Google innova l’apprendimento automatico per ottimizzare la rilevanza dei documenti

Il paesaggio dell’apprendimento automatico continua a evolversi, e un recente brevetto depositato da Google, identificato come US20230267277A1, apre nuove possibilità nel determinare la pertinenza dei documenti.

Questo brevetto, ancora in sospeso, promette di rivoluzionare l’ottimizzazione degli algoritmi di machine learning di Google attraverso l’utilizzo innovativo dei registri delle attività dei documenti.

Panoramica del brevetto

Il coinvolgimento degli utenti e i log delle attività sono diventati risorse chiave per ottimizzare gli algoritmi responsabili del posizionamento dei risultati su Google.

Questo brevetto si concentra su sistemi e metodi che utilizzano i registri delle attività dei documenti per addestrare modelli di apprendimento automatico, consentendo una valutazione accurata della rilevanza di un documento.

Utilizzo dei registri delle attività dei documenti

Questo approccio diventa particolarmente prezioso in ambienti come il cloud o l’archiviazione di documenti privati, dove l’accesso ai contenuti o ai dati di interazione dell’utente è limitato. In situazioni in cui le origini dati tradizionali non sono disponibili, questo metodo offre una soluzione innovativa.

Processi chiave descritti nel brevetto

Il brevetto dettaglia chiaramente i processi chiave coinvolti nell’implementazione di questo metodo:

1. Raccolta dati: Ottenere documenti insieme ai rispettivi registri delle attività.
2. Determinazione dell’etichetta di relazione: Utilizzare i registri per stabilire se i documenti sono correlati.
3. Valutazione della somiglianza semantica: Inserire i documenti nel modello per stimare la somiglianza semantica tra di essi.
4. Addestramento del modello: Modificare i parametri del modello sulla base della differenza tra l’etichetta di relazione e il valore di somiglianza semantica.

Fattori Chiave e Implicazioni SEO

Il brevetto evidenzia diversi fattori rilevanti, tra cui i log delle attività dei documenti, le etichette di relazione, il valore di somiglianza semantica e la funzione di perdita.

Tali fattori hanno impatti significativi sulle strategie SEO:

• Enfasi sull’interazione dell’utente: Le strategie SEO dovranno tener conto dell’interazione dell’utente con i documenti, influenzando la pertinenza complessiva del documento.
• Oltre le parole chiave: La rilevanza dei contenuti sarà influenzata non solo dalle parole chiave, ma anche dai comportamenti degli utenti e dalle loro interazioni con i documenti.
• Documenti privati e cloud: La SEO per documenti privati o archiviati nel cloud potrebbe basarsi maggiormente su come tali documenti sono accessi e utilizzati rispetto ai tradizionali fattori on-page.
• Modellazione predittiva: Comprendere e prevedere il comportamento degli utenti diventerà cruciale per le strategie SEO avanzate.