Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tornou-se um dos pilares mais importantes no funcionamento do algoritmo de pesquisa do Google. Com a evolução das tecnologias de IA e machine learning, o Google tem utilizado sistemas avançados como o RankBrain, BERT e o MUM para melhorar a compreensão das intenções de busca dos usuários e oferecer resultados mais relevantes.
Esses sistemas estão continuamente transformando a maneira como os profissionais de SEO precisam abordar suas estratégias.
Confira nesse artigo:
- A evolução dos sistemas de IA do Google;
- RankBrain: O Pioneiro na IA de Busca;
- BERT: Entendendo a Linguagem Natural;
- MUM: A Revolução Multimodal;
- Aproveitando a IA para SEO: O que é possível?;
- Conte com o apoio de quem é Mestre em SEO
A evolução dos sistemas de IA do Google
Desde o lançamento do RankBrain em 2015, a IA tem sido uma peça-chave no mecanismo de busca do Google. O RankBrain foi o primeiro sistema de IA utilizado pelo Google para interpretar consultas complexas e entender melhor as intenções por trás das palavras-chave que os usuários digitam. Em 2019, o Google introduziu o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), um avanço significativo na capacidade da IA de entender nuances linguísticas e contextuais nas buscas, o que ajudou o Google a oferecer resultados mais precisos em consultas com linguagem natural.
Mais recentemente, o MUM (Multitask Unified Model), anunciado em 2021, elevou o uso da IA a um novo patamar. O MUM é capaz de processar e interpretar informações de texto, imagens e até vídeos, em várias línguas simultaneamente, para oferecer respostas mais completas e contextualizadas. Isso abre novas possibilidades para entender consultas ainda mais complexas e multidimensionais.
Vamos entender melhor como cada um desses modelos de IA foi importante para o crescimento do buscador:
RankBrain: O Pioneiro na IA de Busca
O RankBrain, lançado em 2015, foi o primeiro sistema de IA usado pelo Google em seu mecanismo de busca. Seu principal objetivo é ajudar a interpretar consultas de busca complexas, especialmente aquelas que o Google nunca havia visto antes. Ele utiliza aprendizado de máquina para adaptar os resultados de pesquisa com base no comportamento dos usuários e entender melhor as conexões entre palavras.
Como o RankBrain funciona?
O RankBrain não se concentra apenas em palavras-chave, mas também em identificar conceitos relacionados. Ele faz isso aprendendo padrões com base em buscas anteriores e comportamentos dos usuários, ajustando constantemente os resultados para fornecer respostas mais relevantes.
Impactos do RankBrain em SEO
Para os profissionais de SEO, isso significa que otimizar exclusivamente para palavras-chave exatas já não é suficiente. A criação de conteúdo que cubra uma gama mais ampla de tópicos e atenda a diferentes intenções de busca pode ajudar a garantir que seu site seja considerado relevante para consultas complexas ou inesperadas.
Para superar esses desafios, a estratégia deve ter foco na criação de conteúdo de qualidade e de longo prazo, cobrindo tópicos que atendem a diversas nuances da intenção do usuário, e não apenas uma palavra-chave específica.
BERT: Entendendo a Linguagem Natural
Em 2019, o Google apresentou o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), que representou um salto gigantesco na forma como o algoritmo de busca entende a linguagem. O BERT foi projetado para melhorar o entendimento de consultas em linguagem natural, especialmente aquelas que envolvem preposições e dependem do contexto.
Como o BERT funciona?
Diferentemente dos modelos anteriores que analisavam palavras em sequência, o BERT analisa todas as palavras em uma consulta de maneira bidirecional, ou seja, ele entende o significado de uma palavra com base no que está antes e depois dela. Isso permite que o Google entenda nuances de linguagem e contexto que seriam ignoradas por mecanismos de busca mais simples.
Impactos do BERT em SEO
O BERT torna ainda mais crucial a criação de conteúdo que seja natural e responda diretamente às perguntas dos usuários. O conteúdo que prioriza a clareza e a utilidade para o leitor será mais bem classificado, já que o Google está agora mais habilitado a entender o contexto completo das consultas.
Para aplicar uma estratégia eficiente, use uma linguagem clara e natural, otimizada para responder às dúvidas do usuário. Evite jargões excessivos e complexidade desnecessária, e priorize a criação de conteúdo que trate da intenção real do usuário.
MUM: A Revolução Multimodal
O MUM (Multitask Unified Model), anunciado em 2021, é uma das mais poderosas inovações do Google em termos de IA. O MUM é capaz de processar informações em várias modalidades – texto, imagens e vídeos – e realizar tarefas complexas de forma simultânea, utilizando múltiplas linguagens.
Como o MUM funciona?
O MUM foi projetado para entender não apenas texto, mas também imagens e vídeos. Isso significa que o Google agora pode oferecer respostas que combinam diferentes tipos de mídia, tornando o mecanismo de busca ainda mais abrangente. Além disso, o MUM pode interpretar informações em vários idiomas ao mesmo tempo, ajudando o usuário a obter respostas mais completas, independentemente da forma ou idioma da consulta.
Impactos do MUM em SEO
Para os profissionais de SEO, isso abre novas oportunidades para otimizar o conteúdo visual e audiovisual, além do conteúdo escrito. Com o MUM, a relevância de imagens e vídeos aumentará nas pesquisas, o que significa que o SEO visual se tornará uma parte essencial das estratégias de marketing digital.
Invista em conteúdos multimodais. Inclua vídeos explicativos, infográficos, imagens otimizadas e outros elementos visuais que podem ser utilizados pelo Google para enriquecer os resultados de pesquisa. Além disso, otimize conteúdos para serem relevantes em diferentes idiomas, aproveitando a capacidade do MUM de entender consultas multilinguísticas.
Aproveitando a IA para SEO: O que é possível?
Para profissionais de SEO, entender como esses sistemas de IA operam é fundamental para otimizar estratégias e obter melhores resultados. A IA utilizada pelo Google tem um impacto direto na forma como os conteúdos são classificados e apresentados aos usuários, e dominar essas novas tecnologias pode significar a diferença entre uma campanha de SEO eficaz e uma que fica aquém do esperado.
Aqui estão algumas maneiras de aproveitar ao máximo a IA do Google para SEO:
Criação de Conteúdo Orientado à Intenção
Com o BERT e o RankBrain interpretando intenções mais profundamente, os profissionais de SEO devem focar menos em entender e atender às necessidades do usuário. Isso significa que conteúdo que explora perguntas frequentes, fornece respostas claras e cobre tópicos de forma abrangente terá maior chance de classificação.
Para se destacar, o conteúdo precisa ser criado com foco na intenção do usuário, oferecendo respostas diretas e ricas. Isso significa que os profissionais de SEO devem priorizar a criação de conteúdo que se alinha às perguntas e necessidades dos usuários, otimizando para consultas em linguagem natural.
Aprimoramento da Experiência Multimodal
Com o MUM, otimizar apenas o texto não será suficiente. Vídeos, imagens e gráficos ganharão ainda mais importância, e otimizar esse tipo de mídia se tornará vital.
Certifique-se de que as imagens e vídeos incluam dados descritivos, como textos alternativos e legendas, para que o Google possa interpretá-los e classificá-los corretamente.
Afinal, o modelo permite que o Google integre diferentes tipos de conteúdo em suas respostas, como texto, imagens e vídeos. Para os profissionais de SEO, isso significa que otimizar não apenas o conteúdo escrito, mas também os elementos visuais e audiovisuais, será cada vez mais importante.
Além disso, estruturar conteúdos que façam uso de vídeos explicativos, infográficos e imagens relevantes pode aumentar as chances de aparecer nos resultados de pesquisa, especialmente para consultas complexas.
Exploração de Novas Oportunidades de Long-Tail Keywords
Com a IA do Google sendo capaz de entender consultas longas e mais complexas, existe uma oportunidade clara de focar em palavras-chave long-tail que antes poderiam ter sido ignoradas.
Essas consultas mais específicas tendem a ter menos concorrência, e otimizar o conteúdo para essas palavras-chave pode resultar em classificações mais altas e taxas de conversão melhores, já que são buscas com maior intenção de compra ou decisão.
