UNO SGUARDO DENTRO GOOGLE

questo video è di SEOCAST: https://www.youtube.com/@seocast8838

Per praticare ogni attività SEO è necessario in primis capire come opera un motore di ricerca. Un motore di ricerca non opera sui server ma ha possibilità di scansionare solo i contenuti renderizzati. Insomma Google lavora solo sul primo settore dell’immagine qui sopra!

Approfondimento tecnico su come funziona un motore di ricerca nelle sue tre fasi:

Scansione (crawl): esegue ricerche su Internet per cercare contenuti, controllando il codice / i contenuti per ciascun URL trovato.

Indicizzazione (index): archivia e organizza i contenuti trovati durante il processo di scansione. Una volta che una pagina è nell’indice, viene processata per essere visualizzata come risultato per le query pertinenti.

Ordinamento e Ranking: fornisce i contenuti che risponderanno meglio alla query di un ricercatore, il che significa che i risultati sono ordinati dal più rilevante al meno rilevante e viene creata la SERP.

Per approfondire puoi leggere quest’articolo sui motori di ricerca.

Gli algoritmi di GOOGLE dal 2010 ad oggi

La storia degli algoritmi di Google è l’evoluzione di un software che ha smesso di contare le parole chiave per iniziare a “capire” il linguaggio umano e le intenzioni.

Google aggiorna regolarmente il suo algoritmo per migliorare la qualità dei risultati e prevenire manipolazioni da parte di tecniche SEO poco etiche, come il Black Hat SEO. L’obiettivo è sempre quello di favorire le pagine che offrono effettivo valore agli utenti.

Un bel compendio aggiornato a marzo 2019 degli algoritmi di Google
E poi per approfondire puoi leggere questo articolo su Google Panda, questo su come fare seo dopo google penguin e quest’altro su Google Hummingbird.

Ecco un compendio rapido per decenni e tappe fondamentali:

 2010 – 2014: L’era della “Pulizia” (Qualità e Spam)

In questo periodo Google ha dichiarato guerra alle scorciatoie (Black Hat SEO).

• Panda (2011): Ha colpito i contenuti di bassa qualità, il “thin content” (pagine povere) e le “content farms”. Ha premiato i siti con valore editoriale.

• Penguin (2012): Ha distrutto chi comprava link o usava schemi di backlink artificiali. La SEO è passata dal “fare volumi” al “fare qualità”.

• Hummingbird (2013): Un cambio totale del motore. Ha introdotto la ricerca semantica: Google inizia a capire il contesto dietro una frase, non solo le singole parole.

 2015 – 2019: L’era dell’Intelligenza Artificiale e Mobile

• Mobilegeddon (2015): Essere “mobile-friendly” diventa un fattore di ranking obbligatorio.

• RankBrain (2015): Il primo vero uso del Machine Learning. Google impara a interpretare query mai viste prima.

• Medic Update (2018): Focus su YMYL (Your Money, Your Life). I siti che parlano di salute e finanza devono dimostrare E-A-T (Competenza, Autorevolezza, Affidabilità).

• BERT (2019): Un salto enorme nella comprensione del linguaggio naturale (NLP). Google ora capisce le preposizioni e le sfumature delle frasi complesse.

 2020 – 2023: Esperienza Utente e Contenuti Utili

• Core Web Vitals (2021): La velocità e la stabilità visiva diventano metriche ufficiali di ranking (Page Experience).

• Helpful Content Update (2022-2023): Una mazzata ai contenuti scritti “solo per i motori di ricerca”. Google premia chi scrive per gli umani, non per gli algoritmi.

• Spam Updates (2023): Rafforzamento contro i contenuti generati massivamente via AI senza revisione umana.

2024 – 2026: L’era della Ricerca Generativa (SGE) e GEO

Oggi la SEO non è più solo posizionare un link, ma essere la fonte dell’IA.

• Marzo 2024 Core Update: Uno degli aggiornamenti più impattanti di sempre. Ha integrato i sistemi di “Helpful Content” nel core dell’algoritmo, eliminando circa il 40% dei contenuti di bassa qualità dal web.

• 2025 – Integrazione AI (SGE): Google Search diventa un’esperienza generativa. I siti devono ottimizzare per la GEO (Generative Engine Optimization), ovvero essere citati nei riassunti prodotti dall’intelligenza artificiale.

• Marzo 2026 Core & Spam Updates: Gli aggiornamenti più recenti si concentrano sulla distinzione tra AI “utile” (che approfondisce) e AI “spam” (che ricicla concetti).