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"Google è nata come progetto di ricerca nel 1996."
"Ecco come è evoluta la ricerca da allora."
Gomes: Il nostro obiettivo è in realtà migliorare le ricerche
che rispondono alle esigenze di informazioni dell'utente.
Offrire la risposta desiderata in modo sempre più veloce.
In modo che vi sia quasi un flusso ininterrotto tra
i loro pensieri e le loro esigenze di informazioni
e i risultati di ricerca che trovano.
Singhal: Beh, Google è nata sulla base di algoritmi
sviluppati da Larry e Sergey a Stanford,
l'algoritmo PageRank.
Hanno utilizzato tale algoritmo per creare davvero
un modo innovativo di effettuare ricerche sul Web.
Gomes: Ciò che si stava verificando in quel periodo era
un'enorme proliferazione di contenuti sul Web,
una proliferazione di informazioni superiore
a tutte quelle avvenute in passato.
Ed era sempre più difficile trovare
i contenuti specifici che desideravi.
"AdWords"
Mayer: All'inizio,
non c'era alcuna pubblicità.
E quando abbiamo iniziato ad aggiungerla,
per noi era importante che gli annunci fossero pertinenti
rispetto alle ricerche come i risultati di ricerca stessi.
Per noi era inoltre molto importante che fossero distinti
dai risultati di ricerca.
Gomes: C'è stata una chiara distinzione tra gli annunci
e la ricerca sin dai primissimi tempi.
La ricerca aveva un solo e unico obiettivo,
fornire all'utente le informazioni più pertinenti
il più velocemente possibile.
"Risultati universali"
Mayer: Nel 1999 e nel 2000, avevamo un motore di ricerca
che funzionava a meraviglia
e funzionava a meraviglia per le pagine web.
Una cosa che notammo fu che,
mentre Google migliorava sempre di più,
gli utenti si aspettavano sempre di più dal sito.
Non volevano solo pagine web.
Volevano le migliori informazioni disponibili,
che si trattasse di un'immagine o di un libro.
Così abbiamo iniziato a pensare come cercare nuovi
contenuti e in nuovi formati.
Ricerca immagini è stata la prima novità,
perché sappiamo che un'immagine vale più di 1000 parole,
e spesso le persone si chiedevano,
ad esempio, "Cos'è il turchese?".
Cioè, abbiamo questa ricerca: "Cos'è il turchese?",
e non c'è modo di rispondere a quella domanda
senza un'immagine.
Singhal: Quando sono avvenuti i fatti dell'11 settembre,
noi come Google abbiamo deluso i nostri utenti.
I nostri utenti cercavano "Torri gemelle di New York"
e i nostri risultati non restituivano niente di pertinente,
nulla di correlato ai tristi eventi di quel giorno
perché il nostro indice era stato aggiornato un mese prima
e, ovviamente, non c'era nessuna notizia al suo interno.
Così abbiamo inserito link a tutti gli organi di informazione come la CNN
direttamente sulla nostra home page invitando gli utenti a visitare quei siti
per le notizie del giorno,
perché il nostro motore non era sufficiente.
Il mio amico Krishna e io eravamo a una conferenza
quella volta, e Krishna iniziò a pensare al problema
dicendo: "Se potessimo fare una scansione veloce delle notizie,
e potessimo fornire più punti di vista
sulla stessa storia ai nostri utenti,
non sarebbe incredibile?"
Era la nascita di Google News,
servizio di ricerca specializzato.
Mayer: Nel 2002, una delle tendenze che iniziammo a notare
era che il Web era diventato molto più ricco.
Più immagini, più video, diversi tipi di contenuti.
Iniziammo a capire che i nostri utenti si aspettavano che Google
fosse in grado di trovare qualsiasi cosa, se esisteva sul Web.
A loro non importava se si trattasse di testo, pagine web o notizie,
volevano tutto in un unico punto.
Così abbiamo ideato il concetto di Ricerca universale,
l'idea che tu possa andare su Google
e che, indipendentemente dal tipo di contenuti che cerchi,
Google possa trovarli.
Una delle sfide che si sono presentate nella Ricerca universale è che
stavamo mettendo a confronto mele e arance.
Singhal: fingiamo che le mele siano le pagine web
e che le arance siano le immagini.
Quando osserviamo le immagini nel ranking,
conosciamo le proporzioni di un'immagine,
le sue dimensioni e da quanti pixel è formata.
È un'immagine in bianco e nero o a colori?
E tutti questi fattori sono pertinenti solo per le immagini,
ma non sono pertinenti per le pagine web.
Ecco perché la Ricerca universale ha richiesto un duro lavoro
quando l'abbiamo sviluppata, le basi scientifiche non erano mature.
Mayer: In pratica abbiamo finito per inserire tutto
nella parte alta della pagina, nella parte bassa
o da qualche parte al centro
perché non avevamo una visione precisa
del livello di pertinenza,
soprattutto fra tipi di supporti diversi.
Singhal: E nel corso degli anni,
abbiamo sviluppato le nostre basi scientifiche alla grande,
e oggi stiamo iniziando a inserire
diversi tipi di informazioni in più posizioni
nella nostra pagina dei risultati,
via via che i nostri algoritmi migliorano sempre di più.
"Risposte rapide"
Gomes: Il nostro obiettivo è arrivare a un punto tale che il miglioramento da noi
apportato anticipi i tuoi desideri
e si adatti così perfettamente al flusso
di ciò che stai cercando
che tu non ti renda quasi conto di ciò che è accaduto.
E ripensandoci, sembra ovvio che le cose
avrebbero dovuto funzionare così sin dall'inizio.
Menzel: Quando hai bisogno di un'informazione specifica,
Google cerca di fornirti esattamente quella
con le nostre Risposte rapide.
Prendiamo ad esempio i risultati sportivi.
Vuoi sapere i risultati in questo preciso momento.
Vuoi sapere quanto è alto l'Empire State Building?
Wright: Vogliamo che gli utenti visitino Google
e ottengano le informazioni desiderate il più rapidamente possibile.
Con Instant, non devi nemmeno digitare
ciò che pensi per intero.
Non devi nemmeno premere Invio.
Puoi digitare qualcosa tipo "bike h"
e ti mostreremo subito i risultati,
ancor prima che tu abbia finito di pensare.
"Il futuro della ricerca"
Menzel: Ci stiamo spingendo oltre i confini
dell'interazione tra gli utenti
e il motore di ricerca stesso.
Con Ricerca tramite immagine, puoi utilizzare un'immagine
come input per la ricerca.
Singhal: La verità è che i nostri utenti hanno bisogno
di risposte molto più complesse.
Il mio sogno è sempre stato quello di costruire il computer di "Star Trek".
E nel mio mondo ideale,
potrei andare davanti a un computer e dire:
"Ehi, qual è il periodo migliore per seminare in India,
dato che il monsone è arrivato prima quest'anno?"
Quando potremo rispondere a quella domanda,
cosa non ancora possibile oggi,
le persone cercheranno risposte
a domande molto più complesse.
Queste sono tutte esigenze di informazioni spontanee.
Se riusciremo a rispondere a queste domande,
i nostri utenti saranno più informati
e più soddisfatti durante la loro ricerca di conoscenza.