Google Hummingbird: cos'è, come funzionava e cosa ne resta oggi

Google Hummingbird è il nuovo algoritmo di ricerca che Google ha messo in funzione nell'agosto 2013 e annunciato il 26 settembre 2013: invece di cercare pagine che contengono le singole parole chiave, prova a capire il significato dell'intera query e l'intenzione di chi cerca.

Oggi non esiste più come sistema a sé: la Guida ai sistemi di ranking di Google lo mette tra i sistemi ritirati. Ma la strada che ha aperto porta dritta a RankBrain, a BERT e alle risposte di AI Mode. Qui vediamo cos'era, cosa cambiava davvero e cosa ne devi tenere oggi quando scrivi.

Hummingbird in breve#

Perché era un motore nuovo e non un aggiornamento#

Fino al 2013 i nomi famosi erano Panda (2011, contenuti di scarsa qualità) e Penguin (2012, link artificiali): pezzi aggiunti a un algoritmo esistente. Hummingbird era un'altra cosa.

Danny Sullivan, allora a Search Engine Land, ne parlò con Amit Singhal, a capo della Ricerca, e Ben Gomes. La metafora di Google era quella del motore di un'auto: Hummingbird è il motore nuovo, che però continua a usare alcuni pezzi vecchi, come il PageRank, Panda e Penguin. Secondo Singhal, una riscrittura così profonda non si vedeva probabilmente dal 2001. Anche Caffeine, nel 2010, era stato un cambiamento grande, ma riguardava l'indicizzazione, non il modo di ordinare i risultati.

Il dettaglio curioso: quando Google lo annunciò, Hummingbird girava già da circa un mese e quasi nessuno se n'era accorto. Nessun crollo di traffico, nessun panico nei forum. Per un cambiamento di quella portata è un indizio chiaro: non toglieva posizioni a chi lavorava bene.

Una nota di metodo: in molti articoli trovi scritto che Hummingbird toccava «il 90% delle ricerche». Nelle fonti di Google e nel resoconto di Search Engine Land che ho verificato quel numero non c'è, quindi non lo uso. Quello che Google disse è che l'effetto andava valutato query per query.

Dalle stringhe alle cose: il ruolo del Knowledge Graph#

Per capire Hummingbird bisogna fare un passo indietro. Il 16 maggio 2012 Google lanciò il Knowledge Graph, una base di conoscenza che al lancio conteneva oltre 500 milioni di oggetti e oltre 3,5 miliardi di fatti e relazioni tra persone, luoghi e cose. Singhal lo presentò con una formula rimasta famosa: «things, not strings», le cose e non le stringhe di testo.

Fino a Hummingbird questa comprensione del significato si vedeva soprattutto nei riquadri del Knowledge Graph. Con Hummingbird Google iniziò ad applicarla ai miliardi di pagine del web: non più «quali pagine contengono queste parole», ma «di quale cosa sta parlando questa persona».

La ricerca conversazionale: gli esempi#

Tra gli obiettivi principali Google indicò la ricerca conversazionale: domande scritte o pronunciate come si parlerebbe a una persona, sempre più frequenti con la ricerca vocale da smartphone.

L'esempio citato nel 2013 era «What's the closest place to buy the iPhone 5s to my home?». Un motore tradizionale avrebbe cercato pagine con «buy» e «iPhone 5s». Hummingbird provava invece a capire che «place» indica un negozio fisico e che «home» è un punto preciso sulla mappa, se l'utente l'aveva condiviso.

Lo stesso vale in italiano. Facciamo un esempio: immagina due ricerche.

Secondo quanto Google disse a Search Engine Land, i benefici si vedevano soprattutto sulle ricerche lunghe e complesse; sulle ricerche brevi e generiche il cambiamento era minore, perché erano già gestite bene. La scelta dei locali migliori, nel primo esempio, dipende poi da altri sistemi, come quelli della ricerca locale: Hummingbird si occupava di capire la domanda.

Hummingbird non era una penalizzazione#

Al lancio Google disse che per i SEO non c'era nulla di nuovo di cui preoccuparsi: le indicazioni restavano le stesse, cioè contenuti originali e di alta qualità. I segnali di sempre venivano solo elaborati in modo nuovo.

In pratica, Hummingbird non toglieva punti a nessuno: rendeva meno utile scrivere pagine piene di varianti della stessa parola chiave e più utile rispondere bene alla domanda. Il PageRank restava tra gli ingredienti, quindi i link continuavano a contare.

Cosa ne resta oggi: la linea che porta ad AI Mode#

Hummingbird è stato ritirato perché i sistemi che lo hanno seguito ne hanno preso il posto. Ma la direzione è la stessa dal 2013: capire la domanda, non contare le parole. Ecco la sequenza, con le date ufficiali.

Il collegamento con oggi è diretto. Hummingbird era pensato per le domande conversazionali; nell'annuncio di AI Mode in italiano Google scrive che i primi utenti fanno domande due o tre volte più lunghe rispetto alla ricerca tradizionale. E il Knowledge Graph, che Hummingbird portava sulle pagine del web, è ancora tra le basi delle risposte generate: secondo il documento di Google «AI Overviews and AI Mode in Search», le AI Overview usano un modello Gemini personalizzato che lavora con i sistemi di ranking e di qualità e con il Knowledge Graph, e AI Mode divide la domanda in sottotemi e lancia molte ricerche collegate (il query fan-out).

Detto in breve: la domanda lunga e naturale, che nel 2013 era il caso difficile, oggi è il caso normale.

Cosa fare in pratica: scrivere per l'intento#

Faccio SEO dal 2009 e la regola che Hummingbird ha reso obbligatoria la ripeto ancora: conosci il target e otterrai quello che vuoi. Se sai chi cerca e perché, sai anche come lo scrive. Una checklist operativa:

1. Raccogli le domande, non solo le keyword. Nella ricerca delle parole chiave guarda le query con «come», «dove», «quanto», «perché», le domande correlate in SERP e quelle che ti fanno i clienti al telefono o per email.
2. Una pagina per intenzione, non per variante. «Noleggio bici Lecce» e «dove noleggiare una bici a Lecce» chiedono la stessa cosa: una pagina sola, fatta bene. Ne parlo anche nella guida su come scegliere le parole chiave.
3. Rispondi subito. Prima riga: la risposta. Poi il contesto, gli esempi, le eccezioni.
4. Nomina le cose con precisione. Persone, luoghi, prodotti, date: sono le «cose» che Google collega nel Knowledge Graph. «Stazione di Lecce» dice più di «in centro».
5. Usa i dati strutturati quando descrivono davvero la pagina. Google li usa come indizi espliciti sul significato del contenuto; devono corrispondere a quello che il lettore vede.
6. Non riempire il testo di sinonimi per «coprire» le query. Scrivi come parleresti a un cliente. È quello che Hummingbird ha iniziato a premiare e che i sistemi di oggi leggono ancora meglio.

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Il quadro completo degli aggiornamenti è nella cronologia degli aggiornamenti di Google e nella guida su come funziona Google.