I contenuti vengono valutati non solo per le parole che contengono, ma per la loro capacità di rispondere a domande complesse in modo preciso e utile
📌 TAKE AWAYS
Google adotta un modello di ricerca ibrido che combina indicizzazione tradizionale e analisi semantica tramite bi-encoder.
Questo approccio consente di interpretare le query in base al significato e non solo alle parole.
Un cambiamento che ridefinisce la SEO, premiando contenuti realmente utili e autorevoli.
Nell’ultima puntata di SEO Confidential ho avuto il piacere di chiacchierare con Giorgio Taverniti, esperto SEO di lungo corso (se te la sei persa, recuperala, che merita!).
A un certo punto dell’intervista gli ho chiesto:
“Giorgio, ma onestamente, che senso ha che noi continuiamo a parlare ai nostri clienti di keyword e meta description, come se fossimo nel 2010, quando la vera partita ormai si gioca sulla fiducia semantica del modello?”.
Mi ha risposto: “Beh, l’indicizzazione tradizionale non è mica superata. I motori di ricerca oggi sono ibridi. Prima usano il sistema classico per pescare una rete di documenti, e solo dopo applicano il bi-encoder per capire qual è la risposta più giusta lì dentro”.
Mentre pronunciava la parola “bi-encoder”, mi sono fermato.
Ho pensato: cavolo, ci devo scrivere un articolo su questo!
Sì, perché il mio compito è anche questo: prendere certi aspetti molto tecnici, affrontati in queste conversazioni, e tradurli per te, in modo chiaro e comprensibile.
Per questo oggi ti spiegherò in cosa consiste il concetto di “bi-encoder” con il linguaggio di sempre, quello diretto e senza fronzoli che, se mi leggi con una certa frequenza, sai essere la cifra stilistica del mio blog.
Perché devi capire non solo cosa sta succedendo nel motore di Google, ma soprattutto come questo influenzerà il tuo business, il tuo traffico e le tue vendite.
Non per poter sfoggiare termini complessi a cena con colleghi e amici, ma per comprendere come ragionano i motori di risposta IA, così da sfruttarne le opportunità di visibilità ed essere la risposta che scelgono di mostrare.
Google non ha buttato il vecchio motore. L’ha solo potenziato.
Immagina di entrare in una biblioteca immensa, grande quanto l’intero scibile umano. Vuoi trovare un libro che parli di Tolkien, l’autore de Il Signore degli Anelli nella Prima Guerra Mondiale.
Il vecchio motore di ricerca, quello basato sull’indicizzazione tradizionale, è un bibliotecario velocissimo ma un po’ ottuso. Non capisce la tua richiesta, ma è un fenomeno a trovare le parole.
In pochi secondi, ti porta una pila enorme di volumi: libri che contengono la parola “guerra” (perfino Guerra, il cognome del poeta Tonino), altri con “Tolkien”, altri ancora con “Signore degli Anelli”.
Dentro c’è di tutto: manuali di storia, libri di poesia, romanzi fantasy, biografie di scrittori inglesi. Un caos. Il libro che cerchi è lì dentro, forse, ma trovarlo è un’impresa.
Questo primo passaggio esiste ancora.
Perché?
Semplice: per una questione di costi e scalabilità.
Analizzare l’intera biblioteca con un’intelligenza sofisticatissima costerebbe una fortuna e richiederebbe un tempo infinito. Non è praticabile.
Ed è qui che entra in scena il protagonista della nostra storia: il bi-encoder.
Il bi-encoder è il secondo bibliotecario.
Un esperto, un fine intellettuale. Prende la pila caotica di libri selezionata dal primo collega e, invece di leggere solo le parole, ne comprende il significato profondo.
Legge la tua richiesta “Tolkien Grande Guerra” e capisce che non stai cercando una biografia di Tolkien (o di Tonino Guerra!), né un riassunto sulla Grande Guerra, ma il rapporto tra Tolkien e la Prima Guerra Mondiale.
Perché non si arruolò subito con entusiasmo, come alcuni suoi coetanei, quando si unì al fronte, a quali battaglie partecipò, che grado raggiunse, come venne congedato e infine cosa disse della sua esperienza bellica, che idee maturò poi sui conflitti in generale e via discorrendo.
Con questa comprensione profonda, sfoglia rapidamente la pila e ti porge esattamente tre libri: uno che parla di “A quali battaglie della Prima Guerra Mondiale partecipò Tolkien”, un altro che descrive “il rapporto tra Tolkien e la Grande Guerra, cosa raccontò su quella sua esperienza così intensa” e un articolo su “come la sua esperienza bellica ha influenzato il Signore degli Anelli e poi tutta la sua opera”.
Nessuno di questi contiene la tua frase esatta, ma tutti rispondono perfettamente al tuo intento.
Ecco il modello ibrido di cui ci ha parlato anche Giorgio: Indicizzazione Classica + Bi-Encoder.
Il primo sistema recupera un set di documenti potenzialmente pertinenti in modo rapido ed economico.
Il secondo analizza quel set per trovare la risposta semanticamente più corretta. Non è una sostituzione, è una simbiosi.
Tradurre le tue idee in numeri: la magia dei vettori
“Ok, affascinante,” starai pensando, “ma come diavolo fa a capire il significato?”
Non è magia, è matematica.
Una matematica molto elegante.
Il bi-encoder è un modello di intelligenza artificiale che fa una cosa straordinaria: trasforma il linguaggio in numeri.
Sia la tua domanda (la query) sia il contenuto di una pagina web vengono convertiti in una serie di coordinate numeriche, chiamate “embedding” o “vettori”.
Pensa a una mappa stellare gigantesca.
Ogni stella rappresenta un concetto.
Il bi-encoder prende la tua domanda e la posiziona come una nuova stella su questa mappa.
Poi fa lo stesso con tutte le pagine web che il primo motore ha selezionato.
A questo punto, il suo lavoro è semplice: trovare le stelle (le pagine web) più vicine alla tua stella (la tua domanda).
La vicinanza, in questo spazio matematico, non è basata sulle parole in comune, ma sulla somiglianza di significato.
È per questo che la stella “Tolkien Grande Guerra” si troverà vicinissima alla stella “A quali battaglie della Prima Guerra Mondiale partecipò Tolkien”, anche se le parole sono diverse.
E sarà lontanissima dalla stella “J. R. R. Tolkien e Tonino Guerra”.
Questo sistema scardina completamente il vecchio paradigma.
Non si tratta più di indovinare la parola esatta che l’utente digiterà.
Si tratta di creare il contenuto che, una volta trasformato in vettore, si posizionerà nel punto giusto della mappa concettuale.
Velocità contro precisione: la scelta strategica dei motori di ricerca
Per essere precisi, il bi-encoder non è l’unica architettura possibile.
Ha un cugino, più lento ma incredibilmente pignolo: il cross-encoder.
Se il bi-encoder è quel bibliotecario che capisce al volo il concetto e ti dà una rosa di opzioni eccellenti, il cross-encoder è il ricercatore che prende la tua domanda e un singolo libro, li chiude in una stanza e non esce finché non ha stabilito con certezza assoluta quanto quel libro sia pertinente.
Il bi-encoder analizza la domanda e il documento separatamente (ecco perché “bi”) e poi confronta i loro vettori.
È velocissimo, perfetto per scremare milioni di pagine.
Il cross-encoder, invece, analizza domanda e documento insieme, catturando ogni minima sfumatura della relazione tra le due. È molto più preciso, ma anche molto più lento e costoso in termini di calcolo.
Perché ti spiego questa differenza?
Perché ti aiuta a capire la logica industriale dietro a Google.
Usano un sistema a più stadi, probabilmente ispirato a questo modello.
Un primo filtro rozzo, poi un bi-encoder per una scrematura semantica di massa (retrieval) e infine, forse, un sistema simile a un cross-encoder per riordinare i primi 10 risultati con una precisione chirurgica (reranking).
Una catena di montaggio intellettuale progettata per darti la risposta migliore nel minor tempo possibile e con costi sostenibili.
Smettila di parlare a un archivio, inizia a conversare con un cliente
E arriviamo al punto che ti interessa di più. Tutto questo cosa significa per te, per il tuo sito, per le tue vendite? Significa che il tuo approccio deve evolvere.
Le keyword non sono morte, sono diventate indizi.
Servono ancora, eccome. Sono il segnale che permette al primo bibliotecario, quello veloce e un po’ ottuso, di prendere in considerazione la tua pagina. Ma non sono più l’obiettivo finale.
Devi usarle per definire il campo di gioco, per dire a Google: “Ehi, qui si parla di questo argomento”.
Il contenuto diventa una risposta, non un contenitore.
Il bi-encoder non premia chi ripete una parola chiave più volte.
Premia chi soddisfa un’intenzione di ricerca nel modo più completo ed esaustivo. La domanda da porsi non è più “Per quale keyword voglio posizionarmi?”, ma “A quale domanda del mio cliente questa pagina risponde?”
Se vendi prodotti e merchandising ispirati al mondo di Tolkien, non basta creare una pagina prodotto.
Devi creare contenuti che spieghino come li hai creati, perché, cosa rappresentano, cos’hanno di diverso rispetto a milioni di prodotti simili.
Praticamente, devi diventare la risorsa più autorevole su quell’argomento.
L’autorità del tuo brand così diventa un asset matematico. Quando crei contenuti di alta qualità, interconnessi e focalizzati su un settore specifico, le “stelle” che rappresentano le tue pagine iniziano a raggrupparsi in una costellazione densa e luminosa sulla mappa vettoriale.
Stai costruendo una “roccaforte semantica”.
Google impara che, quando una ricerca cade in quella zona della galassia, il tuo sito è il punto di riferimento. Questo è il nuovo vantaggio competitivo.
Il tuo prossimo cliente non sta cercando una parola, sta cercando te
Il cambiamento è profondo. Stiamo passando da una ricerca di stringhe di testo a una ricerca di significato. È una sfida, certo, ma anche un’opportunità colossale.
I motori di ricerca (ma dovrei dire di risposta!) non premiano i più furbi, ma i più utili.
Non chi conosce i trucchi, ma chi conosce i propri clienti e sa rispondere alle loro esigenze reali con competenza e generosità.
Il mio lavoro, come consulente SEO, si è trasformato. Non si tratta più solo di posizionarti su Google per una o più parole chiave.
Si tratta di orchestrare la tua presenza online affinché il tuo brand diventi la risposta, a prescindere da come la domanda venga posta.
Si tratta di costruire la tua autorevolezza semantica, pagina dopo pagina, fino a quando Google, e i suoi sofisticati bibliotecari, non potranno fare a meno di indicare te.
Il futuro non è spaventoso. È solo più intelligente. E se giochi bene le tue carte, potrebbe essere molto più profittevole del passato.
Se vuoi saperne di più, contatta la mia agenzia SEO.
Bi-encoder semantici: domande frequenti
Che cos’è il modello ibrido di Google basato su indicizzazione classica e bi-encoder?
Il modello ibrido di Google combina due sistemi: l’indicizzazione tradizionale, che serve a recuperare rapidamente un insieme di documenti pertinenti, e il bi-encoder, che analizza il significato dei testi per individuare la risposta semanticamente più corretta. Questa sinergia consente di ottenere risultati precisi in modo veloce e sostenibile.
Come funziona il bi-encoder all’interno del motore di ricerca di Google?
Il bi-encoder trasforma sia le query degli utenti che i contenuti delle pagine web in vettori numerici chiamati embedding. In questo spazio vettoriale, Google valuta la somiglianza di significato tra la domanda e i documenti, identificando le pagine più vicine concettualmente, anche se non condividono le stesse parole chiave.
Cosa cambia per chi fa SEO con l’introduzione dei bi-encoder?
L’ottimizzazione SEO non si basa più soltanto sulle keyword, ma sulla capacità dei contenuti di rispondere a domande reali in modo utile e approfondito. Costruire autorevolezza semantica significa creare pagine interconnesse e di alta qualità, che permettano a Google di riconoscere il brand come una fonte affidabile e rilevante.
