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Google RankBrain

Assim como a maioria das atualizações do algoritmo do Google, o RankBrain está envolto em mistério. Já se passaram 4 anos desde que foi ao ar em outubro de 2015, mas o assunto ainda está cercado por muita agitação e controvérsia. Mas a verdade é que o RankBrain é uma das partes mais essenciais do algoritmo principal do Google e o único sistema de aprendizado de máquina que ele usa no momento.

Portanto, neste artigo, você receberá respostas para as perguntas mais frequentes, incluindo como o RankBrain realmente funciona, como ele mudou o SEO e como otimizá-lo.

Como tudo começou

RankBrain

Pouco antes de chegarmos ao próprio RankBrain, deixe-me contar uma breve história sobre o que surgiu. Tenho certeza que você pode lembrar que a Internet de 10 anos atrás era uma grande bagunça - sites com spam costumavam governar rankings, donos de websites costumavam comprar links, e SEO estava realmente longe de ser chamado de um jogo justo.

Mas, em 2011, tudo mudou para sempre quando o Google percebeu que a qualidade e os resultados relevantes deveriam vir em primeiro lugar. Assim, o mecanismo de busca iniciou uma revolução de SEO de chapéu branco (white hat) penalizando e diminuindo os sites não confiáveis com suas atualizações Panda (2011) e Penguin (2012). Logo depois que mais ou menos sites de qualidade começaram a se classificar nas primeiras posições, o Google definiu um curso para melhorar a relevância.

Antigamente, o Google costumava procurar palavras separadas em uma consulta para descobrir a intenção da pesquisa, que nem sempre funcionava. É por isso que surgiu a atualização do Hummingbird (2013), que fez um grande avanço na busca semântica levando em consideração uma combinação de palavras-chave e seu contexto. No entanto, os resultados da pesquisa ainda estavam longe de ser perfeitamente relevantes porque o algoritmo não sabia como processar consultas de pesquisa desconhecidas que apareciam constantemente. Na verdade, cerca de 15% das consultas que o Google processa todos os dias são novas. Então, dois anos depois, em outubro de 2015, o Google introduziu o RankBrain, cuja finalidade era processar consultas de pesquisa nunca antes vistas e prever o melhor resultado para elas.

O que é o RankBrain?

RankBrain

RankBrain é o nome do Google para um sistema de aprendizado de máquina que é usado para processar consultas desconhecidas e exclusivas e relacioná-las a pesquisas já existentes, fornecendo aos usuários resultados de pesquisa mais relevantes.

Embora o algoritmo tenha sido lançado em abril de 2015, foi mencionado pela primeira vez publicamente em uma entrevista com Greg Corrado, pesquisador sênior do Google, à Bloomberg em outubro de 2015.

Aqui está como Greg Corrado descreveu o RankBrain na época:

"RankBrain usa inteligência artificial para incorporar grandes quantidades de linguagem escrita em entidades matemáticas - chamadas vetores - que o computador pode entender. Se o RankBrain vê uma palavra ou frase com a qual não está familiarizado, a máquina pode adivinhar quais palavras ou as frases podem ter um significado semelhante e filtrar o resultado de forma adequada, tornando-o mais eficaz em lidar com consultas de pesquisa nunca antes vistas. "

Como funciona o RankBrain?

RankBrain usa as chamadas "entidades", que são objetos específicos que o Google conhece alguns fatos, como pessoas, lugares e coisas. Com a ajuda de um algoritmo matemático, ele divide as entidades em vetores de palavras mais específicos que levam a determinadas SERPs (search engine results pages). Naturalmente, vetores de palavras semelhantes levam a SERPs semelhantes.

A melhor coisa sobre as entidades é que o Google já coletou muitas informações sobre elas e pode obter imediatamente os resultados de pesquisa mais precisos para sua consulta. No entanto, quando o RankBrain se depara com uma consulta desconhecida, ele procura o vetor que é o mais semelhante à consulta original e retorna os resultados para ele.

Com o tempo, o Google refina os resultados de uma consulta de pesquisa que costumava ser desconhecida com base na interação do usuário e nos padrões de pesquisa. Basicamente, o RankBrain analisa os resultados que os usuários finalmente procuram depois de digitar a mesma consulta de pesquisa. Se notar que muitos usuários preferem um resultado de pesquisa em detrimento de outros, o RankBrain o considerará mais relevante e provavelmente o classificará mais alto para outras consultas como essa.

O RankBrain também mostra ótimos resultados na compreensão de consultas orientadas negativamente - palavras-chave contendo palavras como "sem" ou "não". Na época, o Google simplesmente pulava essas palavras.

Veja como Gary Illyes explicou o mecanismo do RankBrain na Conferência Avançada SMX:

"Basicamente, é um fator de classificação. Faz parte do aprendizado de máquina. É algo que tenta identificar padrões e balancear dados. Ele analisa dados sobre pesquisas anteriores e com base no que funcionou bem para essas pesquisas, tentará prever o que funcionará melhor para uma determinada consulta. Isso funciona melhor para consultas e consultas de cauda longa que nunca vimos.

"Basicamente, é um fator de classificação. Faz parte do aprendizado de máquina. É algo que tenta identificar padrões e balancear dados. Ele analisa dados sobre pesquisas anteriores e com base no que funcionou bem para essas pesquisas, tentará prever o que funcionará melhor para uma determinada consulta. Isso funciona melhor para consultas e consultas de cauda longa que nunca vimos.
Um exemplo pode ser "posso vencer o mario bros sem usar um passo a passo". Sem o RankBrain, damos resultados interessantes que não atendem às minhas necessidades. Mas com o RankBrain, podemos dar resultados que satisfaçam a minha pergunta ".

Quais consultas são afetadas pelo RankBrain?

Em 2015, quando o RankBrain acabou de ser lançado, foi usado em apenas 15% de todas as pesquisas do Google. No entanto, em 2016, quando o RankBrain declarou resultados surpreendentemente bons, a confiança do Google no sistema de aprendizado de máquina começou a crescer. Mas ainda assim, o RankBrain não processa todas as consultas, especializando-se principalmente em consultas que não são claras para o Google. Como Steven Levy afirmou claramente, "o RankBrain provavelmente não está envolvido em todas as consultas, mas em muitas consultas".

A lógica por trás do RankBrain não estar envolvido no processamento de todas as consultas é bastante simples - quando o Google está confiante sobre o significado de uma consulta, o RankBrain não tem nenhuma utilidade para isso. Só entra no jogo quando o Google não consegue entender o que é uma determinada consulta.

O que é aprendizado de máquina e inteligência artificial?

RankBrain

Para você entender melhor o RankBrain, é importante que você também tenha uma ideia do que é aprendizado de máquina e inteligência artificial. A coisa com esses dois é que eles estão intimamente interligados e, portanto, muitas vezes mal interpretados.

Em suma, Inteligência Artificial é um conceito muito mais amplo de máquinas sendo capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução entre idiomas.

Quando se trata de Aprendizado de Máquina, é uma aplicação da Inteligência Artificial que pode aprender por si mesma sem ser explicitamente programada. É exatamente isso que o RankBrain faz - aprende e melhora automaticamente com base em sua experiência passada.

O que é correspondência neural?

Não vou mentir dizendo que a correspondência neural é provavelmente a palavra mais badalada da indústria no momento. O tópico se tornou muito popular entre os SEOs depois que Danny Sullivan anunciou em setembro de 2018 que o Google começou a usar a correspondência neural que afetava cerca de 30% de todas as consultas no momento.

Não recebemos nenhum esclarecimento sobre o assunto até o último tweet de Danny Sullivan, onde ele descreveu o conceito de correspondência neural como:

"Correspondência neural é um sistema baseado em IA que o Google começou a usar em 2018 principalmente para entender como as palavras são relacionadas a conceitos. É como um sistema de super sinônimos. Sinônimos são palavras que estão intimamente relacionadas a outras palavras."

Em suma, a correspondência neural é um sistema que ajuda o Google a relacionar melhor as palavras às pesquisas, na tentativa de fornecer os resultados de pesquisa mais relevantes.

Como o RankBrain difere da correspondência neural?

Sabendo que o RankBrain e a correspondência neural são sistemas baseados em IA, eles ainda diferem muito. Além do tweet mencionado acima, Danny Sullivan forneceu um ótimo exemplo de como a correspondência neural realmente funciona:

"Por exemplo, a correspondência neural nos ajuda a entender que a busca por "por que minha TV parece estranha" está relacionada ao conceito de "efeito de novela". Podemos retornar páginas sobre o efeito da novela, mesmo que as palavras exatas não sejam usadas..."

E aqui está como Danny Sullivan explicou a diferença básica entre o RankBrain e a correspondência neural em duas frases simples:

"Em resumo: - O RankBrain ajuda o Google a relacionar melhor as páginas aos conceitos; - A correspondência neural ajuda o Google a relacionar melhor as palavras às pesquisas. E não há nada que os pesquisadores ou webmasters precisam fazer. Estes são parte dos nossos principais sistemas projetados para aumentar a compreensão naturalmente. "

Com base nesses únicos comentários que recebemos do Google até agora, a principal diferença entre esses dois é que eles realizam tarefas diferentes. O propósito principal da correspondência neural é conectar as consultas a certos conceitos, formando o que Danny Sullivan chamou de "sistema super sinônimo". Então o RankBrain entra no jogo e retorna as SERPs mais relevantes com base no comportamento histórico do usuário. Por favor, tenha em mente que é apenas uma suposição, e não há comentários oficiais, provando que estamos certos ou errados.

Embora o RankBrain e a correspondência neural façam coisas diferentes, eles ainda têm algumas coisas em comum - ambos fazem muito bem o entendimento da linguagem natural e o significado por trás das consultas de pesquisa.

RankBrain faz parte do Hummingbird?

O Hummingbird é o algoritmo geral de pesquisa do Google, composto de várias partes diferentes responsáveis por determinadas tarefas. O RankBrain também opera sob o Hummingbird, sendo responsável pelo processamento de consultas exclusivas - ele não lida com todas as pesquisas, como faria apenas um grande algoritmo.

RankBrain é um sinal de classificação?

Um sinal ou um não sinal - essa é a questão. O fato é que, na mesma entrevista à Bloomberg, Greg Corrado classificou o RankBrain como o terceiro sinal de ranking mais importante. Aqui está o que ele disse:

"O RankBrain é uma das centenas de sinais que entram em um algoritmo que determina quais resultados aparecem em uma página de pesquisa do Google e onde eles são classificados. Nos poucos meses em que foi implantado, o RankBrain tornou-se o terceiro mais importante sinal contribuindo para o resultado de uma consulta de pesquisa ".

Baseado no que você acabou de ler, RankBrain é um sinal de classificação de fato. No entanto, essa declaração ainda depende massivamente do que você considera um sinal de classificação. Em um sentido mais tradicional, os sinais de classificação são determinadas características do site (como palavras-chave em sua página, número de backlinks, autoridade da página, etc.) que os algoritmos do mecanismo de pesquisa levam em consideração ao atribuir classificações. Então, se olharmos para os sinais de classificação deste lado, o RankBrain definitivamente não é um sinal de classificação - não é uma característica do site e não há pontuação RankBrain (pelo menos ninguém sabe sobre isso). É por isso que, no meu ponto de vista, o RankBrain é mais um mecanismo de processamento de palavras-chave do que um fator de classificação.

Mas se olharmos de outra perspectiva, considerando um sinal de classificação como parte do algoritmo que participa do processo de classificação, então o RankBrain pode ser definitivamente chamado de sinal de classificação.

Como o RankBrain mudou o SEO?

Agora que o RankBrain tem como objetivo conectar pesquisadores aos resultados mais relevantes possíveis, a intenção de busca se tornou uma prioridade. É por isso que o RankBrain apenas dá preferência às páginas que realmente atendem aos seus requisitos - responda às perguntas dos pesquisadores, permita transações (se necessário) ou forneça uma informação abrangente sobre o tópico declarado na consulta. Então, basicamente, a otimização de conteúdo eficiente de hoje é impossível sem entender a intenção de pesquisa e realizar pesquisa de palavras-chave com intenção específica.

Outra coisa que mudou a maneira como fazemos o SEO de vez é o foco da otimização de conteúdo sendo transferido de palavras-chave para tópicos. Eu acho que não é surpresa para a maioria dos SEOs que o conceito de uma palavra-chave-uma-página esteja realmente morto. Isso significa que na era do RankBrain, tudo o que você precisa é alcançar a abrangência - não há como obter altos rankings criando várias páginas para cobrir diferentes variações de palavras-chave.

Como otimizar o RankBrain?

1. Utilizar linguagem natural

Basicamente, a primeira e única recomendação sobre otimização RankBrain que recebemos até agora veio de Gary Illyes, analista de tendências para webmasters do Google, que disse que:

"Otimizar 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 conteúdo que soe humano. Se você tentar escrever como uma máquina, então RankBrain vai ficar confuso e provavelmente só te empurra de volta.
Mas se você tiver um site de conteúdo, tente ler alguns dos seus artigos ou o que você escreveu, e pergunte às pessoas se isso soa natural. Se soa conversacional, se soa como linguagem natural que usaríamos no seu dia a dia, então, com certeza, você está otimizado para o RankBrain. Se isso não acontecer, você estará "não otimizado"."

Tenho certeza de que essa recomendação oficial do Google não é nenhuma surpresa para você e você já está criando conteúdo, visando os leitores humanos em primeiro lugar. No entanto, ainda há algumas coisas que também precisam ser levadas em consideração durante a otimização para o RankBrain.

2. Descubra a intenção de pesquisa

Como já mencionei, a tarefa final do RankBrain é fornecer a você os resultados de pesquisa mais relevantes possíveis. Portanto, é muito importante que suas páginas correspondam à intenção de pesquisa desejada porque quase sempre envolve alta CTR.

Portanto, o primeiro passo para otimizar o RankBrain é tentar entender a intenção de busca por trás de suas palavras-chave. Basta digitar suas palavras-chave na caixa de pesquisa, depois observar os resultados que o Google apresenta e tentar descobrir as intenções de pesquisa por trás de suas palavras-chave.

Aqui está, por exemplo, o que o Google cria quando você digita "smoothie verde":

RankBrain

Toda a primeira página de resultados de pesquisa é uma receita de smoothies verdes - o Google nem se dá ao trabalho de definir "smoothie verde", por isso é seguro dizer que a intenção de pesquisa por trás da consulta é "como fazer um smoothie verde".

E quando você procura por "Liga dos Campeões", o Google assume que você quer saber sobre os resultados das partidas recentes e pontuações, jogadores que marcaram e um monte de outras estatísticas. Além disso, quando você começa a digitar "liga dos campeões" ou “champions league”, o Google informa sobre a pontuação e a data da última partida diretamente na barra de pesquisa.

RankBrain

3. Melhorar a relevância e abrangência

É provável que algumas de suas páginas não correspondam realmente à intenção de pesquisa desejada. Se for esse o caso, você precisa trabalhar para melhorar a relevância e a abrangência de suas páginas.

Como já mencionei, com o RankBrain mudando o foco das palavras-chave para os tópicos, você precisa tornar suas páginas de conteúdo o mais abrangentes possível, diversificando-as com termos e sinônimos relacionados. Além disso, com a capacidade do RankBrain de processar linguagem natural, tente evitar frases não naturais, especialmente em títulos e meta descrições.

Dito isso, a melhor maneira de melhorar a relevância e abrangência do seu conteúdo é utilizando o TF-IDF Explorer da Rank Tracker Competition, que permite coletar toneladas de termos relevantes usados por seus principais concorrentes.

  1. Basta abrir o seu projeto no Rank Tracker e passar para o Keyword Research> Competition TF-IDF Explorer .
  2. Em seguida, digite suas palavras-chave e aguarde a ferramenta analisar 10 de seus principais concorrentes e coletar palavras-chave que eles têm em comum.
RankBrain

4. Verifique seus snippets

Sabendo que a CTR é uma das coisas que o RankBrain leva em consideração ao estimar a relevância da página, é importante garantir que seus snippets sejam bem otimizados, pois influenciam diretamente a CTR.

Considere o uso do Google Search Console para identificar páginas com CTR baixa. Depois disso, dê uma olhada nos seus trechos e veja como eles podem ser melhorados.

5. Continue trabalhando para melhorar seus rankings

Mesmo com a personalização da busca aumentando, o valor dos rankings ainda é alto. Na era do RankBrain, quando os usuários pesquisam suas palavras-chave de destino e seu site aparece entre os principais resultados, ele se torna a entidade preferida deles. Isso significa que seu site tem chances muito altas de classificação alta para pesquisas subsequentes semelhantes de seus concorrentes. Colocando de forma simples, quanto maior for a sua classificação, maior a probabilidade de você classificar por consultas semelhantes.

6. Monitore seu nicho

A última coisa, mas não menos importante, que eu recomendo que você faça regularmente é ficar de olho no seu nicho. O que acontece com o RankBrain é que ele pode reajustar as SERPs se achar que a intenção de pesquisa de suas palavras-chave foi alterada. Portanto, se a Netflix lançar uma série de TV com um nome semelhante à sua marca, as resenhas da série superarão suas páginas. Se você não quiser que isso aconteça, monitore constantemente os SERPs para suas palavras-chave. A maneira mais fácil de fazer isso com a ajuda da ferramenta SERP History do Rank Tracker, que permite detectar imediatamente alterações importantes nas SERPs para cada palavra-chave durante cada uma das verificações de classificação.

RankBrain

Conclusão

A coisa que sabemos com certeza sobre os algoritmos em constante mudança do Google é que eles nunca permanecem os mesmos por muito tempo. E as chances são extremamente altas de que o Google (se já não esteja) aprimorando e refinando o RankBrain. Além do mais, o RankBrain está constantemente aprendendo e mudando, então a única coisa certa a se fazer é direcionar o seu conteúdo para os seres humanos, mantendo-o relevante para a intenção de busca, além de torná-lo conversacional e atualizado.