza artificiale avanzati crea barriere significative all'ingresso sul mercato per i motori di ricerca alternativi.

Concorrenti come Bing, DuckDuckGo e i nuovi motori di ricerca basati sull'intelligenza artificiale non hanno accesso a dati utente comparabili su questa scala. Questo rende significativamente più difficile per loro sviluppare algoritmi di ranking altrettanto precisi e incentrati sull'utente. Il vantaggio di Google in termini di dati si autoalimenta: risultati di ricerca migliori portano a più utenti, il che a sua volta consente di avere più dati e algoritmi migliori.

La sentenza del tribunale del settembre 2025, che impone a Google di condividere determinati dati con "concorrenti qualificati", potrebbe teoricamente ridurre queste barriere. Tuttavia, l'attuazione pratica e la definizione di "concorrenti qualificati" rimangono poco chiare.

È interessante notare che la valutazione del giudice secondo cui lo sviluppo di chatbot basati su intelligenza artificiale e di intelligenza artificiale generativa crea, per la prima volta in oltre un decennio, una "seria prospettiva" di un prodotto in grado di sfidare la posizione dominante di Google sul mercato è interessante. Ciò suggerisce che la concorrenza potrebbe non provenire dai motori di ricerca tradizionali, ma da sistemi di accesso alle informazioni basati sull'intelligenza artificiale completamente nuovi.

Cosa impariamo da queste rivelazioni storiche?

Gli atti giudiziari relativi al caso antitrust di Google hanno messo in discussione i presupposti fondamentali sul funzionamento del motore di ricerca più importante al mondo. Dimostrano chiaramente che i segnali degli utenti svolgono un ruolo molto più centrale di quanto Google abbia pubblicamente dichiarato per anni.

L'aspetto più importante è che Google gestisce un ecosistema altamente complesso di sistemi diversi, ognuno dei quali utilizza i dati degli utenti in modi diversi. Da Navboost al sistema Glue fino a RankEmbed BERT, tutti questi componenti sono progettati per apprendere dalle interazioni reali degli utenti e ottimizzare di conseguenza i risultati di ricerca.

Per i gestori di siti web e i professionisti SEO, questo messaggio è chiaro: l'attenzione deve finalmente spostarsi dalla manipolazione tecnica alla creazione di un reale valore aggiunto per gli utenti. L'era dei trucchi SEO superficiali è definitivamente finita. Il successo nei risultati di ricerca richiede sempre più un approccio olistico all'esperienza utente.

Le rivelazioni sollevano anche importanti interrogativi sul potere di mercato e sulla concorrenza leale. L'accesso di Google ai dati di Chrome e i conseguenti vantaggi competitivi dimostrano quanto sia difficile per i concorrenti affermarsi in questo mercato. Le misure normative, per quanto limitate, rappresentano un primo passo verso il ripristino di un contesto competitivo più equo.

In definitiva, i documenti confermano ciò che molti esperti SEO sospettavano da tempo: Google valuta effettivamente la soddisfazione degli utenti rispetto ai risultati di ricerca e utilizza queste informazioni per migliorare costantemente i propri algoritmi. I giorni in cui queste supposizioni potevano essere liquidate come speculazioni sono finalmente finiti.

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Konrad Wolfenstein

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