Nonostante gli aggiornamenti costanti agli algoritmi, il contributo umano dei Quality Rater continua ad avere un suo peso nell’addestramento dell’AI: soprattutto, quando si tratta di individuare il contenuto spazzatura. Vediamo insieme alcuni dettagli in più sulle nuove Linee Guida di Google.
Indice dei contenuti
La difficoltà nel definire il livello qualitativo dei contenuti
Gli utenti sono sempre alla ricerca di nuove risposte ai loro quesiti: gli algoritmi dei motori di ricerca sono quindi sollecitati a rispondere sempre più in maniera pertinente, offrendo in SERP risultati di valore.
Google – giusto per citare uno dei big player di settore – questo lo sa bene: ecco perché lavora in maniera incessante all’addestramento delle AI che regolano il funzionamento del suo prodotto Search, senza dimenticare che il motore di ricerca deve restituire risultati utili agli umani.
Che cosa vogliamo dire con ciò? Semplice: per quanto gli algoritmi siano complessi ed evoluti, anche Alphabet – dall’alto del suo «Olimpo digitale» – dipende sempre dal contributo della mente umana per spingere ad un’evoluzione ottimale l’AI.
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Sin dai tempi di «Your Money Your Life», passando per «Expertise-Authoritativeness-Trustworthiness» fino all’ultimo «Helpful Content Update», la multinazionale di Mountain View ha inanellato, uno dopo l’altro, tutta una serie di tentativi di superare un grosso limite della macchina:
Comprendere esattamente la qualità del contenuto.
Nel fare ciò, ovviamente, ha sempre bisogno dell’apporto dei suoi Quality Rater, persone deputate a valutare tutta una serie di parametri sanciti nelle linee guida di Big G per stabilire se una risorsa intercettabile dal suo crawler sia categorizzabile nel contenuto di alta/bassa qualità.
A partire dalle valutazioni realizzate da questi esperti, si va a campionare sostanzialmente il contenuto per creare una serie di «modelli» da prendere di riferimento con i quali, in seguito, l’addestramento dell’algoritmo possa essere spinto oltre, con il potenziale poi dell’autoapprendimento.
Ciò dovrebbe portare, con l’evoluzione dell’AI, ad un sempre crescente affinamento delle sue capacità di intercettare (e bandire dalle SERP) il contenuto SPAM.
Le ultime novità nelle linee guida per i Quality Rater di Google
Il 28 luglio di quest’anno, Big G ha rilasciato una nuova versione delle sue linee guida per i Quality Rater.
Il documento è copioso (167 pagine), ma nel corso di due anni, lo stesso è stato leggermente sfoltito – anche Google fa sintesi :D.
Osservando l’abituale «changelog» posto in appendice al prezioso tomo, ci accorgiamo che Big G non solo si è limitata a rendere coerente i diversi estratti del suo documento dal punto di vista delle definizioni, bensì, ha posto l’attenzione su:
- Affinato i concetti di YMYL con un’attenzione particolare sui temi che i Quality Rater devono affrontare con un’accuratezza superiore, nel loro lavoro di analisi, per evitare di provocare «danni significativi» nel (successivo) processo di addestramento dell’AI.
- Per ovviare a questa potenziale problematica, Big G ha aggiunto una nuova tabella di esempî utili ad interpretare meglio le linee guida. Gli altri esempî già presenti nelle linee guida sono stati aggiornati per coerenza contenutistica.
- Ha aggiunto delle delucidazioni mirate alle sezioni dedicate alle pagine di Bassa o Infima Qualità, ponendo l’accento sul fatto che il tipo e livello di E-A-T («Expertise-Authoritativeness-Trustworthiness») in dipendenza del proposito della pagina. Ha altresì sottolineato che le pagine di bassa qualità e dannose possono essere presenti in ogni tipo di sito.
- L’applicabilità cross-device (tutte le tipologie) del refactoring del linguaggio;
- Piccole modifiche in tutto il documento (aggiornamento screenshot; rimossi o aggiornati esempî e concetti ormai superati; rimozione delle location degli utenti laddove irrilevanti e altro ancora).
La qualità dei contenuti
Ancora una volta, la società di Mountain View pone l’accento sull’esigenza di offrire all’utente – in cerca di risposte sul suo motore di ricerca – risultati in SERP che siano all’altezza delle sue aspettative.
Là dove l’intelligenza artificiale da sola non progredisce ed apprende in maniera efficiente, facendo segnare un passo avanti nell’individuazione del contenuto pertinente ed autorevole per l’intento di ricerca, interviene l’umano.
Ecco perché, stante sempre la «Spada di Damocle» del Quality Rater, il suggerimento è sempre quello di produrre contenuto testuale all’altezza delle attese dell’internauta.
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