Principais sinais e fatores nos sistemas de classificação de pesquisa do Google

Publicados: 2023-01-26

Como os negócios diários em todo o mundo estão sendo realizados on-line, a otimização eficaz do mecanismo de busca (SEO) está se tornando um fator significativo no sucesso de uma marca. Mesmo as empresas mais tradicionais não podem mais ignorar essa forma crucial de alcançar os clientes nos momentos críticos de sua jornada de compra. Além de melhorar a visibilidade geral e a capacidade de pesquisa de um site, pode ajudar a criar confiança, credibilidade e engajamento.

Não existe uma fórmula única testada e comprovada para o sucesso de SEO. As melhores práticas a seguir estão em constante evolução e dependem de vários fatores. No entanto, existem alguns sinais importantes nos quais o Google há muito se baseia para avaliar sites e determinar quais recompensar com os cobiçados primeiros lugares nas consultas de pesquisa.

Um mergulho profundo nos sistemas de classificação de pesquisa do Google

O Google usa uma rede complexa de sistemas de classificação automática para avaliar vários sinais e fatores relacionados às centenas de bilhões de páginas da Internet. Esses sistemas permitem que eles forneçam aos pesquisadores os resultados mais valiosos e relevantes na velocidade da luz. Aqui está uma olhada nos sinais mais críticos nos sistemas de classificação de pesquisa do Google.

Representações de codificador bidirecional de transformadores (BERT)

O Bidirecional Encoder Representations from Transformers, ou BERT, foi lançado em 2019 pelo Google e representou uma evolução significativa na compreensão da linguagem natural. Esse modelo permite que o Google entenda como as combinações de palavras transmitem diferentes intenções e significados.

Em vez de procurar pelo contexto que corresponda às palavras individuais usadas em uma pesquisa, o BERT tem uma melhor compreensão de como as combinações de palavras são usadas para expressar ideias mais complicadas. Como considera as palavras em uma sequência específica e como elas se relacionam, as palavras essenciais não serão omitidas das consultas simplesmente porque são pequenas.

O blog oficial do Google usa o exemplo de pesquisa pela consulta “você pode obter remédios na farmácia de alguém”. Antes de implementar o BERT, isso provavelmente produziria resultados explicando como preencher uma receita em geral, já que a preposição “para” teria sido ignorada. Com o BERT, no entanto, o Google pode compreender que o usuário deseja saber se pode comprar remédios para outra pessoa em uma farmácia e, portanto, pode retornar resultados de pesquisa mais úteis.

O BERT agora é muito utilizado pelo Google, graças à sua capacidade superior de classificar e recuperar páginas. É um fator significativo em quase todas as consultas em inglês, graças à sua capacidade de organizar documentos rapidamente em relevância. No entanto, eles rapidamente apontam que o BERT trabalha com outros sistemas para gerar resultados da mais alta qualidade possível para uma determinada consulta.

Sistemas de desduplicação

Muitas consultas de pesquisa podem retornar milhões de páginas da web correspondentes. No entanto, é comum que um número significativo dessas páginas seja semelhante. O Google encontrou uma maneira de combater isso exibindo apenas os resultados mais relevantes, graças aos seus sistemas de desduplicação que visam evitar duplicações inúteis.

No entanto, os usuários ainda podem ver os resultados emitidos por esses sistemas, se desejarem. Por exemplo, eles chegam ao final dos resultados disponíveis para uma consulta. Nesse caso, eles podem encontrar uma mensagem informando que algumas entradas foram omitidas dos resultados mostrados por serem semelhantes aos já exibidos. Há um link nesta mensagem no qual os usuários podem clicar se quiserem ver os resultados.

A desduplicação também é usada com os snippets em destaque do Google. Quando o Google apresenta uma listagem de página da Web como um snippet em destaque, essa mesma página não será repetida posteriormente na primeira página de resultados para ajudar a facilitar a localização das informações que os usuários procuram.

Sistema de domínio de correspondência exata

O sistema de classificação do Google também considera as palavras no nome de domínio de um site para determinar a relevância. No entanto, eles reconhecem a importância de não dar muito crédito ao conteúdo hospedado em um nome de domínio que pode ter sido escolhido como uma correspondência perfeita para uma consulta específica para explorar esse sistema.

Se um indivíduo ou empresa criar um nome de domínio como “top-places-to-buy-jewelry.com” para aumentar seu conteúdo nas classificações, ele não será classificado automaticamente para essa consulta.

Sistemas de Frescura

O Google implementou vários sistemas de atualização destinados a exibir conteúdo mais recente quando apropriado. Por exemplo, quando uma pessoa busca por um filme recém-lançado, provavelmente procurará uma crítica recente ao invés de artigos sobre o início de sua produção.

Isso também pode se aplicar a eventos atuais. Por exemplo, uma pesquisa com o termo “furacão” pode mostrar informações sobre como se preparar para essas tempestades em circunstâncias normais. No entanto, nos casos em que um furacão atingiu a costa recentemente, conteúdos mais recentes, como artigos de notícias sobre o caminho da tempestade e os danos que ela causou, podem aparecer mais nos resultados.

Sistema de conteúdo útil

O sistema de conteúdo útil do Google visa ajudar os pesquisadores a encontrar conteúdo valioso e original escrito por pessoas, e não por máquinas, com a intenção genuína de ajudar outras pessoas, em vez de simplesmente apelar para algoritmos de pesquisa para atrair mais tráfego.

Ele funciona criando um sinal que os sistemas automatizados de classificação do Google usam para recompensar o conteúdo que oferece aos leitores uma experiência satisfatória e evita que o conteúdo que não atenda às expectativas apareça muito alto nos resultados. Seus sistemas podem identificar automaticamente o conteúdo com baixo valor ou não são úteis para as pessoas que pesquisam os termos em questão.

Todo o conteúdo em sites com grandes quantidades de conteúdo considerado inútil terá menos probabilidade de se classificar bem nos resultados de pesquisa, desde que haja outro conteúdo na Internet que o Google acredite ser melhor exibir aos usuários. Em outras palavras, um site inteiro pode precisar de conteúdo mais útil. Isso também significa que a remoção de conteúdo inútil de um site pode ajudar a aumentar a classificação de todo o conteúdo desse site. Além disso, esse sinal é ponderado, o que significa que áreas com alta proporção de conteúdo inútil podem ter um efeito mais potente.

O Google informa que seu processo de classificação é totalmente automatizado com um modelo de aprendizado de máquina que funciona em todos os idiomas. No entanto, eles enfatizam que é apenas um dos muitos sinais críticos que eles usam para classificar o conteúdo. Portanto, se outros sinais identificarem uma determinada página da Web como altamente relevante para uma consulta e útil para os leitores, ela ainda poderá ter uma boa classificação, apesar de estar em um site que foi classificado como contendo conteúdo inútil no passado.

O Google fornece uma lista de perguntas que os administradores da Web devem ter em mente para garantir que o conteúdo da Web seja útil e siga uma abordagem que prioriza as pessoas. Por exemplo, eles sugerem fornecer conteúdo que contenha pesquisas, análises ou informações originais e ofereça uma visão abrangente do tópico com grande percepção. O conteúdo que as pessoas desejam marcar, recomendar ou compartilhar com outras pessoas provavelmente terá uma classificação mais alta. Uma autoridade ou entusiasta escreve fontes precisas e garantir o conteúdo também é útil.

Sistemas de análise de links e PageRank

O PageRank tem sido um sinal chave usado pelo Google e já foi a principal preocupação do SEO. Ele evoluiu ao longo dos anos, mas continua sendo uma parte essencial para determinar sobre o que são as páginas e quais podem ser mais úteis para os pesquisadores de uma consulta específica.

Ele considera como as páginas se vinculam umas às outras ao determinar seu conteúdo. No passado, o número de links para uma página de outros sites pesava muito, mas o PageRank evoluiu e agora considera vários fatores. Sites de baixa qualidade não podem ter uma classificação mais alta ao se envolver em atividades de chapéu preto, como criação de links.

Correspondência Neural

A correspondência neural é um tipo de sistema de inteligência artificial empregado pelo Google para entender as várias maneiras pelas quais um conceito pode ser representado em diferentes páginas e consultas para que possa produzir correspondências melhores.

Nem todas as menções de certos conceitos são diretas e claras, o que significa que confiar apenas em palavras-chave não é suficiente para retratar o verdadeiro significado do conteúdo com precisão. O blog do Google cita o exemplo da consulta de pesquisa “insights how to manage a green”. Isso seria difícil para a maioria das pessoas entender, mas a correspondência neural pode entender melhor esse tipo de consulta. Ele pode dizer que a pessoa que digitou esta consulta de pesquisa está buscando dicas de gerenciamento com base em categorias de personalidade baseadas em cores. Esse entendimento ajuda o Google a encontrar conteúdo relevante em seu enorme índice de informações em constante evolução.

Sistemas de conteúdo original

A maioria das pessoas já encontrou informações recicladas na internet. O Google tem sistemas que ajudam a garantir que o conteúdo original seja exibido com mais destaque do que o conteúdo que simplesmente cita esse conteúdo original.

Por exemplo, não é incomum que sites de notícias de baixo orçamento publiquem releituras do que veículos mais proeminentes publicaram, já que nem todos os jornalistas terão a oportunidade de entrevistar os jornalistas. O Google visa recompensar reportagens originais com resultados de pesquisa mais altos, dado o esforço envolvido na realização de investigações jornalísticas e no rastreamento de fontes. Essas páginas podem permanecer em uma posição aparente nos resultados de pesquisa por mais tempo, permitindo que os usuários vejam a reportagem original ao lado de artigos mais recentes sobre a história ou tópico.

Existe uma marcação canônica que os criadores podem usar para ajudar o Google a determinar a página principal nos casos em que uma página foi duplicada em vários outros lugares. Por exemplo, em sites que usam uma página com uma versão para computador e outra para celular, o Google visualiza as duas páginas como duplicatas da mesma página. Um URL será considerado canônico pelo Google e rastreado, enquanto os outros serão considerados cópias e não rastreados com tanta frequência. Os webmasters podem dizer ao Google qual é o canônico, dando a eles mais controle sobre qual URL as pessoas verão nos resultados de pesquisa e simplificando as métricas de rastreamento.

Sistemas de rebaixamento baseados em remoção

O Google promulgou políticas que permitem que certos tipos de conteúdo sejam removidos de seus resultados de pesquisa. Depois que o Google processa muitas remoções de um site específico, ele reavalia sua posição no ranking.

Existem dois tipos principais de remoções: remoções legais e remoções de informações pessoais.

Remoções legais

Quando o Google recebe um número significativo de solicitações de remoção de direitos autorais para um determinado site, ele rebaixará outro conteúdo do mesmo local nos resultados da pesquisa. Isso significa que, se o site contiver outro conteúdo infrator que ainda não foi denunciado, os pesquisadores terão menos chances de encontrá-lo. O Google usa os mesmos procedimentos para responder a reclamações de produtos falsificados, difamação e remoções ordenadas pelo tribunal.

Remoções de informações pessoais

Nos casos em que o Google processa muitas remoções de informações individuais em um site que usa práticas de remoção abusivas, outro conteúdo do local exato será rebaixado nos resultados da pesquisa. Se eles detectarem o mesmo padrão de comportamento em outros sites, o conteúdo desses sites também estará sujeito aos mesmos tipos de rebaixamento. Sites que têm um alto volume de remoções de doxing podem ser rebaixados da mesma forma. O Google também implementou proteções automáticas que impedem que imagens pessoais explícitas não consensuais alcancem altas classificações em consultas de pesquisa de nomes.

Sistema de Experiência de Página

Os pesquisadores preferem visitar páginas da web que oferecem uma ótima experiência ao usuário. Em resposta, o Google implementou um sistema de experiência de página que analisa vários critérios para avaliar a facilidade de uso de uma determinada página.

Pontos vitais principais da Web

Os principais sinais vitais da Web sinalizam se uma página específica oferece uma experiência de usuário positiva. Fatores como carregamento, estabilidade visual e interatividade são considerados. Para fazer essa avaliação, o Google analisa o Largest Contentful Paint, ou LCP, que mede o desempenho do carregamento. Eles também acreditam que o Cumulative Layout Shift, ou CLS, mede a estabilidade visual do site, junto com uma medida de interatividade conhecida como First Input Delay, ou FID.

HTTPS

O Google favorece sites servidos por HTTPS, o que garante que a conexão de um site seja segura.

Falta de intersticiais intrusivos

É dada preferência a sites cujo conteúdo possa ser acessado facilmente pelos usuários. Isso significa que eles não possuem intersticiais intrusivos ou elementos de página que podem obstruir a visualização do conteúdo pelo leitor. Geralmente são usados para fins promocionais, mas podem atrapalhar os leitores e ofuscar as palavras na página. Isso pode tornar os sites difíceis de usar, portanto, é improvável que os visitantes voltem ao site.

Compatível com dispositivos móveis

Atualmente, mais e mais usuários visitam sites em dispositivos móveis, portanto, o Google prefere páginas compatíveis com dispositivos móveis. Este sinal não é aplicável para pesquisas de desktop, então o Google irá basear o sinal de desktop nos URLs visualizados por usuários de desktop nos casos em que um site tem URLs separados para celular e desktop.

Nos casos em que uma pesquisa produz um alto volume de possíveis correspondências com relevância relativamente igual, será dada preferência ao conteúdo anexado para uma melhor experiência na página.

Sistema de classificação de passagem

O Google entende que pode ser desafiador fornecer resultados precisos para pesquisas precisas, uma vez que a frase exata que responde à pergunta pode estar oculta em uma página da web específica. Portanto, eles começaram a usar um sistema de classificação de passagens para interpretar melhor a relevância de passagens específicas. Eles comparam isso a procurar uma agulha no palheiro e se gabam de que isso pode melhorar 7% das consultas de pesquisa que recebem em todos os idiomas.

Sistema de avaliações de produtos

De tempos em tempos, o Google atualiza seus sistemas de classificação automática para garantir que eles forneçam análises de produtos de alta qualidade com pesquisas detalhadas, em vez de resumos essenciais de uma extensa gama de produtos que não fornecem os detalhes que os pesquisadores procuram.

Essas atualizações regulares de análises de produtos ajudam a refinar sua capacidade de recompensar avaliações de alta qualidade com posições de pesquisa mais altas. Eles avaliam o conteúdo da revisão no nível da página, procuram revisões escritas por entusiastas ou especialistas com profundo conhecimento do tópico e fornecem muitos insights e análises. Embora usem dados estruturados para ajudá-los a identificar análises de produtos, eles não dependem apenas de dados estruturados.

RankBrainName

Quando a ferramenta RankBrain AI do Google foi lançada em 2015, marcou a primeira vez que um sistema de aprendizado profundo foi usado na pesquisa. Isso representou um grande passo adiante na compreensão de como as palavras se relacionam com os conceitos. Embora isso seja algo que os humanos possam entender facilmente, os computadores geralmente precisam de ajuda para fazer essas conexões. Com o RankBrain, no entanto, o Google conseguiu entender melhor como as palavras que as pessoas usam nas consultas de pesquisa se relacionam com os conceitos do mundo real.

O blog do Google cita o exemplo de uma busca pela frase “qual é o título do consumidor no nível mais alto de uma cadeia alimentar”. Quando os sistemas do Google veem essas palavras em páginas diferentes, eles descobrem que as cadeias alimentares podem estar relacionadas a animais e não a consumidores humanos e podem, então, combinar as palavras com conceitos relacionados para entender que a resposta que o indivíduo está procurando é um “predador de ponta”.

O RankBrain também ajuda o Google a identificar melhor o conteúdo relevante, mesmo que não contenha todas as palavras que o pesquisador usa. Ele usa as conexões entre termos e conceitos para estabelecer um relacionamento.

Sistemas de informação confiáveis

O Google usa constantemente vários sistemas para encontrar as informações mais relevantes e confiáveis. Seus planos se esforçam continuamente para identificar páginas com mais autoridade e promover jornalismo de alta qualidade enquanto rebaixa conteúdo de qualidade inferior.

Ocasionalmente, pode haver pesquisas para as quais é difícil retornar informações confiáveis. Nesses casos, os sistemas do Google são configurados para mostrar aos usuários avisos de conteúdo quando eles não têm um alto grau de confiança na qualidade dos resultados disponíveis para aquela pesquisa específica ou a situação está mudando rapidamente. Eles também aconselham os usuários sobre métodos de pesquisa que podem fornecer efeitos mais benéficos.

Sistema de Diversidade de Locais

O Google tem algumas proteções conhecidas como diversidade de sites, que evitam situações em que mais de duas páginas da Web de um único site apareçam nos principais resultados. Isso evita que um local específico domine todos os principais resultados. No entanto, se seus sistemas determinarem que várias páginas no mesmo site são particularmente relevantes para uma pesquisa, eles podem ocasionalmente mostrar mais de duas listagens.

O sistema de diversidade de sites do Google considera os subdomínios como parte de um determinado domínio raiz para essas finalidades por padrão. Ainda assim, pode ocasionalmente abrir uma exceção e tratar subdomínios como sites separados por motivos de diversidade.

Sistemas de Detecção de Spam

Assim como os serviços de e-mail de muitas pessoas fornecem filtros de spam, a pesquisa do Google também usa filtros para ajudar a evitar a necessidade de classificar o spam, o que pode prejudicar sua capacidade de mostrar aos usuários os resultados mais relevantes e valiosos para uma consulta de pesquisa. Eles usam sistemas de detecção de spam, como o SpamBrain, para identificar conteúdo e atividades que violam suas políticas contra spam. O Google atualiza regularmente esses sistemas para acompanhar a evolução das táticas de spam.

SpamBrainGenericName

Uma das soluções mais impressionantes do arsenal do Google na luta contra o spam é o SpamBrain. Graças a esse sistema de prevenção de spam baseado em IA, o Google detectou 200 vezes mais sites de spam em 2021 do que quando decolou, há quase 20 anos.

Lançado em 2018, o SpamBrain rapidamente ganhou fama ao identificar muito mais sites de spam do que as ferramentas anteriores. Sua introdução levou a uma redução de 70% no spam hackeado e uma redução de 75% no spam sem sentido encontrado em plataformas de hospedagem.

Como os spammers estão se tornando cada vez mais sofisticados em resposta à eficácia dessas ferramentas, a SpamBrain continua a aprimorar sua capacidade de identificar comportamentos maliciosos e perturbadores. Ele ajudou o Google a manter mais de 99% de suas pesquisas livres de spam.

Usando informações de algoritmos conhecidos em sua campanha de SEO

Compreender os principais sinais e fatores nos sistemas de classificação de pesquisa do Google pode ajudar as empresas a melhorar suas campanhas de SEO. O Google forneceu muitas informações úteis que podem orientar as decisões sobre como os sites são criados e o conteúdo que eles contêm para ter uma classificação mais alta nos resultados de pesquisa.

No entanto, esses fatores estão em constante evolução e é necessário um entendimento mais profundo da interação entre tantos sinais vitais diferentes para aproveitar ao máximo essas informações. Os profissionais de SEO da 321 Web Marketing aproveitam seus anos de experiência e insights para ajudar as empresas a maximizar seus esforços de SEO de maneira eficiente e eficaz.

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