Per fornire risultati pertinenti, dobbiamo prima capire cosa stai cercando, ovvero l'intento della tua ricerca. A tale scopo, costruiamo modelli linguistici per cercare di comprendere in che modo le poche parole che hai inserito nella casella di ricerca corrispondono ai contenuti più utili a disposizione.

Ciò implica dei passaggi apparentemente semplici, dal riconoscimento e correzione di errori di ortografia fino ai tentativi del nostro sofisticato sistema di sinonimi, che ci consente di trovare documenti correlati anche se non contengono le parole esatte che hai usato. Ad esempio, potresti aver cercato "cambiare la luminosità del laptop", ma il produttore ha scritto "regolare la luminosità del laptop". I nostri sistemi comprendono che le parole e l'intento sono correlati e ti mostrano i contenuti più adatti. Lo sviluppo di questo sistema ha richiesto più di cinque anni e ci è servito per migliorare in modo significativo i risultati in oltre il 30% delle ricerche in tutte le lingue.

I nostri sistemi cercano anche di comprendere la tipologia di informazioni che stai cercando. Se nella ricerca hai usato parole come "cucinare" o "immagini", i sistemi capiscono che mostrarti ricette o immagini può corrispondere all'intento della ricerca. Se cerchi in francese, la maggior parte dei risultati visualizzati sarà in tale lingua, come è probabile che tu voglia. I nostri sistemi possono anche riconoscere molte ricerche con un intento locale, in modo che quando cerchi "pizza" ti vengano mostrati risultati relative a pizzerie nelle vicinanze che offrono il servizio di consegna.

Se cerchi parole chiave di tendenza, i nostri sistemi comprendono che informazioni aggiornate potrebbero essere più utili di pagine più vecchie. Questo significa che se cerchi risultati sportivi, utili di società e altre notizie di particolare attualità, vedrai le informazioni più recenti.

Successivamente, i nostri sistemi analizzano i contenuti per valutare se contengono informazioni pertinenti alla tua ricerca.

Quando dei contenuti includono le stesse parole chiave della tua query di ricerca, significa che tali contenuti sono pertinenti. Ad esempio, con le pagine web, se le parole chiave sono presenti nella pagina, nelle intestazioni o nel corpo del testo, è più probabile che le informazioni siano pertinenti.

Oltre alle parole chiave, i nostri sistemi analizzano anche se i contenuti sono pertinenti per una query in altri modi. Inoltre, utilizziamo dati aggregati e anonimi sulle interazioni per valutare quali risultati di ricerca sono pertinenti rispetto alle ricerche. Trasformiamo tali dati in indicatori che aiutano i nostri sistemi di machine learning a valutare meglio la pertinenza. Ad esempio, quando cerchi la parola "cani", non significa che tu voglia trovare una pagina in cui la parola "cani" è ripetuta centinaia di volte. Partendo da questo presupposto, gli algoritmi esaminano una pagina per capire se presenta altri contenuti pertinenti oltre alla parola chiave "cani", come foto di cani, video o un elenco delle razze.

È importante tenere presente che i nostri sistemi cercano questo tipo di indicatori quantificabili per valutare la pertinenza, ma non sono progettati per analizzare concetti soggettivi come opinioni o l'orientamento politico dei contenuti di una pagina.

Dopo aver identificato i contenuti pertinenti, i nostri sistemi mirano a dare la priorità a quelli che sembrano più utili. Per fare questo, identificano gli indicatori che aiutano a individuare i contenuti che mettono in risalto competenze, autorevolezza e affidabilità.

Ad esempio, uno dei numerosi fattori che utilizziamo per determinare ciò è capire se altri siti web importanti rimandano o fanno riferimento ai contenuti. Questo si è spesso dimostrato un buon segno che le informazioni sono affidabili. Utilizziamo i feedback aggregati derivanti dalla nostra procedura di valutazione della qualità della Ricerca per perfezionare ulteriormente il modo in cui i nostri sistemi rilevano la qualità delle informazioni.

Informazioni quali la tua posizione, la cronologia delle ricerche precedenti e le impostazioni della Ricerca ci consentono di garantire che i tuoi risultati corrispondano a ciò che è più utile e pertinente per te in quel momento.

Per fornirti contenuti pertinenti per la tua zona, utilizziamo le informazioni relative al tuo paese e alla tua posizione. Ad esempio, se sei a Chicago e cerchi "football", con molta probabilità Google ti mostrerà per primi i risultati del football americano e dei Chicago Bears, mentre se cerchi "football" a Londra, Google mostrerà tra i primi risultati le notizie del calcio e della Premier League. Le Impostazioni di ricerca sono un indicatore molto importante anche in relazione ai risultati che tu ritieni più utili, ad esempio se imposti una lingua preferita o hai attivato SafeSearch (uno strumento che ti consente di filtrare i risultati espliciti).

La Ricerca presenta anche alcune funzionalità che personalizzano i risultati in base all'attività del tuo Account Google. Ad esempio, se cerchi "eventi vicino a me", Google può fornirti dei suggerimenti personalizzati per categorie di eventi che pensiamo ti potrebbero interessare.

Questi sistemi sono progettati per fornirti risultati relativi ai tuoi interessi, ma non sono in grado di dedurre informazioni personali come la tua etnia, religione o il tuo partito politico.

Puoi controllare l'attività di ricerca utilizzata per migliorare la tua esperienza sulla Ricerca e determinare quali dati vengono salvati nel tuo Account Google nella pagina myaccount.google.com. Per disattivare la personalizzazione della ricerca a partire dall'attività sul tuo account, disattiva l'Attività web e app.

Puoi anche trovare preferenze relative ai contenuti quali SafeSearch nelle impostazioni, che ti aiutano a scegliere se i tuoi risultati di ricerca possono includere contenuti espliciti che potrebbero essere scioccanti per alcuni utenti.