14 miliardi di ricerche al giorno, pari a 5 trilioni all’anno. Sono i numeri di Google, che viaggia a un volume mai visto prima, raddoppiato rispetto agli ultimi dati ufficiali del 2016, quando dichiarava di gestire annualmente “più di 2 trilioni” di query. E non sono cambiati solo i numeri: anche il modo in cui gli algoritmi interpretano queste query è completamente diverso rispetto al passato. Se un tempo tutto si basava sulla semplice corrispondenza tra parole chiave, oggi i motori di ricerca analizzano le parole, studiano il contento e cercano di anticipare ciò che vuoi sapere, usando intelligenza artificiale avanzata, processi semantici e contesto predittivo per capire qual è il tuo intento di ricerca principale, anche quando la richiesta non è chiara o è formulata in modo ambiguo.
Come siamo arrivati a questo punto? Com’è cambiata la logica dietro le query di ricerca? E soprattutto, cosa significa tutto questo per chi lavora con la SEO e il digital marketing? Lo scopriamo insieme!
Che cos’è una query
Nel mondo digitale, ogni richiesta di informazioni passa attraverso una query, un termine che è al centro del funzionamento dei motori di ricerca e dei database, ma che assume significati e ruoli differenti a seconda del contesto in cui viene utilizzato.
Nei primi sistemi informatici, una query era un’istruzione formale, necessaria per interrogare database e ottenere dati specifici; con l’evoluzione del web, il concetto si è ampliato fino a includere qualsiasi ricerca testuale inserita dagli utenti su un motore di ricerca.
Ogni volta che scriviamo qualcosa su Google, Bing o un altro motore di ricerca, quindi, stiamo formulando una query.
Oggi il modo in cui queste richieste vengono elaborate è radicalmente cambiato: se un tempo i risultati erano generati per semplice corrispondenza di parole, ora gli algoritmi interpretano significati, contesto e intenti di ricerca, affinando la precisione delle risposte fornite agli utenti.
Definizione e origine del termine query
Il termine “query” affonda le sue radici nel latino quaerere, che significa “chiedere” o “indagare”. In lingua inglese, ha assunto il significato di “domanda” o “interrogazione”, utilizzato inizialmente in ambito informatico per indicare un’operazione eseguita su dati strutturati.
Nel tempo, l’uso del termine si è esteso a numerosi ambiti tecnologici, assumendo sfumature diverse a seconda del settore di applicazione. In particolare, nel contesto di informatica e nei database una query è un comando strutturato che permette di estrarre, manipolare o analizzare dati all’interno di un sistema. Ad esempio, i linguaggi di interrogazione come SQL (Structured Query Language) permettono di eseguire ricerche precise all’interno di enormi raccolte di informazioni.
Nei motori di ricerca – e quindi anche nella SEO e in generale nel digital marketing – una query è una stringa testuale, spesso formulata in linguaggio naturale, che un utente inserisce in un motore di ricerca per trovare informazioni. A differenza delle query nei database, non segue regole rigide di sintassi ma viene interpretata attraverso algoritmi avanzati in grado di comprendere significati e collegamenti semantici.
Benché il concetto sia lo stesso – una richiesta di informazioni fatta a un sistema intelligente – il modo in cui vengono elaborate le query cambia dunque a seconda del contesto. Nei motori di ricerca, le query rappresentano il punto di connessione tra l’utente e il web, consentendo di trovare contenuti, prodotti e servizi. Tuttavia, il funzionamento delle query non si basa su comandi rigidi come nei database: l’elaborazione delle richieste è diventata sempre più sofisticata grazie a tecnologie come l’intelligenza artificiale e il Natural Language Processing (NLP).
La differenza tra query e keyword
Nel linguaggio comune, il concetto di query è spesso confuso con quello di keyword, ma i due termini hanno significati distinti.
La differenza principale risiede nel fatto che la keyword è un’unità linguistica che viene scelta come riferimento nei processi di ottimizzazione SEO, mentre la query è l’espressione effettiva digitata da un utente nel motore di ricerca.
La query è sempre specifica e rappresenta una richiesta reale, spesso espressa in linguaggio naturale, con tutte le sue variazioni, forme interrogative, sinonimi ed elementi di contesto. Una persona che vuole acquistare scarpe da corsa potrebbe digitare “migliori scarpe da running per principianti” oppure “quali scarpe usare per correre su asfalto”, due query diverse ma con uno stesso intento di fondo. La keyword che un professionista della SEO potrebbe targettizzare, invece, sarà qualcosa di più generico e standardizzato, come “scarpe da running”.
Mentre le query cambiano continuamente perché riflettono bisogni specifici e modalità di ricerca spontanee, le keyword sono pensate per essere analizzate, tracciate e utilizzate nella strategia SEO. Studiare il comportamento degli utenti attraverso le query permette di scegliere le keyword più adatte da inserire nei contenuti, ma focalizzarsi solo sulle parole chiave senza considerare il modo in cui vengono effettivamente utilizzate nelle ricerche reali significa rischiare di creare testi poco pertinenti o inefficaci in termini di posizionamento.
La funzione nei motori di ricerca
Le query sono il meccanismo principale, l’input su cui si basa l’intero ecosistema della ricerca online. Ogni volta che un utente digita una stringa di ricerca, il motore di ricerca avvia un processo complesso per collegare quella richiesta ai risultati più pertinenti presenti nel web.
Questo processo avviene attraverso diverse fasi:
- Analisi della query – Google scompone la query in singoli termini, identifica le parole chiave principali e riconosce varianti, sinonimi ed espressioni correlate.
- Interpretazione contestuale – Gli algoritmi analizzano il significato delle parole in base alla formulazione della query, studiando relazioni semantiche e intenti di ricerca. Oggi, soprattutto, valutano il significato oltre le parole in sé, tenendo conto di sinonimi, ricerche precedenti e perfino errori di battitura.
- Recupero dei risultati – Il motore di ricerca consulta il proprio indice, un’enorme banca dati di siti web già analizzati, e seleziona le pagine più pertinenti, decidendo il loro ordine nei risultati.
- Ranking e classificazione – I risultati vengono ordinati in base a numerosi fattori SEO, tra cui rilevanza, autorità del dominio e user experience.
- Personalizzazione e affinamento – Il sistema adatta i risultati in base alla geolocalizzazione, alla cronologia di navigazione e ad altri fattori specifici dell’utente.
Ogni query attiva un vero e proprio motore di intelligenza in grado di capire e prevedere ciò che l’utente sta realmente cercando. Non si tratta più solo di confrontare stringhe di testo, ma di decifrare contesto, intento e aspettative per restituire il risultato più utile nel minor tempo possibile.
Query di ricerca: cos’è e come viene interpretata da Google
Ricapitolando: quando un utente inserisce una richiesta nella barra di ricerca, il motore di ricerca avvia un processo sofisticato per elaborarla e fornire i risultati più pertinenti. Le query di ricerca rappresentano il primo passo in questo meccanismo e, sebbene a prima vista possano sembrare semplici domande o combinazioni di parole, nascondono un livello di elaborazione molto più complesso.
Google fa ben altro che semplicemente confrontare le parole della query con quelle presenti nei siti web indicizzati. Ogni ricerca viene, come detto, analizzata tenendo conto di numerosi fattori tra cui contesto, varianti lessicali, intenti di ricerca e relazioni semantiche tra i termini utilizzati . Questa capacità di interpretazione avanzata è stata affinata nel tempo, permettendo agli algoritmi di rispondere in modo sempre più preciso, anche quando le espressioni utilizzate non sono chiare o formalmente corrette.
Il modo in cui Google processa una query non è soltanto un meccanismo tecnico, ma un principio fondamentale della SEO: comprendere come un motore di ricerca interpreta le parole chiave consente a chi crea contenuti di ottimizzarli in modo efficace, posizionandosi per ricerche realmente rilevanti e coerenti con l’intento dell’utente.
Ottimizzare i contenuti per le query giuste non è solo una questione di visibilità sui motori di ricerca, ma un modo per farti trovare dalle persone giuste nel momento giusto . Google ha smesso da tempo di limitarsi a leggere parole chiave isolate: oggi interpreta il significato, il contesto e persino l’intento dietro ogni ricerca. Se vuoi che il tuo sito sia competitivo, non basta più inserire keyword nei testi —devi costruire contenuti che rispondano davvero alle domande e ai bisogni degli utenti.
Le diverse tipologie di query e come ottimizzarle
Le ricerche online non seguono tutte la stessa logica. Alcune interrogazioni sono generiche e orientate all’informazione, mentre altre hanno un obiettivo più preciso, come visitare un sito specifico o effettuare un acquisto. I motori di ricerca riconoscono queste differenze e restituiscono risultati differenti in base alla tipologia di query digitata dall’utente. Comprendere queste categorie è fondamentale per chi si occupa di SEO: ottimizzare un contenuto senza sapere a quale tipologia di query risponde significa rischiare di attrarre traffico poco qualificato o, ancora peggio, di non essere visibili nel momento in cui un potenziale cliente sta cercando esattamente ciò che offri.
- Query Informazionali
Le query informazionali rappresentano la maggior parte delle ricerche effettuate su Google. Si tratta di richieste in cui l’utente cerca di ottenere dati, rispondere a una domanda o approfondire un argomento senza un’intenzione immediata di acquisto o interazione. Frasi come “come fare un backup del telefono” , “cos’è la sostenibilità digitale” o “perché il cielo è blu” rientrano in questa categoria.
Dal punto di vista della SEO, le query informazionali sono un’opportunità rilevante per intercettare utenti che si trovano nella prima fase del percorso di ricerca. Chi effettua queste interrogazioni non è ancora pronto a compiere un’azione, ma fornire contenuti approfonditi può contribuire a costruire autorevolezza e fiducia nel tempo. Guide dettagliate, articoli esplicativi, glossari e approfondimenti sono strumenti efficaci per rispondere a queste ricerche. Strutturare il contenuto in modo chiaro, utilizzando un linguaggio accessibile e organizzando le informazioni in paragrafi ben definiti, aiuta a migliorare la leggibilità e a ottenere una posizione di rilievo nei risultati di ricerca. A questo si aggiunge la possibilità di apparire nei Featured Snippet, le risposte rapide di Google che forniscono informazioni dirette direttamente nella SERP.
Gli articoli ottimizzati per query informazionali non devono però limitarsi a fornire una risposta immediata, ma dovrebbero offrire un motivo per continuare l’esplorazione all’interno del sito. Link interni verso approfondimenti correlati o contenuti più pratici, come checklist e case study, possono accompagnare il lettore verso fasi successive della ricerca, incrementando il tempo di permanenza e migliorando il coinvolgimento.
- Query Navigazionali
A differenza delle query informazionali, le ricerche navigazionali hanno un obiettivo chiaro e definito: trovare un sito web specifico. Spesso gli utenti le utilizzano per accedere rapidamente a un portale senza digitare direttamente l’URL nella barra del browser, come nel caso di interrogazioni come “Amazon login” , “sito ufficiale Netflix” , “Instagram profilo Juventus” .
Chi esegue questo tipo di ricerca ha già un marchio o una piattaforma di riferimento in mente e utilizza Google come scorciatoia. Per i brand, assicurarsi una presenza dominante nelle query navigazionali è essenziale per evitare che i competitor possano intercettare utenti già interessati ai loro prodotti o servizi. L’ottimizzazione di queste ricerche passa attraverso tre aspetti principali: il miglioramento delle meta description e dei title tag per risultare immediatamente riconoscibili, la gestione della scheda Google Business Profile per rendere visibili informazioni chiave come indirizzo, orari e contatti, e il monitoraggio delle query attraverso strumenti SEO per prevenire eventuali tentativi di intercettazione da parte della concorrenza con risultati sponsorizzati.
A differenza di altre tipologie di ricerca, le query navigazionali non offrono grandi margini di competizione a siti terzi: chi cerca un brand o un’azienda specifica ha già in mente la destinazione. Tuttavia, per realtà che operano in settori di forte concorrenza, è utile monitorare come le ricerche navigazionali vengono gestite nelle SERP per proteggere il proprio posizionamento e assicurarsi che le informazioni essenziali siano sempre aggiornate e corrette.
- Query Commerciali e Transazionali
Quando un utente passa dalla ricerca generica alla valutazione di un acquisto, le query si fanno più mirate e rientrano nella categoria delle interrogazioni commerciali e transazionali. Le prime indicano un interesse concreto verso un prodotto o servizio, ma ancora in fase di confronto e valutazione. Un esempio tipico potrebbe essere “migliori laptop sotto i 1000 euro” , “recensioni iPhone 16 vs Samsung S25” , “qual è la miglior fotocamera per viaggiare” .
Le query transazionali, invece, vanno oltre la fase di ricerca preliminare e indicano un’intenzione chiara di compiere un’azione immediata, come un acquisto. Frasi come “comprare iPhone 16 online” , “scarpe da corsa Nike miglior prezzo” , “prenotazione hotel Roma offerte” sono tipiche di questa categoria.
Ottimizzare contenuti in funzione di queste query significa intercettare utenti che si trovano già in una fase avanzata del funnel di conversione. Nel caso delle ricerche commerciali, la strategia SEO più efficace è quella di creare contenuti comparativi e recensioni approfondite , fornendo all’utente strumenti per prendere una decisione consapevole senza dover cercare altrove. Articoli che mettono a confronto due o più prodotti, elenchi con i “migliori del settore” e risorse che rispondano alle domande più frequenti sul prodotto possono avere un impatto significativo sulle conversioni future.
Per quanto riguarda le query transazionali, l’ottimizzazione si sposta verso pagine di vendita e schede prodotto , che devono essere chiare, complete e in grado di rispondere a dubbi immediati dell’utente. A questo si aggiunge l’importanza della SEO locale , soprattutto per attività con punti vendita fisici, in modo da intercettare le ricerche geolocalizzate con risultati ottimizzati per la posizione dell’utente.
Le ricerche commerciali e transazionali sono tra le più competitive dal punto di vista SEO, perché rappresentano il punto in cui l’utente è pronto a compiere un’azione concreta. Google, nel valutare i risultati da mostrare, prende in considerazione non solo la pertinenza, ma anche fattori di affidabilità e user experience. Pertanto, oltre ai contenuti testuali, elementi come la velocità del sito, la qualità delle immagini, la presenza di recensioni e l’ottimizzazione mobile diventano determinanti per ottenere un buon posizionamento.
Perché studiare le query e le intenzioni di ricerca
L’analisi delle tipologie di query non è solo una classificazione accademica, ma un principio chiave per costruire una strategia SEO efficace. Ogni ricerca ha un’intenzione specifica e sapere come intercettarla permette di ottimizzare i contenuti in modo mirato, aumentando la visibilità e migliorando i tassi di conversione.
Pensa alle query come al punto di partenza di ogni strategia digitale. Per intercettare chi cerca informazioni, servono contenuti approfonditi e ben strutturati. Se l’obiettivo è attirare utenti pronti all’acquisto, le pagine devono essere ottimizzate per rispondere a domande specifiche, offrendo dettagli chiari e risorse utili per la decisione finale. Ogni ricerca rappresenta un’opportunità e sta a te capire come trasformarla in traffico qualificato e conversioni concrete.
La SEO moderna è una combinazione di analisi, strategia e adattamento costante . Le query cambiano, le abitudini degli utenti evolvono e gli algoritmi si aggiornano continuamente. Per questo è fondamentale monitorare i dati, interpretare le tendenze e ottimizzare i contenuti in modo continuo. Se vuoi che il tuo sito rimanga rilevante, devi imparare a leggere tra le righe delle ricerche degli utenti e anticipare i loro bisogni con contenuti efficaci. Capire quali ricerche vengono effettuate, come vengono interpretate dal motore di ricerca e in che modo un contenuto può rispondere a una query specifica è fondamentale per ottenere visibilità e migliorare le conversioni.
Per raggiungere questi obiettivi, è necessario partire dall’analisi delle query più rilevanti per il tuo settore, strutturare i contenuti in modo che siano leggibili e utili per il pubblico e, infine, adattare le strategie SEO alle nuove modalità di ricerca basate su intelligenza artificiale e nuove tecnologie.
Per migliorare il posizionamento sui motori di ricerca, è essenziale capire come Google interpreta le query e seleziona i risultati da mostrare agli utenti . Il motore non si limita a trovare pagine che contengano una determinata parola chiave, ma analizza la richiesta nel suo complesso, valutando contesto, intento di ricerca e pertinenza delle informazioni disponibili.
Chi crea contenuti deve tenere conto di quali query generano traffico qualificato , quali hanno maggiore rilevanza per il settore in cui opera e come strutturare le informazioni affinché risultino chiare e valorizzate nei risultati della SERP.
Query, AI e ricerca conversazionale: come cambia l’ottimizzazione
L’intelligenza artificiale ha trasformato il modo in cui Google interpreta le query, privilegiando quelle espresse in linguaggio naturale e le richieste formulate sotto forma di domanda. Le ricerche vocali e i modelli conversazionali hanno portato a una maggiore importanza di frasi più fluide e strutturate come interrogazioni dirette.
Le risposte fornite da Google si stanno evolvendo: sempre più frequentemente gli utenti trovano un’anteprima del contenuto già all’interno della SERP, senza bisogno di accedere direttamente a una pagina. Essere ben posizionati in questi contesti richiede contenuti chiari, sintetici e ottimizzati per gli snippet informativi.
Con l’introduzione di AI Overview in Google e l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle ricerche, il motore di ricerca non si limita più a restituire collegamenti ipertestuali, ma elabora e combina informazioni provenienti da più fonti per rispondere in maniera completa e immediata alle query degli utenti.
Chi crea contenuti deve adattarsi a questo scenario, fornendo informazioni strutturate in modo efficace e facilmente riconoscibili come rilevanti dagli algoritmi di intelligenza artificiale , per evitare di perdere visibilità nelle nuove dinamiche della ricerca.
Un salto nel tempo: dalle parole all’Intelligenza Artificiale
Se i primi motori di ricerca si limitavano a cercare corrispondenze esatte tra parole chiave , oggi sistemi avanzati basati sull’intelligenza artificiale e sul Natural Language Processing (NLP) riescono a comprendere il contesto, l’intento e persino a prevedere le necessità dell’utente.
Questa evoluzione non è avvenuta in modo immediato. Nel tempo, Google e gli altri motori hanno introdotto aggiornamenti sempre più sofisticati, passando da un semplice meccanismo di ricerca testuale a un sistema basato su elaborazione semantica, apprendimento automatico e intelligenza artificiale generativa. Analizzare come le query erano interpretate agli inizi di Internet e come vengono gestite oggi permette di comprendere meglio le dinamiche attuali della SEO e di anticipare le direzioni future.
L’era dell’exact match: quando si leggevano solo le parole
Nei primi anni della ricerca online, i motori utilizzavano meccanismi semplici di indicizzazione e recupero delle informazioni. Non esisteva un’interpretazione avanzata del linguaggio, ma un processo basato sulla corrispondenza esatta tra le parole della query e quelle presenti nei documenti indicizzati.
I primi search engine, come Archie, Lycos e AltaVista, funzionavano essenzialmente come giganteschi database di documenti in cui gli utenti potevano cercare termini specifici. I risultati venivano mostrati in base alla presenza esatta delle parole chiave nelle pagine web, senza alcuna comprensione del significato o delle variazioni linguistiche.
Google ha inizialmente adottato un modello simile, basato sulla corrispondenza testuale, ampliandolo con PageRank, un sistema che assegnava un valore di autorità alle pagine in base alla tipologia di backlink ricevuti. Tuttavia, il limite principale di questo approccio era evidente: piccole variazioni nella query potevano restituire risultati molto diversi o addirittura errati, compromettendo l’esperienza dell’utente.
Questo problema ha portato nel tempo all’introduzione di tecnologie in grado di riconoscere sinonimi, contesto e relazioni tra termini affini, elementi che oggi vengono dati per scontati ma che hanno segnato una rivoluzione fondamentale nel modo in cui il web viene esplorato attraverso i motori di ricerca.
L’introduzione della semantica nella ricerca
L’esigenza di offrire risultati più rilevanti ha spinto Google a sviluppare strumenti capaci di analizzare il significato delle parole, superando i limiti della corrispondenza esatta. Il cambiamento più significativo in questa direzione si è avuto nel 2013 , con l’introduzione dell’algoritmo Hummingbird .
Hummingbird ha segnato un punto di svolta perché ha reso possibile un’analisi più sofisticata delle query, introducendo la capacità di interpretare relazioni semantiche e sintattiche tra le parole . A differenza del passato, il motore di ricerca non si basava più solo sul matching testuale, ma riusciva a comprendere il contesto complessivo della richiesta.
Ad esempio, prima di Hummingbird, una query come “migliori località per una vacanza economica al mare” poteva restituire risultati imprecisi o eccessivamente frammentati, basandosi solo su parole chiave separate. Con la svolta semantica apportata dall’algoritmo, Google ha iniziato a considerare l’intera frase, comprendendo il focus della ricerca e offrendo risposte pertinenti basate sul significato globale della query piuttosto che sui singoli termini.
Anche la crescente diffusione delle ricerche vocali e delle domande formulate in linguaggio naturale ha contribuito all’evoluzione della tecnologia, ponendo le basi per sviluppi ancora più avanzati, in cui il motore di ricerca diventa progressivamente più “intelligente”.
Dall’analisi testuale al Natural Language Processing (NLP)
L’introduzione della semantica nella ricerca ha trovato un ulteriore potenziamento con l’uso di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, come il machine learning e il natural language processing (NLP) .
Nel 2015 , Google ha lanciato RankBrain , il primo sistema basato su machine learning introdotto per migliorare l’interpretazione delle query. RankBrain ha permesso al motore di ricerca di identificare correlazioni tra parole e concetti, comprendendo anche query mai viste prima . Questo ha migliorato la capacità di Google di interpretare richieste complesse e sfumate senza bisogno di un’esatta corrispondenza testuale.
Successivamente, nel 2019 , è stato introdotto BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) , che ha rivoluzionato il modo in cui le ricerche venivano interpretate. BERT non solo analizza la sequenza di parole all’interno di una query, ma la esamina nel contesto globale , prendendo in considerazione le relazioni tra le parole sia prima che dopo un termine specifico.
Ad esempio, prima di BERT, una query come “biglietti per New York da Roma” poteva essere interpretata in modo ambiguo, con risultati poco precisi. Con l’introduzione del NLP avanzato, il motore di ricerca riconosce la struttura sintattica, comprendendo meglio il significato della richiesta e fornendo risposte più pertinenti.
Questa evoluzione ha reso Google un motore sempre più capace di adattarsi all’intento dell’utente, piuttosto che limitarsi a leggere meccanicamente le parole chiave inserite nella query.
Ricerca predittiva e generativa: il futuro delle query
Se con l’introduzione di BERT e RankBrain Google è diventato in grado di interpretare il linguaggio naturale, il passo successivo è stata l’implementazione di modelli generativi basati su AI conversazionali , che non si limitano a interpretare le query, ma sono in grado di prevedere e generare risposte articolate.
I motori di ricerca AI-based non si limitano più a mostrare risultati web correlati a una query, ma sono in grado di riassumere concetti, fornire dati combinati da più fonti e persino rispondere a domande aperte con una sintesi generata dall’intelligenza artificiale .
Questo modello sta cambiando radicalmente il modo in cui gli utenti interagiscono con i risultati di ricerca. Le query non vengono più soltanto interpretate, ma anticipate, grazie a sistemi predittivi che suggeriscono ricerche correlate o che rispondono direttamente senza che l’utente debba aprire una pagina web.
Inoltre, grazie alla combinazione di testo, immagini e voce, le ricerche stanno diventando multimodali , integrando strumenti come Google Lens per riconoscere e interpretare elementi visivi, oppure sistemi avanzati di ricerca vocale in grado di comprendere il tono e il contesto delle domande.
Le query del futuro non saranno più solo digitazioni testuali, ma interazioni con un motore di ricerca sempre più simile a un assistente intelligente, in grado di capire, prevedere e rispondere in tempo reale alle esigenze dell’utente .
Vuoi che il tuo sito si posizioni sulle query più rilevanti per il tuo settore? Assicurati che i tuoi contenuti siano ottimizzati nel modo giusto—e se non sai da dove iniziare, affidarti a chi lo fa ogni giorno può fare la differenza.
