Il PageRank è morto?

Già 18 mesi fa scrivevo della decadenza del PageRank, e della nascita di un paio di “rivali” (che in realtà non hanno mai preso piede).

Allora però non si parlava (se non rarissimamente) di real-time search e di Twitter, e nessuno riusciva ad immaginare lo stravolgimento che l’utilizzo di questi strumenti “sociali” avrebbe portato nel mondo dei vecchi motori di ricerca (anzi, sarebbe meglio dire nel modo in cui certi utenti cercano informazioni sul web).

Cinque mesi fa accennavo a “un mondo parallelo dove migliaia (milioni?) di persone comunicano in tempo reale, dove il flusso di dati si muove in diretta e non in (leggera) differita come in un motore di ricerca, dove le informazioni si diffondono molto più rapidamente che attraverso un blog o un gruppo di discussione”: Twitter, a inizio 2009, era oramai un fenomeno di massa (cresciuto ulteriormente di questi ultimi tempi “grazie” al caso Iran, che lo ha sdoganato all’interno dei vari TG) e di pari passo hanno iniziato a diffondersi i motori di ricerca in tempo reale: a parte quello interno a Twitter, ricordo Collecta, PopIxy, CrowdEye… e OneRiot.

E proprio da quelli di OneRiot è arrivato un mesetto fa l’algoritmo di ranking dedicato al real-time search: sto parlando del PulseRank.

Il percorso logico è il seguente. Il PageRank si basa su quantità e soprattutto qualità dei link che una pagina riceve: ciò tende a favorire risorse altamente referenziate, come Wikipedia… la quale però non è in grado di restituire risultati rilevanti su fatti che avvengono in tempo reale. In buona sostanza il PageRank è statico: una pagina con un PageRank elevatissimo può aver avuto una enorme rilevanza ieri, ma non è detto che l’avrà domani. E i tradizionali motori di ricerca sono in grado solo di restituire risultati rilevanti riguardo al passato.

Il PulseRank ordina invece le SERP ponendosi queste 4 domande:

1. Freschezza: il contenuto pubblicato più di recente è da considerarsi come il più rilevante?
2. Autorità del dominio: solo perchè ho pubblicato un post sul mio blog che parla di Obama, potrebbe avere un peso maggiore di un articolo pubblicato, ad esempio, sul New York Times, sullo stesso identico argomento e alla stessa identica ora?
3. Autorità dell’utente: chi sta condividendo questa risorsa all’interno dei social? è un noto spammer che diffonde il suo link a destra e a manca, o ci sono più persone che stanno condividendo il link, ad esempio retweettandolo o diggandolo?
4. Accelerazione: ci sono più persone che stanno condividendo il link ora, di quante ce n’erano 2 minuti fa? come si può individuare una pagina web “emergente” rispetto ad una popolare che tutti già conoscono?

Cosa penso
Che il principale errore da parte di OneRiot sia il paragone troppo stretto fra PageRank e PulseRank: il PageRank, infatti, non è l’unico fattore che stabilisce il posizionamento nelle SERP di Google, e sovente si notano pagine a basso PageRank ottimamente posizionate (e viceversa).

Valido invece l’esercizio di lavorare su un sistema che possa mettere ordine all’interno del fiume in piena di contenuti (molti dei quali irrilevanti) e link diffusi attraverso i social: di informazioni utili e preziose i servizi di microblogging (e di news rating) sono pieni, e se è vero che (come affermano quelli di OneRiot) “40% of users perform search queries which display an intent that is best satisfied by realtime search results”, sarà il caso di fornire risultati sempre migliori e pertinenti, per spostare sempre più utenti dai vecchi ai nuovi motori. Google è avvertito :-)

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