Os motores de busca estão constantemente fazendo melhorias em seus sistemas. O Google, por sua vez, implementa mais de 500 mudanças em seu algoritmo a cada ano.
Tanto é assim que hoje seria mais apropriado falar sobre “os” algoritmos do Google.
Felizmente para SEOprofissionais, a maior parte dessas mudanças são quase imperceptíveis por causa de suas sutilezas.
Na verdade, a maioria das mudanças tem muito pouco impacto para ser vista nos SERPs.
Mas o Google está fazendo algumas melhorias importantes que são claramente perceptíveis. Entre eles está o RankBrain, que foi anunciado publicamente em umBloombergartigo em 26 de outubro de 2015.
Embora sua data exata de lançamento não seja conhecida, essa atualização marcou oficialmente o uso daInteligência Artificial (IA) nos produtos do Google.
Alguns anos depois desse anúncio, RankBrain permanece em parte um mistério sobre o seu funcionamento. Na verdade, o Google parece não querer revelar os segredos de seu sistema.
Isso levou a especulações e controvérsias na comunidade SEO.
É por isso que, depois de muita pesquisa, decidi escrever este artigo que tentará lançar alguma luz sobre o RankBrain. Como bônus, o senhor terá a oportunidade de descobrir o lugar de sinais de experiência do usuário (UX) sinais no processo de classificação do Google.
Tenho recorrido a muitas fontes diferentes para apoiar meu ponto de vista neste artigo. O senhor verá várias afirmações diretamente do Google e de seus engenheiros
Assim como uma análise aprofundada de alguns dos especialistas da indústria de SEO para obter um entendimento completo do RankBrain e UX.
Se o senhor está pronto, vamos!
Capítulo 1.O que é RankBrain e por que o Google o usa?
1.o que é RankBrain?
A existência do RankBrain tornou-se do conhecimento público em 26 de outubro de 2015, graças ao Bloomberg :
O título traduzido para o francês tem este aspecto
” Google passa da lucrativa busca na web para a inteligência artificial.
Através do anúncio, o Google indica claramente a implementação de inteligência artificial em seu sistema, que a companhia denominará RankBrain
Rankbrain é umaprendizagem da máquina ou máquina de “aprendizado de máquina” que o Google usa para processar seus resultados de pesquisa
É um produto da inteligência (IA) que permite que os programas de computador para executar tarefas que só os humanos são capazes de fazer com seus com sua inteligência ou processos mentais.
Como podem imaginar, o Google criou o RankBrain com essa tecnologia para melhorar os resultados que ela proporciona aos seus usuários
Mas antes de começarmos a entender como o Google usa o RankBrain, é sábio primeiro entender o que é a IA.
1.1.1. O que é aprendizado AI e máquina?
De acordo com Larousseinteligência Artificial (IA) é
” O conjunto de teorias e técnicas usadas para criar máquinas capazes de simular a inteligência “.
Em outras palavras, a IA visa permitir que os computadores se tornem tão inteligentes quanto os humanos através de abordagens matemáticas e estatísticas.
Em outras palavras, eles serão capazes de
Aprenda com a experiência
Organize a memória deles
Motivo para resolverem os problemas por conta própria.
Ainteligência artificial é geralmente mencionada para se referir a programas de computador que são projetados dessa maneira. Como é que isso funciona na prática?
Em 2015, o Google realizou o evento Machine Learning 101 para explicar como funcionam as máquinas de aprendizado de máquinas.
Fonte: MartchToday
O evento teve lugar no campus Mountain View e foi organizado por vários especialistas do Google.
Danny Sullivan, que era jornalista e analista, realizou um live-blogging “para revelar os pontos mais importantes do evento”
Mas antes de mais nada, quem é Danny Sullivan e o que me leva a considerar suas palavras?
Nota nota: Em meu artigo, considerei as palavras de várias pessoas, mas dei-me ao trabalho de apresentá-las para que o senhor possa formar uma opinião sobre o grau de credibilidade da informação.
Danny Sullivan tem sido um googler desde outubro de 2017 e seu papel é ajudar o público a entender melhor o mecanismo de busca do Google.
Antes de entrar para o Google, ele era jornalista e analista na esfera do marketing da web, bem como na esfera dos motores de busca.
Uma fonte muito credível, não é isso?
Voltemos ao seu “aprendizado de maquinação 101” no Google.
Ele disse que o sistema de aprendizagem da máquina é composto de três partes principais:
Modelo o sistema que faz previsões ou identificações.
Parâmetros os sinais ou fatores usados pelo modelo para formar suas decisões.
Aluno o sistema que ajusta os parâmetros – e, por sua vez, o modelo – examinando as diferenças entre as previsões e os resultados reais.
O senhor tem que admitir: isto é muito difícil de suportar!
Até mesmo Danny deixa isso claro em seu artigo sobre o assunto
Em termos simples, tudo começa com um modelo que a máquina vai usar para seu aprendizado. Normalmente, esse modelo é introduzido por um humano a partir de alguns dados.
A máquina usará o modelo e os dados para se treinar ou resolver tarefas práticas que não estejam fora do escopo de seu modelo.
Uma vez que o modelo seja assimilado pela máquina, será possível fornecer-lhe novos dados ou problemas a resolver que não sigam necessariamente o modelo pré-definido
A máquina tentará resolver essas tarefas para as quais não foi programada, tentando várias abordagens
Dependendo do feedback sobre a qualidade de suas respostas ou resultados, o programa reajusta os parâmetros e, em seguida, o modelo
Fonte : Martechtoday
Esse processo é contínuo, o que significa que as máquinas de aprendizado estão constantemente aprendendo, desde que estejam ativas.
Em última análise, o aprendizado da máquina é onde um computador ou um programa automático aprende a fazer algo por conta própriaem vez de ser ensinado por humanos ou de seguir uma programação detalhada.
De fato, o Google sabe como funciona sua ferramenta, mas nem sempre sabe o que ela faz. Como alguns especialistas parecem confirmar no artigo da Mesa Redonda dos buscadores
Google doesn't quite understand what RankBrain is doing says @haahr#smx
Visite este artigo onde Danny detalha um exemplo concreto dado por Greg Corrado, o funcionário sênior da Google que anunciou a existência do RankBrain no artigo da Bloomberg:
O senhor também tem Wikipedia que dá muitos detalhes e referências sobre o aprendizado de máquinas
No entanto, o senhor terá todas as informações e exemplos concretos que poderão ajudá-lo a compreender como funciona o RankBrain.
1.1.2. Qual é a relação entre os algoritmos do RankBrain e do Google?
RankBrain é parte do algoritmo de busca global do Google Humminbird
” Ao contrário das atualizações anteriores do Panda e do Penguin que foram lançadas inicialmente como complementos do algoritmo existente do Google, o Hummingbird foi citado como uma revisão completa do algoritmo principal. “.
Além disso, Danny Sullivan confirma isso em seu artigo sobre Beija-flor
Ele usa essa metáfora
” Era como se o motor tivesse um novo filtro de óleo ou uma bomba melhorada. O Beija-flor é um motor novinho em folha, embora ainda utilize algumas das mesmas partes do antigo, como o Pinguim e o Panda “.
Para ver como o Google evoluiu de seus primórdios para Hummingbird, o senhor pode acompanhar esta apresentação do googler Amit Singhal
De fato, será com Beija-flor que o Google poderá colocar mais ênfase nas consultas de linguagem natural. E isso será feito levando em conta o contexto e o significado da pergunta como um todo, em vez de palavras individuais.
Todo o algoritmo do Google é Hummingbird e RankBrain deve ser visto como uma parte dele.
Esta conclusão é extraída do Artigo da Bloomeberg artigo no qual Greg Corrado deixou claro que o RankBrain só trata dos 15% de consultas que o sistema do Google nunca processou até agora.
O aprendizado da máquina do Google estava captando apenas uma parte das consultas do sistema. Ao contrário do algoritmo central do Hummingbird, que supostamente deve tratar de todas as consultas do mecanismo de busca.
Torna-se legítimo perguntar que lugar o RankBrain tem no algoritmo do Google.
1.1.3. RankBrain é o terceiro sinal mais importante
“Em apenas alguns meses, o RankBrain tornou-se o terceiro sinal mais importante que contribui para o resultado de uma busca. “
Quais são, então, os outros dois sinais mais importantes do Google?
A resposta a esta pergunta foi dada por Andrey Lipattsev do Google
Ele diz no podcast anterior
” Posso dizer-lhe do que se trata. É sobre o conteúdo. E os links para o seu site. “.
Portanto, os três sinais de classificação mais importantes do Google são
Backlinks
Conteúdo
RankBrain.
Não há nenhuma especificação sobre a ordem de importância de cada um desses sinais. Portanto, não será possível fazer uma classificação como tal
No entanto, isso mostra que é muito importante compreender como funciona esse aprendizado da máquina Google. E isto, a fim de desenvolver estratégias eficazes para otimizar o referenciamento de seu website nos SERPs.
Neste momento, é legítimo perguntar por que o Google lançou o RankBrain.
1.2. Por que o Google lançou o RankBrain?
Eu decifrei basicamente duas razões principais pelas quais o Google lançou seu aprendizado de máquina
Estes são
As dificuldades do Google em interpretar as consultas que nunca havia processado
O fato de que o Google teve que codificar seus algoritmos para fazer quaisquer mudanças.
1.2.1. As dificuldades do Google em interpretar as consultas
Desde sua criação, o Google sempre tentou melhorar a fim de determinar exatamente o que seus usuários gostariam de ter respondido.
Em seus primórdios, o mecanismo de busca contava principalmente com a presença de palavras em uma consulta em páginas da web para exibir seus resultados.
Por exemplo, se o senhor procurar “comprar frutas e verduras”, o motor de busca procurará páginas que contenham essas palavras.
Além disso, a menor variação nas expressões utilizadas poderia levar a resultados diferentes
Por exemplo, o motor de busca não poderia dar os mesmos resultados para “vestuário” e “roupa”. O mesmo se aplica às perguntas “melhores botas de jardim” e “melhores sapatos de jardim”
Os resultados podem variar consideravelmente com simples mudanças nas consultas.
Assim, o próprio motor de busca considerou que havia espaço para melhorias a fim de dar os melhores resultados aos seus usuários
Mas o problema não acaba. Porque essa operação deu a oportunidade a alguns SEOs “chapéu preto” de repetir palavras e expressões em seu conteúdo para estar no topo dos resultados. E isto, mesmo que seu conteúdo seja de má qualidade
O Google percorreu um longo caminho desde então. O motor de busca agora é capaz de detectar e punir websites que usam Chapéu Preto SEO práticas, notadamente com os algoritmos do Pinguim e do Panda.
Do lado da pergunta, o Google também fez grandes progressos
Na verdade, o mecanismo de busca é cada vez mais capaz de compreender as perguntas, e de associá-las umas às outras, se elas tiverem o mesmo significado
As melhores botas de jardim
Os melhores sapatos de jardim
O motor tenta entender o que o senhor está procurando ou a intenção de busca, assim como um humano o faria. Mas para chegar a esse ponto, o Google fez várias contribuições ao seu sistema.
Hummigbird, Stemming e o Knowledge Graph encarnaram a transição do Google para ver as palavras como “entidades” e não apenas uma composição de caracteres
De fato, o Google adotou A palavra Stemming em 2003, a fim de compreender variações da mesma palavra. Por exemplo, o Google entende que “manga”, “manga” e “mangueira” significam essencialmente a mesma coisa. Isso lhe permite dar resultados semelhantes para esses termos.
O Google não se detém na variação de palavras e pode determinar o “sinônimo” de palavras. O mecanismo de busca é capaz de fazer conexões entre termos, por exemplo, com “SEO” e “referência natural”, na medida em que os resultados serão próximos, ou até mais ou menos os mesmos para essas consultas.
O Gráfico de conhecimentotem sido uma maneira de o Google se tornar ainda mais inteligente sobre as relações entre as palavras
O motor de busca aprendeu a procurar “coisas, não cordas”, como descrito por Amit Singhal do Google
” Faça uma pergunta como [taj mahal]. Há mais de quarenta anos, a busca tem sido feita com o objetivo de encontrar as palavras-chave para as consultas Para um motor de busca, as palavras [taj mahal] têm sido apenas isso – duas palavras Mas todos nós sabemos que [taj mahal] tem um significado muito mais rico O senhor poderia pensar em um dos monumentos mais belos do mundo, ou em um músico ganhador de um prêmio Grammy, ou talvez até mesmo em um cassino em Atlantic City, NJ Ou, dependendo da última vez que o senhor comeu, o restaurante indiano mais próximo Por isso temos trabalhado em um modelo inteligente – em linguagem nerd, um “gráfico” – que entende as entidades do mundo real e suas relações umas com as outras: coisas, não cordas. “
As “cordas” aqui usadas se referem essencialmente ao processamento de buscas apenas por meio de cordas de cartas
Por exemplo, os resultados mostrarão páginas que contêm exatamente a palavra “Paris” quando um usuário faz essa pergunta
As “coisas” significam que, em vez disso, o Google entende que quando alguém procura por “Paris”, eles provavelmente significam a capital da França, um lugar real com links para
Outros lugares ;
Monumentos
Atividades
Pessoas ;
Etc..
O Knowledge Graph é um banco de dados das coisas do mundo e das relações entre elas.
É por isso que o senhor pode fazer uma busca como “data de construção do monumento mais alto de Paris” e obter uma resposta sobre a “Torre Eiffel”, como na imagem abaixo, sem nunca usar o nome:
Mas enquanto o Knowledge Graph depende de bancos de dados existentes para ver as ligações entre conceitos, o RankBrain aprende como os usuários ligam palavras e conceitos quando pesquisam.
1.2.2. RankBrain permite ao Google processar certos tipos de consultas
No momento do anúncio no artigo da Bloomberg, Greg Corrado declarou
” Nos últimos meses, uma “fração muito grande” dos milhões de consultas por segundo que as pessoas digitam no mecanismo de busca da companhia é interpretada por um sistema de inteligência artificial […] Se o RankBrain vê uma palavra ou frase que não sabe, a máquina pode adivinhar quais palavras ou frases podem ter significados semelhantes e filtrar o resultado de acordo, tornando-a mais eficiente no tratamento de consultas de busca nunca antes vistas. “.
De sua afirmação, pode-se dizer que o RankBrain facilita para o Google o tratamento de consultas que seus usuários nunca haviam procurado antes.
Na verdade, o mecanismo de busca se depara constantemente com perguntas que ninguém jamais procurou antes.
As estatísticas mostram que sobre 15% das consultas diárias no Google nunca foram pesquisadas. O que Google confirma em seu blog, em 2017
” Todos os anos há trilhões de buscas no Google. Na verdade, 15% das buscas que vemos todos os dias são novas, o que significa que há sempre mais trabalho a ser feito para apresentar às pessoas as melhores respostas às suas perguntas, provenientes de uma ampla gama de fontes legítimas. “
Atualmente, os processos do mecanismo de busca 5,8 bilhões consultas por dia. Se 15% são desconhecidos, há cerca de 870 milhões de perguntas completamente novas às quais o mecanismo de busca deve dar respostas.
Se a maioria das perguntas nunca foi pesquisada antes, é claro que o Google teve que começar do zero para entender o que as pessoas estão procurando.
Além disso, a maior parte das buscas que fazemos não contém as frases exatas do que estamos procurando. Gostamos de deixar o Google adivinhar o que estamos procurando, não é mesmo?
Bem, o motor de busca costumava ter muita dificuldade em adivinhar o que seus usuários queriam
Foi por isso que o RankBrain foi lançado em 2015 e para tentar dar soluções efetivas a esse tipo de consultas. Veremos, no próximo capítulo, como funciona na prática
Por enquanto, tenha em mente que o Rankbrain trabalha bem para vincular uma consulta que já processou a uma nova consulta que ainda não conhece.
Por exemplo, suponhamos que muita gente procure “construir um galpão de jardim”
Com os dados coletados, o RankBrain entende que um “galpão de jardim” é uma espécie de edifício.
Em seu nível, se o senhor procurar “construir um galpão de jardim”, que em nosso exemplo nunca terá sido pesquisado no Google (é claro que este exemplo não é real).
O Google não lhe apresentará necessariamente páginas que incluam as palavras
Construir
Edifício
Jardim
O senhor tem esse resultado
O Google entendeu que o senhor estava procurando como construir “um galpão de jardim” e não “um edifício de jardim”, como um humano teria feito!
O mesmo se aplica a essa pergunta particularmente disparatada, de 18 palavras
E
Embora a primeira palavra-chave não seja muito específica, obtenho muito os mesmos resultados com a segunda, que é apenas uma palavra.
As 18 palavras podem parecer muito, mas o RankBrain também é melhor para tratar de longas consultas.
” Ct funciona melhor para consultas de cauda longa e consultas que nunca vimos antes. “.
De fato, 64 % de buscas são compostas de 4 palavras ou mais
Os internautas usam frases precisas que descrevem o que querem como resposta
Se administrar um punhado de palavras pode ser um problema para o Google, não há dúvida de que a dificuldade vai aumentar se o número de palavras aumentar
Outro fator que precisa ser levado em conta é busca por voz que está evoluindo rapidamente
Fonte : Justcreative
As estatísticas mostram que em 2020, 50% de todas as buscas serão feitas por voz
No entanto, os usuários estão usando mais palavras quando executam um busca por voz
Essas buscas de conversa são mais como a maneira como as pessoas falam naturalmente
Isso significa que é muito importante que os motores de busca entendam
As palavras mais importantes de uma pergunta
O que as palavras realmente significam quando combinadas.
Com isso em mente, o Google desenvolveu sua máquina de aprendizagem “RankBrain”, que foi usada pela primeira vez para entender melhor as dúvidas dos usuários.
Gary Illyes faz este ponto através de uma de suas discussões sobre Twitter
” Deixe-me tentar explicar uma última vez: Rankbrain nos permite compreender melhor as dúvidas. “
Lemme try one last time: Rankbrain lets us understand queries better. No affect on crawling nor indexing or replace anything in ranking
Quaisquer mudanças que o Google faça em seu sistema são geralmente destinadas a melhorar a experiência de seus usuários. O RankBrain não é exceção e seu lançamento permitiu que a firma resolvesse outro problema.
1.2.2. O Google estava codificando seus algoritmos à mão
Antes do lançamento do RankBrain, o Google codificou manualmente todos os seus algoritmos.
Este ponto foi levantado por Brian Dean em seu artigo sobre RankBrain
Mas primeiro, quem é Brian Dean?
Brian Dean é um especialista em SEO e fundador de Backlinko
Seus prêmios e elogios falam muito sobre ele
Brian diz que os engenheiros do Google estavam encarregados de fazer todas as mudanças em seu sistema.
Essa infografia ajuda o senhor a compreender o processo
Mas com a chegada do RankBrain, as coisas mudaram, já que ele próprio está testando e implementando as mudanças
É claro que os engenheiros do Google ainda estão trabalhando nos algoritmos de seu sistema
Mas o RankBrain pode fazer parte do trabalho em si, ajustando os resultados que sugere. Na verdade, uma vez que sugere resultados aos usuários, avalia o sucesso do que sugeriu.
Se os resultados tiverem satisfeito as intenções dos usuários, as mudanças são mantidas.
Caso contrário, a antiga configuração ou algoritmo é reativado
Então, a RankBrain é mais eficaz do que os engenheiros humanos do Google?
Greg Corrado disse que, para determinar a melhor opção entre seus engenheiros humanos e a máquina, a firma realizou um teste
Eles pediram a um grupo de peritos e ao RankBrain que identificasse as melhores páginas sobre certas questões
O resultado foi conclusivo, pois o sistema de aprendizado da máquina teve um desempenho melhor com uma precisão de previsão de mais de 10% do que os especialistas
Os resultados são conclusivos e o RankBrain parece ter um excelente desempenho nas tarefas para as quais foi criado. Agora, como funciona na prática a IA do Google?
Capítulo 2: Como o RankBrain funciona na prática?
2.1. O senhor é o professor e o RankBrain é seu aluno
Para compreender facilmente como funciona o RankBrain, vou usar um exemplo.
Imagine que um estudante faz um teste diário que consiste em 5,8 bilhões de perguntas, escritas por milhões de professores
Cada professor dá seu feedback depois que o aluno responde a uma pergunta. O professor avisa ao aluno
É perfeito: a primeira resposta está certa!
Ainda não é perfeito: a melhor resposta é um pouco mais baixa;
Não, o senhor não respondeu à minha pergunta: eu estava fazendo esta pergunta em seu lugar.
O estudante se lembra do feedback de todos os seus professores para o teste de amanhã, onde apenas 15% serão perguntas desconhecidas
Por analogia, o estudante é uma boa representação do RankBrain e cada pessoa que procura no Google é um de seus professores.
Vamos ver como o Google poderia usar sua AI.
2.2 Como funciona o RankBrain?
Como já vimos, os engenheiros do Google tiveram que programar manualmente os algoritmos do Google para fazer as coisas de maneira diferente
O RankBrain, por outro lado, aprende diretamente com a maneira como interagimos com seus resultados.
” [RankBrain] analisa dados sobre pesquisas anteriores e, com base no que funcionou bem para essas pesquisas, tentará prever o que funcionará melhor para uma determinada pesquisa. Isso funciona melhor para longas perguntas e dúvidas que nunca vimos antes. “
Como resultado, o sistema é completamente autônomo e não é preciso dizer que um determinado resultado é ruim e que ele deve ser fixado de uma certa maneira.
O RankBrain já tem critérios, inclusive os outros sinais de classificação, que lhe permitem saber se um resultado é ou não uma correspondência perfeita para uma consulta. Descreverei isso no próximo capítulo.
Tem uma grande base de dados de resultados de pesquisas antigas que lhe permitem tomar boas decisões.
Essa é a principal razão pela qual o RankBrain teve um desempenho melhor que o dos engenheiros do Google.
O RankBrain prevê o que funcionará melhor, testa-o, e se a mudança funcionar, ele se agarra a ele
O RankBrain não se limita a melhorar os resultados orgânicos, como também é capaz de ajustar os resultados no Google Suggest.
2.o RankBrain afeta as buscas sugeridas?
Moz especulou que o RankBrain também usa certos fatores para sugerir resultados relevantes
” Pre-RankBrain, o Google usou seu algoritmo central para determinar quais resultados devem ser exibidos para uma determinada consulta.Depois do RankBrain, acredita-se que a pergunta agora passa por um modelo interpretativo que pode aplicar possíveis fatores como localização do pesquisador, personalização e as palavras na pergunta para determinar a verdadeira intenção do pesquisador Ao discernir essa verdadeira intenção, O Google pode fornecer resultados mais relevantes. “
Othertinkgroup vai um passo além e mostra um cenário em que o RankBrain poderia desempenhar um papel no Google Suggest. Vou dar um exemplo semelhante ao que eles deram
Suponhamos que eu queira procurar o jogador de futebol francês “Antoine Griezmann”.
Digito as duas primeiras letras “an” do primeiro nome “antoine”, o Google mostra as sugestões
O senhor pode ver que não há nenhum “Antoine Griezmann” nas sugestões
Vou parar aqui por enquanto e procurar primeiro a “equipe de futebol francesa”:
Em seguida, digito as duas primeiras letras de Antoine “an”
O senhor pode ver que o “Antoine Griezmann” faz agora parte das recomendações. Mesmo que não esteja na primeira posição, ele faz parte das sugestões
Até agora, ainda não fiz nenhuma pergunta sobre o nome “Antoine Griezmann”
O mesmo acontece com o “Kylian mbappé” quando eu inseri as duas primeiras letras “ky”:
É importante notar que o Google entende as relações entre as coisas suficientemente bem para adivinhar o que o senhor vai procurar quando quiser fazer uma pesquisa futura. O que isso significa para um negócio on-line?
Digamos que o senhor escreveu um artigo de conteúdo autoritário sobre “construção de backlinks”.
Seu guia oferece imenso valor aos usuários. Quando seus leitores voltarem à barra de busca depois de encontrar o que precisam, o Google sugerirá buscas relacionadas.
O mecanismo de busca poderia dar-lhes outra oportunidade de interagir com sua marca, seu conteúdo e, por fim, seu produto. Isso é muito interessante, não é?
Mas será este o trabalho do RankBrain? Não é certo.
É possível que não seja trabalho do RankBrain, mas sim outra maneira do Google usar a IA em seu sistema
De qualquer maneira, é uma maneira de o Google esclarecer a intenção do pesquisador.
” O aprendizado da máquina é uma forma fundamental e transformadora de repensarmos a maneira como fazemos tudo. Estamos aplicando isso com ponderação em todos os nossos produtos, seja em buscas, anúncios, YouTube ou Play. E ainda estamos nos estágios iniciais, mas o senhor verá que estamos aplicando sistematicamente a aprendizagem mecânica em todas essas áreas. ”
Sabemos que o RankBrain se concentra na intenção de busca por trás das palavras que colocamos na barra de busca
Mas se o Google também está incorporando o aprendizado da máquina em tudo o que faz, seria insensato assumir que é o RankBrain que está impactando o Google Suggest.
Dito isto, voltemos agora ao que sabemos ao certo
RankBrain tenta entender as dúvidas avaliando quão bem os SERPs anteriores satisfizeram a intenção do pesquisador. O aprendizado da máquina então usa esses dados para fazer previsões sobre o que as pessoas estão realmente procurando na pergunta
Essas previsões vêm do vasto entendimento do RankBrain sobre como as palavras se relacionam umas com as outras. Isso nos leva à noção de vetores de palavras.
2.4. O que são vetores de palavras?
Já vimos que o Google usa o gráfico de conhecimento para vincular palavras a conceitos que existem em relação uns com os outros.
Mas isso só funciona com informações que estão em seu banco de dados
Para ir mais longe no aprendizado de máquinas, o Google recorreu a vetores de palavras já que precisava aprender o significado oculto por trás das palavras
Os vetores de palavras são como as máquinas de aprendizagem de máquinas do Google ou RankBrain aprendem novas relações entre as palavras.
” O RankBrain usa inteligência artificial para incorporar grandes quantidades de linguagem escrita em entidades matemáticas – vetores – que o computador possa compreender. Se o RankBrain vê uma palavra ou frase que não sabe, a máquina pode adivinhar quais palavras ou frases podem ter significados semelhantes e filtrar o resultado de acordo, tornando-a mais eficiente no tratamento de consultas de busca nunca antes vistas. “.
Para que isso aconteça, o Google desenvolveu uma ferramenta de código aberto chamada Palavra2vec ”
Essa ferramenta usa a aprendizagem de máquinas e o processamento natural da linguagem para compreender o significado real das palavras por si só.
Em seu artigo sobre a palavra2vec, o Google mostra um exemplo de como ele pode aprender o conceito de capitais de países.
A companhia declara
” O Word2vec usa representações distribuídas de texto para capturar semelhanças entre conceitos Por exemplo, compreende que Paris e a França estão relacionadas da mesma maneira que Berlim e a Alemanha (capital e país), e não da mesma maneira que Madri e a Itália Esta tabela mostra o quanto ele pode aprender sobre o conceito de capital, apenas lendo muitos artigos noticiosos, sem supervisão humana “.
Esquematicamente, é assim que a palavra2vec entende os conceitos, fazendo conexões entre eles
O RankBrain usa o mesmo sistema para determinar as relações entre termos e conteúdo na rede, a fim de fazer previsões para consultas que não conhece.
Por essa razão, o Google não indica uma maneira particular de otimizar um site para o RankBrain. O RankBrain não é um “algoritmo clássico” como o Panda e o Penguin
Sabemos como evitar penalidades aos pingüins e, graças às diretrizes, sabemos como satisfazer o Panda
O RankBrain, por outro lado, é um modelo de interpretação para o qual nenhuma otimização específica pode ser feita.
A única recomendação do Google é que escreva seu conteúdo em uma linguagem natural, para que os usuários obtenham o máximo valor agregado possível. Discutiremos esse aspecto nas próximas seções
Há uma questão que ainda é muito importante para entender como funciona o RankBrain.
2.5. Como o RankBrain avalia os resultados que oferece?
A máquina de aprendizado do Google usa dados antigos para tentar prever os melhores resultados futuros.
” Tudo o que a RankBrain aprende está offline, disse-nos o Google. São necessários lotes de buscas históricas e aprende a fazer previsões a partir delas Essas previsões são testadas, e se elas se revelarem boas, então a última versão do RankBrain é divulgada. Em seguida, repete-se o ciclo de aprendizado e testes on-line. “
Se é assim que as coisas acontecem, como o RankBrain decide se o resultado que dá é bom ou mau?
Pode-se supor que haja uma pontuação do RankBrain como PageRank
Mas não há!
Tem havido muitos rumores sobre o RankBrain dar uma pontuação a páginas para saber o que sugerir a seguir.
O Google já teve a oportunidade de responder a essa pergunta muitas vezes. No SMX Avançadodanny Sullivan foi entrevistado por Gary Illyes
Quando perguntado se há uma pontuação, Gary diz que não há
Em francês
” Danny Sullivan: Existe uma pontuação do RankBrain? Gary Illes: O senhor não tem nenhuma pontuação. Penso que a raiz de sua pergunta é se o senhor pode otimizar para o RankBrain – (Risos) “.
Então, se não há pontuação ou sistema de classificação, como o RankBrain determina a satisfação do usuário com seus resultados?
Alguns especialistas em SEO acreditam que a RankBrain usa sinais de UX ou de experiência do usuário para tomar suas decisões. É este o caso?
A questão de saber se o RankBrain usa sinais de usuários para fazer sua classificação é um tópico controverso dentro da comunidade SEO.
Enquanto alguns especialistas em SEO acreditam que o UX ou a experiência do usuário não é considerada pelo RankBrain, outros mostram que é um fator importante a ser considerado
É difícil obter uma resposta definitiva sobre o assunto. Especialmente porque o Google parece não querer dar uma explicação informada e definitiva
Mas sugiro que tomemos esta questão passo a passo. Primeiro, vamos responder à questão de saber se o Google leva em conta a experiência do usuário ao fazer a sua classificação.
Capítulo 3. O UX pode afetar a classificação dos websites nos SERPs?
Antes de mais nada, penso que é prudente examinar quais são os fatores relacionados com o comportamento dos usuários.
Em meu artigo sobre a técnica de licitação, tive a oportunidade de falar em detalhes sobre as métricas de experiência do usuário.
Isso pode ser perfeitamente resumido com essas imagens
A questão de saber se o Google leva em conta os sinais de experiência do usuário ao classificar os websites também é controversa no mundo de SEO.
Vou tentar responder à pergunta com algumas opiniões do Google sobre o assunto e alguns estudos de alguns gigantes da indústria de SEO
3.1 O Google leva o UX em conta para sua classificação
3.1.1. O Google considera os usuários como os juízes mais confiáveis
Em 2015, o Google publicou um patente sobre o tema ” Modificação da classificação dos resultados da pesquisa com base no feedback implícito do usuário e num modelo de apresentação tendenciosa ”
O Google afirma
” Por exemplo, as reações dos usuários a resultados específicos de busca ou listas de resultados de busca podem ser medidas, de modo que os resultados que os usuários clicam com freqüência serão classificados mais alto A suposição geral de tal abordagem é que os usuários de busca são muitas vezes os melhores juízes de relevância os melhores juízes de relevânciaa suposição geral de tal abordagem é que os usuários da busca são freqüentemente os melhores juízes de relevância, de modo que se eles escolherem um resultado de busca específico, é provável que ele seja relevante, ou pelo menos mais relevante do que as alternativas apresentadas. “.
Essa patente do Google mostra claramente que o “feedback do usuário” pode ser medido e pode também afetar a classificação nos SERPs
No entanto, não vou chegar a uma conclusão precipitada e vou demorar a cavar mais fundo.
3.1.2. Os motores de busca podem coletar informações sobre o movimento do cursor
Embora o Google seja o mecanismo de busca com maior participação no mercado, é possível obter algumas pistas de outras entidades
Em 2012, Microsoft que dirige o Bing, publicou um artigo sobre o assunto: “Melhorando os padrões de busca usando a atividade do Mouse Cursor”
A companhia mostra:
” Assim como os cliques fornecem sinais relevantes nos resultados das buscas, o mouse pairando e rolando pode ser um sinal implícito adicional Descobrimos que pairar e rolar são sinais que nos dizem quais resultados de busca foram revisados, e usamos essas interações para revelar variáveis latentes nos padrões de busca para calcular com mais precisão a apelação e satisfação dos documentos. A precisão é avaliada calculando quão bem o nosso modelo, usando esses parâmetros, pode prever cliques futuros para uma determinada consulta Somos capazes de melhorar as previsões de clique sobre um modelo de pesquisa de base para os melhores resultados de pesquisa, usando os dados adicionais de registro “.
Embora seja um pouco difícil compreender o que está em jogo com alguma da língua, é possível compreender a mensagem que este artigo está enviando
A Microsoft parece ser capaz de conhecer o movimento do cursor de seus usuários e depois prever quais resultados serão clicados.
O Google pode fazer o mesmo? Penso que não há dúvida de que o mecanismo de busca mais popular é capaz de ter esses mesmos dados e agir em conformidade
3.1.3. O Google pode saber o tempo gasto em um determinado artigo
Vamos ficar com as patentes e ver que outros dados o Google é capaz de saber.
Em 2015, o motor de busca Google publicou uma patente intitulada: “Métodos e sistemas para melhorar a classificação de busca usando informações de artigos”.
Diz o texto
” Os dados de duração podem incluir, por exemplo, a quantidade de tempo que um usuário gasta com um item, como uma página da Internet. Além disso, os dados de duração podem incluir o tempo que um usuário gasta em um item, tal como uma página da Internet hospedada por outra página da Internet Por exemplo, o tempo que um usuário gasta em www.google.com/search/images.html pode ser atribuído, em parte, ao tempo gasto com o anfitrião www.google.com. Os dados de acesso podem incluir, por exemplo, o número de vezes que o usuário vê um artigo ou abre e entra ou interage com um artigo […] As páginas da Internet que são vistas por um período de tempo muito mais longo podem receber notas mais altas Ao determinar por quanto tempo uma página web é vista, a presente invenção pode determinar, entre outras coisas, se a rolagem ou outra atividade é feita em uma página para indicar que o usuário está realmente vendo a página e não simplesmente deixou uma página web aberta enquanto conduzia alguma outra atividade “
Esta é outra informação que sustenta o fato de que o Google é capaz de usar os dados de seus usuários para realizar sua classificação
Aqui estamos falando do tempo gasto em uma página da Internet de um site. Medida que o tempo gasto pelos usuários em seu website aumentar, suas páginas tenderão a ter uma melhor classificação.
Que outros dados podem ser coletados pelo Google?
Creio que o mecanismo de busca pode ter acesso a muitas informações sobre o comportamento dos usuários, a fim de fornecer resultados relevantes
Então, como eles podem coletar informações dos usuários?
3.1.4 O Google é capaz de coletar dados de usuários através de navegadores
Em 2012, Google publicou outra patente intitulada: ” Classificação de documentos com base no comportamento do usuário e/ou dados de características ” :
O motor de busca afirma
” Os dados sobre o comportamento do usuário podem ser obtidos de um navegador da Internet ou de um assistente de navegador associado aos clientes. Um assistente de navegador pode incluir código executável, tal como um plug-in, applet, biblioteca de links dinâmicos (DLL), ou tipo similar de objeto ou processo executável que funcione em conjunto com (ou separadamente de) um navegador da Internet O navegador ou assistente de navegador pode enviar informações sobre um usuário cliente para o servidor “
O Google é capaz de coletar dados dos usuários através de navegadores
De quais navegadores de internet estamos falando? Não posso dizer, mas o que é óbvio é que o Chrome, que é o navegador da empresa, certamente faz parte dele.
O Google vai mais longe em sua explicação:
” Por exemplo, o navegador ou o assistente do navegador pode registrar dados sobre os documentos que o usuário acessa e os links nos documentos (se houver) selecionados pelo usuário Além disso, ou alternativamente, o navegador ou assistente de navegador pode registrar dados relativos ao idioma do usuário, que podem ser determinados de várias maneiras conhecidas na arte, tais como análise de documentos acessados pelo usuário Além disso, ou alternativamente, o navegador ou o assistente do navegador pode registrar dados sobre os interesses do usuário. Isso pode ser determinado, por exemplo, a partir da lista de favoritos do usuário ou de marcadores, dos tópicos associados aos documentos acessados pelo usuário, ou de outras formas que sejam conhecidas na arte Além disso, ou alternativamente, o navegador ou o assistente do navegador pode armazenar dados relativos aos termos de consulta inseridos pelo usuário. O navegador ou o assistente do navegador pode enviar esses dados para armazenamento no repositório “
Os navegadores são uma alternativa para os motores de busca para coletar informações dos usuários
Nesta fase, não há dúvida de que o Google é capaz de usar UX para influenciar a classificação dos sites nos motores de busca
Vejamos agora até que ponto os sinais de comportamento dos usuários podem ser usados.
3.2 Como o Google usa sinais UX em seus rankings?
3.2.1. O Google usa sinais UX indiretamente
Eric Enge e Gary Illyes, do Google, tiveram uma discussão sobre o assunto na SMX Advanced em 2016
Mas primeiro, quem é Eric Enge?
Eric Enge é um especialista de alto nível em SEO que publicou o livro ” A Arte da SEO “que é considerada uma das bíblias da SEO inglesa.
Ele recebeu vários prêmios e distinções que o senhor pode encontrar em seu Página LinkedIn
É evidente que essa é uma fonte que pode ser considerada confiável em questões de motores de busca
Aqui está um vídeo da entrevista de Gary Illyes do Google e Eric Enge no Pubcon:
De fato, os dois especialistas tiveram que discutir como o Google pode considerar os sinais dos usuários como fatores de classificação.
Eric diz que o mesmo assunto foi discutido entre ele e Paul Haahr do Google na SMX West em 2016
Em seu artigoem seu artigo, Eric afirma que, segundo o Haahr
” O Google usa esses sinais como um fator de posicionamento indireto “.
O conceito pode ser representado desta maneira
Nas palavras de Eric
” Com o tempo, esse tipo de ciclo de feedback fará com que as páginas com maior envolvimento (inclusive o CTR mais alto) subam nos resultados das buscas. A sutileza do que Haahr disse é que o Google obviamente não mede sinais de compromisso diretamente. Em vez disso, eles afinam o uso de outros sinais para que as páginas com maior engajamento sejam movidas para cima na classificação. “
O UX pode ter um efeito na classificação?
Mesmo que indiretamente, isso é confirmado mais uma vez por funcionários do Google
Mas não nos fiquemos por essas reclamações e consideremos as contribuições de Gary Illyes.
Nota no interesse de manter intacta a idéia de que o Googler está tentando transmitir, vou simplesmente traduzir as palavras relatadas por Eric
” Muitas partes contestaram essa afirmação do Google e por essa razão perguntei ao Gary o que ele pensava
Eis o que ele partilhou:
Os sinais dos usuários, como os CTRs, tendem a ser muito barulhentos na rede, e o Google não os acha confiáveis.
Num ambiente controlado, elas funcionam muito bem, e o Google as usa dessa maneira. (Para o restante deste ponto, eu extrapolaria um pouco dos comentários de Gary). Para fazer isso, eles fazem testes de amostra para avaliar a qualidade da busca (Gary sugeriu que eles poderiam amostrar 1% dos usuários). Com base nos resultados desses testes, eles avaliam a qualidade de seus algoritmos centrais. Dependendo dos resultados, o Google pode ajustar seus fatores e reavaliar a situação.
A execução desse tipo de processo contínuo de QC/QA levará de fato a um aumento dos altos postos CTR em todos os SERPs.
O principal problema em usar sinais de engajamento como o CTR como um fator direto é que a natureza esporádica do CTR provavelmente causaria movimentos selvagens nos SERPs às vezes, e isso não é necessariamente desejável (mais uma vez, eu extrapolei um pouco).
Em um ambiente de testes controlados, o Google pode reconhecer conjuntos de dados ruins e simplesmente eliminá-los, dando-lhes muito mais controle sobre o resultado.
O CTR é uma das coisas examinadas dessa maneira, mas há outros fatores também “
A taxa de click-through ou CTR afeta a classificação das páginas? É claro que sim, mas não da maneira direta que muitos especialistas em SEO pensam.
Além disso, parece que os sinais UX nem sempre têm o mesmo peso.
3.2.2. Os sinais UX são usados em diferentes graus
Os dados sobre o comportamento dos usuários são usados em diferentes graus, dependendo dos indicadores.
Em seu patente publicada em 2015 sobre “Métodos e sistemas para melhorar a classificação da pesquisa usando informações de itens”, escreve o Google:
“O processador da classificação determina uma classificação baseada pelo menos em parte nos dados de comportamento do lado do cliente, extraídos do processador de dados de comportamento do cliente, associados com o artigo nº 1. Isso pode ser feito, por exemplo, por um algoritmo de classificação que pondera os vários dados de comportamento do cliente e outros fatores de classificação associados ao sinal de consulta para produzir uma pontuação de classificação. Diferentes tipos de dados sobre o comportamento dos clientes podem ter pesos diferentes, e esses pesos podem ser diferentes para diferentes aplicações. Além dos dados de comportamento do cliente, o processador de classificação pode usar métodos convencionais para classificar os itens de acordo com os termos contidos nos itens. Além disso, pode usar informações obtidas de um servidor em uma rede (por exemplo, no caso de páginas da Internet). O processador do ranking pode pedir um valor PageRank para a página da Web a um servidor e usar esse valor para calcular a pontuação do ranking. A classificação também pode depender do tipo de artigo. A classificação também pode depender da hora do dia, como a hora do dia ou o dia da semana. Por exemplo, um usuário pode tipicamente trabalhar e estar interessado em certos tipos de artigos durante o dia, e estar interessado em diferentes tipos de artigos durante a noite ou no fim de semana.
Embora tenha termos técnicos, é fácil entender que o Google não dá o mesmo peso aos sinais dos usuários para todas as consultas
Dependendo da pergunta, alguns sinais UX podem ter mais impacto na classificação do que outros
Sabemos agora que o Google usa sinais de usuários para fazer suas classificações. Mesmo que indiretamente, o UX tem um impacto na classificação.
Para encerrar este assunto, sugiro que o senhor considere alguns estudos do setor.
3.3. Estudos da indústria mostrando correlações entre a métrica UX e a posição nos SERPs
Larry tem boa reputação no marketing digital e tem 17 prêmios e honrarias
Ele é uma fonte confiável? Eu posso dizer que sim!
Larry conduziu alguns estudos em 2016, bem depois do lançamento do RankBrain, para determinar se existe uma correlação entre certos sinais de experiência do usuário e a posição dos websites nos motores de busca.
O senhor pode encontrar seu artigo sobre Moz e, como ele assinala, os números desses estudos não devem ser fixados em pedra. Lembre-se de que o Google pode variar o peso dos sinais em função das consultas
Aqui, diz Larry
“Estamos olhando apenas para os números de uma determinada vertical. O engajamento mínimo esperado variará de acordo com a indústria e o tipo de consulta. “.
Dito isto, este é um excelente estudo!
Fator 1: Taxa de click-through ou CTR se correlaciona com a posição nas SERPs
Gary reconheceu que o CTR pode influenciar indiretamente a classificação nos SERPs.
Para esclarecer isso, Larry conduziu um estudo com base em 1.000 palavras-chave que lhe deram tal gráfico
Há uma forte correlação entre a taxa de click-through e a posição nas SERPs. No entanto, a correlação é diferente, dependendo do tipo de palavra-chave “cauda curta” ou “cauda longa”.
A mesma observação foi feita por Rand Fishkin de Moz que conduziu um estudo simples. Ele pediu às pessoas que fizessem uma busca particular e que clicassem no link do seu blog que estava na sétima posição:
Fonte: Sparktoro
Em poucas horas, sua página na Internet estava no topo das SERPs
Fonte: Sparktoro
Nesta fase, seria ainda difícil ter qualquer incerteza sobre a influência da taxa de cliques no ranking das SERPs.
Fator 2: A taxa de ressalto tem um impacto sobre a posição orgânica
A taxa de retorno é quando alguém visita uma página e pressiona seu botão de retorno sem clicar em nada na página.
Oficialmente, o Google não admite usar a taxa de retorno ou as informações do Google Analytics para fins de classificação
Após seu estudo, Larry descobriu que existe uma correlação entre a taxa de ricochete e a posição orgânica
Para a pergunta que foi objeto de seu estudo, ter uma taxa de recuo de 76% lhe dá mais chances de figurar nas primeiras posições. Exceder 78% pode resultar em uma classificação inferior para seu website.
Larry não afirma que a taxa de ressalto é um fator direto de classificação
Em vez disso, ele deixa que seja conhecido
” Mas creio que há definitivamente uma ligação entre a taxa de ressalto e a classificação. Olhando para este gráfico, sinto que não é um acidente, mas na verdade é um algoritmo. “
É importante lembrar que uma taxa de ressalto baixa não significa necessariamente uma classificação melhor, uma vez que depende do nicho do site.
Mas, em geral, uma alta taxa de ressalto será um mau sinal para sites como o de comércio eletrônico. Por outro lado, será menos um sinal para um website que apenas fornece informações como a Wikipedia.
Dito isto, as conclusões que tiramos até agora continuam a ser verdadeiras, não é verdade?
Fator 3: O tempo gasto em um website pode afetar sua classificação
De acordo com o estudo de Larry King, o tempo gasto em um website tem uma correlação clara com a posição nos SERPs:
De acordo com esse gráfico, se os visitantes passarem cerca de 500 segundos em seu website, o senhor tem a chance de ficar entre os seis primeiros
Isso não significa que o senhor deva tentar chegar aos 500 segundos a qualquer custo. A idéia é mostrar-lhe que uma melhoria constante desse parâmetro terá um efeito positivo sobre sua classificação
E por que não ir além de 500 segundos ou 8 minutos!
Fator 4: Tempo de permanência e seu impacto sobre a posição nas SERPs
Tempo de permanência é o tempo que um pesquisador do Google gasta em uma página de resultados de pesquisa antes de voltar às SERPs.
Embora não haja uma maneira precisa de determinar o tempo de permanência, é possível avaliá-lo com os fatores que acabo de mencionar.
Larry estima isso
” O Google usa o tempo de permanência – que não podemos medir, mas que é proporcional aoenvolvimento do usuário, como taxa de retorno, tempo no local e taxas de conversão – para validar as taxas de click-through Essas métricas ajudam o Google a determinar se os usuários finalmente conseguiram o que procuravam. “
Tomemos um exemplo para ilustrar essa métrica
Imagine que o senhor usa a pergunta: “como criar backlinks”
O Google lhe mostra alguns resultados
O primeiro resultado parece bom e o senhor clica sobre ele Mas quando o senhor chega lá, o local é
Mal concebido
Difícil de usar
Tem pouco conteúdo útil.
Por essa razão, o senhor deixa o local após 10 segundos!
Portanto, seu tempo de permanência é de 10 segundos e esta visita super curta diz ao Google que o senhor não ficou satisfeito com o resultado que lhe ofereceu
Agora, digamos que o senhor clique no segundo resultado e desta vez é o mesmoe desta vez
O conteúdo é muito útil
O site é muito fácil de usar
O projeto está bem feito.
Em suma, o senhor tem um excelente conteúdo
Assim, o senhor passou mais de 10 minutos no website para ler o conteúdo e depois e depois o senhor volta para os SERPs
Esse longo tempo de permanência permite ao Google saber que o senhor tem valor agregado ao site.
Agora considere que muitos usuários, como o senhor, passam muito tempo na segunda página da Internet
O mecanismo de busca tenderá a aumentar a classificação daquela página para aquela consulta, não é verdade?
” Além disso, o usuário pode selecionar um primeiro link em uma lista de resultados de busca, ir a uma primeira página da Internet associada ao primeiro link, e depois voltar rapidamente à lista de resultados de busca e selecionar um segundo link. A presente invenção pode detectar esse comportamento e determinar que a primeira página da web não é relevante para o que o usuário deseja A primeira página da Internet pode estar sub-classificada, ou alternativamente, uma segunda página da Internet associada ao segundo link, que o usuário tenha visto por períodos mais longos de tempo ou tempo, pode estar sobreclassificada. “
Outro ponto, a saber, o uso do tempo de permanência, também acaba de ser esclarecido. Se o senhor está se perguntando se existe um tempo padrão de permanência, o senhor deve saber que o tempo de permanência depende de vários fatores, a saber
Seu nicho;
O tipo de conteúdo;
A consulta de busca que as pessoas usam para encontrar sua página;
Tendências sazonais;
Etc..
Em vez de me preocupar com um número arbitrário, recomendo que o senhor se concentre em melhorar seu tempo de permanência em seu website.
3.3.2. O estudo Semrush
Em 2017, Semrush conduziu um estudo sobre os fatores de classificação através de mais de 600.000 palavras-chave. Os resultados podem ser resumidos com essa infografia
Para as palavras-chave que foram usadas para essa consulta, os sinais dos usuários são muito importantes para o mecanismo de busca
Aqui, estes são
O tempo gasto no site
O número de páginas por sessão
Taxa de ressalto.
Além das informações do Google e dos diversos estudos, não há mais incertezas O motor de busca leva em conta a experiência do usuário em seus rankings.
Mesmo que indiretamente e em graus diferentes, o Google leva em conta o UX. Se UX é tão importante, onde a SEO vai se encaixar nesse esquema?
3.3.3. SEO e UX: Duas ferramentas poderosas para otimizar um website!
O Google tem mudado consideravelmente ao longo dos anos
De fato, o gigante dos motores de busca está constantemente atualizando seus algoritmos para assegurar que os usuários obtenham os melhores resultados possíveis
Como eu, muitos especialistas acreditam que cada atualização feita pelo Google foi projetada para fornecer resultados mais fáceis de usar e centrados no usuário
Tivemos tempo de analisar as mudanças que o mecanismo de busca fez nos SERPs que mostraram a importância que dá ao UX
Entre elas
Destaques de trechos;
Google Sugerir
Gráfico de conhecimento
Google Maps
RankBrain
Etc..
Todas as ações do Google estão voltadas para proporcionar a seus usuários a melhor experiência possível
É natural que se leve em conta os sinais de experiência do usuário ao fazer sua classificação, não é mesmo?
Na verdade, os princípios básicos que o mecanismo de busca indica aos webmasters em seu diretrizes são as seguintes
”
Desenhar suas páginas pensando primeiro nos usuários e não nos motores de busca.
Não induza os usuários em erro.
Evite “truques” para melhorar as classificações dos motores de busca. Para saber se seu website está seguindo nossas diretrizes, simplesmente pergunte-se: “Eu me importaria de explicar ao proprietário do website de um concorrente ou a um funcionário do Google quais soluções eu adotei? O senhor também pode se perguntar: “Essas soluções ajudam de alguma forma as pessoas”, “Teríamos usado essas técnicas se os motores de busca não existissem”?
Pense no que torna seu website único e atraente, e o que o torna valioso. Faça com que seu website se destaque dos sites concorrentes em sua indústria”
Estamos de acordo, o usuário está no centro das decisões que o mecanismo de busca toma
Isso significa que o UX é mais importante que o SEO, que visa usar técnicas para melhorar o ranking de um website nos SERPs? Claro que não!
UX e SEO compartilham o mesmo objetivo e são complementares! Ali, eu o disse ☺
Na verdade, UX pode se encaixar perfeitamente na SEO porque ambos compartilham objetivos comuns
Fonte: Paldesk
Se o senhor tem acompanhado a SEO nos últimos anos, saberá que ela se afastou da simples classificação por termos de busca
Agora, a SEO procura fornecer aos pesquisadores informações que atendam às suas necessidades
É aqui que UX e SEO começam a interagir, pois ambos querem ajudar os usuários a realizar suas tarefas, fornecendo-lhes informações relevantes
Enquanto a SEO conduzirá uma pessoa ao conteúdo de que necessita, UX responderá sua pergunta quando ela estiver na página da Internet.
Dito isto, e o RankBrain? Utiliza o UX para influenciar o ranking?
Capítulo 4: Como o RankBrain avalia o sucesso dos resultados que oferece?
Para responder a essa pergunta, vamos primeiro analisar a relação entre o RankBrain e outros sinais de classificação
Esta abordagem é muito mais interessante, o senhor não acha?
4.1. RankBrain tem um impacto no ranking do Google
4.1.1. RankBrain é um fator de classificação
Comecemos lançando as bases para compreender melhor este ponto tão importante.
” RankBrain é um das “centenas” de sinais que entram num algoritmo que determina quais resultados aparecem em uma página de busca do Google e onde eles são classificados. Em apenas alguns meses, RankBrain se tornou o terceiro sinal mais importante sinal mais importante que contribui para o resultado de uma consulta de busca. “
Se é o terceiro sinal mais importante, o senhor acha que influenciaria diretamente a classificação, não acha? Mas será que é mesmo?
4.1.2. RankBrain influencia os resultados dos SERPs!
Com a palavra “Rank” no nome, é certamente o que se encontra implies☺
Mas não nos limitemos apenas a essa observação banal, que obviamente não tem peso em termos de argumento.
Graças à seção anterior, o senhor talvez já tenha uma idéia sobre o assunto. Mas consideremos uma resposta mais direta de Gary Illyes
Lemme try one last time: Rankbrain lets us understand queries better. No affect on crawling nor indexing or replace anything in ranking
” Rand Fishkin: Não tenho certeza do que significa “substituir algo na classificação”? O senhor está dizendo que o Rankbrain não tem “nenhum impacto direto” na classificação? Gary Illyes: Referia-me a qualquer componente da classificação muda a classificaçãopor exemplo, somos melhores em obter resultados relevantes para consultas negativas. “
Pode-se também considerar essa resposta de Gary a Moty Malkov
@MotyMalkov that's the whole point of a ranking change. Now you can actually rank for queries like [can I finish super mario WITHOUT help]
” Moty Malkov: Eles não são classificados de maneira diferente quando o senhor os entende melhor?
Gary Illyes: Esse é todo o objetivo de uma mudança de classificação. Agora, o senhor pode realmente ser classificado para consultas como [posso terminar super mario SEM ajuda] “
Conclusão O RankBrain permite ao Google entender melhor as consultas e classificar melhor seus resultados.
São apenas os 15% de consultas desconhecidas que são afetadas? Não parece, pois Danny Sullivan publicou um artigo sobre o assunto
Danny afirma
” O Google é tipicamente vago sobre exatamente como ele melhora a busca (algo a ver com a longa cauda? ), mas Dean diz que o RankBrain está “envolvido em cada consulta”, e afeta a classificação real “provavelmente não em cada consulta, mas em muitas consultas”. “
Esta é uma declaração que dá uma melhor compreensão do alcance do RankBrain. A IA afeta quase todas as classificações do mecanismo de busca. Mas como é que ela faz isso?
4.1.3. Como o RankBrain pode influenciar as classificações?
O RankBrain não tem nenhum impacto sobre os outros componentes do algoritmo do Google. A próxima seção explica mais detalhadamente essa afirmação
Neste ponto, é importante entender que se os visitantes voltarem aos SERPs logo após clicar e visitar sua página, o RankBrain acredita que sua página nada tem a ver com o que seus usuários querem.
Ele não avalia sua página da Internet considerando seu conteúdo como ruim, mas logo tentará sugerir outro conteúdo para satisfazer a intenção do usuário de fazer a pergunta.
Assim, sua página na Internet pode ter uma posição inferior para essa pergunta
Mas isso não significa que não será destacado para outra pergunta.
É importante notar que o RankBrain não avalia a qualidade de sua página. Os outros algoritmos do mecanismo de busca são responsáveis pela avaliação de outros fatores de classificação
A IA do Google está simplesmente tentando entender o que o usuário quer dizer quando ele faz uma determinada pergunta.
Portanto, se o RankBrain decide que sua página não é o que alguém está procurando, isso não significa que seu conteúdo não seja bom
Ao contrário, o RankBrain considera que seu conteúdo não era o melhor
Essa conclusão foi confirmada por Gary Illyes na conversa anterior com Rand Fishkin
@randfish I meant any ranking component. It does change ranking, e.g we're better at getting relevant results for negative queries
Um usuário do Google entra na pergunta “construir um galpão de jardim” e Rankbrain coloca sua página da web na primeira posição
Se o visitante chegar ao seu website e não encontrar as informações que está procurando, é provável que saia rapidamente
Mesmo que um número suficiente de usuários faça a mesma coisa, o RankBrain não considerará que o senhor tenha um conteúdo ruim
Considerará que cometeu um erro ao dar um resultado que não corresponde à intenção de seus usuários.
Para a próxima vez com a mesma pergunta, ajustará então a classificação das páginas. A AI do Google continuará a fazer isso até encontrar a melhor resposta para essa pergunta específica.
Torna-se legítimo investigar como o RankBrain avalia o sucesso ou o fracasso de suas propostas.
4.2. RankBrain usa dados históricos para avaliar a relevância de seus resultados
No que se refere ao aprendizado por máquina, Wikipedia estados
” Na prática, alguns sistemas podem continuar a aprender uma vez na produção, desde que tenham uma maneira de obter feedback sobre a qualidade dos resultados produzidos. “.
Como o RankBrain obtém feedback sobre a qualidade dos resultados que eles entregam?
Eric Engeo especialista em SEO que mencionei anteriormente, teve uma entrevista com Gary Illyes no evento do Pubcon Las Vegas em 2016
Em seu blog, Eric publicou este artigo que resume a discussão que ele teve com o googler
Em relação ao RankBrain, Eric mostra que Gary não se limitou apenas à função do RankBrain que o Google continua repetindo desde o lançamento
” Foco na melhoria do processamento de cauda longa e consultas desconhecidas”.
Como já abordamos esse aspecto, não seria prudente voltar a ele
No entanto, há alguns pontos muito importantes a serem lembrados sobre o funcionamento do RankBrain
Quanto aos outros conceitos muito importantes, tentarei relatar fielmente o que ele disse (exceto por alguns detalhes desde que falou em English☺)
” 2 Gary também disse que O RankBrain toma suas decisões com base na avaliação dos dados históricos de desempenho para consultas considerado muito semelhante pelo RankBrain (em linguagem de aprendizagem de máquinas, isso é determinado por ver como uma determinada consulta é dada a consultas históricas em um espaço vetorial de alta dimensão). O Google pode usar o desempenho histórico dessas outras consultas para ajustar os resultados da classificação para a nova longa consulta de cauda à medida que ela chega”
3. Pedi a Gary que pesasse as alegações de que o RankBrain dirige outras partes de seu algoritmo, e ele reiterou que isso não altera esses algoritmos. Portanto, os algoritmos relacionados com as linhas – Pinguim, Panda e outros algos – são completamente inalterados pelo RankBrain. “.
O que isso realmente significa?
Vamos sempre deixar Eric dar alguns esclarecimentos em sua segunda reunião com Gary Illyes em SMX Avançado em 2017 (isto é, um ano depois)
” RankBrain alavanca o desempenho histórico das consultas essencialmente, ou quase, as mesmas perguntas, para ver o que funcionou e o que não funcionou, e depois usa essas informações para ajustar e melhorar os resultados fornecidos para a pergunta atual. Mais detalhadamente, o RankBrain compara a pergunta do usuário com outras perguntas históricas de natureza semelhante. É aqui que entra o aprendizado da máquina, uma vez que a usam para identificar as perguntas históricas mais parecidas com as já respondidas pelo Google. Em linguagem de aprendizagem de máquinas, isso é feito num “espaço vetorial de alta dimensão” Isto é então usado para ver como essas consultas históricas se desenrolaram. Analisando várias consultas, o Google pode determinar que tipos de resultados tiveram bom desempenho e quais não tiveram Esta informação é então utilizada paraessa informação é então usada para refinar os resultados obtidos dos algoritmos usuais do Google para a nova consulta e, em alguns casos, pode até alterar os algoritmos invocados para processar a consulta. “.
O que Gary Illyes parece estar dizendo e a interpretação que Eric Enge faz dele, um ano depois, são semelhantes
Agora, há um ponto crucial a observar: “RankBrain explora o desempenho histórico da consulta “. O que significa realmente “desempenho histórico de perguntas” no contexto do RankBrain?
Essa pergunta levou muitos especialistas em SEO a acreditar que a RankBrain usa sinais UX para tomar decisões. Na verdade, já vimos que o Google considera seus usuários como os melhores juízes da relevância de seus resultados
Este é um ponto controverso na comunidade SEO. Enquanto alguns especialistas argumentam que o RankBrain parece levar em conta o UX, outros refutam categoricamente essa hipótese
Esta é uma hipótese, pois o Google não parece querer esclarecer claramente esta questão
Em todo caso, sabemos que o Google leva em conta os sinais UX ao fazer a sua classificação. O RankBrain faz parte do sistema e poderia interagir com tais sinais
Na verdade, Eric Enge, que há muito discute o RankBrain com Gary Illyes, descreve-o desta maneira
Em algum momento, o RankBrain pode muito bem interagir com dados sobre o comportamento dos usuários. Especialmente porque também permite ao Google classificar parte dos resultados, levando em conta o desempenho passado
Seroundtable revela um funcionário da Google falando no evento Think Auto Google, em Toronto, em 2017
” Assim, quando a pesquisa foi inventada, como quando o Google foi inventado há muitos anos, eles escreveram heurísticas que tinham descoberto qual era a relação entre uma pesquisa e a melhor página para essa pesquisa. E que a heurística funcionou muito bem e ainda funciona muito bem. Mas o Google está agora incorporando o aprendizado da máquina nesse processo. Portanto, é preciso treinar modelos para saber quando alguém clica em uma página e fica nessa página, quando volta ou quando volta e tentaentender exatamente esse relacionamento. Portanto, a busca está ficando cada vez melhor devido aos avanços no aprendizado das máquinas. “
Não se diz explicitamente que o RankBrain tem seu próprio sistema que avalia o tempo de permanência e suas implicações. Pode muito bem ser outro sistema de aprendizagem de máquinas que tenha/terá essa capacidade
Em todo caso, a experiência do usuário está no centro do desenvolvimento do Google e o RankBrain provavelmente interage com esses sinais para produzir melhores resultados.
Para terminar esta seção, vamos ver até que ponto o RankBrain poderia levar em conta o UX.
4.3. Como o RankBrain poderia levar em conta o UX?
Nesta seção, vamos considerar o cenário em que o RankBrain leva em conta a satisfação do usuário ao validar os resultados que propõe. Devo admitir que este me parece ser o cenário mais provável
O RankBrain poderia trabalhar desta maneira
O RankBrain mostra ao senhor um conjunto de resultados de pesquisa que ele acha que o senhor vai gostar
Se um número significativo de usuários gostar de uma página em particular nos resultados, o mecanismo de busca dará a essa página um impulso na classificação.
Se o resultado não for satisfatório, o Google substituirá essa página por outra
E da próxima vez que alguém procurar essa palavra-chave ou um termo semelhante, o mecanismo de busca verá como essa página funciona com os usuários.
Acabamos de passar por um longo e curto período de funcionamento do RankBrain. Vejamos alguns exemplos do RankBrain em ação.
Capítulo 5: Alguns exemplos de como o RankBrain poderia melhorar os resultados das buscas
A fim de entender exatamente como o RankBrain melhora os resultados da pesquisa do Google, usaremos alguns exemplos.
Alguns vêm diretamente do Google, outros vêm de interpretações feitas por alguns especialistas em SEO.
Nota note queoverthinkgroup tem feito a maior parte do trabalho desde que seu artigo sobre o RankBrain forneceu os seis exemplos seguintes juntos.
Vou tentar transmitir fielmente esses exemplos, pois alguns exemplos são quase impossíveis de serem refazidos hoje em dia.
5.1. RankBrain adivinha o que você está procurando, mesmo que você não saiba que palavras usar
Este é o primeiro exemplo dado de como funciona o RankBrain e é extraído do artigo da Bloomberg.
Para explicar essa capacidade do RankBrain, Danny Sullivan que agora trabalha no Google, usou a mesma consulta que Greg usou
“Qual é o título do consumidor no nível mais alto de uma cadeia alimentar?
Em francês:
“Qual é o título do consumidor no nível mais alto de uma cadeia alimentar?
Esse é o tipo de consulta que costumamos digitar no Google quando esquecemos um termo em particular.
Eis o resultado desta consulta em 2016
Fonte: SearchEngineLand
Obviamente, o Google está lutando para fornecer um resultado preciso e relevante para essa pergunta
No entanto, o mecanismo de busca compreendeu a intenção de busca e forneceu alguns resultados que podem permitir ao usuário encontrar sua resposta.
Dito isto, o pesquisador terá que pesquisar as próprias páginas para obter as informações de que necessita.
O resultado não é o mesmo quando o senhor procura por
“Top level of the food chain” ou em francês “plus haut niveau de la chaîne alimentaire”
Essa pergunta é muito mais precisa e o Google dá os elementos da resposta que o usuário deseja
A condição para obter tal resultado foi que para obter tal resultado, foi necessário inscrever os termos certos para obter respostas precisas.
Segundo Danny, o RankBrain permite o mesmo resultado para duas consultas diferentes, se achar que a intenção de busca permanece a mesma.
Em 2018, Danny fez a mesma pergunta
“Qual é o título do consumidor ao mais alto nível de uma cadeia alimentar”
Em francês
“Qual é o título do consumidor ao mais alto nível de uma cadeia alimentar”?
O resultado é o seguinte
A esse nível, há um trecho de destaque que dá diretamente a resposta à pergunta feita.
Além disso, há perguntas relacionadas que podem fornecer respostas a perguntas relacionadas.
É possível considerar que o RankBrain entendeu ao longo do tempo que essa pergunta precisa de uma resposta muito específica
Este é o predador do ápice.
No entanto, o resultado é diferente para o “nível superior da cadeia alimentar”:
O RankBrain tem dados suficientes para estimar que a segunda consulta deve ter um resultado diferente do da primeira.
Isso porque a segunda pergunta busca informações sobre um determinado nível da cadeia alimentar. Isso contrasta com a busca mais longa, que busca informações sobre um determinado consumidor
RankBrain tenta compreender conceitos e suas nuances que podem ser muito complexos de se entender. Por essa razão, ele pode fornecer resultados precisos mesmo quando o senhor não usa as palavras e frases exatas na busca.
5.2. RankBrain pode determinar quando palavras vazias são importantes
Estas são chamadas palavras de parada ou parar as palavras em francês.
Escalões dá uma lista de palavras de parada que são freqüentemente ignoradas pelo Google quando ele processa consultas
Voltemos ao nosso exemplo!
O RankBrain é capaz de determinar quando uma palavra vazia é importante em uma pergunta.
Nesse caso, a palavra “sem” deve ser considerada de modo a não alterar o sentido da sentença:
“Posso vencer Mario Bros sem sem usar um procedimento passo a passo?
Se o motor de busca ignorar o “sem”, o senhor acaba tendo outra pergunta e outros resultados que não correspondem à intenção da busca.
Sobre esse assunto, disse Gary Illyes
” Sem o RankBrain, damos resultados interessantes que não atendem às minhas necessidades. Mas, com o RankBrain, podemos dar resultados que satisfazem minha pergunta. “
Se depois de fazer essa busca o Google lhe oferecesse páginas que só discutissem como vencer Mario Bros com um processo passo a passo, o senhor provavelmente ficaria frustrado.
Entretanto, o RankBrain é inteligente e sabe que a palavra “sem” é importante
Portanto, apenas mostrará páginas que respondam à pergunta “Preciso de um processo passo a passo para vencer Mario Bros?
As páginas que não respondem especificamente a essa pergunta provavelmente terão uma classificação mais baixa
Isso não significa que sejam de má qualidade, simplesmente não correspondem à intenção de busca para essa consulta.
Podemos concluir que é importante examinar todos os aspectos dos assuntos de seu interesse
5.3. O RankBrain sabe quando sua localização muda e oferece resultados apropriados
O terceiro exemplo é também de Danny Sullivan ☺ que relata o que diz o Google.
O exemplo diz respeito à pergunta
“Quantas colheres de sopa em uma xícara?”
Ou em francês:
“Quantas colheres de sopa em uma xícara?”
O Google permite que seja conhecido
” O RankBrain favoreceu resultados diferentes na Austrália do que nos EUA para esta pergunta porque as medidas em cada país são diferentes, apesar de nomes semelhantes “
Na verdade, as taças e colheres de sopa são maiores na Austrália do que nos Estados Unidos O Google tem que levar em conta sua localização ao exibir os resultados.
Entretanto, depois de testar esse exemplo, Danny Sullivan diz não ter notado uma diferença real
Ele usou a mesma consulta no Google.com e no Google Autralia
Danny acredita que não encontrou uma grande diferença e que mesmo sem o RankBrain, os resultados provavelmente mudariam. Isso se deve à tendência do Google de favorecer as páginas mais conhecidas do site local para os usuários locais.
Mau exemplo dado pelo Google? Pessoalmente, parece que sim
O Google provavelmente está tentando explicar de uma maneira teórica como funciona o RankBrain. Ou seu uso de dados de personalização
Conclusão RankBrain usa posição para interpretar o que o senhor realmente quis dizer com as palavras que colocou na barra de busca.
5.4. O RankBrain pode consolidar pesquisas similares para usar dados mais confiáveis
Mais uma vez, Danny Sullivan interpreta como funciona o RankBrain usando um exemplo com a pergunta
“Melhor florista em Los Angeles”
&
“Melhor florista em Los Angeles
Danny afirma
” Imagine o RankBrain em busca da “melhor florista de Los Angeles” Talvez compreenda que se trata de uma busca semelhante a uma que talvez seja mais popular, como a das “Melhores lojas de flores de Los Angeles” Se for esse o caso, então poderia simplesmente traduzir a primeira busca nos bastidores para a segunda Faria isso porque, para uma pesquisa mais popular, o Google tem muito mais dados de usuários que o ajudam a se sentir mais confiante quanto à qualidade dos resultados “
É compreensível que quando o RankBrain é capaz de determinar se duas consultas diferentes têm a mesma intenção de busca.
Assim, ele tenderá a oferecer os resultados da consulta mais popular para consultas semelhantes.
Se os resultados de uma consulta já foram exibidos milhões ou bilhões de vezes, é natural que os resultados dessa consulta sejam exibidos para uma consulta que tenha a mesma intenção de busca e seja menos popular.
Mas, como diz Danny
” No final, o RankBrain mudou a classificação desses resultados Mas o fez simplesmente porque desencadeou uma busca diferente, não porque usou um fator especial de classificação para influenciar a ordem exata em que a lista apareceu. “.
O RankBrain pode, portanto, consolidar pesquisas semelhantes para proporcionar os melhores resultados.
5.5. O RankBrain pode lhe dar bons resultados para intenções de busca sutis
Como já vimos, o RankBrain tende a apresentar resultados semelhantes para consultas com a mesma intenção de busca
Isso indica que o RanKbrain tenderá a fazer o mesmo para essas cinco perguntas
Melhores programas de Netflix: Melhores programas de Netflix;
Os melhores espetáculos do Netflix; O que são bons espetáculos do Netflix?
O que são bons programas Netflix?
O bom Netflix mostra;
O que observar no Netflix.
Rand vai mais longe e diz que para esse tipo de busca, o fator “frescor” do conteúdo é muito importante.
De fato, o RankBrain examinará todas essas buscas e compreenderá que: o senhor está procurando o que está na Netflix neste momento
O que é algo que elemento que não está indicado em sua pergunta e que é sutil.
Rand Fishkin afirma
” Se o senhor não é fresco, não está mostrando aos pesquisadores o que eles querem, então o Google não quer mostrar ao senhor Na verdade, o resultado número um de todos esses filmes foi publicado, creio, há seis ou sete dias, quando essa sexta-feira de quadro branco estava sendo rodada Não é particularmente surpreendente, pois não? O frescor é muito importante para esta pergunta. “
Como lembrete, o Google já estava usando o frescor como um fator de classificação com Cafeína
Com o RankBrain, o Google está agora melhor, pois é capaz de determinar quando esse fator será considerado ou não para uma determinada consulta.
A atualização de seu conteúdo é importante, como descrevi em meu artigo sobre a técnica de licitação
Mas não se apresse a atualizar todo o seu conteúdo, pois o Google não dará a mesma importância ao fator “frescor” para todos os tipos de conteúdo.
Embora o fator frescor seja crucial para as notícias sobre a liberação do presidente, será menos importante para um guia sobre a criação de backlinks.
5.6. RankBrain é realmente bom em entender buscas complicadas
“Forma de otimização da conversão no futuro do marketing digital e mais além”
Em francês:
“Forma de otimização da conversão no futuro do marketing digital e mais além”
Gomez fez várias perguntas bastante complexas que se referem à mesma palavra-chave: “otimização da conversão”.
Gomez realizou sucessivamente as seguintes consultas no Google
Otimização da conversão Otimização da conversão ;
Melhor ferramenta de otimização de conversão Melhor ferramenta de otimização de conversão
Qual é a melhor ferramenta de otimização de conversão para os marqueteiros? Qual é a melhor ferramenta de otimização de conversão para os marqueteiros?
Forma de otimização da conversão no futuro do marketing digital e além dele Forma de otimização da conversão no futuro do marketing digital e mais além.
Os resultados do Google são os seguintes
Apesar da complexidade das consultas, RankBrain ou Google entenderam a intenção da busca e forneceram os resultados corretos.
Estes são apenas alguns exemplos de como o RankBrain poderia realmente mudar os resultados que o Google oferece
Agora, como o senhor assegura que o RankBrain gosta e classifica sua página nas primeiras posições?
Capítulo 6. Como o senhor otimiza seu conteúdo para o RanKbrain?
A máquina de aprendizagem do Google veio validar o que os principais SEOs vêm dizendo há muito tempo Criar o melhor conteúdo possível para sua audiência.
Após seu lançamento em 2015, não foi até 2016 que Gary Illyes deu uma resposta sobre como otimizar o conteúdo para o RankBrain
” Otimizar para o RankBrain é na verdade super fácil, e isso é algo que provavelmente dizemos há quinze anos, é – e a recomendação é – escrever em linguagem natural Tente escrever conteúdo que soe humano. Se o senhor tentar escrever como uma máquina, então o RankBrain só ficará confuso e provavelmente o afastará Mas se o senhor tem um site de conteúdo, tente ler alguns de seus artigos ou o que o senhor escreveu, e pergunte às pessoas se parece natural. Se soa conversa, se soa como um linguagem natural que usaríamos na sua vida cotidianaentão, é claro, o senhor está otimizado para o RankBrain Se não o fizer, então o senhor está “não otimizado “
Posso deduzir que a estratégia a ser adotada para a otimização do RankBrain é criar um conteúdo que ofereça uma experiência ótima para o usuário
É importante lembrar que o RankBrain não é um fator de classificação como qualquer outro. Não temos controle sobre ele, pois é um a capacidade do Google de entender melhor as dúvidas de seus usuários.
Tomemos um exemplo simples
As ligações em atraso são um dos três fatores mais importantes para a classificação do Google. Ao conseguir ligações em atraso através de suas campanhas de ligação à rede, o senhor tem uma chance de melhorar sua classificação nas SERPs.
O senhor pode tomar medidas concretas para otimizar esse fator. O senhor sabe que, se tiver um número considerável de ligações em atraso, pode ser colocado em uma posição mais alta.
Esse não é o caso do RankBrain, que tenta entender as perguntas para oferecer melhores resultados. É impossível otimizar o conteúdo para o RankBrain? Não, o senhor pode otimizar seu conteúdo para que a IA do Google possa posicionar melhor suas páginas da web.
6.1. Como posso procurar palavras-chave no mundo da IA?
Com o RankBrain, o Google consegue entender melhor a intenção de busca por trás das consultas de seus usuários.
Será que isso significa que devemos pular a fase de pesquisa por palavra-chave?
Não, isso não significa que o senhor deva pular essa etapa, que é crucial para determinar a intenção de busca de sua audiência. Isso porque o senhor será capaz de projetar um conteúdo que atenda às necessidades deles e pareça suficientemente relevante para que o RankBrain o classifique em seus melhores resultados.
A esse nível, será uma questão de escolher as palavras-chave certas e usá-las da maneira correta.
6.1.1. Evite otimizar páginas diferentes com palavras-chave semelhantes
Até alguns anos atrás, fazia sentido otimizar páginas diferentes com palavras-chave significativamente diferentes
Por exemplo, digamos que o senhor otimiza duas páginas diferentes com essas palavras-chave ligeiramente diferentes
“como construir um galpão de jardim”
“como construir um edifício de jardim”
O front end do Google permite que o senhor se classifique para essas duas palavras-chave diferentes
Fonte: Backlinko
Com o RankBrain, o Google fica sabendo que a intenção da busca é a mesma e dará resultados semelhantes.
Para meu exemplo, obtive quase os mesmos resultados
“Como construir um galpão de jardim”
“como construir um edifício de jardim”
Geralmente, são as palavras-chave de cauda longa que são usadas dessa maneira. Em outras palavras, às vezes eles têm muito pouca diferença em termos de significado e intenção de busca
Isso significa que não devem mais ser usadas?
Não, não estou tentando dizer que qualquer categoria de palavras-chave seja completamente obsoleta. A idéia é simplesmente assegurar que suas páginas sejam otimizado com palavras-chave claramente distintas que têm intenções de busca diferentes.
Caso contrário, o senhor corre o risco de palavra-chave canibalização com várias páginas com as mesmas palavras-chave ou palavras-chave semelhantes. No entanto, o Google opta pela diversidade em seus resultados de pesquisa e não exibe mais de duas páginas da web por site em seus resultados
Então, o que pode ser feito concretamente?
6.1.2. Otimizar suas páginas com palavras-chave de médio porte
A maneira como o RankBrain funciona poderia ter um impacto negativo sobre as palavras-chave de cauda longa de maneiras diferentes
Não há dúvida de que as palavras-chave de cauda longa são as mais numerosas e são muito mais específicas do que outros tipos de palavras-chave:
Isso porque o RankBrain é capaz de determinar se duas perguntas são semelhantes, mesmo que sejam compostas de palavras diferentes. Por essa razão, poderia mostrar o mesmo resultado para “Como construir um galpão de jardim” e “construir um galpão de jardim”.
E este é o caso deste exemplo
“Como construir um galpão de jardim”
é o caso deste exemplo: “Como construir um galpão de jardim” e “construir um galpão de jardim”
Outra razão é que o RankBrain oferece os resultados mais populares para palavras-chave semelhantes
Tomando meu exemplo, “construir um galpão de jardim” é mais provável que tenha um volume de busca maior do que “como construir um galpão de jardim você mesmo”.
A primeira pergunta é popular e o RankBrain já ofereceu mais de uma vez resultados que satisfizeram seus usuários. Será confiante em oferecer quase os mesmos resultados quando se tratar de questões semelhantes
Por essas duas razões, é prudente optar por palavras-chave de médio porte.
Quando o senhor otimizar sua página em torno de uma palavra-chave de cauda média, o aprendizado da máquina do Google o classificará automaticamente para esse termo e para palavras-chave semelhantes
O senhor provavelmente notou que seu conteúdo não se limita às principais palavras-chave para as quais o otimizou. Eles se classificam por palavras-chave relacionadas ou similares.
Para isso, o senhor pode optar pelas palavras-chave do LSI e pela co-ocorrência.
6.1.3. Usar palavras-chave do LSI e co-ocorrência
A co-ocorrência é a freqüência com que os termos relacionados aparecem em sua página.
Ao usar termos que estão no mesmo campo semântico que sua palavra-chave principal, o RankBrain será mais preciso sobre o que se trata principalmente de seu artigo.
Quando pensa que alguém está procurando informações relacionadas com o assunto, sabe que seu conteúdo vai ao encontro de suas intenções.
As palavras-chave LSI ou Latent Semantic Indexing também desempenham esse papel, ajudando o RankBrain a ver quão relevante é seu conteúdo para uma determinada consulta
As palavras-chave do LSI são palavras e frases que se relacionam com o tópico principal de seu conteúdo. Eles também dão ao RankBrain o contexto de que ele precisa para compreender sua página.
Digamos que o senhor está escrevendo um guia para “construir um galpão de jardim”. O senhor poderia usar palavras-chave do LSI como, por exemplo
Galpões de jardim de uma só encosta ;
Galpões de jardim de madeira;
Custos de construção ;
Permissão de construção; Galpão de Jardim
Ferramentas e materiais de construção
Etc..
Quando o RankBrain vê que seu conteúdo contém esses termos, está confiante de que sua página trata realmente da construção de um galpão de jardim.
6.1.4. O que evitar ao usar palavras-chave
Mas o senhor tem que ter muito cuidado para não cair em Estufagem da palavra-chave ou recheio de palavras-chave
Lembre-se de que estamos tentando otimizar para proporcionar aos usuários a melhor experiência possível. Seus textos devem ser claros e “.. som como olinguagem natural que usaríamos na sua vida cotidiana”
” É um novo sinal Mas a razão pela qual perguntei sobre a otimização para o RankBrain é porque o senhor não o faz Trata-se de garantir que o usuário obtenha o resultado que merece para sua consulta Se o senhor escreve em linguagem natural, está pronto Se o senhor preencher seu conteúdo com palavras-chave, isso certamente não será bom para o senhor. “
Acabamos de abordar o tema da pesquisa com palavras-chave. Vejamos como o senhor pode otimizar suas páginas para obter a melhor experiência de usuário.
6.2. Otimizar sua página para sinais UX
O RankBrain analisa os sinais de experiência do usuário para avaliar a relevância dos resultados que ele oferece
Para fazer isso, o senhor deve também usar sinais UX para determinar se fez ou não um bom trabalho
Os principais fatores a que o senhor deve prestar atenção são os seguintes
CTR ou taxa de click-through nos SERPs
A taxa de ricochete em sua página
O tempo de permanência.
6.2.1. Otimizar sua taxa de click-through nos SERPs
Como já vimos, o CTR orgânico é um sinal chave da classificação do Google. O Rankbrain provavelmente o usa para melhor classificar os resultados que oferece.
Mesmo o melhor conteúdo do mundo não terá um bom desempenho nos SERPs se não der cliques. Não há dúvida de que receber cliques é crucial, pois eles permitem que o senhor receba visitantes que depois realizarão certas ações em seu website.
Supondo que o RankBrain inclua sua página nos SERPs certos, o senhor precisa torná-la mais atraente do que a concorrência.
Para que os visitantes possam clicar em seu resultado ou página, há três fatores principais a considerar
O título da sua página
A descrição da página;
Marca.
Fator 1: Dê a seu conteúdo títulos cativantes
O título é o principal elemento que os usuários considerarão para determinar se o senhor tem a informação que está procurando. Já não basta colocar no título a principal palavra-chave do seu conteúdo para que ele possa ser executado
Um título convincente deve deixar claro que seu conteúdo é capaz de satisfazer a necessidade do pesquisador.
Se o senhor quiser aprofundar o assunto, convido-o a consultar meu guia completo sobre criando manchetes convincentes e atraentes o que lhe dá até acesso a fórmulas prontas.
Observe também que as manchetes que evocam fortes emoções nos usuários têm um desempenho muito bom em termos de cliques e engajamento
De fato, um estudo da CoScheduke mostrou que quanto mais emoção uma manchete evoca, maior a probabilidade de conseguir o noivado. Nomeadamente em termos de ações
BuzzSumo e OkDork também foi realizado um estudo no mesmo sentido, que mostra que o conteúdo que evoca certos tipos de emoções é o que mais se engaja.
Tenha em mente que o mais importante é ser suficientemente claro sobre o que o senhor está trazendo para o usuário. Seu título deve transmitir imediatamente a mensagem: ” o senhor encontrará definitivamente o que procura aqui “.
Uma vez encontrado o título certo para seu conteúdo, só resta a etiqueta de descrição.
Fator 2: Otimizar sua etiqueta de descrição para obter mais cliques
Além do título, esta é uma oportunidade de mostrar como seu conteúdo é único e pode satisfazer a intenção de busca do usuário
Toque nos conceitos-chave de seu conteúdo, para que os usuários saibam que o senhor tem o que está procurando.
” Não há limite para o comprimento das metadescrições, mas os trechos nos resultados das buscas são truncados conforme necessário, geralmente para se ajustar à largura do dispositivo. “
No entanto, é uma boa idéia manter sua descrição curta em cerca de 155 caracteres para evitar que o Google trunque seu texto. O senhor também precisa ser claro, preciso e não se esqueça de incluir sua palavra-chave
Como o senhor já pode imaginar, é importante fazer com que sua meta-rótulo seja “humano” e natural.
O senhor pode encontrar muito mais informações sobre a meta descrição em meu artigo sobre a SEO.
Fator 3: Marcar e fazer com que sua marca seja divulgada
” os pesquisadores são mais propensos a clicar em você se já tiverem ouvido falar de você antes “
De fato, quando as pessoas estão nas SERPs, é muito mais provável que sigam uma ligação com uma marca que já conhecem e na qual confiam.
Essa é uma vantagem muito grande que o senhor pode maximizar, dando a conhecer sua marca
A marca faz parte de minhas estratégias de marketing, como explico em meu artigo sobre como passei de 0 a 1.000 visitantes.
Como o senhor pode ver na imagem a seguir, a pergunta que me faz mais tráfego é o nome da minha Agência SEO Twaino.
Isso mostra que muitos dos meus visitantes digitam meu nome de agência diretamente nos SERPs para acessar meu website. Em breve dedicarei um artigo completo sobre a marca.
Por ora, tenha em mente proporcionar a melhor experiência possível a seus visitantes, para que eles tenham alguma confiança em sua marca
Para fazer isso
Criar um conteúdo de alta qualidade;
Envie bons e-mails
Estar presente nas redes sociais
Etc..
Com esses três fatores, o senhor poderá melhorar significativamente sua taxa de click-through. Mas uma vez que o senhor tenha trazido visitantes ao seu website, é preciso que possa mantê-los lá e permitir que encontrem as informações que estão procurando.
6.2.2. Como reduzir sua taxa de ressalto?
Quando um visitante chega a sua página e sai imediatamente, isso é um bom indicador de que desembarcou no lugar errado.
Se um grande número de visitantes deixar sua página dessa maneira, o RankBrain poderá considerar que sua página não satisfaz a intenção de busca para essa consulta
Assim, a classificação da página será mais baixa e sugerirá, em seu lugar, outros conteúdos.
Mesmo com uma alta taxa de click-through, é importante considerar esses dois fatores para reduzir a taxa de ricochete em suas páginas.
Fator 1: Aumentar a velocidade de carregamento de seu website
” A aceleração dos sites é importante – não apenas para os proprietários de sites, mas para todos os usuários da Internet. Sites mais rápidos criam usuários felizes e temos visto em nossos estudos internos que quando um site responde lentamente, os visitantes passam menos tempo ali. “.
A velocidade de carregamento é um fator de classificação muito importante, pois tem uma forte correlação com a posição nas SERPs.
Além disso, 53% de usuários deixará uma página que leva mais de 3 segundos para ser carregada
Sua taxa de retorno aumentará inevitavelmente se os visitantes deixarem sua página da internet dessa maneira.
Tenha em mente que os websites mais bem classificados têm uma média de 1,9s para carregar. Seria prudente tentar chegar perto desse número e, por que não, fazer melhor.
Fator 2: Certifique-se de que seu site seja móvel e amigável
Com a chegada de indexação mobile-firsttornou-se crucial ter um website móvel e amigável
Google defende um design responsivo que ajude seus algoritmos a
” atribuir com precisão propriedades de indexação à página, em vez de ter que relatar a existência de uma correspondência entre páginas móveis e páginas desktop. “.
Se seu website não for móvel, o senhor corre o risco de ser penalizado nos SERPs
Além disso, o senhor corre o risco de perder uma grande parte de sua audiência
O senhor deve, portanto, fazer esforços nessas direções, já que um website que não responde é suscetível de ter uma alta taxa de ressalto.
Esses dois fatores ajudarão o senhor a reduzir consideravelmente sua taxa de ressalto, mas o senhor pode ir mais longe, otimizando seu tempo de permanência
6.2.3. Como aumentar o tempo de permanência de suas páginas?
Quanto mais seu conteúdo mantiver os visitantes em sua página, tanto melhor!
Isso permite ao RankBrain saber que propôs um bom resultado para uma determinada consulta
É por isso que é importante causar uma boa impressão rapidamente
Quando alguém acessar sua página pelo Google, suponha que o senhor terá apenas alguns segundos para impressioná-los. A primeira coisa que eles vêem deve confirmar que chegaram ao lugar certo.
Só porque aterrissaram em sua página não significa que tenham decidido que o senhor é a melhor escolha
Aqui estão algumas táticas que podem ajudar o senhor a aumentar o tempo que as pessoas passam em seu website.
Tática 1: Escrever conteúdo autoritário
O primeiro truque é escrever um conteúdo autoritário que vá a fundo sobre os temas que o senhor cobre. O fato de ter um conteúdo longo permite que o senhor aumente significativamente o tempo de permanência.
Embora o conteúdo breve permita ao senhor responder diretamente às perguntas dos leitores, às vezes eles ficam querendo mais informações
Muitas estatísticas mostram a eficácia do conteúdo da autoridade e convido o senhor a ler meu artigo sobre a técnica de licitação
Digamos que o senhor quer saber “como construir um galpão de jardim”.
O senhor teve 500 palavras de conteúdo que descrevem brevemente os passos a dar e os materiais a usar, o que ainda deixa várias perguntas sem resposta.
Portanto, o senhor volta aos SERPs(pogo-sticking) e finalmente se depara com 10.000 palavras de conteúdo que explicam todo o processo em detalhes.
O senhor não só tem todas as informações que queria, como também descobre aspectos do assunto em que não havia pensado. Por isso, o senhor aproveita para examinar tudo e volta mais tarde aos pontos de que ainda não se lembrava.
O longo conteúdo consegue muito bom desempenho e aqui está o resultado de mais de um mês, quando eu separo as páginas com uma alta duração
Isso não teria sido possível se o conteúdo não fosse longo e não oferecesse algum valor agregado aos leitores.
Não se trata, porém, de publicar um bloco de texto
Porque, encaremos os fatos, ler 10.000 palavras de conteúdo é particularmente difícil
Para isso, use-os
Subtítulos
Visuais
Parágrafos pequenos
Espaço para proporcionar uma boa experiência de leitura
Etc..
Fonte: SEOPressor
Procure proporcionar uma experiência ótima para seus leitores.
Tática 2: Colocar seu conteúdo acima da dobra
O senhor tem apenas alguns segundos para mostrar aos visitantes que eles estão no lugar certo para encontrar as informações que procuram.
Uma das melhores maneiras de fazer isso é colocar seu conteúdo acima da dobra, para que o visitante não precise descer a página antes de ler as primeiras sentenças.
Em vez de ter algo como isto
Fonte: Backlinko
Em vez disso, procure um layout como este
Procure também fazer uma breve introdução, pois são muito mais eficazes.
Desde quando alguém procura algo no Google, já tem algum conhecimento sobre o assunto. Portanto, o senhor não precisa de uma longa introdução.
A introdução é onde 90% de seus leitores decidirão continuar lendo ou deixar a página. Portanto, trabalhe de tal maneira que encoraje as pessoas a continuar lendo
Com essas duas táticas, o senhor deve poder manter seus visitantes em suas páginas da Internet por mais tempo.
E é isso, o senhor otimizou seu conteúdo para que o RankBrain compreendesse e considerasse os melhores resultados para os tópicos que o senhor cobre.
Conclusão: Otimizar para o RankBrain é muito simples
O Google está continuamente melhorando seu sistema e as conseqüências são muitas vezes vistas no ranking dos resultados que oferece. Essa é uma das razões pelas quais é pouco provável que se mantenha uma determinada posição nas SERPs.
Os especialistas da SEO, portanto, precisam estar cientes das tendências dos vários fatores que podem afetar a classificação de seu website.
Esse é o caso do RankBrain, que continua a desfrutar de um certo mistério quanto ao seu funcionamento e sua relação com outros fatores de classificação.
Neste artigo, tivemos a oportunidade de discutir esses diferentes elementos que podem ser resumidos da seguinte maneira:
O RankBrain é usado para lidar com perguntas desconhecidas ou pouco claras através de seu aprendizado e capacidade de previsão;
A IA do Google é um dos três mais importantes sinais de classificação para servir melhores resultados a uma consulta;
O RankBrain não afeta outros processos tradicionais de classificação e classificação;
O RankBrain poderia usar sinais de experiência do usuário para julgar a relevância de seus resultados;
A IA do Google não afeta também o rastreamento ou a indexação.
Quanto à otimização, é importante ter em mente que a IA do Google não avalia as páginas. Os outros sinais fazem isso e já são fatores para os quais o senhor deve otimizar seu website.
Quanto ao RankBrain, tudo o que o senhor tem que fazer é publicar conteúdo de alta qualidade para sua audiência. E não se esqueçam de apontar para palavras-chave de meio da cauda com alto volume.
Os motores de busca continuarão sempre a melhorar a fim de fornecer respostas como a maneira como mantemos nossas conversas. É importante manter-se no topo dessa tendência, a fim de proporcionar a melhor experiência possível ao usuário.
O que o senhor pensa sobre o uso que o RankBrain faz dos sinais de experiência do usuário?
Sinta-se à vontade para compartilhar seus pontos de vista!
