Il sistema si chiama SDF e stima il decadimento di ogni articolo leggendone il testo, prima che il traffico arrivi

Chi guarda le dashboard di traffico riconoscerà subito questo numero. Secondo i dati Chartbeat, il calo anno su anno di Google Discover è passato dal 6,6% del primo anno al 34,3% del secondo. Ora accostiamolo a un altro dato, quello che Google rivendica come un successo: nello stesso arco di due anni le segnalazioni di contenuti obsoleti inviate dagli utenti sono scese del 54,9%. Lo racconta il paper pubblicato su arXiv da Di Bai, Feng Han, Zhenwei Tang, Jintao Liu, Luoshu Wang e Jialu Liu, che descrive SDF (Supersession-Decay Filtering), il sistema che filtra i contenuti superati o invecchiati nel feed. Il lavoro è stato sottomesso lo scorso 16 agosto, circa due mesi fa, ed è destinato alla CIKM Applied Research Track 2026. Non è quindi una notizia dell’ultima ora. È la spiegazione di un meccanismo i cui effetti erano già nei numeri da tempo.

Due curve nello stesso biennio

Partiamo dalla versione di Google. SDF è descritto come completamente distribuito in Discover, un feed di raccomandazione personalizzato con centinaia di milioni di utenti attivi giornalieri e miliardi di utenti mensili. Su quella scala, due anni di produzione hanno portato a un calo del 54,9% delle segnalazioni di contenuti obsoleti rispetto alla situazione precedente al rilascio. Secondo gli autori, gli esperimenti online mostrano che i filtri riducono in modo significativo la presenza di contenuti obsoleti e al tempo stesso migliorano il coinvolgimento degli utenti. Dal punto di vista della piattaforma, quindi,
il feed è più pulito e più usato.

Dal lato di chi pubblica, la curva è diversa. I numeri Chartbeat, ripresi da un’analisi di Search Engine Journal, mostrano un’erosione del traffico Discover che accelera nel secondo anno. Vanno però letti con onestà. Sono dati raccolti in due anni sui siti clienti di Chartbeat e sono sbilanciati verso editori di notizie e media. Soprattutto, non dimostrano un nesso causale diretto con SDF. Resta comunque una domanda legittima. Se per Google il feed è migliorato e per chi pubblica si è ristretto, che cosa ha deciso di togliere esattamente la macchina?

Come SDF decide che un contenuto è scaduto

La risposta sta nei due filtri, ciascuno alimentato da un modello appreso. Il primo è un modello relazionale di obsolescenza. Confronta coppie di contenuti e rileva quando uno ne “supera” un altro: è la supersessione da cui il sistema prende metà del nome. Il secondo è un modello PTR (predicted traffic ratio, cioè rapporto di traffico previsto). Parte dal contenuto stesso dell’articolo e stima quanto velocemente ne calerà la rilevanza. È addestrato sul traffico di visite raccolto nell’intero ciclo di vita dei contenuti. Per usare un’analogia da media buyer, il primo filtro funziona come una regola di esclusione: se esiste una creatività più recente sullo stesso tema, la vecchia esce dalla rotazione. Il secondo assomiglia a un modello di previsione del rendimento che assegna una data di scadenza prima ancora che arrivino i dati reali.

Il contesto rende questa meccanica ancora più stringente. Come spiega una guida di Raptive su Discover, il feed mostra di solito contenuti pubblicati entro 12 ore. La finestra era già stretta prima di qualsiasi filtro. A questo si aggiunge la direzione indicata da Google con il Discover core update: ridurre sensazionalismo e clickbait e dare spazio a contenuti più locali, approfonditi e tempestivi. SDF è il pezzo di infrastruttura che rende operativa la parte sulla tempestività.

Il punto pratico è questo: la vita utile di un contenuto nel feed non dipende più solo dalla sua età. Conta anche se esiste un pezzo più recente sullo stesso argomento, magari di un concorrente. E conta la previsione di decadimento che il modello fa leggendo il testo, prima che il traffico arrivi. Il trade-off nascosto riguarda chi monetizza quel traffico con display o affiliazione. Una previsione di decadimento è di fatto anche una previsione di ricavo. Una parte della decisione su quanto vale un articolo è stata delegata a un modello che l’editore non vede e non può influenzare direttamente.

Freschezza come voce di budget

Dal meccanismo derivano regole operative, e conviene trattarle come vincoli di pianificazione più che come consigli SEO. Una conferma arriva anche da un altro grande aggregatore. Nella documentazione su come MSN classifica i contenuti, Microsoft scrive che i contenuti più nuovi si posizionano in media più in alto di quelli vecchi. Aggiunge che i contenuti con date di pubblicazione inaccurate possono essere classificati più in basso. Se l’obsolescenza è un segnale appreso, la data e la frequenza di aggiornamento di un contenuto diventano variabili da gestire con la stessa attenzione di un’offerta in asta: vanno impostate con precisione, monitorate e corrette.

La conseguenza più scomoda riguarda l’allocazione. Molti team usano il traffico Discover come base “gratuita” su cui calcolare il ROAS (ritorno sulla spesa pubblicitaria) complessivo, o come serbatoio di utenti da riattivare con il retargeting. Una base che in un anno perde oltre un terzo del volume nel campione Chartbeat, governata da filtri che cambiano senza preavviso, non può reggere quei calcoli. Quanta parte del mix si può ancora permettere di dipendere da una distribuzione che premia la freschezza e che non si può comprare?

Discover, in realtà, non è mai stato traffico gratis. Era traffico in prestito, con una scadenza che oggi un modello calcola per ogni singolo contenuto. Chi pianifica dovrebbe smettere di considerarlo una base stabile del ritorno. Conviene curare date e aggiornamenti come parametri di performance e spostare la sicurezza del funnel sui canali di cui si controlla davvero la leva.