Quando si tratta di reperire informazioni, i motori di ricerca sono i nostri compagni più fedeli. Ma mentre in passato ci si affidava principalmente alla ricerca basata su parole chiave, oggi i motori di ricerca stanno evolvendo per offrire risposte articolate e pertinenti, sfruttando principalmente l’Intelligenza Artificiale. Questo cambiamento da motori di ricerca a motori di risposta sta trasformando radicalmente il modo in cui interagiamo con la vastità di informazioni disponibili online.
L’evoluzione dei motori di ricerca
I motori di ricerca tradizionali, come Google, Bing e Yahoo!, utilizzano algoritmi di indicizzazione per esaminare le pagine web e restituire risultati basati sulle parole chiave. Questa metodologia presenta però alcuni limiti. Il principale è rappresentato dal fatto che gli utenti devono navigare tra molte pagine di risultati e controllare manualmente i link per trovare le informazioni specifiche che cercano.
Con l’avanzare delle tecnologie di Intelligenza Artificiale, i motori di ricerca hanno iniziato a muoversi verso una modalità di risposta piuttosto che di ricerca.
Google, in particolare, ha guidato questa evoluzione con il suo Knowledge Graph e i suoi Featured Snippets. Funzioni introdotte già da qualche anno e che probabilmente ti sarà capitato di incontrare.
Il Knowledge Graph è un enorme database che collega le informazioni tra loro, consentendo a Google di fornire risposte dirette alle domande degli utenti. I Featured Snippets, invece, estraggono informazioni rilevanti dalle pagine web e le presentano in cima alla pagina dei risultati di ricerca, consentendo agli utenti di ottenere risposte immediate senza dover visitare alcun sito.
L’Intelligenza Artificiale generativa sta svolgendo un ruolo cruciale nell’evoluzione dei motori di ricerca in motori di risposta. Con la diffusione degli strumenti di IA generativa, l’interesse in questo campo è aumentato, guidato dalla volontà di fornire risposte complete e dettagliate per soddisfare le richieste degli utenti. Inoltre, tecniche come la Retrieval-Augmented Generation (RAG), che sfruttano l’IA generativa, sono fondamentali per il funzionamento dei motori di risposta, poiché permettono di selezionare informazioni da diverse fonti e di restituire all’utente un testo conciso.
Che cos’è un motore di risposta
Un motore di risposta può essere considerato un’evoluzione dei motori di ricerca. Si tratta di strumenti software progettati per fornire risposte dirette e pertinenti alle domande degli utenti, spesso citando le fonti da cui le informazioni sono state tratte. A differenza di un motore di ricerca, un motore di risposta mira a fornire direttamente la risposta desiderata, riducendo la necessità di navigare tra i vari risultati.
Un motore di risposta si basa su tecnologie avanzate come l’Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per comprendere le domande degli utenti e fornire risposte adeguate. Quando un utente inserisce una domanda, il sistema analizza il testo della query utilizzando modelli di Intelligenza Artificiale per estrarre significato e contesto.
Il motore di risposta poi effettua una ricerca approfondita tra diverse fonti di dati, come il web e database partner, per trovare informazioni pertinenti alla domanda. Grazie a sofisticati algoritmi, filtra e analizza le informazioni raccolte per determinare la risposta più accurata e rilevante da presentare all’utente.
Le caratteristiche chiave dei motori di risposta sono:
- Risposte dirette: a differenza dei tradizionali motori di ricerca che restituiscono un elenco di link, i motori di risposta forniscono risposte dirette e concise alle domande degli utenti. Questo riduce il tempo e lo sforzo necessario per ottenere informazioni.
- Intelligenza Artificiale: I motori di risposta si affidano all’IA per comprendere il significato delle query degli utenti e analizzare i dati in tempo reale per fornire risposte accurate. Questa tecnologia consente al motore di adattarsi e migliorare continuamente nel tempo.
- Elaborazione del linguaggio naturale: grazie all’NLP, i motori di risposta sono in grado di comprendere il linguaggio umano, inclusi sinonimi, colloquialismi e complessità grammaticali, per interpretare correttamente le domande degli utenti.
- Fonti di dati diverse: i motori di risposta attingono a una vasta gamma di fonti di dati, inclusi il web, database specializzati e altre risorse online, per garantire che le risposte fornite siano il più completo e accurato possibile.
I motori di risposta sono progettati per fornire risposte a query che sui motori di ricerca tradizionali potrebbero non restituire risultati efficaci o richiedere più ricerche separate. Tuttavia, non sono ideali per ricerche dirette verso un sito specifico come, ad esempio, quando si cerca semplicemente “Amazon”.
I primi motori di risposta
Per comprendere meglio cosa siano i motori di risposta è utile fare alcuni esempi:
- Perplexity è tra i motori di risposta che sta riscuotendo maggiore successo e attenzione. Dotato di un’interfaccia conversazionale, permette di avviare ricerche formulando direttamente delle domande. Le risposte includono le fonti delle informazioni, garantendo trasparenza e facilitando l’approfondimento. Perplexity utilizza vari modelli di Intelligenza Artificiale, inclusi GPT-3.5, GPT-4, Claude 2.0 e 2.1, e Gemini, oltre a un modello proprietario omonimo. La versione Pro, a pagamento, offre la possibilità di selezionare il modello IA preferito per le proprie ricerche.
- Brave Search è un motore di ricerca privato per impostazione predefinita, non raccogliendo informazioni personali né sulle ricerche effettuate dagli utenti. Recentemente ha introdotto “Summarizer,” una funzionalità alimentata dall’Intelligenza Artificiale che fornisce risposte concise e pertinenti in cima ai risultati di ricerca.
- Yep è un motore di risposta creato con l’obiettivo di offrire un’esperienza imparziale che valorizza i creatori di contenuti anziché le piattaforme pubblicitarie che li diffondono.
L’evoluzione della ricerca con Google AI Overviews
Come anticipato, anche Google sta sperimentando nuove funzioni basate su IA generativa. L’ultima novità nel campo della ricerca è stata annunciata durante la conferenza Google I/O 2024, tenutasi a maggio.
AI Overviews è una nuova caratteristica di Google Search che permetterà, dopo aver inserito una query, di vedere in cima ai risultati una risposta riassuntiva generata automaticamente dall’IA, raccogliendo informazioni da varie fonti sul web di cui vengono riportati i link. AI Overviews sembra essere l’evoluzione di Search Generative Experience (SGE), la cui sperimentazione era iniziata a settembre 2023. Come è stato per SGE, AI Overviews non è disponibile in Europa ma dovrebbe arrivare entro la fine del 2024.
Secondo Google, gli utenti oggi fanno ricerche sempre più complesse (quelle con 5 o più parole sono cresciute 1,5 volte più velocemente di quelle brevi). Grazie a Gemini, il modello alla base del suo funzionamento, AI Overviews è adatta a gestire questo tipo di ricerche.
A differenza della ricerca tradizionale, non è la precisione della domanda a garantire una risposta accurata, ma la capacità dell’IA di comprendere l’intento di ricerca. Invece di suddividere la nostra domanda in più query, potremo scrivere direttamente richieste complesse e articolate, come l’esempio riportato nell’immagine: “trova i migliori studi di yoga o pilates a Boston e mostrami i dettagli sulle loro offerte introduttive e il tempo di percorrenza da Beacon Hill“.
Dal punto di vista SEO, non è ancora chiaro quali saranno le implicazioni dell’evoluzione dei motori di ricerca e se, e come, cambierà l’indicizzazione dei siti. Tuttavia, sembra emergere sempre di più la necessità di creare contenuti che rispondano a domande specifiche degli utenti.
La sfida dell’etica e della privacy
La crescente popolarità dei motori di risposta solleva questioni significative sulle conseguenze dell’affidarsi esclusivamente a questi strumenti per la ricerca.
Sicuramente c’è una questione di etica e di privacy, i motori di risposta devono bilanciare la fornitura di informazioni rilevanti con la protezione dei dati personali degli utenti e evitare la diffusione di informazioni errate o dannose. Inoltre, l’utilizzo di algoritmi di IA può sollevare preoccupazioni riguardo alla trasparenza e alla discriminazione algoritmica.
Un’altra questione che entra in gioco è quella monetaria dato che la presenza in prima pagina su Google avviene sia per ottimizzazione SEO sia grazie agli annunci sponsorizzati. È interessante menzionare uno studio di Authoritas che ha rivelato come il 62% dei risultati generati dai nuovi motori di risposta non provenga da domini nei primi dieci risultati organici, segnalando un cambiamento radicale nel settore. Se questa tendenza fosse confermata, sicuramente l’impatto sul campo dell’ottimizzazione sarà notevole, ancora una volta andranno ridefinite le regole del gioco.
Un altro dato molto interessante ci viene fornito da Gartner, secondo una recente previsione l’utilizzo dei motori di ricerca si ridurrà del 25% entro il 2026, a causa dell’ascesa dei chatbot e degli assistenti virtuali.
In conclusione, i motori di risposta rappresentano un’importante innovazione nel campo dei motori di ricerca. Fornendo risposte dirette e pertinenti, stanno rapidamente diventando una parte essenziale della nostra esperienza digitale.
Tuttavia, è fondamentale che questo sviluppo tenga conto delle sfide etiche e della privacy, creando motori di ricerca che soddisfino le esigenze informative degli utenti non solo in modo rapido, ma anche accurato e affidabile.
