Google Discover nuova funzionalità (mistergadget.tech)
Google testa Tailor Your Feed in Search Labs: personalizzazione Discover tramite linguaggio naturale. Utenti specificano argomenti, fonti e “tono” feed con AI interpretazione
A quanto pare Google sta sperimentando un nuovo modo di rendere Discover più vicino ai gusti personali degli utenti, puntando su un’interazione più diretta e meno vincolata ai tradizionali pulsanti di feedback. Attraverso un esperimento appena comparso in Search Labs, alcuni utenti possono infatti “dire” a Discover che tipo di contenuti desiderano vedere, utilizzando frasi scritte in linguaggio naturale invece delle solite opzioni predefinite. La novità rappresenta evoluzione significativa nel controllo utente sui feed algoritmici, spostando paradigma da reazioni passive a configurazione proattiva basata su conversazione.
Esperimento Tailor Your Feed spotted su Reddit
La novità, individuata nelle scorse ore da un utente Reddit e poi confermata da diverse segnalazioni, prende il nome di “Tailor your feed”. In pratica si vuole consentire a chi utilizza l’app Google di spiegare in modo esplicito quali argomenti preferisce, quali vorrebbe ridurre e persino quali fonti includere o escludere dal flusso di notizie. Il tutto sfruttando sistemi basati su AI, ormai sempre più centrali nell’ecosistema dei prodotti Google.
Discover non è certo nuovo alla personalizzazione e va detto che già da tempo, toccando l’icona con i tre puntini su ogni notizia, è possibile indicare se un contenuto non interessa, se si vogliono vedere meno articoli su un certo tema o se si preferisce evitare una specifica testata. Questo nuovo test però promette un controllo più raffinato e flessibile. Invece di selezionare categorie rigide, l’utente può spiegare cosa cerca “con parole proprie”, affinando il feed in base a esigenze molto specifiche.
Esempi concreti: da preferenze alimentari a “tono” del feed
Un esempio fornito direttamente da Google riguarda il cibo: non solo “ricette”, ma ricette che tengano conto di particolari preferenze alimentari o restrizioni. Allo stesso modo, si possono fare richieste più astratte, come dare al feed un certo “tono” o una particolare atmosfera, un concetto che va oltre la semplice selezione di argomenti e punta a interpretare il contesto e lo stile dei contenuti desiderati.
Gli utenti potrebbero ad esempio richiedere: “Mostrami notizie tecnologiche ma evita contenuti negativi o controversie”, oppure “Voglio aggiornamenti sportivi ma solo per calcio italiano e senza gossip”, o ancora “Dammi ricette veloci vegetariane senza latticini con ingredienti facili da trovare”. Questo livello di granularità supera ampiamente capacità attuali dove feedback binario “mi piace/non mi piace” offre controllo limitato su sfumature preferenze.
Disponibilità limitata a Search Labs, futuro incerto
Il test è al momento limitato a Search Labs, il programma con cui Google rende disponibili in anteprima funzioni ancora in fase di sviluppo. Chi è iscritto può attivare l’esperimento e verificare se compare l’opzione dedicata alla personalizzazione di Discover. Come accade spesso in questi casi, non è garantito che la funzione arrivi a tutti né che mantenga la stessa forma una volta conclusa la fase di prova.
Resta anche da capire quanto spazio avrà davvero il controllo umano rispetto all’automazione, perché se da un lato potremo esprimere una preferenza precisa, dall’altro sarà comunque l’AI a interpretare le richieste e a tradurle in scelte editoriali concrete. Funzionerà come dovuto? Presto per dirlo. La sfida principale sta nel bilanciare fedeltà alle istruzioni utente con necessità Google di mantenere engagement e diversità contenuti che prevengono echo chamber estreme.
Implementazione efficace richiederà AI capace di comprendere non solo keywords ma intenzioni sottostanti, gestire richieste contraddittorie, e adattarsi nel tempo mentre preferenze utente evolvono. Google dovrà anche affrontare questioni trasparenza: come comunicherà agli utenti quando AI interpreta loro richieste in modi inaspettati? Sarà possibile vedere log di come istruzioni linguaggio naturale vengono tradotte in filtri algoritmici concreti?
Vi ricordiamo che qui avete una nostra guida pratica che vi aiuterà a personalizzare al meglio il feed di Google Discover.
