Novos documentos mostram como o Google age nos bastidores 

Novos documentos do processo antitruste contra o Google foram divulgados em setembro. Eles mostram detalhes dos bastidores da big tech, mostrando como ela utilizava dados dos visitantes, interações de pesquisa e dados do Chrome para alimentar e melhorar seu mecanismo de busca. 

Para quem não lembra, o Google foi considerado culpado por monopólio, o que é crime e viola a Lei Sherman Antitrust dos EUA. Por conta disso, a empresa: 

  • Está proibida de celebrar contratos de exclusividade;
  • Deve compartilhar de dados de busca;
  • Deve realizar um serviço de sindicalização (syndication);
  • Precisa ser mais transparente em leilões de anúncios.

Não é a primeira vez que documentos deste processo trazem insights relevantes para otimização de sites. Em agosto de 2024, publicamos um post com 7 aprendizados que o julgamento antitruste nos trouxe

A seguir, a gente te conta o que tinha nesses novos documentos (pelo menos as partes que são interessantes para SEO) e qual a importância disso para o mercado de buscas. 

Sites populares são mais rastreados

O Google confirmou que usa informações como: qualidade de página, frequência de spam, cliques, tempo de hover (passar o mouse sobre um link) e o comportamento de navegação após a pesquisa, para saber quais sites devem ser rastreados mais frequentemente. 

Os documentos mostram que o Google utiliza dados dos visitantes em todas as etapas do processo de busca, desde a rastreamento (crawling) e indexação de páginas até a classificação dos resultados (ranqueamento). 

Sites que possuem um bom engajamento, principalmente nessas métricas, são mais rastreados e, consequentemente, recebem as melhores posições de ranqueamento. 

Ao monitorar e analisar o desempenho desses sites, o Google pode ajustar algoritmos como o Navboost, que depende de meses de dados de interação para refinar o ranking e a recuperação de resultados. 

Esse ciclo, em que sites populares geram mais dados, que por sua vez alimentam melhorias no sistema, reforça a vantagem competitiva do Google, pois ele consegue manter seus resultados mais frescos, relevantes e alinhados com a intenção de busca, enquanto destina recursos de rastreamento de forma mais eficiente.

Modelo de linguagem alimentado por dados reais de navegação

O Google tem uma versão do Bert (RankEmbed) que armazena e usa dados reais de navegação (70 dias de registros de busca) e avaliações humanas para treinar seu modelo de ranqueamento, melhorando a precisão dos resultados de busca, especialmente para consultas complexas ou incomuns.

O RankEmbed é um sistema de deep learning com forte capacidade de compreensão de linguagem natural, permitindo que identifique documentos relevantes mesmo quando a consulta não contém termos exatos. Ele é particularmente eficaz para consultas de cauda longa. 

O que tudo isso significa para SEO? 

As revelações dos documentos reforçam a importância de focar em experiência do usuário e qualidade de engajamento. Elas confirmam que não só há métricas utilizadas especificamente para ranquear, como também para aumentar a velocidade do rastreamento. 

Mais do que nunca, criar conteúdo verdadeiramente relevante e envolvente não é uma estratégia opcional, mas sim o objetivo de qualquer esforço de otimização.

Além disso, a confirmação do uso de modelos como o RankEmbed, treinados com dados reais de navegação e avaliações humanas, evidencia que o Google está numa corrida incessante para compreender a intenção semântica por trás das buscas, especialmente para consultas complexas e de cauda longa.

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  • Karine Sales

    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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