Le analisi delle ricerche

Le ricerche effettuate dagli utenti nel motore di ricerca e le loro scelte nella pagina dei risultati, possono essere analizzate ed esaminate dal motore e considerate ai fini del posizionamento del documento e del sito.

Una delle intuizioni nel settore del posizionamento sui motori di ricerca, quando non c'era ancora una fonte ufficiale come il Brevetto presentato da Google sul reperimento dei Dati Storici, era quella di pensare che il motore di ricerca considerasse le preferenze degli utenti nella serp associata ad una data ricerca.

Come possiamo ora verificare l'intuizione era valida ...ma non assolutamente esaustiva: alcuni esasperarono questo concetto e si generò così una sorta di leggenda metropolitana tale da far cercare e clikkare il sito da posizionare tra le pagine dei risultati forniti dal motore per spingerlo in alto nei risultati. Questa pratica, smentita dalla considerazione del motore degli "accessi unici" ad un documento e associati poi al cambiamento della versione Cache del documento, trova oggi una definizione ufficiale.

Come descritto dal Brevetto di Google, infatti, l'analisi delle ricerche diventa uno dei parametri fondamentali nel reperimento di dati di tipo storico; uno dei primi fattori da analizzare riguarda proprio la quantità di volte nella quale un documento è selezionato nel tempo nei risultati di una ricerca.

Oltre ad associare la preferenza dell'utenza nei risultati di una ricerca, nei confronti di un documento piuttosto che un altro, il motore potrebbe capire, analizzando le ricerche effettuate in un determinato periodo e valutando un particolare insieme di termini, se i termini e il documento sono collegati ad un particolare evento molto popolare od ad un argomento particolarmente "caldo" che catalizza l'attenzione di molti per un certo periodo, e attribuire un valore maggiore ai documenti associati a tali termini. Uno dei modi che Google utilizza per capire se un determinato argomento sia "caldo" è quello di analizzare eventuali cambiamenti nel numero dei risultati associati ad alcune ricerche: un significativo incremento può indicare, infatti, che l'evento associato ad un particolare set di termini (parole chiave), sia "sulla bocca di tutti" e, di riflesso, incrementare il valore dei documenti associati a quelle ricerche.

Altro fattore, da tenere in considerazione sull'analisi delle ricerche, è legato a quelle ricerche che non subiscono variazioni nel tempo, ma che portano, invece, a risultati variabili. L'esempio, sul brevetto di Google, è quello relativo a una ricerca legata a risultati sportivi: in un determinato periodo di tempo è molto probabile che i documenti relativi ad una particolare squadra risultino più "caldi" e più clikkati; in questo caso il motore può monitorare ed analizzare le ricerche effettuate dagli utenti e valorizzare di conseguenza i documenti associati.

Focalizziamo ora l'attenzione ai riferimenti legati ad analisi temporali: ritroviamo, come ritroveremo ovunque sul brevetto, dei riferimenti "impliciti" (nel tempo, in un determinato periodo di tempo) alla Data Iniziale o altri tipi di date indispensabili al motore di ricerca per effettuare le sue analisi sui Dati Storici; di fondamentale importanza è l'introduzione, in relazione ad una analisi storica, del concetto di "staleness" di un documento: un parametro che il motore associa ai documenti che compaiono nei risultati di una ricerca e che indica quanto il documento è considerato "stantio", superato, obsoleto, per quella data ricerca.

La staleness risulta essere, quindi, un altro parametro da considerare nel posizionamento sui motori di ricerca. Per rilevare la staleness di un documento, Google può basarsi, oltre ai fattori considerati fin qui sulle analisi delle ricerche, su altri fattori come:

la Data Iniziale e le rilevazioni temporali ad essa collegate;
l'aggiornamento dei contenuti e il loro ritmo di crescita;
la crescita del numero di backlink, forward link e anchor.

Per alcune ricerche particolari, i documenti più recenti sono più favoriti: basti pensare alle "FAQ" o "Last minute": un utente preferirebbe sicuramente trovare la versione più recente o l'ultima proposta, piuttosto che un documento con informazioni vecchie. In base alle preferenze degli utenti su determinate ricerche e ai documenti da loro selezionati, quindi, il motore di ricerca può imparare per quali ricerche sono più importanti i documenti più recenti e per quali ricerche sono più importanti i documenti più stantii, e aggiustare di conseguenza il loro valore basato sull'analisi delle ricerche.