Larry Page, co-fondatore di Google, affermò nel 2002 che Google avrebbe raggiunto la sua missione solo quando il suo motore di ricerca fosse completo di intelligenza artificiale. Tagliato al 2023, Google ha richiamato Page dal pensionamento per combattere la situazione critica in cui si trovano, con Microsoft che fa un balzo nella ricerca sull’AI generativa.
Google detiene attualmente il 93% della quota di mercato dei motori di ricerca, ma i nuovi indovini che sono arrivati sul mercato hanno reso Google insicuro riguardo alla loro presa sulla Ricerca. Tuttavia, secondo Rach Smith, uno sviluppatore di CodePen, il contenuto generato dall’intelligenza artificiale per il SEO non ha più senso su Internet. Smith preferirebbe addestrare i chatbot a partire dalle informazioni nella knowledge base di CodePen per rispondere alle domande degli utenti su quel contenuto.
L’assunzione da parte di Google dell’informatico e futurista Ray Kurzweil, e la successiva acquisizione di Deepmind, rappresentano un passo nella direzione di Page verso la creazione di un “motore di ricerca così avanzato da poter agire come un amico cibernetico”. Tuttavia, la novità dell’IA di oggi è che invece di limitarsi ad analizzare o consigliare contenuti sul Web, attinge da questo oceano di dati per creare i propri contenuti. Questo ha portato a molte informazioni non attribuite recuperate dal Web.
La visione di Page era quella di superare l’esperienza “goffa” dell’utilizzo dei computer, ma la ricerca ha davvero bisogno di un genio saccente in una scatola nera per raggiungere la piena realizzazione? Aziende come Microsoft e Google si sono affrettate a integrare la loro ricerca con le nuove macchine predittive, ma i chatbot sono diventati noti per le allucinazioni, la diffusione di informazioni errate e la presenza di pregiudizi nei confronti delle richieste dell’utente. Inoltre, l’enormità delle informazioni non attribuite recuperate dal web è aumentata di molte volte.
In definitiva, la ricerca avanzata avrà informazioni su ciò che si legge, ciò che si scrive nelle e-mail o nei post del blog, le conversazioni che si stanno avendo, qualunque cosa si senta e si dica – in breve, conoscerà gli utenti meglio di quanto loro stessi conoscano. La ricerca non ha bisogno di intelligenza artificiale generativa per raggiungere la piena fruizione, ma di una ricerca semantica che includa sia il significato che l’intenzione dietro le parole.
L’idea di Page era quella di creare un motore di ricerca che andasse oltre gli algoritmi di forza bruta che producono risultati basati su parole chiave nelle pagine popolari e passasse a una sorta di ricerca “semantica”. Questo tipo di ricerca sarebbe in grado di comprendere il significato e l’intenzione delle parole usate dall’utente, piuttosto che limitarsi a cercare parole chiave.
La ricerca avanzata sarebbe in grado di esaminare tutte le nuove informazioni che escono nel mondo ogni minuto e di offrire una ricerca specializzata. Ciò si combinerebbe con la capacità di conoscere gli utenti meglio di quanto loro stessi conoscano, grazie alla raccolta di informazioni su ciò che leggono, scrivono, dicono e sentono. In questo modo, la ricerca sarebbe in grado di fornire risposte altamente personalizzate e pertinenti alle domande degli utenti.
L’obiettivo della ricerca semantica è quello di creare un’esperienza di ricerca più naturale, umana e personalizzata. Ciò richiede una grande quantità di dati e algoritmi di apprendimento automatico avanzati, come quelli utilizzati da Google e Microsoft. Tuttavia, come sottolineato da Rach Smith, il contenuto generato dall’intelligenza artificiale per il SEO non ha più senso su Internet. È necessario trovare un equilibrio tra l’utilizzo di algoritmi avanzati e la produzione di contenuti di qualità scritti da esseri umani.
In sintesi, la ricerca semantica è il futuro della ricerca su Internet. Questo tipo di ricerca sarà in grado di comprendere il significato e l’intenzione delle parole usate dagli utenti, fornendo risposte altamente personalizzate e pertinenti alle loro domande. Tuttavia, è importante trovare un equilibrio tra l’utilizzo di algoritmi avanzati e la produzione di contenuti di qualità scritti da esseri umani, al fine di garantire un’esperienza di ricerca naturale, umana e personalizzata.