Google sta iniziando a lanciare la sua nuova tecnologia Knowledge Graph ai suoi utenti di lingua inglese negli Stati Uniti. Anche se il nuovo servizio apparirà in aggiunta ai normali risultati di ricerca Web di Google, piuttosto rispetto a un servizio separato a sé stante: rappresenta un modo fondamentalmente diverso di approccio ricerca. Invece di restituire risultati di ricerca classificati in base a termini di ricerca letterali (o ad alcuni termini di ricerca, o versioni eventualmente corrette di alcuni termini di ricerca), Knowledge Graph tenta essenzialmente di associare la ricerca domande con cose conosce: luoghi, persone, libri, film, eventi - lo chiami. Il Knowledge Graph è uno sforzo da raggiungere ricerca semantica, tentando di restituire risultati in base al significato di ciò che gli utenti cercano, invece che solo a corrispondenze letterali.
Il Knowledge Graph può cambiare il modo in cui effettuiamo le ricerche? E cosa potrebbe significare per l’attività fondamentale di Google e per i siti che si affidano a Google per portare traffico ai propri siti?
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Grafico della conoscenza sotto il cofano
Sebbene Knowledge Graph sia un tipo fondamentalmente nuovo di offerta di ricerca di Google, segue percorsi già battuti che Google persegue da anni con il suo servizio di ricerca tradizionale. E Google sta facendo attenzione a introdurlo in un modo che non sia eccessivamente dannoso per la sua ricerca dominante sul mercato.
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Per anni Google è stata in grado di rispondere a una selezione di semplici domande basate sui fatti direttamente dalla ricerca bar e anche fare un po' di matematica: utile per le persone che hanno maggiori probabilità di avere un browser Web in esecuzione rispetto a un calcolatrice. Provatelo: Google dovrebbe fornire risposte dirette a cose come "capitale del Suriname" O "radice quadrata 3952.”
Con Knowledge Graph, Google inserirà anche le query di ricerca in database complessi di informazioni correlate su... beh, cose, per mancanza di termini migliori. In un certo senso questi database funzionano in modo molto simile a una ricerca tradizionale: restituiscono record con informazioni importanti su una cosa particolare. Per una persona, potrebbe essere qualcosa come la data di nascita (e forse la data di morte), la nazionalità, i titoli o gli uffici che potrebbero aver ricoperto, il nome legale completo e altro ancora.
Per un edificio, questi set di dati potrebbero includere cose come la sua posizione, quando è stato costruito, le sue dimensioni complessive, il suo tipo (ad esempio, monumento, spazio commerciale, spazio commerciale, residenza, ehm... stazione spaziale?). Tuttavia, oltre a pochi fatti e alcune parole chiave, queste voci del database raccolgono anche collegamenti diretti a imparentato oggetti nel database (che a loro volta si collegano ad altri oggetti correlati e così via). Con ogni probabilità, anche la natura di questi collegamenti è definita. Ad esempio, una voce relativa a una persona potrebbe contenere collegamenti ai genitori, al coniuge, ai figli di quella persona e altre relazioni significative ed essere in grado di distinguere tra membri della famiglia e altri tipi di relazioni. Il database non farebbe il suo lavoro se un set di dati su George H. W. Bush (il 41° presidente degli Stati Uniti) non si è collegato al set di dati su George W. Bush (il 43° presidente) – ed entrambi si collegherebbero a Condoleeza Rice, ma in modi diversi. Un set di dati sulla Grande Piramide dovrebbe includere collegamenti a Cheope e Cheope e alla Sfinge, ma anche al Mausoleo di Alicarnasso. (Puoi indovinare Perché?)
Questi set di dati costituiscono il cuore della ricerca semantica e non sono economici. Innanzitutto sono enormi: la somma della conoscenza umana potrebbe non essere che un minuscolo granello di fronte a tutto ciò informazioni nell'universo, ma semplicemente eliminando il servizio si possono facilmente produrre centinaia di milioni (o miliardi) di set di dati. (In confronto, la versione inglese di Wikipedia ha circa 4 milioni di articoli scarsi.) Questi set di dati non sono facili da ottenere: devono essere compilati scrupolosamente da fonti affidabili. Inoltre, devono essere organizzati e progettati in modo tale che le informazioni siano accessibili e manipolabili in modo utile (e in tempo reale, per gli scopi di Google). E i set di dati devono essere in grado di far fronte alla natura malleabile della “conoscenza”. Dopotutto, solo pochi anni fa, Plutone era un pianeta e Vioxx era un trattamento per l'osteoartrosi approvato dalla FDA.
Apparentemente Google sta costruendo i suoi database utilizzando tecnologie e metodi acquisiti con Metaweb nel 2010, sebbene Metaweb Base libera il database semantico rimane disponibile a chiunque. Google utilizza Freebase per i dati, insieme alle informazioni raccolte da Wikipedia e Factbook mondiale della CIA. Google affermazioni il suo database Knowledge Graph contiene già voci per circa 500 milioni di oggetti (nota che gli oggetti non possono essere confrontati direttamente con articoli di Wikipedia) e circa 3,5 miliardi di “fatti”. Mettiamo il “fatto” tra virgolette perché una volta era un “fatto” che la Terra fosse piatta e abitata dagli esseri umani non potevo volare. La conoscenza è sfuggente.
Grafico della conoscenza sullo schermo
L’implementazione iniziale di Knowledge Graph da parte di Google è progettata per aumentare gli elenchi dei risultati di ricerca esistenti dell’azienda, anziché sostituirli. Proprio come Google a volte mostra le anteprime delle pagine in un pannello sul lato destro dei risultati di ricerca in una finestra del browser Web standard, i risultati del Knowledge Graph verranno visualizzati nei pannelli accanto ai risultati di ricerca. Non tutti i termini di ricerca produrranno pannelli del Knowledge Graph: le query dovranno corrispondere a oggetti ben definiti nel Knowledge Graph. (Non preoccuparti se non vedi ancora i risultati del Knowledge Graph; Google sta ancora implementando la funzionalità e al momento è limitata agli utenti di lingua inglese negli Stati Uniti.)
I pannelli del Knowledge Graph cercano di visualizzare un riepilogo delle informazioni chiave e più ricercate su una query senza richiedere agli utenti di leggere i riassunti di due righe di una pagina Web o di fare clic su un'altra luogo. Per una persona, questi fatti chiave potrebbero includere date di nascita e morte, persone significative ad essa associate e brevi evidenziazioni di titoli, risultati o cos'altro rende quella persona significativa. Per altre entità, Google tenterà di far emergere informazioni chiave, statistiche e associazioni. Il pannello Knowledge Graph gestirà anche la disambiguazione. Se più di un'entità del Knowledge Graph corrisponde a una query di ricerca, Google fornisce l'accesso a tutte.
Forse ancora più significativo, una volta che gli utenti interagiscono con un'entità Knowledge Graph possono, entro certi limiti, navigare tra i collegamenti delle relazioni con tali entità. Ad esempio, l'estrazione di una voce del Knowledge Graph su Dashiell Hammett dovrebbe consentire agli utenti di passare immediatamente a un riepilogo del Knowledge Graph di L'uomo magro E Il falco maltese - e, forse, ai riassunti di Lillian Helman e della caccia alle streghe anticomuniste del secondo dopoguerra.
Il Knowledge Graph non si limiterà alle ricerche basate su browser: Google sta attualmente implementando i risultati di ricerca del Knowledge Graph alla maggior parte dei dispositivi con Android 2.2 o versioni successive (di nuovo, solo negli Stati Uniti in inglese) nella casella di ricerca rapida e in base al browser ricercatori. I risultati della ricerca di Knowledge Graph verranno introdotti anche nelle prossime versioni dell’app di ricerca di Google per dispositivi iOS. Gli utenti possono navigare tra le informazioni nel Knowledge Graph toccando o scorrendo avanti e indietro attraverso il contenuto.
È importante notare che questi sono solo i primi posti in cui il Knowledge Graph sta emergendo nei servizi di Google. Dietro le quinte, puoi aspettarti che i risultati di ricerca del Knowledge Graph inizino a informare un’ampia varietà di servizi Google, in particolare man mano che il suo corpus di set di dati e “fatti” cresce. Le ricerche del Knowledge Graph probabilmente non verranno mai eseguite sostituire La tradizionale ricerca basata su parole chiave di Google (la ricerca semantica e la ricerca letterale sono una specie di due strumenti diversi adatti a due attività separate) ma, in teoria, non sarebbe sorprendente se un giorno il Knowledge Graph contribuisse a ben un quarto delle interazioni di Google con la ricerca utenti.
Crowdsourcing…o lezioni colorate da Google?
Quindi, in che modo Knowledge Graph seleziona le informazioni per i suoi riepiloghi? Finora, Google non è stata molto esplicita riguardo alla metodologia alla base della presentazione del Knowledge Graph. Nel mio campione (limitato), una buona parte dei dati a cui Google dà priorità per i suoi riepiloghi sembra essere piuttosto coerente: date, relazioni, e un unico campo “risultati significativi” per le persone (che potrebbe essere etichettato in qualcosa come “Scoperte” o “Occupazione” o "Titolo"). I luoghi ottengono posizioni, date e una selezione di altri campi che potrebbero essere esattamente ciò che qualcuno desidera o completamente inappropriato. Ad esempio, se stai guardando l'Empire State Building, fornire l'indirizzo sembra appropriato... ma non è altrettanto appropriato, ad esempio, per Stonehenge. Stranezze simili possono verificarsi con i numeri di telefono: quante persone hanno bisogno dell'accesso immediato a un numero di telefono per il Taj Mahal?
Google afferma di dare priorità alle informazioni presentate nei riepiloghi del Knowledge Graph utilizzando la “saggezza umana”. E con questo, Google no in realtà significano cose che gli esseri umani dicono loro o che gli esperti in materia o i curatori di database raccolgono: significa fare supposizioni indirette informazioni sulle intenzioni degli utenti registrando i comportamenti di ricerca e tenendo sotto controllo ciò su cui fanno clic, ciò che non fanno clic e ciò che cercano dopo aver eseguito una ricerca ricerca. In poche parole, Google sta utilizzando il crowdsourcing per cercare di determinare quali “fatti” sono i migliori da presentare in un riepilogo del Knowledge Graph.
Ad esempio, Google afferma che le informazioni di riepilogo del Knowledge Graph che presenta per Tom Cruise rispondono al 37% delle domande di follow-up degli utenti di ricerca di Google sull'attore quando lo cercano. Quel numero del 37% sembra rassicurante, scientifico e preciso, ma non esiste assolutamente alcun modo per valutarlo se la valutazione di Google del comportamento complessivo degli utenti che effettuano ricerche ha qualcosa a che fare con ciò che un particolare utente - Piace Voi - vuole sapere. Dato che Google sembra così orgoglioso di quella cifra del 37%, capovolgiamo la situazione: Google dice 63 per cento delle volte, non è in grado di presentare alcuna informazione su un argomento trovato dagli utenti della ricerca pertinente.
La posizione di Google è facile da capire: quando possibile, vuole presentare immediatamente le informazioni che i suoi utenti cercano. L’unico modo in cui Google può davvero valutarlo è osservare come le persone utilizzano il suo motore di ricerca e provare a fare qualche congettura.
Il crowdsourcing ha i suoi pericoli. Proprio come Google si muove in acque torbide quando sceglie di farlo dare priorità ai risultati di ricerca di Google+ in Search Plus Your World, ci sono rischi nell’affidarsi al crowdsourcing per dare priorità alla presentazione di informazioni e “fatti”. Appena perché il pubblico di ricerca di Google potrebbe non conoscere (o interessarsi particolarmente) a determinate informazioni non significa che non siano importanti o pertinente. Ci sono molti casi in cui la percezione dei fatti da parte della “folla” è sbagliata. La maggior parte delle persone pensa che schizofrenia significhi avere personalità multiple, bere latte o mangiare gelato aumenta la produzione di muco e Maria Antonietta disse: "Lascia che mangino la torta". Eppure nessuna di queste cose lo è VERO.
Affidarsi al crowdsourcing per valutare l’importanza delle informazioni crea anche potenziali abusi. Supponiamo che un governo voglia diffondere disinformazione sui dissidenti, che una campagna politica voglia diffamare un avversario o che gli hacker vogliano giocare con i risultati di ricerca solo per ridere? Più o meno allo stesso modo i risultati di ricerca di Google sono stati “Google bombardato”, il crowdsourcing potrebbe essere utilizzato per manipolare il Knowledge Graph. Le persone sensate non crederanno a tutto ciò che leggono; allo stesso modo, i “fatti” presentati dai motori di ricerca semantici non saranno affidabili – e in alcuni casi il crowdsourcing li renderà ancora meno affidabili.
Rendere Google più appiccicoso
Dal punto di vista pratico, il Knowledge Graph di Google avrà un impatto immediato: renderà i risultati di ricerca di Google più appiccicosi. Ogni volta che il Knowledge Graph può fornire una risposta diretta alla domanda di un utente che effettua una ricerca o consentire loro di accedervi rapidamente tramite argomenti correlati, gli utenti rimarranno sui servizi Google. Ciò significa che Google raccoglie più dati sulle ricerche e sui comportamenti degli utenti (indipendentemente dal fatto che abbiano effettuato o meno l'accesso a un account Google). Ciò, a sua volta, consente a Google di perfezionare ulteriormente la sua piattaforma pubblicitaria mirata.
Significa anche che servizi come Wikipedia spesso rispondono allo stesso tipo di conoscenza specifica le query prese di mira da Knowledge Graph vedranno una diminuzione della quantità di traffico Web da cui ricevono Google. Nel caso di Wikipedia, ciò corrisponde direttamente a minori opportunità di sollecitare il sostegno della comunità; per altri servizi, ciò si tradurrà direttamente in un numero inferiore di impressioni degli annunci e (quindi) in minori ricavi. Per le persone che offrono siti e servizi basati sulla fornitura di fatti e informazioni discreti, e questo include di tutto, da Wikipedia a IMDb ai rivenditori online agli elenchi telefonici e agli elenchi aziendali, ai (presumibili) servizi di crowdsourcing come Yelp e persino ai registri pubblici... Il Knowledge Graph potrebbe lentamente erodere la loro imprese.
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