Chi decide cosa leggiamo su Google?

Ogni giorno, quando cerchiamo qualcosa su Google, ci comportiamo come se stessimo “scegliendo” cosa leggere. In realtà, nella maggior parte dei casi stiamo solo scegliendo tra le opzioni che Google ha già deciso di mostrarci.

Questa semplice dinamica ha un impatto enorme sul business: perché se la tua azienda non compare tra i primi risultati, è come se non esistesse nel momento più importante, quello in cui una persona sta cercando esattamente ciò che offri. Ed è proprio per questo che capire chi decide cosa leggiamo davvero su Google non è una curiosità da addetti ai lavori, ma una competenza strategica per qualsiasi imprenditore che voglia controllare (o almeno comprendere) la propria visibilità.

La domanda vera, allora, non è “come faccio ad arrivare primo?”, ma: in base a cosa Google stabilisce cosa è rilevante, affidabile e meritevole di essere visto? Per rispondere bisogna entrare nel cuore del motore di ricerca: come scansiona il web, come costruisce il suo indice, come interpreta una ricerca, e soprattutto come ordina i risultati attraverso sistemi avanzati che combinano linguaggio, link, qualità dei contenuti, esperienza utente e segnali di fiducia. Senza contare che, negli ultimi anni, troviamo anche le risposte AI, che arrivano da sistemi di intelligenza artificiale che selezionano fonti, le confrontano e poi “decidono” quali pezzi di informazione meritano di entrare nella risposta finale. 

In questo articolo facciamo un percorso completo: partiamo dalle fondamenta tecniche di Google (crawling, indicizzazione, ranking), entriamo nei principali sistemi che determinano le gerarchie dei risultati e poi allarghiamo il discorso alla nuova frontiera: come vengono scelte le fonti nei risultati generativi basati su intelligenza artificiale, e cosa cambia per chi fa marketing, per chi produce contenuti e soprattutto per chi ha un’azienda e vuole clienti.

Come vengono decisi i risultati su Google: alle origini del processo di selezione

Prima fase: indicizzazione 

Ma come funziona Google? 

Quando digiti una domanda su Google, l’idea intuitiva è che il motore di ricerca “vada su Internet” a cercare le risposte in tempo reale. In realtà non funziona così. Google non esplora il web ogni volta che fai una domanda: sarebbe tecnicamente impossibile farlo in pochi millisecondi. Quello che fa, invece, è consultare un indice già costruito, aggiornato continuamente, che contiene una copia organizzata di una porzione enorme del web. Possiamo immaginarlo come una biblioteca digitale globale, nella quale ogni pagina web è stata prima scoperta, poi letta, interpretata e infine archiviata. 

Ma il fatto che una pagina esista nel web non significa che sia presente in questo indice. Google infatti scopre una pagina, ne analizza il contenuto, ne interpreta il tema, il linguaggio, la struttura, le relazioni con altre pagine e ne decide l’inserimento (o meno) nel suo indice. Una pagina può essere perfetta per l’utente, ma se Google non riesce a leggerla correttamente, se è bloccata da errori tecnici, da impostazioni errate o da una struttura confusa, semplicemente non entrerà mai nel processo di ranking.

Seconda fase: posizionamento 

Una volta che una pagina è stata scansionata e indicizzata, entra nella fase più competitiva di tutte: il ranking. È qui che Google decide chi merita di stare sopra e chi sotto, chi finisce in prima pagina e chi rimane invisibile. Ed è importante chiarirlo subito: Google non utilizza un singolo algoritmo né una formula fissa. Parliamo di un sistema di ranking composto da molti algoritmi e centinaia di segnali, che lavorano insieme e il cui peso varia in base al tipo di ricerca.

Quando un utente digita qualcosa nella barra di ricerca, Google analizza due cose in parallelo: da un lato cerca di capire cosa sta davvero chiedendo l’utente, dall’altro valuta quali contenuti, all’interno del suo indice, rispondono meglio a quella richiesta. Il risultato finale è una classifica, costruita in pochi millisecondi. Ma come viene stilata questa classifica? 

Dalle parole chiave agli intenti di ricerca: come è cambiato il modo in cui Google capisce le domande

Per molti anni, il funzionamento di Google è stato relativamente semplice da spiegare: il motore di ricerca confrontava le parole digitate dall’utente con quelle presenti nelle pagine web e restituiva i risultati che “assomigliavano di più” alla domanda. In questa fase storica, la SEO era fortemente basata sulle parole chiave: più una keyword compariva nel titolo, nel testo e nei link, più una pagina aveva probabilità di posizionarsi. Questo approccio, però, aveva due limiti enormi. Il primo era tecnico: il linguaggio umano è ambiguo, ricco di sinonimi e contesti. Il secondo era qualitativo: bastava ripetere meccanicamente una parola per “ingannare” il sistema, anche offrendo contenuti mediocri.

Proprio per superare questi limiti, Google ha iniziato una trasformazione profonda: dal matching delle parole alla comprensione delle intenzioni.

La svolta semantica

Il punto di svolta arriva nel 2013 con Hummingbird, uno degli aggiornamenti più importanti della storia di Google. Con Hummingbird, il motore di ricerca smette di concentrarsi solo sulle singole parole e inizia a interpretare il significato complessivo della domanda. È l’inizio della ricerca semantica. Questo cambio di prospettiva è fondamentale, perché significa che non basta più “parlare di un argomento”, ma bisogna rispondere esattamente al bisogno che quella ricerca sottintende 

RankBrain, BERT e l’ingresso dell’intelligenza artificiale nel ranking

Il passaggio successivo è l’introduzione esplicita dell’intelligenza artificiale nei sistemi di ranking.

Nel 2015 Google annuncia RankBrain, un sistema basato su machine learning progettato per interpretare query mai viste prima e collegarle a concetti già noti. RankBrain non si limita a leggere le parole, ma analizza relazioni, contesti e comportamenti aggregati degli utenti per affinare i risultati.

Nel 2019 arriva BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), che migliora ulteriormente la comprensione del linguaggio naturale, soprattutto nelle query lunghe e conversazionali. BERT permette a Google di capire il peso reale di ogni parola all’interno di una frase, evitando interpretazioni letterali ma sbagliate.

Con questi sistemi, Google diventa sempre meno un “motore di keyword” e sempre più un interprete del linguaggio umano.

E oggi?

Negli ultimi anni Google ha superato un confine decisivo. Non si limita più a stabilire quale pagina sia “migliore” di un’altra, ma inizia a interpretare, riassumere e riformulare le informazioni per conto dell’utente. In altre parole, non è più solo un motore di ricerca: è diventato un intermediario cognitivo. Sempre più spesso Google non ti chiede di scegliere una fonte, ma ti consegna una risposta già pronta, costruita mettendo insieme più fonti selezionate.

Con l’introduzione di sistemi di AI sempre più avanzati, Google ha iniziato a lavorare su un livello superiore rispetto al ranking tradizionale. L’obiettivo non è solo individuare i contenuti più pertinenti, ma capire quali parti di quei contenuti sono affidabili, rappresentative e coerenti tra loro.

È qui che entrano in gioco modelli linguistici di grandi dimensioni, capaci di:

• analizzare il significato profondo dei testi,
• confrontare più fonti tra loro,
• individuare convergenze e contraddizioni,
• costruire una risposta che “suoni” naturale per l’utente.

Ma come si entra nelle risposte AI?

Se hai un sito web e vuoi promuovere la tua attività, te lo sarai chiesto almeno una volta: come si compare in quei risultati sintetizzati che sempre più spesso vediamo quando svolgiamo una ricerca su Google? Sì, perchè basta guardare alla propria personale esperienza con l’utilizzo di Google per rendersi conto che molto spesso non arriviamo nemmeno a cliccare sui risultati, perchè troviamo la risposta pronta già sintetizzata dall’AI. 

Come l’intelligenza artificiale seleziona le fonti

Quando Google utilizza sistemi di intelligenza artificiale per generare una risposta, non sta semplicemente “inventando” un testo. Sta facendo qualcosa di molto più sofisticato: sta selezionando, pesando e combinando informazioni provenienti da fonti che considera affidabili. Ed è qui che la domanda iniziale dell’articolo trova una risposta ancora più netta: oggi non conta solo essere trovati, conta essere scelti come fonte. A differenza del sistema tradizionale, dove le pagine competono per una posizione visibile, nei sistemi generativi la competizione è più silenziosa ma più dura: riguarda l’accesso al livello “a monte” della risposta. E quali sono i fattori principali da tenere in considerazione in quest’ottica? 

Affidabilità 

Un errore comune è pensare che l’AI scelga le fonti semplicemente in base al traffico o alla notorietà del sito. In realtà, il processo è più simile a una valutazione incrociata. I modelli analizzano grandi quantità di contenuti e cercano pattern di affidabilità: coerenza nel tempo, chiarezza espositiva, convergenza con altre fonti autorevoli, assenza di segnali tipici dello spam o della manipolazione.

In questo senso, una fonte viene considerata “buona” non perché è la più cliccata, ma perché dice cose sensate, verificabili e allineate a ciò che altre fonti solide affermano sullo stesso tema. Quando più contenuti indipendenti raccontano la stessa cosa in modo coerente, l’AI è molto più propensa a considerare quell’informazione come attendibile.

Questo spiega perché, sempre più spesso, le risposte generate sembrano “neutre” e prudenti: non privilegiano opinioni estreme, ma informazioni consolidate.

Struttura, chiarezza e linguaggio 

Un altro elemento chiave è la leggibilità strutturale dei contenuti. L’intelligenza artificiale lavora meglio quando i testi sono:

• ben organizzati,
• logicamente coerenti,
• scritti in modo esplicito,
• privi di ambiguità inutili.

Paradossalmente, contenuti troppo “creativi”, vaghi o allusivi rischiano di essere penalizzati, perché difficili da interpretare e riutilizzare. Al contrario, contenuti che spiegano concetti in modo diretto, con definizioni chiare, esempi concreti e passaggi logici ben separati, sono molto più facilmente “assorbibili” dai sistemi generativi.

Autorevolezza 

Un aspetto spesso invisibile, ma decisivo, è la storia del brand. Google non valuta una singola pagina nel vuoto: la interpreta all’interno di un ecosistema. Un sito che da anni pubblica contenuti coerenti su un determinato tema, che viene citato da altre fonti affidabili e che mantiene uno standard qualitativo costante, costruisce quello che potremmo definire un capitale di fiducia. Quando l’AI deve scegliere da dove prendere informazioni, questo capitale pesa moltissimo. Non perché “Google si fidi a occhi chiusi”, ma perché statisticamente quel tipo di fonte ha dimostrato di essere affidabile nel tempo. È un meccanismo simile alla reputazione: non si costruisce con un singolo contenuto brillante, ma con una traiettoria editoriale chiara. 

La risposta di More Value: costruire una reputazione che Google (e l’AI) riconoscono

Se c’è una lezione chiara in tutto questo percorso è che oggi la visibilità non si ottiene “forzando” Google, ma diventando una fonte credibile agli occhi del suo ecosistema. È da questa consapevolezza che nasce l’approccio di More Value.

Lavoriamo su qualcosa di profondo e duraturo: la costruzione di una reputazione digitale solida, coerente e riconoscibile su tutto il web. Un tipo di reputazione che Google può leggere, comprendere e utilizzare quando deve decidere quali brand, aziende o professionisti meritano visibilità. Chiamiamo questo servizio Google Brand Lift. Si tratta di un insieme coordinato di attività che integra automazioni, intelligenza artificiale, contenuti, persino agenti AI, con un obiettivo preciso: far emergere un brand come riferimento nel proprio ambito, non solo nel motore di ricerca, ma nell’intero ecosistema informativo che Google e i modelli AI osservano.

Lavoriamo per farti diventare la risposta che l’algoritmo sceglie. Se vuoi saperne di più, richiedi una consulenza senza impegno: saremo felici di presentarti la nostra offerta.