Parece que a cada semana que passa nós vemos este tipo de notícia:
SEO acabou! SEO está morto.
Eu li alguns desses artigos nas últimas semanas e inúmeras vezes nos últimos anos.
Mas por quê? O que está fazendo as pessoas pensarem que o SEO está morto?
Bem, um motivo é o fato do Google mudar seu algoritmo umas 600 vezes todo ano.
Isso é quase duas vezes por dia. É quase impossível agora nos mantermos atualizados com os fatores de classificação em constante mudança do Google.
Em um dia tem a ver com links e, no outro, é relacionado à presença social.
Tentar otimizar seu site para mecanismos de busca em 2017 é uma das tarefas mais confusas que você pode dar para alguém realizar.
Você otimiza meta descriptions? Elas ainda importam? Quais palavras-chave deveria usar? Elas ainda fazem diferença?
E em 2015, Google lançou outra bomba para nós:
Google estava fazendo investimentos pesados em machine learning e inteligência artificial para filtrar resultados de pesquisas e rankins.
Maravilha – outro fator ainda que devemos levar em conta quando tentamos criar nossa presença orgânica!
Google chamou essa nova implementação de IA de “RankBrain”. Em 2015, eles oficialmente contaram que a tecnologia de IA ajudaria definir os resultados de busca.
Eles até deram grande importância no aspecto do ranking da nova tecnologia e como isso impactaria as classificações de pesquisa.
Neste artigo, falarei o que é Google RankBrain, como ele funciona, porque ele importa e como você pode otimizar seus resultados de busca para o RankBrain.
O que é RankBrain?
Os resultados de busca do Google mudaram drasticamente nos últimos anos.
Desde rich snippets e cards a knowledge graph, o mecanismo de busca se mantem cada vez melhor:
O objetivo do Google é bastante simples: Dar ao usuário a melhor experiência de mecanismo de busca em um tempo curto.
Significa que, quando você faz uma busca, você terá resultados quase que instantâneos:
Google trata de nos dar as informações que buscamos. Não há se, e ou porém nisso.
Mas o Google não funciona da mesma maneira que estamos acostumados.
Por exemplo, quando você costumava pesquisar por uma palavra-chave, você teria milhões de resultados de páginas que usaram aquela palavra-chave nos textos.
Então, nessa época, como você tiraria vantagem com o SEO? Você colocaria essa palavra-chave em seu conteúdo um monte de vezes para enganar o Google e fazê-lo mostrar seu conteúdo.
Nós agora comumente nos referimos a essa tática como “keyword stuffing”, e isso acabava ficando assim:
E era uma das melhores maneiras de melhorar o posicionamento do seu conteúdo.
O mecanismo de busca do Google queria mostrar o conteúdo porque ele parecia relevante.
Mas agora, os resultados de busca do Google são muito diferentes. O Google não apenas lê seu conteúdo e posiciona seu site baseado nas palavras-chave.
Agora, eles olham o contexto, o que significa que eles podem dizer, pela sua terminologia de pesquisa, o que você realmente deseja ver.
Por exemplo, veja os resultados para a minha busca sobre SEO:
Eles me mostraram uma definição em forma de um rich snippet.
Por que eles não me mostraram um site que usaram excessivamente a palavra SEO? Porque o machine learning interpretou minha busca de uma forma específica.
Pense nisso: se você está pesquisando uma palavra-chave como SEO, por que você está pesquisando isso?
Você claramente não está procurando por serviços de SEO. E não está pesquisando por táticas de SEO. Se você estivesse, você teria digitado isso.
Provavelmente, você está pesquisa pela definição para aprender o que é SEO.
E o Google começou a entender isso e fornecer resultados mais razoáveis para esse tipo de pesquisa.
O Google é agora essencialmente capaz de entender e reconhecer como as palavras se encaixam no contexto.
E RankBrain é uma ferramenta que promove esse entendimento.
Portanto, o que é Google RankBrain exatamente?
RankBrain é um sistema de machine learning que usa inteligência artificial para melhorar os resultados de busca e interpretar novas consultas.
Bloomberg divulgou sua primeira declaração sobre RankBrain de um pesquisador sênior no Google, chamado Greg Corrado.
Se você assistir ao vídeo, você pode notar uma das frases mais importantes que o Greg usou para descrever o RankBrain:
“Essa frase parece com algo que já vi anteriormente, então vou presumir que você quis dizer isso”.
Essencialmente, o sistema do RankBrain pega consultas difíceis de entender e as relacionam com as pesquisas anteriores baseadas na intenção e resultados finais.
O Google RankBrain ajuda a resolver as buscas que o Google nunca viu antes e as relacionam com pesquisas existentes:
O sistema ajuda a identificar padrões por trás das palavras-chave de pesquisa que são geralmente difíceis de entender, conectando elas com outras consultas de pesquisa.
Isso significa que o Google pode fornecer resultados ainda mais precisos para novos termos de busca.
Eles fazem isso para manter os usuários satisfeitos e fornecer resultados que as pessoas querem, independentemente do tempo de pesquisa ou o quão diferente ele é.
Agora que você sabe um pouco mais sobre RankBrain, vamos dar uma olhada em um exemplo real.
RankBrain na prática
Google não nos deu muitos exemplos específicos em que o RankBrain ajudou nos resultados de busca.
Mas no release original do Bloomberg, eles nos deram um exemplo:
Qual é o rótulo de um consumidor no mais alto nível de uma cadeia alimentar?
Se você é como eu, provavelmente você está se perguntando que raios essa pesquisa significa.
É um excelente exemplo de pesquisas reais no Google. Também já fiz isso, pesquisando coisas que não fazem sentido algum, na verdade.
Mas, dê uma olhada nos resultados dessa consulta:
Acho bastante interessante. RankBrain faz um bom trabalho ao conectar vários aspectos daquela pesquisa aos resultados de outras pesquisas similares.
RankBrain pegou uma consulta de pesquisa bastante complexa e a transformou em resultados fantásticos.
Com essa pesquisa, o usuário provavelmente tentaria encontrar informações sobre onde um consumidor se encaixa na típica cadeia alimentar.
Agora, veja os resultados da pesquisa por “cadeia alimentar de alto nível” que poderia se comparar à intenção do exemplo acima:
Os resultados são quase idênticos, certo?
Isso mostra que o RankBrain do Google está pegando essa consulta de pesquisa complicada e diversa e a desmembrando em partes.
Eles estão pegando pistas específicas da pesquisa e conectando isso às pesquisas populares como “cadeia alimentar de alto nível” para dar resultados melhores.
Veja este exemplo visual de como o RankBrain pega as partes específicas da consulta para conectá-las em outras:
Na busca acima, é bastante difícil saber o que de fato a pessoa queria pesquisar.
Ela queria saber que nível um consumidor está na cadeia alimentar? Ela queria aprender sobre consumidores nas cadeias de lojas de alimentação?
RankBrain funciona pegando segmentos de uma busca inteira e relacionando-os às pesquisas mais populares com esses termos relacionados.
O que é machine learning e inteligência artificial?
Para realmente entender do que se trata RankBrain, precisamos aprender sobre machine learning e inteligência artificial.
Ambos têm um papel fundamental no funcionamento do RankBrain e como o Google irá continuar a funcionar.
Vamos começar com machine learning primeiro.
Machine learning é uma aplicação de inteligência artificial que ajuda sistemas de computadores a aprenderem e a melhorarem a experiência do usuário sem dizer o que fazer.
Machine learning pega o comportamento do usuário e o usa para entender o que funciona e o que não.
Usando padrões frequentes e comportamentos, as máquinas pode prever e entregar conteúdos baseados no histórico comum.
Por exemplo, digamos que eu pesquise por “machine learning” no Google, mas encontro o que estou procurando:
Como os resultados não está lá, preciso modificar minha busca original.
Desta vez, pesquisa por “o que é machine learning”:
Ótimo! Esse resultado é 10 vezes melhor que o anterior.
E as capacidades do machine learning do Google começará a selecionar isso.
Eles aprendem que minha pesquisa original me levou a reformular a frase para encontrar o resultado que eu estava procurando.
Ao não clicar em nenhum dos resultados da primeira pesquisa, a máquina entende que a consulta não estava entregando os resultados corretos.
Mas quando eu reescrevo minha consulta, encontro o conteúdo o qual estava buscando.
Significa que o Google pode correlacionar essas pesquisas no futuro. Eles podem fazer com que o conteúdo apareça para “o que é machine learning” e também para “machine learning”.
Então, por que machine learning é importante?
Machine learning é um fator importante em relação a como os mecanismos de busca mostram os resultados. Se seu conteúdo não combina com a experiência do usuário, você pode dar adeus aos rankings.
Machine learning procura fornecer a melhor experiência do usuário aprendendo o conteúdo e entregando conteúdo que faça sentido.
Portanto, se você estiver brincando com o sistema, o Google aprenderá que seu conteúdo não está sendo clicado nas pesquisas.
Com isso em mente, você precisa focar em otimizar o conteúdo para as pessoas reais e aprender o contexto por trás de uma busca.
A intenção por trás das buscas é o que fará melhorar o posicionamento. Se alguém pesquisar por “SEO” e você tentar vender seus serviços, você não será classificado.
Se você explicar em detalhes a história e definições do SEO, você será.
Então, o que é inteligência artificial? Eis o que o Google tem a dizer:
Inteligência artificial procura ajudar os computadores a entender e reagir como humanos quando eles pegam tarefas específicas.
Isso está ligado ao RankBrain porque o sistema busca entender como os usuários reais interagem com o Google e como eles tomam decisões rápidas baseadas na tradução e no reconhecimento.
Impressionante, não?
Machine learning e IA são grandes componentes do futuro do Google e já têm um papel no RankBrain.
É por isso que você precisa se preocupar com o RankBrain.
RankBrain é o terceiro sinal de ranking mais importante
Em 2015, o analista sênior do Google Greg Corrado foi no Bloomberg para falar sobre o comunicado do RankBrain.
Uma declaração particular que ele forneceu nos deu uma visão de como isso impactaria nos rankings em resultados orgânicos.
Ele essencialmente disse que o RankBrain é uma das centenas de coisas que o Google usa para definir os resultados do mecanismo de busca.
Isso significa que é um fator importante nos rankings orgânicos.
Mas aqui está a diferença:
As centenas de outros fatores de classificação vêm diretos dos engenheiros do Google e de suas experiências.
RankBrain, por outro lado, é a tecnologia de machine learning e IA que, de forma independente, aprende as consultas para dar resultados.
Greg Corrado também nos disse o seguinte:
“É o terceiro sinal mais importante no mecanismo de busca”.
Isso o faz o maior fator quando se trata de mostrar seu conteúdo em resultados orgânicos.
Se você simplesmente ignorar o RankBrain e a tecnologia por trás disso, você está arriscando seus rankings orgânicos e tráfego da pesquisa orgânica.
Então, quais são os outros dois fatores de ranking?
São seu conteúdo e links.
Em 2016, Search Engine Land conduziu um Q&A com Andrey Lipattsev, um estrategista sênior de qualidade de busca do Google, no qual ele afirmou que o conteúdo e links eram os dois maiores fatores de classificação.
Ele também repetiu o que Greg afirmou, ao dizer que o RankBrain era o terceiro.
De acordo com o SEL, há dezenas de fatores de classificação:
Mas os três fatores são conteúdo, links e RankBrain.
Então, você não pode se dar o luxo de ignorar o RankBrain. Você tem que se importar com ele se você se importa com tráfego orgânico.
O Google usa RankBrain em toda pesquisa e isso impacta os rankings
Em 2015, apenas 15% das pesquisas do Google utilizaram totalmente o RankBrain.
Ele pouco filtrou as pesquisas que os usuários conduziram.
Mas em 2016, o Google nos disse que sua confiança no RankBrain estava aumentando bastante.
E agora, o RankBrain e as ferramentas de machine learning estão lidando com cada uma das consultas de pesquisa.
Grandes quantidades de consultas de pesquisa terão resultados diferentes mais do que tiveram antes.
Diferentes resultados significam diferentes rankings e impactos no tráfego orgânico.
Em 2016, Steven Levy publicou uma história que tinha dados incríveis sobre como o RankBrain realmente estava impactando os resultados de pesquisa.
Aqui está uma frase dele que me chamou a atenção:
RankBrain está “envolvido com cada consulta”. Ele afeta os rankings “provavelmente não em toda consulta, mas em muitas delas”.
Essa é uma notícia difícil para os profissionais de marketing ou de SEO ouvirem. Eles não estão sendo muito definitivos quando se trata de nosso meio de subsistência.
Ele impacta nosso tráfego de pesquisa? Precisamos otimizar para ele? Que raios ele faz realmente?
Tudo que podemos fazer é confiar em que o Google está nos dizendo a verdade e que o RankBrain realmente está impactando os rankings das pesquisas.
E, quando você vê os dados, faz sentido. Aqui está uma representação visual do RankBrain em ação:
Ele pega uma consulta de pesquisa do usuário e a combina com outras consultas de acordo com a relevância, dando resultados baseados nessas similaridades.
E, considerando que agora o Google usa isso em cada pesquisa, nós sabemos que os rankings irão mudar.
À medida que o machine learning aprende o comportamento, ele pode dizer se os resultados estão corretos ou não.
Lembra daquele exemplo que dei anteriormente?
Digamos que você pesquise por algo como “marketing de conteúdo” e você somente obtém anúncios ou agências como resultado:
Porém, você não clica em nenhum desses resultados. Em vez disso, você modifica sua consulta para “o que é marketing de conteúdo” para obter este resultado:
RankBrain aprenderá que você teve de modificar uma consulta de pesquisa para conseguir ter o resultado esperado.
Se houver um número suficiente de pessoas fazendo essa modificação para encontrar melhores resultados, eles irão ajustar o conteúdo para que ele mostre para as palavras-chave específicas.
Logo, em vez de mostrar anúncios ou agências, o RankBrain te mostrará definições e artigos explicando o marketing de conteúdo.
Todos esses dados nos levam de volta para uma questão simples:
O Google está tentando simplificar a experiência do usuário para eliminar qualquer empecilho ou tempo perdido ao tentar encontrar os resultados.
Eis como você pode otimizar seu conteúdo para ele e permanecer à tona nesse cenário do mecanismo de busca com constantes mudanças.
Duas maneiras específicas de otimizar para o RankBrain
De acordo com as representatividades do Google, é o terceiro mais importante fator de classificação.
Aqui estão duas maneiras infalíveis de manter sua presença orgânica viva.
1. Pesquise a intenção por trás de cada palavra-chave
A intenção é tudo quando se trata de otimização e RankBrain. Machine learning começou a entender como o contexto desempenha um papel nas pesquisas.
Os exemplos que discutimos antes, neste post, mostram que a intenção é um grande fator nos resultados de busca.
Se você não entende a intenção de pesquisa, por trás de cada palavra-chave, você pode desperdiçar muito tempo e dinheiro.
Tentar posicionar seu produto de CRM com “melhor CRM” não é um bom uso dos seus esforços e dinheiro.
Por quê? Porque a intenção por trás da pesquisa não é encontrar uma única plataforma de CRM que afirma ser a melhor.
Tente se colocar no lugar do usuário. Digamos que você esteja considerando comprar uma nova plataforma de CRM, mas não sabe qual escolher.
Provavelmente, você iria pesquisar por “melhor CRM”. O objetivo dessa pesquisa é ver artigos de comparação, não uma empresa de CRM afirmando ser a melhor.
Dê uma olhada nos resultados pagos quando busco por “best crm” (“melhor CRM”):
Eles não fazem sentido quando você conta com a intenção do usuário.
Agora, dê uma olhada nos resultados orgânicos:
Agora está melhor. Os usuários que conduzem essa pesquisa provavelmente irão querer ver quais tipos de CRM são melhores.
Eles querem dados comparativos das melhores opções disponíveis.
Essencialmente, essa pesquisa iria levar em consideração a etapa da jornada do comprador:
O usuário está procurando por diferentes opções para solucionar sua questão. Eles ainda não estão tomando uma decisão. Se eles estivessem, teriam pesquisa por sua marca.
Quando você está realizando pesquisa de palavras-chave no cenário atual, você deve levar em consideração a intenção do usuário.
Você não pode simplesmente encontrar uma palavra-chave popular e tentar se posicionar com isso.
Só porque uma palavra-chave tem 10.000 pesquisas mensais, isso não significa que vale a pena o seu tempo.
Para fazer isso, você tem que se colocar no lugar no usuário e explorar os conteúdos mais bem posicionados no Google para aquela palavra-chave.
Por exemplo, digamos que você queira entrar no ranking de “dicas de marketing de conteúdo”.
Qual é o seu primeiro palpite na forma mais popular ou estilo de conteúdo que irá mostrar para isso? O que o usuário quer ver? Qual é a intenção?
Aqui estão os resultados:
Se você advinhou que os artigos com estilo de listicle iriam dominar os SERPs, você estava no lugar certo.
Alguém que procura por “dicas” está procurando por várias soluções para seu problema.
Eles querem mais que uma parte de um conselho.
Eles querem uma lista grande de itens para ver.
Outra ótima maneira para decifrar a intenção de uma pesquisa padrão é rolar para baixo a página de resultados e olhar as pesquisas relacionadas:
Essas são pesquisas as quais os usuários modificaram suas consultas depois de pesquisar pelo termo original.
Essas também te dão um ótimo insight sobre a intenção por trás da pesquisa.
O Google nos dá migalhas de pão durante o caminho, sem nunca nos dizer o que fazer.
Depende de nós como profissionais de marketing e de SEO mergulhar fundo no sistema e descobrir os dados certos para nosso ganho pessoal.
2. Crie conteúdos longos e relevantes para isso.
Uma vez que você pesquisou a intenção, é hora de criar conteúdo para isso.
RankBrain tem o mesmo objetivo que o Google sempre teve:
Fornecer ao usuário o conteúdo que eles precisam na primeira tentativa.
Se seu conteúdo não soluciona o problema do usuário por uma consulta dada, você não irá se posicionar com isso.
É bastante simples. Quando se trata de posicionamento, conteúdo realmente é rei. Se seu conteúdo não é relevante, você simplesmente não irá gerar tráfego.
Se o Google sabe que as pessoas não acharam ele útil, por que cargas d’água eles ainda incluiriam seu conteúdo nos resultados de pesquisa?
Não incluiriam.
Portanto, o que isso significa para os profissionais de marketing? Você precisa criar conteúdos longos.
Você precisa de um conteúdo que resolva o problema do usuário tão bem que eles nem precisem voltar ao Google para ver o próximo resultado.
De acordo com o Backlinko, o comprimento do conteúdo tem um papel importante nos rankings:
Por que isso? Bem, nós podemos entender que essa contagem de palavras não necessariamente está gerando rankings.
Escrever só por causa da contagem de palavras não é um fator de classificação.
Você não pode escrever loucamente 100.000 palavras sem sentido e esperar a primeira posição.
Diz respeito ao valor do conteúdo.
O conteúdo mais longo é longo porque ele contém dados aplicáveis em cada frase. Contém coisas como tutoriais, procedimentos e instruções passo a passo sobre como corrigir um problema:
Quando mais aplicável você conseguir fazer sua peça, melhor será o posicionamento dele.
HubSpot também descobriu que quanto mais você posta, mais tráfego você obtém:
E mais posts no blog significam mais leads:
Se você foca em criar conteúdo projetado para uma real experiência do usuário, você terá certeza de ver melhorias em seu tráfego.
Coloque-se no lugar de quem pesquisa.
Quando você pesquisa por “como otimizar minha homepage”, você quer ler um artigo de 500 palavras com nenhuma imagem ou instruções?
Claro que não. Você quer passos detalhados de como completar essa tarefa.
A moral da história é:
Dê ao usuário o que ele quiser!
Se você conseguir pesquisar a intenção por trás das palavras-chave e então entregar conteúdos longos que combinem com a intenção, você pode se manter bem firme, apesar da interferência do RankBrain em nossos resultados de pesquisa.
Conclusão
Os títulos constantemente nos fazem pensar que o SEO está morto. Eles soam como se o SEO estivesse terminado e nós não pudéssemos mais esperar que o tráfego orgânico seja confiável.
Eu li alguns artigos nos meses anteriores que afirmaram a morte da otimização de mecanismos de busca.
Mas, na minha opinião, não está nem perto disso acontecer.
Eu ainda continuo colhendo os benefícios do tráfego orgânico no meu site todos os dias.
Mas o Google muda seu algoritmo quase que duas vezes por dia e quase 600 vezes por ano.
Está se tornando quase impossível entender o que o Google quer que nós façamos quando se trata de SEO.
Os dois maiores fatores de ranking ainda são o conteúdo e links, mas não sabemos nem qual é a ordem de importância.
O Google nos faz ficar em alerta, o que torna difícil para fazermos nosso trabalho.
As meta descriptions importam? Que tipo de links devemos obter? Quais palavras-chave ainda funcionam?
Temos perguntas o bastante para o Google encher um livro inteiro.
E, em 2015, eles divulgaram ainda mais notícias sobre o RankBrain, a nova tecnologia de IA e machine learning, que iriam filtrar nossos resultados de pesquisa.
RankBrain é um sistema de machine learning que permite o Google dar contexto às consultas de pesquisa complexas.
Você deveria se preocupar com isso porque está lentamente se tornando um dos maiores fatores de ranking.
Felizmente, você pode otimizar seu conteúdo para o RankBrain.
Comece pesquisando a intenção por trás de cada palavra-chave. Se você simplesmente adicionar palavras-chave que você quer classificar, não funcionará.
RankBrain sabe que conteúdo é certo para a intenção de quem pesquisa.
Então, crie um ótimo conteúdo para essa palavra-chave. Torne-o relevante e o otimize para solucionar o problema do usuário.
RankBrain é apenas o primeiro passo dos fatores de ranking do Google. É hora de começar a otimizar.
Como você otimizou seu site e marketing de conteúdo para o RankBrain?
