Posted by on lug 15, 2014 in Mondo che cambia | 0 comments

Recentemente Google ha criptato tutto il traffico delle sue ricerche, rendendo impossibile individuare, mediante analytics, quali query abbiano portato gli utenti sul sito.

Un bel problema per gli specialisti SEO e per il business che gravita intorno alle ricerche organiche di Google.

Già da qualche tempo il traffico proveniente dal motore di ricerca utilizza il protocollo https. Questo protocollo migliora la privacy dell’utente, in quanto il sito di destinazione non è in grado di stabilire come, o perché, il visitare sia giunto in quelle pagine.
Questo però rende anche indisponibili ai software di web analytics le ricerche effettuare per giungere sulla pagina. Chi utilizza google analytics, ad esempio, troverà la frase “not provided” per tutto il traffico in arrivo dai motori.

Che sia un ulteriore spinta verso il traffico a pagamento (SEM) che Google sta fortemente spingendo sul nostro mercato già da qualche hanno?

In traffico a pagamento, tuttavia, non risulta essere una soluzione economicamente sostenibile sul lungo termine, almeno per alcune tipologie di settori.

Come fare dunque?
La soluzione potrebbe arrivare da una rete neurale, che tramite meccanismi di intelligenza artificiale, riesca a determinare le query usate per accedere al sito.
Un nuovo servizio online, notprovidedtool, promette di restituire i dati sulle ricerche andati perduti con l’avvento della ricerca criptata.
Il servizio, per ora in fase di test, funziona in modo abbastanza semplice. L’utilizzatore crea un modello, a partire dai dati delle visite al sito in un periodo passato. Il network neurale cercherà poi di prevedere le query di ricerca di tutte le nuove visite. E’ possibile creare fino a 5 modelli. Il servizio è agganciato a google analytics e, secondo il sito, può elaborare fino a 30,000 profili per lo stesso account.
Il servizio richiede però dei crediti, ed una volta esauriti i 5,000 crediti gratuiti, non è al momento presente un’opzione per ottenerne di nuovi.
L’utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale è senz’altro uno dei trend dei prossimi anni; conviene quindi iniziare a familiarizzare con esse sin da adesso.

Ma cos’è un artificial neural network?
Un artificial neural network (in italiano rete neurale artificiale) è un meccanismo di elaborazione ispirato al sistema nervoso centrale di esseri umani ed animali. Viene rappresentato come un insieme di neuroni, i quali sono in grado di apprendere nuove informazioni (machine learning) mediante un training specifico, composto da un set di dati.
Una volta completato il training, il network neurale è pronto per formulare previsioni (output) sulla base dei dati in ingresso fornitigli (input).
Le reti neurali sono oggi utilizzare per una grande varietà di applicazioni, tra le quali il riconoscimento di pattern (pattern recognition) e l’elaborazione di dati finanziari.
Esistono molti software commerciali che consentono di creare ed utilizzare reti neurali. Forse il più utilizzato è Matlab. Esistono inoltre numerose librerie gratuite per tutti i principali linguaggi di programmazione che consentono di “giocare” con network basati su algoritmi di backpropagation.

Certamente l’argomento richiede una certa dose di concentrazione per essere compreso, ma è di sicura attualità. Non è un segreto che Google stia lavorando ad un network neurale di dimensioni imponenti.
Questo potrebbe far nascere altre start-up in grado di proporre servizi dirompenti ed innovativi, determinando una nuova fase per questo mercato.

Fonte Handmadeadv

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