Alla sesta conferenza internazionale "Learning Representations", Google Research ha pubblicato un nuovo documento intitolato "Active Question Reformulation with Reinforcement Learning" dove illustra un sistema di apprendimento che riformula in diversi modi la query dell'utente, pone all'algoritmo di ranking le nuove domande elaborate e sceglie le risposte migliori dai molteplici insiemi di risposte.

 "Di fronte a esigenze informative sempre più complesse," affermano i rappresentanti di Google "le persone superano l'incertezza riformulando le domande, facendo ricerche multiple e aggregando le risposte. Ispirato dalla capacità degli esseri umani di porre le domande giuste, presentiamo un agente che impara a svolgere questo processo al posto dell'utente."

La grossa novità di questo algoritmo di apprendimento automatico, chiamato Reinforcement Learning, è che esso non ha alcuna conoscenza di come funzioni il sistema di classificazione; l'algoritmo di ranking restituisce una serie di risultati ma è l'agente che sceglie la risposta migliore.

Questo dettaglio è particolarmente interessante per la SEO perché mostra come un algoritmo può interporsi tra un utente e l'algoritmo di ranking e prendere decisioni su cosa mostrare. I risultati così restituiti non sarebbero quindi classificati in base ai tradizionali fattori di ranking che diventerebbero così meno determinanti.

Anche se questo algoritmo potrebbe non essere attualmente in uso,ci sono altri algoritmi già in uso che svolgono una funzione simile: riclassificando le SERP utilizzando fattori che non sono di ranking. Ad esempio, Google ha un brevetto per ri-selezionare i risultati di ricerca chiamato, Ranking Search Results che menziona l'uso di un motore di modifica.

Riordinare i risultati della ricerca non è un'idea nuova, Microsoft infatti, già nel 2005, pubblicò un documento di ricerca sulla riclassificazione dei risultati di ricerca, intitolato "Miglioramento dei risultati di ricerca sul Web tramite Affinity Graph".  Lo scopo di tale algoritmo era soddisfare in modo più accurato l'intento dell'utente in caso di ricerche vaghe.

La SEO potrebbe venire così rivoluzionata in futuro e il risultato potrebbe essere una maggiore enfasi sulla soddisfazione delle intenzioni degli utenti: il miglioramento della pertinenza.