Karine Sales
Atualizado em 18/02/2026
4 min de leitura
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De acordo com Jeff Dean, cientista do Google, a busca com IA na big tech continua dependendo dos fundamentos clássicos de ranqueamento e recuperação de informação.
A informação foi dada em uma entrevista para o podcast Latent Space. Lá, Dean explicou como o Google evoluiu a busca tradicional até a chegada dos LLMs.
E mesmo assim, o processo por trás da busca com IA ainda segue uma lógica tradicional.
A seguir eu te conto um pouco mais sobre esse processo, de acordo com a entrevista do cientista.
Ao longo dos últimos anos, antes da adoção de LLMs, o Google já vinha deixando de lado a busca por palavras-chave e adotando uma busca baseada em sinônimos, entidades e contexto para entender o que é pesquisado.
Um marco foi em 2001, quando eles conseguiram colocar todo o índice em memória (em vez de disco), o que permitiu adicionar muitos sinônimos e termos derivados à consulta sem estourar a latência.
Isso possibilitou expandir uma busca curta para um conjunto mais rico de termos relacionados:
“Depois de ter todo o índice na memória, não há problema nenhum em adicionar 50 termos à consulta, partindo da consulta original do usuário, que tinha três ou quatro palavras. Porque agora você pode adicionar sinônimos como restaurante, restaurantes, café, bistrô e todas essas coisas”.
O fluxo clássico do Google sempre funcionou em camadas:
Muito antes dos LLMs, o próprio BERT já ajudava a capturar semântica e contexto, permitindo que o Google entendesse melhor a intenção por trás da consulta. Isso diminuiu a dependência de correspondência exata de palavras-chave e fortaleceu uma lógica baseada em significado ao invés da presença literal de termos na página.
Dean esclarece que um sistema de busca baseado em LLM não é estruturalmente tão diferente da busca orgânica tradicional. O que muda é a riqueza em como o texto é representado e compreendido semanticamente.
Ele também desmistifica a ideia de que o modelo “lê a internet inteira”. Na prática, o processo continua sendo em etapas:
Ou seja, a IA não substitui o sistema de recuperação e ranking. Ela opera sobre ele.
No fim, a mensagem é clara: mesmo na era da IA generativa, a base continua sendo recuperação, filtragem e ranqueamento. A diferença é que agora a camada final do processo de busca é muito mais sofisticada – mas ela só existe porque todo o restante funciona.
Do ponto de vista do SEO, o que Dean fala confirma aquilo que a gente já sabe: não é mais sobre a disputa entre as 10 posições da primeira página de resultados. É sobre entrar no subconjunto de documentos que sobrevive às camadas finais de filtragem e reranqueamento.
Em termos práticos, isso significa que seu conteúdo precisa primeiro ser elegível e recuperável, depois precisa sobreviver ao reranqueamento semântico.
Como os sistemas atuais usam representações semânticas muito mais ricas, a vantagem tende a ir para páginas que cobrem o tópico com profundidade real, mesmo sem repetir exatamente os termos da busca.
Otimizar textos apenas com base em palavras-chave não é o suficiente. Ao invés disso, pense sempre: quais entidades são relevantes para esta página? Quais atributos eu quero destacar? As informações estão claras no texto?
Em outras palavras, não se atenha só ao termo exato que as pessoas pesquisam no Google. Considere o conceito que elas querem saber, e por qual razão elas recorrem ao Google para sanar essas informações.
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E aí, o que achou desse assunto? Você sabia que a busca por IA era tão parecida com a tradicional? Conta pra gente! Acompanhe nossos perfis no Linkedin, YouTube e nossa newsletter para ficar por dentro de todas as novidades do universo do SEO, IA e do Google.
Jornalista e criadora de conteúdo digital, atua há mais de 8 anos desenvolvendo estratégias e textos otimizados para blogs, sites e redes sociais.
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