Gli algoritmi di ricerca si stanno sempre più perfezionando e i computer hanno già da tempo iniziato a imparare autonomamente a migliorare i loro compiti. Se questo processo fino a qualche anno fa sembrava solo fantascienza, oggi è tutto possibile, basti pensare che gli algoritmi di Google vengono aggiornati 500 volte l’anno, o meglio vengono aggiornati. Ma non occorre spaventarsi perché le regole SEO su cui essi si basano rimangono le stesse. Il consiglio per un ogni buon SEO manager che si rispetti, però è sempre quello di controllare le specifiche di ogni nuovo aggiornamento per non rimanere indietro con i cambiamenti.
Il machine learning ha due obiettivi: assicurare un nuovo modo di gestire la SEO e migliorarne le tecniche. Questo nuovo processo che riguarda gli algoritmi permette alla SEO di non modificare manualmente le modalità di ricerca ma di gestirne le dinamiche anche in assenza di una programmazione specifica. La rilevanza dei contenuti per Google è ancora affidata ad un aggiornamento manuale, in quanto i computer non sono ancora in grado di discernere tra un contenuto vero e affidabile e una fake news ad esempio.
Comunque sia in presenza di apprendimento automatico o manuale, ci sono regole che ci consentono sempre e comunque di avere un posizionamento ottimale sui motori di ricerca: evitare redirect inutili o falsi; creare landing page accattivanti ricche di immagini, video e testo che catturino l’attenzione; rendere la user experience il più semplice e fruibile possibile; monitorare costantemente le analisi di prestazioni del nostro sito; aumentare le conversioni del nostro sito, ovvero offrire all’utente esattamente ciò che sta cercando.
L’obiettivo della SEO è sempre quello di raggiungere risultati ottimali in termini di posizionamento attraverso il rispetto di regole che mettono al primo posto l’utente finale. Questo probabilmente non cambierà mai anche nel caso in cui tutto diventi automatico. Molto probabilmente però grazie al machine learning la SEO diventerà proattiva alle esigenze degli utenti, pertanto anche le macchine impareranno sempre più a interpretare i comportamenti umani per offrirci un servizio sempre più personalizzato.
