SEO professionale senza i costi di Ahrefs

OpenSEO è una piattaforma SEO open source che ti permette di fare analisi keyword, backlink, concorrenza e posizionamento con dati professionali, riducendo drasticamente i costi rispetto a strumenti come Ahrefs e Semrush.

Perché è interessante:

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Quello che nessuno ha capito dell'AI nella Ricerca. O Quasi.
https://giorgiotaverniti.substack.com/p/quello-che-nessuno-ha-capito-dellai

È uscita. Sono molto contento di questa edizione ❤️

📰 La Serie A pubblica uno spot anti pirateria realizzato con AI – Un clamoroso ‘autogol’?

👓 https://editings.eu/la-serie-a-pubblica-uno-spot-anti-pirateria-realizzato-con-ai-un-clamoroso-autogol

✍️ Federico Samperi in #Notizie_generali #Videomaking

Reddit sta sparendo dall'AI.

In questi ultimi giorni la timeline di LinkedIn era invasa dalla notizie che Reddit, su ChatGPT, ha perso molta visibilità, arrivando quasi a zero.

La notizia ha avuto molto rilievo. Questo perché nel settore molti "GEO cosi" hanno venduto le famose citazioni su Reddit (in Italia molte azioni fatte sono illegali, comunque) e quindi tutti a dare la notizia.

L'ho scritto un bel po' di volte, ma lo ripeto.

Mai nella storia di Internet è stato chiesto di investire così tanto per ottenere così poco. Ad oggi è ancora così. Domani non lo sarà più. Ma questo domani, che ricordo era quasi 4 anni fa, non è ancora oggi.

E ridico un'altra cosa: solo degli improvvisati del mestiere investirebbero per conto di clienti in una roba del genere mettendola a budget marketing.

I modelli usati dai sistemi di ricerca AI (TUTTI) sono instabili, cambiano ad ogni aggiornamento.

Inserire una citazione da una parte è ridicolo.

Tralascio anche che i risultati che questi "GEO cosi"

FORTRAN - 1957

Nel 1954, persino per calcolare un'operazione banale come $1 + 1$ servivano trenta estenuanti righe di istruzioni scritte a mano.

L'informatica era un lavoro certosino, quasi artigianale, consumato ad armeggiare direttamente con l'hardware in un linguaggio assembly ostico e spietato.

Quando John Backus, un giovane matematico di IBM, varcò la soglia dei suoi superiori proponendo un'idea folle — insegnare alla macchina a scriversi il codice da sola —, la reazione fu una sola: scetticismo puro. I programmatori dell'epoca, custodi dell'arte dell'ottimizzazione, lo derisero apertamente.

In quegli anni il contesto non perdonava azzardi. L'IBM 704, il gigantesco mainframe per cui Backus stava lavorando, non si acquistava: si noleggiava a cifre astronomiche, con tariffe orarie che superavano di gran lunga lo stipendio di qualunque ingegnere. Un secondo di calcolo sprecato era un capitale buttato al vento. L'efficienza era un'ossessione, e nessuno credeva che un automatismo potesse competere con l'intuito umano nel limare e ottimizzare ogni singolo registro di memoria.

Per tre anni, isolati in una scommessa che molti consideravano fallimentare, Backus e il suo team lavorarono nell'ombra. Il loro non doveva essere un semplice traduttore, ma un prodigio di logica: un compilatore capace di vivisezionare la struttura di un programma, stanare gli sprechi, spostare le istruzioni inutili fuori dai cicli e riorganizzare il flusso con la fredda precisione di un maestro di scacchi.

Nel 1957 avvenne il miracolo. IBM lanciò ufficialmente FORTRAN.

Quando i primi test compararono i risultati, il mondo dell'informatica rimase pietrificato. Il codice generato da FORTRAN toccava un'efficienza incredibile, pari al 90% di quello ottimizzato a mano dai migliori esperti del pianeta. Ma la vera magia era un'altra: d'un tratto, un ingegnere non doveva più smarrirsi nei labirinti della memoria. Bastava scrivere una formula algebrica pulita e familiare, come $C = A + B$.
Con un colpo solo, le righe di codice necessarie crollarono di venti volte.

Il tempo di sviluppo si azzerò, il carico cognitivo si dissolse e la programmazione smise di essere una prigione per pochi eletti.

FORTRAN non si limitò ad avere successo: polverizzò ogni resistenza, travolse l'industria e dimostrò al mondo che l'era dei linguaggi di alto livello era finalmente iniziata.

Tag: #AppuntamentoConLaStoria #Informatica #Programmazione #Fortran

LISP - 1958

Nel 1958, un gruppo di pionieri dell'MIT si pose una domanda del tutto diversa: e se le macchine non dovessero solo fare i conti, ma imparassero a ragionare?

A guidare questa visione c'era John McCarthy, un matematico geniale con un'idea tanto elegante quanto stravagante per l'epoca: creare un linguaggio per manipolare non numeri, ma concetti, relazioni e simboli.

Mentre il resto del mondo informatico vedeva la memoria dei computer come una sequenza rigida di caselle numeriche, McCarthy immagino un universo fatto di liste.

Nel suo linguaggio, tutto dai dati alle istruzioni stesse del programma era rappresentato come una lista tra parentesi.

Nacque così il LISP (LIst Processor).

Quando gli ingegneri del tempo posero gli occhi per la prima volta su un sorgente LISP, la reazione fu di puro smarrimento.

Il codice appariva come una foresta impenetrabile di parentesi nidificate:
(defun fattoriale (n) (if (<= n 1) 1 (* n (fattoriale (- n 1)))))

Sembrava un linguaggio alieno, astratto, privo del legame diretto con l'hardware a cui tutti erano abituati.

I detrattori arrivarono persino a scherzare dicendo che LISP fosse l'acronimo di "Lots of Insipid and Stupid Parentheses" (un sacco di parentesi insipide e stupide).
Ma dietro quella foresta di parentesi si nascondeva una potenza matematica e concettuale rivoluzionaria.

LISP introdusse concetti che all'epoca sembravano pura fantascienza:

- Il codice è dato, il dato è codice: In LISP, un programma può modificare o scrivere altro codice LISP mentre è in esecuzione. Il software non era più una struttura statica, ma un organismo vivo capace di evolversi.

- La Garbage Collection: McCarthy dovette inventare un sistema automatico per liberare la memoria non più utilizzata dal programma. Un'innovazione gigante che gli altri linguaggi avrebbero adottato solo decenni più tardi.

- La ricorsione elegante: LISP permetteva di definire problemi complessi esprimendoli in termini di se stessi, una caratteristica perfetta per esplorare alberi di decisioni e percorsi logici.

LISP divenne istantaneamente la lingua ufficiale dell'Intelligenza Artificiale. Dai laboratori di Stanford al MIT, tutti i primi grandi progetti di ragionamento automatico, dimostrazione di teoremi e comprensione del linguaggio naturale vennero scritti in LISP. Per decenni, lavorare nell'IA significava inevitabilmente pensare in LISP.

L'eredità di questo linguaggio è monumentale. Anche se oggi non è più il linguaggio principale sul mercato, la sua anima vive ovunque. Concetti come le funzioni anonime (lambda), la gestione automatica della memoria e la metaprogrammazione, oggi pilastri di linguaggi come Python, JavaScript, Swift e Rust, sono stati tutti concepiti quasi settant'anni fa da John McCarthy con un foglio, una matita e una cascata di parentesi.

Tag: #AppuntamentoConLaStoria #Informatica #Programmazione #LISP

COBOL - 1959

Nel 1959, il mondo delle grandi aziende, delle banche e dei ministeri stava affogando nel caos.

I computer commerciali stavano invadendo gli uffici, ma c'era un incubo sistemico: ogni produttore costruiva macchine con un proprio linguaggio proprietario.

Se un'azienda decideva di sostituire un mainframe IBM con uno Sperry Rand, doveva buttare via tutto il software e ricominciare da capo. I programmatori passavano i mesi a traducendo oscure sequenze di codici numerici in linguaggio assembly. L'informatica aziendale era un costo insostenibile, un collo di bottiglia paralizzante.

Fu allora che la Marina degli Stati Uniti e un gruppo di pionieri del settore decisero che era tempo di compiere un atto rivoluzionario. A guidarli c'era una figura leggendaria: Grace Hopper, matematica eccezionale e ufficiale di Marina, convinta da anni che i computer dovessero essere abbastanza intelligenti da capire la lingua degli esseri umani, non il contrario.

La visione era audace: creare un linguaggio unico, universale, che non usasse formule matematiche astruse, ma la lingua madre del mondo degli affari: l'inglese.

Quando il comitato presentò le specifiche del COBOL (COmmon Business-Oriented Language), gli accademici e i puristi del codice scossero la testa provando quasi ribrezzo. Per sommare un valore a un conto corrente non si scriveva un conciso B = B + T, ma una vera e propria frase di senso compiuto:
ADD TRANSACTION-AMOUNT TO ACCOUNT-BALANCE.

I critici lo definirono verboso, lento, persino infantile. Predissero che nessun "vero" programmatore avrebbe mai usato uno strumento che assomigliava di più a un saggio di grammatica che a un codice per calcolatori.
Ma avevano fatto i conti senza considerare il potere dell'astrazione.

COBOL fu progettato con una struttura rigida e chiarissima, divisa in "Divisioni" e "Paragrafi", imitando la documentazione aziendale.

Per la prima volta nella storia:
- Un manager o un revisore dei conti poteva aprire il codice di un programma e capire esattamente cosa facesse, senza dover interpellare un ingegnere.

- Un programma scritto per una macchina poteva essere trasferito su un computer di un produttore completamente diverso semplicemente ricompilandolo.

- La gestione dei dati finanziari, dei calcoli decimali ad alta precisione e delle fatturazioni divenne immediata e a prova di errore.

Il successo non fu immediato: fu una valanga.

Il governo degli Stati Uniti stabilì che non avrebbe più acquistato o noleggiato alcun computer che non supportasse il COBOL. Nel giro di pochi anni, l'intero sistema bancario, assicurativo e industriale del pianeta iniziò a girare su questo linguaggio "verboso".

Oltre sessant'anni dopo, l'eredità di quella scommessa è monumentale. Mentre centinaia di linguaggi di programmazione sono nati e morti nel giro di una stagione, COBOL rimane la spina dorsale invisibile della finanza globale: elabora ancora gran parte delle transazioni con carta di credito nel mondo, gestisce i bancomat e sostiene i sistemi contabili delle più grandi multinazionali. Grace Hopper e il suo team non avevano solo creato un linguaggio: avevano costruito le fondamenta dell'economia moderna.

Tag: #AppuntamentoConLaStoria #Informatica #Programmazione #COBOL

C - 1972 (Quindici anni dopo FORTRAN)

Quindici anni dopo l'esordio di FORTRAN, l'informatica soffriva ancora di un gran limite: i sistemi operativi venivano scritti in Assembly. Se si cambiava computer, bisognava riscrivere l'intero sistema da capo. Nei leggendari Bell Labs della AT&T, Dennis Ritchie e Ken Thompson decisero di rompere questo vincolo mentre lavoravano su Unix. Evolvendo il linguaggio B, Ritchie creò il C.

La vera svolta avvenne nel 1973, quando il kernel di Unix venne riscritto quasi interamente in C: fu il primo sistema operativo portabile della storia, capace di girare su macchine diverse con una semplice ricompilazione.

Successivamente, la pubblicazione del manuale K&R (1978) e la standardizzazione ANSI (1989) consacrarono il C a pilastro dell'industria.

Il C univa la velocità e il controllo diretto dell'hardware tipici dell'Assembly alla chiarezza dei linguaggi ad alto livello. Questa combinazione lo rese la spina dorsale di tutto il software moderno: da Windows NT a Linux, fino a macOS e iOS.

A oltre cinquant'anni di distanza, il C rimane il padre dell'informatica: la sua sintassi vive in Python, Java e JavaScript, e il cuore dei sistemi più critici del pianeta gira ancora sul suo codice.

Tag: #AppuntamentoConLaStoria #Informatica #Programmazione #C

Come racconto dall'inizio: è nella barra di ricerca che si vede l'evoluzione. Che ovviamente non è più solo la barra di ricerca. Tra le azioni, si aggiungono quelle di Creazione.

È arrivato Copilot dentro Bing Webmaster Tool.

Incredibilmente, è migliore dell'AI dentro la Search Console.

Continua il divario tra Microsoft e Google in questo settore, con il primo che sta guidando l'innovazione.

Per quanto riguarda gli strumenti per webmaster Google si sta dimostrando un soggetto pericoloso per tutti noi.

Mentre il nostro lavoro è cambiato negli ultimi anni, il team che lavora alla piattaforma di Google sta facendo update peggiorativi, inserendo informazioni e funzioni che non offrono delle risposte alle domande di chi lavora. Anzi, insultano il nostro modo di pensare e lavorare.

Al contempo, Microsoft fa passi da gigante, parlando non più solo di Ricerca, non più solo di SEO, ma con metriche e funzionalità nuove che rispondono alle esigenze dei clienti.

Topic e Grounding Queries più importanti per Te: una Bomba SEO e GEO! #AISearch
https://www.youtube.com/watch?v=FhI5QxUgN8A

Microsoft ne tira fuori un'altra: dentro Bing Webmaster Tools arriva il Topic Portfolio, Topic e Grounding Queries più importanti per il tuo settore.

Google dovrebbe impallidire: nella parte SEO & GEO relativa all'AI Search il motore di Microsoft sta tirando fuori delle perle utilissime.

Questo video doveva uscire domani, li ho invertiti con quello di oggi.