Como funcionam as classificações de featured snippets?

Danny Sullivan, do Google, publicou uma página explicativa no Google que fornecia detalhes sobre como o Google seleciona certos tipos de fragmentos apresentados como featured snippets.

O artigo recém-publicado explica a função do tempo e do lugar (localização geográfica) como sinais que podem acionar snippets em destaque.

O artigo foi limitado a dois fatores, tempo e localização geográfica (Danny usou a palavra, espaço). Ele então usou a frase “contexto crítico” para descrever a importância desses dois sinais.

É interessante que ele tenha usado a frase “ Contexto crítico ” como forma de descrever o que pode explicar o significado de um aumento repentino em consultas de pesquisa específicas.

Contexto crítico é uma palavra usada em estudos de qliteratura para descrever o processo de compreensão do que uma peça de literatura significa, incluindo encontrar relações ocultas, alusões, metáforas e referências a eventos passados ​​ou presentes no momento da escrita. O objetivo do contexto crítico literário era compreender melhor uma determinada obra escrita.

A frase também é usada na pesquisa de algoritmos de Processamento de Linguagem Natural.

Por exemplo, em uma amostra de um livro publicado pela O’Reilly relacionado à recuperação de informações, há uma referência ao contexto crítico como sendo importante para a compreensão do significado semântico.

Veja o que diz o trecho do livro:

“… Os pontos fracos mais fundamentais do TF-IDF e da similaridade de cosseno são que esses modelos inerentemente não aproveitam um entendimento semântico profundo dos dados e jogam fora muito contexto crítico.”

Veja o que Danny Sullivan publicou:

“O contexto crítico, como tempo e lugar, também nos ajuda a entender o que você realmente está procurando. Isso é particularmente verdadeiro para snippets em destaque … Fizemos melhorias para entender melhor quando as informações novas ou locais – ou ambas – são essenciais para fornecer resultados relevantes para sua pesquisa. ”

Sempre que um algoritmo usa informações geográficas para influenciar as classificações de pesquisa, isso significa que o Google está personalizando os resultados da pesquisa.

Indicadores de Freshness

Sullivan

então apresentou o conceito de algo que chamou de indicadores de frescor .

Os indicadores de atualização estão relacionados a um surto de conteúdo vinculado a um tópico específico.

Isso soa semelhante ao tipo de algoritmo “a consulta merece atualização”, em que um aumento repentino em um tópico pode indicar que algo está se tornando tópico e significativo.

Apenas neste caso, o Google está usando esse tipo de conteúdo novo para os trechos apresentados.

Ele falou o seguinte:

“Nossos indicadores de atualização identificaram uma onda de novo conteúdo sendo produzido sobre este tópico que era localmente relevante e diferente do conteúdo mais perene que existia.”

Essa afirmação foi feita dentro do contexto de uma pesquisa de tendência pelas frases ” céu laranja ” e ” por que está nebuloso “. (termos de tendência na California devido aos incêndios que vimos em diversos notícias nesses últimos dias).

Para ambas as frases, o Google determinou que eram tendências em áreas geográficas específicas. Essas informações deram contexto a essas frases de pesquisa.

A frase “ céu laranja ” estava em alta na Califórnia. Para os usuários do Google na Califórnia, o Google começou a mostrar conteúdo de snippet em destaque explicando por que o céu estava laranja.

A outra frase estava relacionada a consultas que estavam surgindo na costa leste e relacionadas à nebulosidade que resultou da fumaça que se espalhou pelo país a partir dos incêndios na costa oeste.

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Danny Sullivan ofereceu um resumo de como a pesquisa do Google usou fatores como hora e lugar para identificar e fornecer contexto crítico para um aumento nas consultas de pesquisa específicas.

Ele também trouxe o conceito de “indicadores de frescor” como parte dos algoritmos do Google.

Leia a publicação do Google