Google Local Search: criteri generali di funzionamento

Scritto da Fortunecat in SEO

Oggi vi parlo di Local Search, facendo riferimento al brevetto di Google “Methods and systems for improving a search ranking using location awareness”. In particolare vi spiegherò i criteri generali di funzionamento dell’algoritmo.

Bene, innanzitutto qual è il problema di Google?

Il web contiene un’immensa quantità di informazioni. Molti motori di ricerca effettuano il ranking dei documenti basandosi sui contenuti dei documenti stessi.

Altri motori, tra cui Google, effettuano il ranking anche in base alla struttura dei link della pagina web.

Tuttavia alcuni documenti possono essere interessanti per utenti che risiedono o che sono interessati ad una determinata area. Ad esempio: esercizi commerciali, testate giornalistiche locali, ecc.

Quindi è importante per il motore di ricerca capire se una pagina ha una sua “rilevanza geografica”, così da restituire non solo i risultati di ricerca più rilevanti ma anche i più vicini geograficamente all’utente.

I classici sistemi di ranking geografico hanno due evidenti limitazioni: quella di dare molto peso alla vicinanza e quella di restituire risultati solo all’interno di un raggio massimo dalla location di ricerca.

Il metodo adottato da Google invece è il seguente:

1. Il motore riceve la query;
2. Viene identificato un “topic”, un argomento o più correttamente un’area di pertinenza corrispondente alla query. Facciamo un esempio: sia che io cerchi “albergo” o che cerchi “bed & breakfast” l’argomento della ricerca è grossomodo lo stesso. Entrambe le query rientrano nel medesimo topic “hotel”. Inoltre per ciascun topic viene anche definita una “location sensitivity”.
3. Il motore individua una serie di documenti. Determina inoltre la location corrispondente a ciascun documento.
4. Viene effettuato il ranking.

Nota: gli stessi criteri sono utilizzati anche per mostrare gli ads più rilevanti in funzione dell’area geografica.

Schema dell’algoritmo

Il motore di ricerca include:

• Il document locator: individua un set di documenti rispondenti alla query dell’utente.
• Il ranking component: effettua il ranking dei documenti in funzione della rilevanza.
• Il location component: può determinare un “quality signal” inteso come “distance signal”; tiene conto della rilevanza geografica del set dei documenti.
• Il location database: memorizza i dati geografici e quelli relativi alla location.
• Il topic database: il motore di ricerca determina le relazioni che intercorrono tra i topics e la sensibilità geografica e memorizza il tutto nel suddetto database.

Il Location Component e la “sensibilità geografica”

Un’importante funzione del location component è la seguente: determinare analizzando il comportamento dell’utente (dai click e addirittura dal mouseover):

• fino a che punto risultati ordinati secondo criteri meramente geografici possano essere soddisfacenti per l’utente;
• il range di rilevanza geografica o sensibilità geografica per un topic.

Spieghiamo il range di rilevanza geografica con un esempio: se cerchi su Google “concessionaria auto” e “pizza”, il location component associa le query rispettivamente ai topic “automobili” e “ristoranti”.

Il location component quindi determina la sensibilità geografica dei due topic in questione. Un utente è disposto a viaggiare 50 km per comprare un auto ma non è disposto a fare 50 km per comprare una pizza, giusto?

La sensibilità geografica è proprio questa. E’ quindi evidente che nell’individuare i risultati di ricerca per la query “pizza” la vicinanza all’utente giocherà un ruolo molto più importante rispetto al caso delle automobili.

Questa sensibilità geografica – come vedremo – ha delle interessanti conseguenze sul ranking dei risultati.

Il Location Database: quali informazioni contiene?

Inoltre il location database può contenere al suo interno posizioni e indirizzi, una sorta di mappatura di:

• utenti;
• query;
• documenti.

Il motore di ricerca al momento dell’indicizzazione cerca di associare ad ogni documento scansionato anche una precisa collocazione geografica.

Il location database inoltre può essere consultato per individuare la posizione dell’utente, del documento e eventualmente per determinare la distanza che intercorre tra essi.

Il processo di indicizzazione e Ranking

1° Fase

Il motore di ricerca riceve una query dall’utente.

2° Fase

Viene associata una posizione geografica alla query. Questa associazione può avvenire in vari modi. La località può essere specificata espressamente dall’utente nella query (ad es.: “hotel roma”), oppure può essere desunta dall’indirizzo IP dell’utente, dalla sua browsing history, cache history o consultando i dati dell’utente nel location database.

3° Fase

Il motore di ricerca identifica i documenti rispondenti alla query.

4° Fase

Viene determinato un Topicl Score: è un punteggio assegnato in funzione di fattori diversi dalla posizione geografica, tra cui:

• informazioni relative al testo del documento;
• struttura dei link alla pagina;
• informazioni relative ai link alla pagina.

All’aumentare del topical score aumenta la rilevanza della risorsa.

5° Fase

Viene determinato un Distance Score: è una funzione monotona decrescente della distanza. Il che tradotto in linguaggio comprensibile significa che se la distanza diminuisce, il distance score aumenta.

Il distance score dipende però non solo dalla distanza tra utente e documento ma anche dalla sensibilità geografica e presenta un espressione matematica del tipo:

F(d,S)=a/(b + S·d)

dove a e b sono delle costanti scelte per tarare opportunamente l’algoritmo, d è la distanza ed S è la sensibilità geografica.

All’aumentare della sensibilità geografica i documenti più distanti dall’utente ricevono un distance score sempre più basso.

La sensibilità geografica S viene quantificata non solo in funzione dei diversi topics, delle query, utenti e località, ma anche in funzione del dettaglio richiesto dall’utente.

Se ad esempio scrivo esplicitamente nel motore di ricerca il CAP o l’indirizzo, il motore interpreta questa maggiore precisione come una maggiore sensibilità geografica.

6° Fase

Il topical score e il distance score vengono combinati in un unico punteggio: il Combined Relevance Score:

C(R,F) = k · R + l · F(d,S)

dove k e l sono delle costanti opportunamente scelte.

Alla prossima.

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