Nonostante il crescente numero di servizi, il core-business di Google è ancora il settore delle ricerche. Il motore della grande “G” è aggiornato continuamente, adattandosi ai nuovi trend. La dimostrazion eè in un video che vi proponiamo in questo articolo in cui sono svelati alcuni segreti commerciali e spiegata l’interessante metodologia usata dall’azienda. Gli ingegneri che lavorano in Google eseguono più di 500 cambiamenti all’anno agli algoritmi di ricerca utilizzati, un metodo che finora ha consentito di stare sempre molto avanti rispetto alla concorrenza.
Si comincia identificando i risultati delle ricerche non pertinenti o rilevanti come sperato, regolando gli algoritmi in modo che possano fornire risultati migliori. Le modifiche vengono sottoposte ad un gruppo di “valutatori “ e un sotto-gruppo di utenti Google che provano i risultati degli esperimenti di ricerca in corso senza però essere a conoscenza di quel che stanno utilizzano. Un sistema di sandboxing consente di verificare se i risultati ottenuti sono effettivamente migliori rispetto a prima; le modifiche ottenute sono presentate a un team di responsabili per la qualità delle ricerche che approva o no i cambiamenti.
Nel video si fa l’esempio dei suggerimenti: quando in precedenza si cercava del testo o delle parole chiave sbagliate, Google proponeva nei primi posti, risultati errati (nei quali erano presenti gli stessi errori di battitura di chi aveva eseguito la ricerca), diminuendo la qualità delle ricerche. Gli sviluppatori della grande “G” hanno da qualche tempo invertito i risultati, proponendo ai primi posti link probabilmente più pertinenti con quanto l’utente sta cercando. Molti test hanno dimostrato l’efficacia del nuovo sistema, ed è per questo che, ad esempio, tale funzionalità è ora diventata standard.
I suggerimenti proposti da Google non sono creati arbitrariamente, ma trovano origine dall’enorme database che contiene tutti i termini di ricerca dai crawler (i software che in automatico raccolgono informazioni per conto dell’engine). Il suggerimento proposto si basa sulla frequenza e sulla popolarità con la quale quel determinato termine viene usato in rete.
[A cura di Mauro Notarianni]
