Come motore di ricerca, Google ha l’obiettivo di fornire ai propri utenti le informazioni più utili e pertinenti rispetto alla ricerca effettuata.
Nel corso degli anni, la Ricerca è cambiata per rispondere ai bisogni e alle aspettative in evoluzione delle persone che utilizzano Google.
Dagli aggiornamenti che consento di continuare a porre in evidenza contenuti pertinenti, alle innovazioni come il Knowledge Graph, l’obiettivo è sempre quello di migliorare l’utilità dei risultati.
Come funziona il Knowledge Graph?
La necessità di cercare informazioni è strettamente connessa al bisogno umano fondamentale di scoprire cose nuove, apprendere e ampliare i propri orizzonti. L’obiettivo di Knowledge Graph è quello di semplificare il lavoro di ricerca da parte dell’utente, aiutandolo a scoprire nuove informazioni in modo rapido e semplice.
Prendiamo in considerazione una query di ricerca
come [taj mahal]. Per più di quattro decadi, la ricerca ha riguardato essenzialmente la corrispondenza tra parole chiave e query. Quindi per un motore di ricerca le parole [taj mahal] erano proprio questo: due parole.
Ma sappiamo tutti che [taj mahal] ha un significato molto più ricco. Si potrebbe pensare a uno dei monumenti più belli del mondo, o ad un musicista vincitore del Grammy Award, o forse anche a un casinò di Atlantic City, NJ. Oppure al ristorante indiano più vicino.
È per questo motivo che Google ha lavorato per creare su un modello intelligente – in gergo geek, un “grafico” o meglio un Graph – che comprende le entità del mondo reale e le loro relazioni reciproche: cose, non stringhe.
Il Knowledge Graph consente all’utente di cercare cose, persone o luoghi che Google conosce (punti di riferimento, celebrità, città, squadre sportive, edifici, elementi geografici, film, oggetti celesti, opere d’arte e altro ancora) e di ottenere immediatamente informazioni pertinenti per la domanda posta al motore di ricerca.
Questo rappresenta un primo passo fondamentale verso la costruzione della prossima generazione di ricerca, che attinge all’intelligenza collettiva del Web e comprende il mondo un po’ più come fanno le persone.
Il Knowledge Graph di Google non si basa solo su fonti pubbliche come Freebase, Wikipedia e il CIA World Factbook, ma lavora su scala molto più ampia. Attualmente contiene più di 500 milioni di oggetti, oltre a più di 3,5 miliardi di fatti e relazioni tra questi diversi oggetti. Ed è ottimizzato in base a ciò che le persone cercano e a ciò che scopriamo sul Web.
Video di introduzione al Knowledge Graph
Come fa il Knowledge Graph a migliorare la ricerca di Google?
Il Knowledge Graph di Google contribuisce a migliorare la ricerca in tre modi principali:
- Trova la risposta giusta
- Mostra informazioni aggiuntive pertinenti e correlate
- Stupisce con scoperte inaspettate
Vediamo più nel dettaglio di cosa stiamo parlando.
1 – Trova la risposta giusta
Il linguaggio può essere ambiguo: intendi Taj Mahal il monumento o Taj Mahal il musicista?
Ora Google riesce a capire la differenza e può restringere i risultati della ricerca solo a quello che intende l’utente: basta fare clic su uno dei link per vedere quella particolare fetta di risultati:
Questo è uno dei modi in cui il Knowledge Graph rende la Ricerca Google più intelligente. I risultati forniti all’utente sono più pertinenti perché il motore di ricerca è in grado di comprendere le diverse entità e le sfumature del loro significato, proprio come fa un essere umano.
2 – Mostra informazioni aggiuntive pertinenti e correlate
Grazie al Knowledge Graph, Google è in grado di comprendere meglio la query di ricerca, in modo da poter riassumere i contenuti pertinenti su quell’argomento, inclusi i fatti chiave correlati a quella particolare informazione a cui l’utente potrebbe essere interessato.
Ad esempio, effettuando una ricerca per Marie Curie, appariranno informazioni su quando è nata e morta, ma anche dettagli sulla sua educazione e scoperte scientifiche:
Il Knowledge Graph aiuta a capire le relazioni che intercorre tra le varie informazioni. Marie Curie è una persona nel Knowledge Graph e ha avuto due figli, uno dei quali ha anche vinto un premio Nobel, così come un marito, Pierre Curie, che ha vinto un terzo premio Nobel. Tutti questi fatti sono collegati all’interno del Knowledge Graph.
Non si tratta di un semplice catalogo di oggetti, ma di un’intelligenza artificiale capace di individuare le interrelazioni esistenti tra diverse entità.
3 – Stupisce con scoperte inaspettate
Infine, la parte più divertente di tutte: il Knowledge Graph può aiutare l’utente a fare scoperte inaspettate.
Da una ricerca potrebbero emergere fatti nuovi o nuove connessioni.
Ad esempio, cercando Matt Groening (il creatore dei Simpson), ci si potrebbe imbattere in interessanti informazioni aggiuntive relative a come ha avuto l’idea per i nomi di Homer, Marge e Lisa.
L’obiettivo iniziale di Google come motore di ricerca era quello di capire esattamente cosa intende l’utente quando effettua una ricerca, così da restituire risultati coerenti e pertinenti con quello che l’utente desidera sapere.
Ad oggi il motore di ricerca è in grado di rispondere alla successiva domanda dell’utente, prima ancora che questa venga posta, perché i fatti che vengono mostrati sono basati su ciò che hanno cercato altre persone.
Ad esempio, le informazioni che vengono mostrate in corrispondenza di una ricerca su Tom Cruise, rispondono al 37% delle successive domande che le persone pongono su di lui. Alcune delle scoperte più interessanti che si possono fare utilizzando il Knowledge Graph sono quelle che vengono mostrate attraverso la funzione “Le persone cercano anche”.
La speranza di Google è che questa intelligenza aggiuntiva fornisca all’utente un quadro più completo su ciò che lo interessa, restituisca risultati di ricerca più pertinenti e stuzzichi la sua curiosità su nuovi argomenti.
Approfondimenti
Migliorare la ricerca con test rigorosi
Introducing the Knowledge Graph: things, not strings
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