Google Crawlers: cosa sono, funzionamento, tipologie e agenti IA

Punti chiave

I crawler di Google costituiscono l’infrastruttura fondamentale per la mappatura e l’organizzazione dell’ecosistema digitale globale. Comprendere il funzionamento tecnico, i limiti di scansione e l’evoluzione verso l’integrazione con l’intelligenza artificiale è essenziale per garantire la visibilità e la sostenibilità dei contenuti nel nuovo panorama delle ricerche generative.

• Architettura di scansione centralizzata

  Il sistema utilizza una piattaforma di fetching condivisa dove Googlebot funge da User-Agent per molteplici servizi, ottimizzando il recupero dei dati attraverso limiti rigorosi di payload come la soglia dei 2MB per i documenti HTML;

• Rendering stateless e gestione JavaScript

  L’elaborazione dei contenuti avviene tramite il Web Rendering Service (WRS) che esegue il codice in modalità priva di memoria di stato, garantendo l’indicizzazione accurata di elementi generati dinamicamente dai framework moderni;

• Dualismo tra crawling e fetching AI

  L’ecosistema distingue tra l’ingestione massiva per l’addestramento dei modelli linguistici e i fetcher attivati dall’utente, offrendo controlli granulari come Google-Extended per gestire la compliance e il diritto d’autore;

• Sostenibilità e rendering generativo

  L’infrastruttura evolve verso il green crawling alimentato da reattori nucleari modulari e processori TPU v7 e fa intravedere un futuro in cui l’IA in casi specifici può sintetizzare landing page personalizzate basate su indici atomici.

Introduzione ai Google Crawlers: definizione e storia

L’infrastruttura di Google si basa su una capacità di esplorazione continua dell’ecosistema digitale, definita crawling. Prima ancora che un utente effettui una ricerca, un apparato tecnologico automatizzato ha già analizzato e organizzato un’enorme mole di documenti per renderli accessibili. Questa fase preparatoria e ininterrotta costituisce il vero fondamento su cui si basa l’intera architettura del motore di ricerca.

Cosa sono i Google Crawlers: definizione e scopo principale

Un crawler (software che naviga la rete in modo autonomo) è un agente programmato per muoversi tra i collegamenti ipertestuali. Il suo obiettivo primario consiste nella mappatura completa e costante dell’architettura informativa di internet. Ciò permette al sistema di disporre di una copia testuale aggiornata dei contenuti disponibili online.

Questi agenti operano attraverso una sequenza di operazioni logiche predefinite e scalabili. Il sistema identifica un indirizzo web specifico e ne richiede il contenuto al server ospitante. Successivamente estrae ogni nuovo collegamento presente per pianificare le sessioni di scansione successive.

Il compito principale di tali sistemi è garantire la freschezza e la pertinenza dei dati archiviati. Questi monitorano le modifiche ai documenti esistenti e rilevano immediatamente la pubblicazione di nuove risorse. Una corretta attività di scansione assicura che le informazioni siano accessibili agli utenti nel momento esatto della loro richiesta.

Storia ed evoluzione di Googlebot nel tempo

L’evoluzione tecnologica ha trasformato radicalmente la natura stessa del sistema di scansione originario di Google. La designazione storica Googlebot non identifica più un singolo programma software isolato, divenuto oggi interfaccia utente (User-Agent) per una piattaforma di scansione centralizzata e ampiamente condivisa.

Questa evoluzione architetturale ha permesso di superare il concetto di spider monolitico, garantendo una gestione ottimizzata delle risorse hardware e dei tempi di risposta su scala globale.

Le attuali capacità di calcolo permettono di gestire miliardi di documenti contemporaneamente senza incorrere in colli di bottiglia. Questa maturità tecnica consente ai crawler di interpretare strutture web sempre più articolate e dinamiche.

Architettura centralizzata e funzionamento tecnico

L’infrastruttura di scansione opera come un sistema distribuito che centralizza il recupero dei dati per diversi servizi. Questo apparato tecnologico gestisce l’allocazione delle risorse hardware e i protocolli di rete per garantire una mappatura costante del web. Il funzionamento si basa sulla separazione tra l’acquisizione grezza dei file e la loro successiva elaborazione visiva.

La piattaforma di fetching condivisa: scoperta e scansione degli URL

L’architettura alla base del recupero dei documenti (fetching) è organizzata attorno a una piattaforma di scansione centralizzata. In questa configurazione, la dicitura Googlebot funge da User-Agent (una firma identificativa del software) per diversi client interni. Sistemi come Google Search, Google Shopping e Google AdSense utilizzano la medesima dorsale tecnologica per richiedere e ottenere dati dai server remoti.

Il processo di scoperta inizia con l’analisi di una lista di indirizzi web conosciuti. Il sistema interroga questi URL e identifica i collegamenti ipertestuali contenuti nel codice per espandere il raggio d’azione. Tale attività avviene attraverso cicli di polling (interrogazioni periodiche) che possono variare in intensità a seconda della natura della risorsa.

Limiti architetturali: Il tetto dei 2MB per payload e la serializzazione del DOM

L’acquisizione delle risorse è soggetta a soglie quantitative rigide per preservare la stabilità operativa. Nel caso delle risorse HTML, il sistema accetta esclusivamente i primi 2 Megabyte (MB) di dati. Il limite include gli header HTTP (le informazioni tecniche inviate dal server all’inizio della comunicazione). Qualsiasi sequenza di byte oltre la soglia viene scartata alla fonte.

La restrizione impone regole precise sulla serializzazione del DOM (il Document Object Model, ovvero la struttura gerarchica degli elementi della pagina). I componenti essenziali per l’indicizzazione devono trovarsi nella parte superiore dell’albero HTML per evitare il troncamento.

L’infrastruttura applica i seguenti limiti di trasferimento:

• Documenti HTML primari

  Il payload massimo è di 2 Megabyte. La parte eccedente non viene trasferita e non partecipa all’indicizzazione semantica;

• Risorse esterne come CSS e JavaScript

  Il limite è di 2 Megabyte per ogni singolo URL. Il calcolo avviene sui dati puri non compressi ed è indipendente dal file genitore;

• Documenti in formato PDF

  La soglia massima è 64 Megabyte. Questo spazio permette l’estrazione intensiva di metadati e testi complessi;

• Altri bot di servizio

  In assenza di specifiche diverse, il valore di fallback (ovvero il valore predefinito) è impostato a 15 Megabyte. Il limite si applica ai crawler secondari dell’ecosistema.

La fase di rendering (WRS): esecuzione stateless e gestione avanzata di JavaScript

Il segmento di file acquisito (composto dal codice HTML grezzo e dai riferimenti agli script esterni) viene trasmesso al Web Rendering Service (WRS), un componente basato sul motore del browser Chromium che ha il compito specifico di eseguire il codice JavaScript e interpretare le regole grafiche (CSS) contenute nel file. Attraverso questa elaborazione, il sistema trasforma il codice sorgente statico nella rappresentazione visiva definitiva della pagina, rendendo visibili anche i contenuti che vengono generati dinamicamente.

L’operazione avviene in modo asincrono rispetto alla scansione iniziale. L’intero processo si articola in tre fasi sequenziali: scansione, accodamento per il rendering e indicizzazione finale.

Il motore di rendering opera in modalità rigorosamente stateless (priva di memoria di stato). Ad ogni richiesta, il sistema azzera i dati in LocalStorage, SessionStorage e i cookie. Ciò significa che la pagina viene valutata nella sua configurazione iniziale, senza interazioni pregresse.

L’evoluzione della piattaforma ha rimosso la necessità di verificare la visibilità dei contenuti con JavaScript disabilitato. L’utilizzo di framework per il caricamento dinamico non costituisce più un ostacolo strutturale. Le tecnologie moderne del WRS interpretano pienamente il codice lato client, allineandosi alle capacità delle tecnologie assistive.

Tipologie di Google crawlers tradizionali e specializzati

L’infrastruttura di scansione si articola in diversi agenti specializzati per assolvere a compiti di scoperta mirati. Ogni crawler si identifica attraverso un User-Agent (una stringa di testo descrittiva) che comunica al server la propria natura e le proprie necessità di accesso. La differenziazione permette al sistema di gestire in modo granulare l’indicizzazione di testi, immagini e dati commerciali.

Googlebot smartphone e Googlebot desktop (Mobile-first indexing)

Per mappare i contenuti generali del web Il sistema utilizza due versioni di Googlebot. La strategia operativa si basa sul principio della indicizzazione mobile-first (che analizza prioritariamente la versione cellulare di un sito). Questo approccio assicura che i risultati riflettano l’esperienza d’uso della maggior parte degli utenti globali.

Le due versioni di crawler comuni utilizzate da Google sono le seguenti:

• Googlebot Smartphone

  rappresenta l’agente primario nella quasi totalità delle sessioni di scansione attuali. Esso valuta la struttura e il contenuto della pagina simulando il comportamento di un dispositivo mobile;

• Googlebot Desktop

  mantiene un ruolo di supporto per verificare la coerenza delle configurazioni o completare il recupero di risorse specifiche.

Googlebot-Image, Googlebot-News e Googlebot-Video

Alcuni crawler sono programmati per estrarre segnali specifici da risorse multimediali o fonti informative. La loro attività è fondamentale per la categorizzazione dei dati non testuali:

• Googlebot-Image

  Identifica e scarica i file visivi per l’inserimento in Google Immagini. Analizza le proprietà del file e il testo circostante per determinarne la rilevanza semantica;

• Googlebot-News

  Scansiona i siti approvati per la pubblicazione nelle sezioni di attualità come Google News. Opera con frequenze elevate per assicurare la freschezza dei risultati in tempo reale;

• Googlebot-Video

  Rileva i flussi multimediali e i relativi metadati (le informazioni descrittive integrate nel codice). Permette al sistema di visualizzare anteprime e segmenti chiave dei filmati.

Altri user-agent di Google per la ricerca e l’advertising (AdsBot, StoreBot)

L’ecosistema comprende crawler per casi speciali dedicati alla verifica della qualità pubblicitaria e alla gestione dei dati di vendita. Questi agenti assicurano la conformità tra le promesse degli annunci e il contenuto reale delle pagine di destinazione. Essi intervengono anche nel monitoraggio dei cataloghi digitali per il commercio elettronico.

AdsBot-Google controlla le pagine caricate dagli inserzionisti per validare la qualità degli annunci pertinenza e la sicurezza degli annunci pubblicitari sulle pagine web. Storebot-Google esegue invece la scansione delle piattaforme di e-commerce per aggiornare i feed di Google Shopping. Recentemente, la gestione degli indirizzi IP per queste operazioni è stata dislocata in una nomenclatura onnicomprensiva all’interno della directory dedicata al crawling.

La riorganizzazione riflette la necessità di disaccoppiare il crawling dalla ricerca convenzionale. In questa fase l’attività dei bot si estende alla validazione pubblicitaria e all’addestramento di modelli di machine learning. Il sistema mantiene comunque una separazione funzionale tra le richieste di scansione fisiche e i token politici di controllo.

L’ecosistema dei crawler AI e i fetchers

L’avvento delle tecnologie generative ha introdotto una nuova tassonomia di agenti automatizzati incaricati di raccogliere dati per alimentare i sistemi di intelligenza artificiale. Questa infrastruttura di Crawler AI si affianca ai crawler tradizionali per alimentare i Grandi Modelli Linguistici (LLM). Il sistema distingue tra processi di addestramento massivo e operazioni di recupero in tempo reale innescate dalle azioni degli utenti.

AI data harvesting: l’ingestione dati massiva per i LLM

L’ingestione di massa dei dati (denominata AI Data Harvesting) costituisce la base per l’addestramento dei modelli fondativi. Questi sistemi acquisiscono testi, codici e strutture documentali per affinare le capacità di comprensione e generazione delle risposte. L’attività richiede un’architettura di scansione distribuita in grado di gestire volumi di traffico estremamente elevati senza interruzioni.

L’infrastruttura dimostra una impatto esplorativo privo di paralleli, arrivando a scansionare un numero maggiore di URL unici rispetto ad altri attori specializzati come GPTBot o ClaudeBot. Questa penetrazione deriva dall’efficienza dei sistemi di parallelizzazione all’interno dei data center.

I fetchers innescati dall’utente e il bypass dei blocchi

L’infrastruttura di Google distingue tra sistemi di scansione sistematica e agenti di recupero diretto. Come illustrato in precedenza, i crawler operano una scoperta proattiva e continua di nuovi contenuti seguendo la gerarchia dei collegamenti web. Al contrario, i fetcher (strumenti progettati per il prelievo mirato di una risorsa) sono entità reattive che agiscono solo su comando esplicito per scaricare un singolo file.

I fetchers attivati dall’utente di Google (user-triggered fetchers) sono dunque agenti che operano in risposta a una specifica richiesta simultanea di una persona. Questi strumenti non effettuano una mappatura asincrona e totale della rete, ma intervengono per acquisire un dato puntuale. Un esempio comune riguarda la generazione dell’anteprima di un collegamento ipertestuale all’interno di un’applicazione di messaggistica.

Questa classe di strumenti possiede la capacità tecnica di ignorare le regole restrittive dichiarate nei file robots.txt. Tale deroga deriva dalla natura dell’operazione, intesa come risposta diretta a un’interrogazione esplicita proveniente dall’utente finale. L’agente agisce come un delegato tecnico che recupera la risorsa richiesta nel momento esatto in cui serve.

L’integrazione di questi fetcher permette di gestire il traffico derivante da servizi moderni come Google Messages. La piattaforma assicura che l’utente riceva le informazioni contestuali necessarie per la propria attività digitale. La modalità operativa garantisce la fluidità delle interazioni in tempo reale senza dipendere dalle code di scansione standard.

Google-Agent e l’identità per l’esplorazione real-time

Google-Agent è un fetcher di Google che rientra nella categoria dei fetcher attivati dall’utente e che viene utilizzato specificamente dagli agenti ospitati sull’infrastruttura del motore di Mountain View per navigare sul web ed eseguire azioni su esplicita richiesta dell’utente, come avviene ad esempio nel caso di Project Mariner.

Nelle richieste HTTP, Google-Agent si presenta con stringhe differenziate a seconda che stia simulando un agente mobile (basato su Android e Chrome) o un agente desktop, ma includendo sempre il token riconoscitivo.

Il traffico generato da questo fetcher proviene da intervalli di indirizzi IP specifici, che sono pubblicati e verificabili. I webmaster possono monitorare e controllare l’attività di questo agente attraverso log specifici nei server. Il protocollo assicura una gestione trasparente delle interazioni tra agenti autonomi e infrastrutture web proprietarie.

Google Agent è in grado di compiere azioni sul Web per conto dell’utente

Strumenti di sistema e fetchers specializzati

Oltre agli agenti per l’IA, la piattaforma impiega diversi strumenti tecnici per la manutenzione e la validazione dei servizi:

• Google Site Verifier

  Questo strumento conferma la proprietà di un dominio per conto degli amministratori di sistema. Effettua una scansione puntuale per rilevare i marcatori tecnici di convalida caricati sul server Google Site Verifier;

• Google Favicon

  Agente specializzato nel recupero delle icone rappresentative (favicon) associate ai siti web. Il sistema utilizza queste immagini per personalizzare l’aspetto grafico degli indirizzi web all’interno delle liste dei risultati di ricerca;

• Google-CWS

  Effettua la scansione delle risorse destinate al Chrome Web Store (il negozio digitale delle estensioni). Verifica la sicurezza dei pacchetti software e la conformità degli elementi grafici presentati agli utenti.

Gestione, controllo e compliance della scansione

L’amministrazione dell’attività di scansione rappresenta un elemento critico per la tutela della proprietà intellettuale e la gestione delle risorse server. I gestori dei siti utilizzano una serie di direttive tecniche per regolare l’accesso idei bot Google ai propri contenuti. Il sistema di controllo assicura la conformità alle policy aziendali e alle normative internazionali vigenti.

L’evoluzione del robots.txt: da filtro tecnico a strumento di compliance politica e opt-out AI

Il file robots.txt costituisce lo standard per limitare l’esplorazione delle sezioni tecniche o sensibili di un dominio. Nel contesto attuale, lo strumento si è evoluto in un vero e proprio meccanismo di compliance per la protezione del copyright sui contenuti digitali. L’intervento di enti regolatori ha imposto la creazione di strumenti di controllo più trasparenti per gli editori.

Le autorità dei Paesi che impongono che i publisher possano escludere i propri dati dalle interfacce generative senza subire penalizzazioni nel posizionamento organico sono sempre più numerose. Questo equilibrio mira a bilanciare la visibilità pubblica con la protezione commerciale degli asset informativi.

Google-Extended: Controlli di addestramento (Training) vs. radicamento (Grounding)

Il fetcher Google-Extended funge da interruttore per regolare l’inclusione dei contenuti nei dataset di addestramento. Questo identificativo permette ai proprietari dei siti di gestire separatamente l’accesso dei modelli fondativi come Gemini. L’utilizzo del token non altera la presenza del sito nei risultati di ricerca convenzionali.

I sistemi di controllo si dividono tra la gestione del pre-training e i controlli di radicamento (Grounding). Il radicamento determina se un documento può validare una risposta conversazionale in tempo reale all’interno delle risposte generative. Google ha integrato queste funzionalità per rispondere alle richieste di granularità provenienti dagli editori.

Standard emergenti e metadati: direttive in-line (nosnippet) e lo scarso successo del protocollo llms.txt

Le direttive in-line come nosnippet mantengono un ruolo difensivo fondamentale per la visualizzazione dei testi. Queste istruzioni inibiscono la rappresentazione testuale in tutti i sotto-ecosistemi, inclusi Google Discover, le sezioni generative delle SERP AI Overviews e la modalità AI Mode. Gli sviluppatori dispongono così di un controllo granulare che integra le esclusioni globali definite nel server.

Merita di essere citato anche lo standard llms.txt che offre ai modelli linguistici un sommario leggibile della struttura del sito. Il file fornisce ai crawler di derivazione generativa un percorso testuale deterministico privo di codice di formattazione pesante. La sua presenza non produce impatti diretti sulle metriche di Search Engine Optimization (SEO) tradizionali o sul ranking delle pagine.

Lo standard llms.txt non ha però per ora avuto un’adozione preminente e Google non si è dichiarata particolarmente entusiasta nei confronti di questo strumento.

Il monitoraggio dell’attività di crawling tramite Google Search Console

Il monitoraggio costante dell’attività di scansione avviene attraverso gli strumenti diagnostici ufficiali messi a disposizione dal motore di ricerca. Google Search Console fornisce report dettagliati sulla frequenza di recupero dei dati e sul tipo di Googlebot. Queste statistiche permettono anche di individuare eventuali latenze critiche che potrebbero ostacolare l’indicizzazione.

L’analisi dei log permette di verificare quali agenti accedono alle diverse sezioni del sito. Il sistema segnala eventuali blocchi involontari causati da errori nella configurazione del file di esclusione. Una supervisione attenta garantisce che le risorse prioritarie ricevano l’attenzione necessaria dai sistemi di scansione.

Ottimizzazione SEO avanzata (crawlability ed efficienza)

L’ottimizzazione dell’efficienza di scansione assicura che le risorse del sistema siano allocate ai contenuti con il maggiore valore strategico. Un approccio tecnico rigoroso permette di ridurre gli sprechi algoritmici e di accelerare l’indicizzazione delle informazioni cruciali. La gestione del budget di scansione (la quantità limitata di risorse dedicate a un sito) evolve oggi verso modelli predittivi basati sull’utilità reale per l’utente.

L’evoluzione del crawl budget basata sulla qualità sull’engagement

L’infrastruttura di crawling di Google de-prioritizza le fonti povere o gli asset generati in modo seriale e automatizzato. I siti che dimostrano metriche di coinvolgimento elevate beneficiano di cicli di indicizzazione frequenti. Questi intervalli si riducono spesso a una finestra di 24-48 ore per le pagine considerate più rilevanti.

L’allocazione delle attenzioni del crawler si sposta dunque dal semplice monitoraggio tecnico alla valutazione del valore. Questa transizione assicura che il motore di ricerca dedichi le proprie risorse hardware ai documenti che rispondono meglio alle esigenze del pubblico.

Architettura senza sprechi a misura di crawler

La progettazione di un sito secondo una logica che miri alla migliore gestione del crawl budget ha lo scopo di eliminare dal campo di scansione gli indirizzi web che non restituiscono contenuti informativi unici. Le inefficienze architetturali causano una dissipazione massiva della potenza di calcolo destinata all’esplorazione. Ci sono diverse categorie strutturali di contenuti che generano spreco algoritmico:

• Navigazione faccettata

  Si tratta di sistemi comuni nell’e-commerce che generano combinazioni infinite di attributi come colore, dimensione e prezzo. Tali strutture rappresentano il 50% dello spreco di scansione intrappolando gli spider in loop su varianti semantiche trascurabili;

• Parametri di azione

  Questi segmenti di query string (denominati Action Parameters) innescano script di sistema sul lato server o eseguono operazioni transazionali come logout o aggiunta al carrello. Costituiscono il 25% del carico di lavoro inutile;

• Parametri di tracciamento e sessione

  Queste appendici agli URL servono esclusivamente per monitorare il comportamento dell’utente o mantenere stati temporanei. Essi generano una porzione significativa di indirizzi ridondanti che costringono il sistema a scansionare più volte lo stesso contenuto identico.

L’igiene delle tassonomie richiede l’uso di direttive nel file di esclusione robots.txt, l’applicazione di tag canonici o l’attributo nofollow. Questi strumenti impediscono ai bot di analizzare centinaia di milioni di indirizzi ingannevoli. La neutralizzazione degli stati effimeri del sito libera budget di scansione per i contenuti davvero unici e importanti.

Plugin problematici e gestione degli errori di scansione (codici di stato HTTP 4xx e 5xx)

L’efficienza del crawling dipende anche dalla qualità del software installato sul server ospitante, tanto che gli ingegneri di Google arrivano a segnalare direttamente problemi con plugin popolari.

La gestione corretta dei codici di stato HTTP (le risposte numeriche inviate dal server) previene la perdita di risorse. Gli errori 4xx, come il codice 404 (pagina non trovata), indicano che il crawler tenta di accedere a risorse rimosse. Un numero elevato di tali risposte rallenta la scoperta dei contenuti validi e segnala una manutenzione tecnica dell’architettura insufficiente.

Gli errori 5xx segnalano invece un sovraccarico o un malfunzionamento del server. In presenza di queste risposte, il crawler riduce immediatamente la velocità di scansione per evitare il blocco totale del sito. Questo meccanismo di sicurezza protegge il servizio ma limita drasticamente la velocità di indicizzazione delle nuove informazioni.

L’importanza dell’architettura dell’informazione, sitemap XML e link interni

Una struttura gerarchica chiara facilita il movimento degli agenti automatizzati tra le diverse sezioni del dominio web. I link interni fungono da percorsi logici che guidano il sistema verso i contenuti più rilevanti. Una rete di collegamenti ben distribuita assicura che nessuna pagina rimanga isolata (orfana) e quindi invisibile ai processi di indicizzazione.

La Sitemap XML (un file che elenca tutti gli indirizzi importanti di un sito) fornisce una mappa stradale esplicita per i crawler. Il file comunica la data dell’ultimo aggiornamento e la priorità relativa di ciascuna risorsa caricata sul server. L’invio corretto della sitemap accelera la rilevazione di nuovi documenti, specialmente in siti con architetture ampie.

Il monitoraggio costante tramite gli strumenti diagnostici permette di verificare l’efficacia di queste ottimizzazioni. I report analitici mostrano quali aree del dominio ricevono maggiore attenzione dai sistemi di scansione. Un’architettura ottimizzata riduce il peso computazionale trasferito al sistema di Google e favorisce una presenza stabile nei risultati.

Il Futuro della scansione: sostenibilità e generazione dinamica

L’evoluzione dei sistemi di scansione affronta la sfida della sostenibilità energetica e dell’integrazione con l’intelligenza artificiale generativa. L’infrastruttura sta transitando verso modelli di gestione delle risorse a basso impatto ambientale e verso capacità di sintesi dei contenuti in tempo reale.

Green crawling: efficienza energetica dei data center, TPU v7 e SMR (Small Modular Reactors)

La gestione dei cicli di scansione e rendering richiede un assorbimento di potenza elettrica imponente. L’integrazione dei modelli linguistici ha generato un incremento del fabbisogno di elettricità del 27%. Per mitigare questo impatto, l’infrastruttura di crawling di Google adotta strategie di crawling green, volte a premiare l’efficienza energetica.

L’hardware deputato a supportare queste potenze di calcolo affida la propria resilienza a componenti di nuova generazione:

• Tensor Processing Unit (TPU) di settima generazione

  Questi processori specializzati per i processi di intelligenza artificiale garantiscono prestazioni trenta volte superiori rispetto ai modelli installati precedentemente. L’efficienza per watt riduce il peso termico trasferito ai data center;

• Raffreddamento a ciclo chiuso

  Il sistema ha raggiunto un reintegro del fabbisogno idrico del 64% attraverso tecnologie di raffreddamento avanzate. Questa manovra operativa ha permesso di ridurre sensibilmente le emissioni climalteranti dirette;

• Reattori Nucleari Modulari (SMR)

  L’acquisizione di energia da reattori nucleari di piccola scala (Small Modular Reactors) assicura un carico di base costante e atmosfericamente neutro. Questo svincola i cicli di scansione e addestramento dalla dipendenza verso fonti rinnovabili intermittenti.

Il crawling accelerato come motore del rendering Generativo

Un brevetto depositato da Google fa intravedere l’avvento di una forma di Rendering generativo messo in atto dal motore e in grado di proporre in risposta alla query di un utente una landing page che di fatto si sostituisce al risultato web classico.

La pagina viene generata dall’IA interrogando l’indice web, il Knowledge Graph e i database strutturati (come i feed dei prodotti) per recuperare informazioni in tempo reale, nonché altri dati come le ricerche precedenti dell’utente. Il contenuto è dunque in parte vincolato alle fonti scansionate e indicizzate nel motore per garantire pertinenza e aderenza ai fatti.

L’evoluzione non altera le meccaniche di base del crawling, che continua a estrarre i dati grezzi, ma lo pone alla base di quanto si concretizza nelle fasi successive: l’indicizzazione diventa granulare, frammentando i contenuti in unità informative correlate. Al momento della query, i sistemi AI non si limitano a restituire degli URL o a effettuare una sintesi statica con citazioni, ma attingono a un indice atomizzato per estrarre i frammenti necessari e comporre in tempo reale una pagina di destinazione, allineata a dati scansionati. E’ dunque plausibile che in questo scenario sia presente un meccanismo di crawling specifico e ad altissima frequenza e personalizzazione.

Riepilogo dei principali crawler e fetcher di Google

Come abbiamo visto i crawler e i fetcher di Google sono suddivisi in tre categorie principali in base alla loro funzione: crawler comuni, crawler per casi speciali e fetcher attivati dall’utente. Eccone un riepilogo:

Crawler Comuni

Questi crawler vengono utilizzati per trovare informazioni per la creazione degli indici della Ricerca Google e per eseguire scansioni per altri prodotti, rispettando le regole generali del file robots.txt.

• Googlebot (Smartphone e Desktop)

  È il crawler principale utilizzato dalla Ricerca Google. Simula un utente mobile o desktop per eseguire la scansione dei contenuti per la ricerca, Discover, Google Immagini e Google Video;

• Googlebot Image

  Ottimizzato per scoprire ed elaborare immagini, loghi e favicon per Google Immagini e altre funzionalità visive della Ricerca;

• Googlebot Video

  Esegue la scansione specificamente per funzionalità e prodotti dipendenti dai video;

• Googlebot News

  Utilizzato per scansionare contenuti giornalistici destinati a Google News e alla relativa app;

• Google StoreBot

  Recupera informazioni sui prodotti per tutte le piattaforme Google Shopping;

• Google-InspectionTool

  Effettua test tecnici su richiesta per strumenti di Search Console, come il controllo URL e il test dei risultati avanzati;

• GoogleOther

  Un crawler generico usato da vari team di prodotto di Google per recuperare contenuti pubblici per ricerca interna e sviluppo;

• GoogleOther-Image e GoogleOther-Video

  Versioni di GoogleOther ottimizzate per recuperare URL pubblici, rispettivamente di immagini e video;

• Google-CloudVertexBot

  Esegue scansioni mirate richieste dai proprietari dei siti per la creazione di agenti su Vertex AI;

• Google-Extended

  Più che un crawler fisico, è un token usato per gestire se i contenuti possono essere usati per addestrare le future generazioni di modelli Gemini e l’API Vertex AI.

Crawler per Casi Speciali

Questi crawler vengono usati per funzioni specifiche e spesso operano a seguito di un accordo tra il sito e il prodotto Google. Possono ignorare lo user agent globale nel file robots.txt.

• APIs-Google

  Utilizzato per consegnare i messaggi delle notifiche push tramite le API di Google;

• AdsBot e AdsBot Mobile Web

  Esaminano le pagine web (da desktop o da mobile) per controllare la qualità e la pertinenza degli annunci di Google Ads;

• AdSense (Mediapartners-Google)

  Visita i siti che partecipano al programma AdSense per analizzarne i contenuti e pubblicarvi annunci pertinenti;

• Google-Safety

  Gestisce le scansioni per rilevare malware e abusi sui link accessibili pubblicamente. Ignora il file robots.txt per motivi di sicurezza.

(Nota: Google ha ritirato alcuni crawler per casi speciali che non sono più in uso, come Duplex web, Google Favicon, Mobile Apps Android e Web Light).

Fetcher Attivati dall’Utente

Questi fetcher entrano in azione solo su richiesta esplicita di un utente all’interno di un prodotto Google. Proprio perché guidati dagli utenti, ignorano le restrizioni del robots.txt.

• Chrome Web Store

  Richiede URL forniti dagli sviluppatori nei metadati di estensioni e temi di Chrome;

• Feedfetcher

  Recupera feed RSS o Atom su esplicita richiesta di app o servizi installati dagli utenti (come per WebSub e Google News);

• Google-Agent

  Naviga sul web per conto di agenti ospitati su infrastruttura Google (come Project Mariner) per eseguire azioni su richiesta dell’utente;

• Google Messaggi

  Genera le anteprime dei link che gli utenti inviano o ricevono nelle chat;

• Google NotebookLM

  Recupera i singoli URL che gli utenti indicano come fonti per i propri progetti documentali su NotebookLM;

• Google Pinpoint

  Recupera gli URL aggiunti dagli utenti come fonti di indagine nelle loro raccolte su Pinpoint;

• Google Publisher Center

  Scarica ed elabora i feed forniti direttamente dagli editori per le loro pagine su Google News;

• Google Read Aloud (precedentemente google-speakr)

  Legge le pagine web ad alta voce sfruttando la sintesi vocale (TTS) quando attivato dall’utente, ad esempio sull’app Google Go;

• Google Site Verifier

  Effettua il recupero dei token necessari per confermare la proprietà di un dominio tramite Search Console.