Você sabe o que é o Google RankBrain, como ele funciona e como você pode otimizar seu site para se beneficiar disso? Aqui está tudo o que você precisa saber sobre o algoritmo RankBrain do Google.
O algoritmo do Google RankBrain entrou em operação em abril de 2015, mas não tinha sido anunciado até outubro de 2015 por meio de uma notícia da Bloomberg.
Nessa época o RankBrain foi descrito da seguinte forma:
“O RankBrain usa inteligência artificial para incorporar grandes quantidades de linguagem escrita em entidades matemáticas – chamadas vetores – que o computador pode entender. Se o RankBrain ver uma palavra ou frase com a qual não está familiarizada, a máquina poderá adivinhar quais palavras ou frases podem ter um significado semelhante e filtrar o resultado de acordo com a familiaridade, tornando-o mais eficaz no tratamento de consultas de pesquisa nunca vistas antes . ”
O RankBrain era até então a única Inteligência Artificial (IA) ao vivo que o Google usa em seus resultados de pesquisa, porém a recém lançada atualização Google BERT já está mais avançada. Embora o Google use o aprendizado de máquina para ensinar os algoritmos, a IA não está sendo usada na natureza – e por boas razões. Se a busca fosse interrompida, os engenheiros do Google não teriam ideia de como corrigi-la.
O RankBrain, no entanto, é usado para classificar os resultados da pesquisa ao vivo para ajudar os usuários a se ajustarem melhor à sua consulta de pesquisa.
O que você vai ler neste artigo
RankBrain como fator de rankeamento
O RankBrain foi chamado de terceiro sinal de classificação mais importante do Google (atrás de conteúdo e links).
Mas o RankBrain é realmente um “sinal de classificação”?
Na verdade não. Pelo menos não da maneira como pensamos nos sinais de classificação tradicionais.
O RankBrain é um método de processar consultas de pesquisa de uma maneira que deduz um “melhor ajuste” para consultas desconhecidas pelo Google.
Cerca de 15% das consultas que o Google processa todos os dias são novas – em outras palavras, ninguém nunca pesquisou usando esses termos exatos antes.
Como pode haver tantas consultas desconhecidas? É um conceito difícil de entender.
Mas se você pensar em todas as maneiras diferentes em que falamos sobre uma pessoa, local ou coisa, poderá ver rapidamente como pode haver milhões de maneiras de fazer apenas uma pergunta simples. Isso provavelmente aumentará exponencialmente à medida que avançamos mais para a pesquisa por voz, à medida que os smartphones melhoram na transcrição de Voz para texto e os dispositivos se mudam para o modelo que só usa voz.
Portanto, nos termos mais simples, o RankBrain é um algoritmo de processamento que usa o aprendizado de máquina para retornar a melhor correspondência para uma consulta quando não se sabe o que essa consulta “significa”.
No início, o RankBrain estava presente apenas em um pequeno número de consultas do Google (cerca de 15%) podemos chamar essa fatia de controle de versão, onde só se executa uma atualização a uma parcela pequena dos usuários como finalidade de teste e depois é lançando oficialmente. No entanto, com o tempo, ele se expandiu e está envolvido em quase todas as consultas inseridas no Google.
Partindo desta premissa, se o Google tiver certeza da consulta, o RankBrain terá muito pouca influência. O RankBrain está disponível apenas para ajudar quando o Google não tem certeza do significado das consultas.
Porquê é importante o Google conhecer um novo conjunto de consultas?
Quando o Google lançou o Hummingbird e passou de “seqüências de caracteres para coisas”, passou a considerar uma correspondência para sua consulta de pesquisa usando fatores dentro e fora da página para entender as relações entre pessoas, lugares e coisas, semeando o algoritmo com relacionamentos conhecidos.
Isso foi inicialmente em parte determinado a partir de um banco de dados chamado Freebase. Então o Google usou o WikiData. Agora eles usam o aprendizado de máquina alimentado por dados em sua maior parte.
Mas como isso de fato funciona?
Isso significa que, em vez de determinar um artigo sobre “maçãs vermelhas”, tratava-se de maçãs vermelhas a partir de sinais de otimização, como texto âncora do link de entrada e tags H1, já sabia que uma maçã vermelha era de fato uma fruta comestível redonda que tinha a cor em sua maioria vermelha.
O banco de dados disse ao Google que essa string era na verdade uma coisa chamada “maçã vermelha”. Em seguida, o Google pode obter todos os melhores resultados de correspondência para o termo “maçã vermelha”.
No entanto, talvez você quis dizer “maçã vermelha” como em um “computador com maçã vermelha”. Se o Google não tiver certeza de que você quis dizer “maçã a fruta” ou “maçã do computador”, isso poderá gerar alguns resultados alternativos no seu conjunto de consultas.
Portanto, em vez de 10 resultados relacionados a frutas, você pode obter 8 frutas e 2 relacionadas a computadores ou vice-versa.
É assim que o Google RankBrain funciona da maneira mais básica.
Quando é que o RankBrain influencia no resultado da consulta?
O RankBrain afeta as consultas em todos os idiomas e países.
Quando o RankBrain está mais em “reprodução”, é quando a consulta é única e desconhecida.
Você que já é do SEO desde os primórdios, pode se lembrar de quando fazia uma pesquisa e o Google mostrava quais palavras realmente foram usadas nessa pesquisa (apesar do que você digitou). Este foi o precursor do RankBrain.
Em dados gerais falamos sobre o RankBrain para leigos e novos profissionais de SEO. Vamos aprofundar um pouco sobre essa atualização.
O que não pode ser considerado RankBrain?
O RankBrain não é um processador de linguagem natural , também conhecido como PNL, assim como o BERT.
A PNL é o santo graal da pesquisa, em que um computador pode quebrar frases completas e entender a intenção do usuário a partir da estrutura de sentenças e da lingüística do usuário.
As palavras inferem significado, em outras palavras e a PNL pode entender uma linguagem semelhante à de um ser humano, embora através de um processo diferente.
Embora o RankBrain esteja um passo mais próximo desse objetivo final, o RankBrain não pode deduzir significado de suas pesquisas apenas com base no idioma.
O RankBrain requer um banco de dados de relacionamentos e vetores de relacionamentos conhecidos entre consultas semelhantes, para obter uma melhor estimativa. A inferência ocorre quando as consultas não são entendidas, mas os resultados retornados ainda são baseados nesses dados.
É possível otimizar um site para o RankBrain?
Gary Illyes, do Google, nos diz que podemos otimizar para o RankBrain escrevendo apenas naturalmente:
“A otimização para o RankBrain é realmente super fácil, e é algo que provavelmente dizemos há 15 anos, é – e a recomendação é – escrever em linguagem natural. Tente escrever um conteúdo que pareça humano. Se você tentar escrever como uma máquina, o RankBrain ficará confuso e provavelmente o empurrará de volta.
Mas se você tem um site de conteúdo, tente ler alguns de seus artigos ou o que você escreveu e pergunte às pessoas se isso soa natural. Se soa conversacional, se parece com a linguagem natural que usaríamos no seu dia-a-dia, com certeza, você está otimizado para o RankBrain. Caso contrário, você não será otimizado. ”
No entanto, se você estava sempre escrevendo um bom conteúdo, provavelmente está se perguntando o que mais eu posso fazer? O que pode lhe dar essa “vantagem”? Como você pode otimizar esse “sinal de classificação”.
A resposta a esta pergunta não é uma resposta, mas sim outra pergunta:
Por que você quer tentar?
O RankBrain pode ser benéfico em alguns casos de uso exclusivos. No entanto, para a maioria dos sites, o tempo e a energia que você usaria para tentar se classificar na SERP para uma consulta desconhecida pelo Google (o que significa que ninguém está buscando por isso) seriam muito mais desgastantes entre outras coisas, entretanto como salvação existe a possibilidade de você usar ferramentas que te ajudaram nessa missão.
Ferramentas como:
- Awnser The Public;
- Keyword Tool
- Semrush
- Entre outras
Os resultados do RankBrain foram projetados para mudar e trazer de volta melhores resultados. Então, otimizar para isso seria como tentar atingir um alvo em movimento – o tempo todo.
O melhor conselho? Siga o conselho de Illyes.
Escreva um bom conteúdo, tente se aprofundar em um determinado assunto e uso outros artigos menores, mas não menos abrangentes como complementares e construa uma linkagem interna consistente. As ferramentas citadas, podem te ajudar a encontrar termos long tail que possuem um volume de busca muito menor, ou até por vezes, nenhum volume de busca, o que fará as probabilidades de você se posicionar para esses termos sejam menores.
Vale um lembrete que nunca é demais: Certifique-se de que o seu conteúdo soe natural.
