O algoritmo do Google é o responsável por organizar e ranquear bilhões de páginas da web na ferramenta, entregando os resultados mais relevantes aos usuários.
Por trás dessa eficiência estão tecnologias avançadas, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, que garantem uma análise cada vez mais precisa e contextualizada.
Neste artigo, vamos mostrar como esse algoritmo funciona, quais são seus principais desafios e suas atualizações mais marcantes. Confira!
O que é o algoritmo do Google?
Para estruturar toda a informação que chega até a plataforma e conseguir estabelecer um critério de valor entre os sites apresentados, o Google precisou desenvolver um algoritmo capaz de analisar os bilhões de sites online de forma eficiente.
Entre os desafios do algoritmo, temos:
- O resultado precisa ser imediato;
- O resultado precisa ser assertivo;
- O resultado precisa ser contextualizado.
Os primeiros modelos do algoritmo do Google eram atualizados como softwares tradicionais, contando com nomes, novas versões e patches de correção que mexiam com a internet.
Essas atualizações, como dependiam de grande poder computacional e muito envolvimento dos desenvolvedores, eram pouco frequentes.
Atualmente, o Google utiliza tecnologias como redes neurais, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para aprimorar seu algoritmo constantemente. O algoritmo do Google passa por mais de 5.000 mudanças anuais. A maioria é tão pequena que passa despercebida, mas atualizações mais amplas, como o Google Core Updates e os sistemas de avaliação de conteúdo, geram impactos consideráveis e perceptíveis.
Antes de falarmos sobre as principais atualizações, iremos trazer um pouco do funcionamento do próprio algoritmo do Google. Confira!
Como funciona o algoritmo do Google?
O próprio Google possui um extenso guia sobre como funciona o seu algoritmo de pesquisa. Contudo, iremos simplificar alguns dos principais pontos aqui.
1. Organização por rastreadores da web
Antes da pesquisa ocorrer, os rastreadores da Web do Google (informalmente chamados de spiders), coletam informações de bilhões de páginas e organizam as informações em um Índice de Pesquisa.
2. Princípios do algoritmo de pesquisa no Google
O rastreamento começa com a tabela de lista de endereços da Web de rastreamentos anteriores e dos sitemaps fornecidos pelos próprios usuários.
Os rastreadores focam principalmente em sites novos, alterações em sites existentes e nos links ativos.
A partir daí, o algoritmo determina quais sites serão rastreados, qual a frequência de rastreamento e quantas páginas serão verificadas em cada site.
Uma ferramenta muito útil para entender como o Google fiscaliza cada site é o Google Search Console, gratuito e da própria gigante das buscas, que mostra ações com instruções detalhadas sobre como melhorar o rastreamento do site dos usuários.
No Search Console estão dicas sobre como processar páginas, solicitar um rastreamento novo para tentar ranquear melhor ou desativar o processo através de um arquivo especial (caso seu site tenha páginas que não devam ser rastreadas, como páginas de pagamento ou carrinhos).
Uso de links para rastreamento do algoritmo
A internet é um imenso mar de conexões e troca de informações que não para de crescer. Além disso, não há um sistema único e centralizado catalogando tudo que entra nela de maneira uniforme.
Por isso, uma das maneiras do Google identificar novas páginas e analisar o valor de cada uma delas é ao seguir os links disponíveis.
Da mesma forma que um usuário exploraria um site clicando em botões e acessando as páginas disponíveis, o Google faz o mesmo processo com seu algoritmo automático processando os dados de volta para o sistema.
Em 2023, o Google anunciou melhorias nos sistemas de rastreamento com base em IA generativa, permitindo identificar e organizar conteúdo dinâmico com maior precisão, como páginas criadas automaticamente por sistemas CMS.
Indexação de informações pelo algoritmo
Ao encontrar uma nova página da web, o sistema processa o conteúdo incluindo as palavras-chave e a idade do conteúdo do site.
O índice de pesquisa do Google é um arquivo enorme com centenas de bilhões de páginas da Web e mais de cem milhões de gigabytes.
Basicamente, o Índice de Pesquisa do Google é como um índice remissivo de livros, com entradas para cada palavra vista nas páginas da web indexadas
Então, ao adicionar uma nova página, ela é vinculada às entradas no índice do Google de todas as palavras contidas na própria página.
Contudo, para ir além dessa primeira referência de termos, já que uma busca baseada exclusivamente no termo entregaria milhões de páginas desconexas, precisamos entender os outros aspectos de ranqueamento dos algoritmos de busca do Google.
Mapa de conhecimento do Google
Além da correspondência de palavra-chave, o Google organiza dados e informações distintas da Web.
Por exemplo, a pesquisa do Google é capaz de acessar textos de milhões de livros em grandes bibliotecas, tempo de deslocamento fornecido pelo departamento de trânsito das cidades, navegar em dados de fontes públicas como o Banco Mundial e centenas de outras associações e organizações ao redor do planeta.
Com o algoritmo cada vez mais robusto e inteligente, já é possível encontrar produtos na primeira página do Google sem precisar acessar sites e lojas online, pesquisar e receber uma resposta por áudio e muito mais.
Desde 2021, o Google investe no sistema MUM (Multitask Unified Model), que melhora significativamente a compreensão de pesquisas complexas e multimodais, permitindo análises cruzadas entre texto, imagens e vídeos.
3. Como funcionam os algoritmos da pesquisa: passo a passo resumido
Apenas catalogar as informações da web não é suficiente para garantir uma resposta adequada aos usuários. Assim, o Google classifica e ranqueia as páginas de acordo com inúmeros fatores de ranqueamento (alguns deles não são sequer públicos).
Além disso, o Google não usa um único algoritmo para todas as tarefas, mas uma série de algoritmos integrados que trabalham juntos para gerar o resultado final (a resposta para as buscas).
O peso de cada fator analisado pelos algoritmos (palavras de consulta, relevância, usabilidade das páginas, conhecimento das fontes, local da busca, local pesquisado, configurações de busca no sistema, país de origem etc.) varia com a natureza da consulta.
Exemplo: com a introdução do algoritmo Helpful Content em 2022, a avaliação de conteúdo útil e relevante ganhou ainda mais importância, penalizando páginas que utilizam conteúdo superficial ou gerado exclusivamente para manipular ranqueamentos.
Análise de palavras pelo algoritmo do Google
O Google desenvolveu modelos linguísticos para decifrar as sequências de palavras buscadas no índice de pesquisa. Alguns dos pontos analisados são:
- Interpretação de erros de digitação;
- Entendimento do tipo de consulta com base em estudos recentes sobre compreensão de linguagem natural;
- Sistema de sinônimos para ajudar a limitar a definição de uma palavra;
- Entendimento da categoria de informação buscada com base nas palavras usadas (resenha, foto ou horário de funcionamento são exemplos clássicos);
- Análise para entendimento da necessidade de conteúdo recente (notícias e novidades sobre determinados assuntos).
Desde a introdução do modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) em 2019, o Google melhorou significativamente a compreensão da linguagem natural, permitindo interpretar melhor o contexto de palavras e frases em pesquisas mais complexas.
Tudo isso (e muito mais) é avaliado na hora de determinar o que se busca.
Correspondência de pesquisa na web
Depois que os algoritmos do Google interpretam a intenção da pesquisa, partem para encontrar as melhores respostas nos sites indexados.
Nessa etapa, são avaliados e classificados os sites com base na frequência e posição de palavras-chave, posição em títulos, cabeçalhos e corpo do texto, uso de imagens com texto alternativo contendo palavra-chave e mais.
Aqui, o algoritmo também avalia se a palavra domina o conteúdo do site. Por exemplo, ao pesquisar “receita de macarrão bolonhesa”, você não quer cair numa página com “receita de macarrão bolonhesa” escrito 700x.
Classificação de páginas úteis
É aqui com essa etapa que o SEO (Search Engine Optimization) dialoga.
Em resumo, além de encontrar o site de acordo com a palavra-chave, é preciso entender a utilidade dele para o usuário.
Por isso, o algoritmo de pesquisa avalia os links direcionados para a página, a data de criação do conteúdo, o número de vezes que os termos de pesquisa aparecem, a experiência dos usuários nas páginas (tempo que permanecem navegando no site depois que entram) e mais.
Com o lançamento do sistema E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness) em 2022, o Google reforçou ainda mais a importância de demonstrar autoridade e confiabilidade no conteúdo, especialmente para tópicos sensíveis como saúde e finanças.
Sites que tentam burlar o ranqueamento do Google através de práticas suspeitas como keyword Stuffing (repetição excessiva de termos) ou a compra de links para PageRank são identificados diariamente e removidos dos resultados.
Por isso, é importante ter cautela e paciência na hora de ranquear no Google, tentar cortar caminho pode levar a uma penalidade quase irreversível.
– Leia também: 6 exemplos de SEO para inspirar sua estratégia digital
Interpretação de contexto
O local, histórico de pesquisas e configurações de pesquisa de cada usuário ajudam o Google a exibir os resultados mais relevantes para cada usuário naquele momento específico.
Por exemplo, caso esteja nos EUA e pesquise Futebol, o Google irá exibir primeiro Futebol Americano e os times regionais na sua área. Contudo, caso esteja no Brasil, ao pesquisar Futebol, você recebe informações como a tabela dos campeonatos e o desempenho dos times próximos.
Dois fatores importantes também são as preferências de idioma e a ativação do SafeSearch, que filtra resultados com linguagem explícita.
Outro exemplo interessante da segmentação com base no histórico e comportamento prévio é ao pesquisar Eventos Perto de Mim.
Em 2023, o Google anunciou melhorias em seu sistema de personalização com a adoção de IA generativa para refinar ainda mais os resultados baseados no histórico e preferências do usuário.
Ao fazer isso, o Google, com base nas informações disponíveis e cedidas pelo usuário, consegue segmentar de maneira eficiente as informações mais interessantes, sem interferir em características sensíveis como raça, religião ou partido político.
Exibição dos melhores resultados
Ainda antes de exibir os resultados (e é importante lembrar que isso ocorre em milésimos de segundo), os algoritmos ainda definem se os resultados são sobre um ou vários tópicos, se várias páginas possuem uma interpretação restrita sobre determinado termo ou pergunta etc.
Hoje, para complementar, o ranqueamento também considera tipos e tamanhos de dispositivos, como a diferença entre computadores, tablets e smartphones, além de avaliar se o site é capaz de carregar para usuários com conexões de internet mais lentas.
A partir de 2021, o Core Web Vitals passou a ser um fator determinante no ranqueamento, priorizando sites com boa experiência do usuário em termos de velocidade, interatividade e estabilidade visual.
Aqui entram outras estratégias de SEO disponíveis para donos de site e usuários.
Em janeiro de 2018, o algoritmo do Google anunciou que começaria a considerar a velocidade de carregamento de página seis meses antes das alterações serem postas em prática, o que deu tempo para a maioria dos sites e empresas se atualizarem.
Depois disso tudo, o resultado é exibido.
– Leia também: Featured Snippet: o que é a posição zero do Google e como alcançá-la?
Principais atualizações do algoritmo do Google
1. Panda (2011)
A atualização de algoritmo Panda foi lançada em 2011 como parte do processo de eliminação de práticas de SEO blackhat e webspam.
Na época, usuários reclamavam das “fazendas de conteúdo” que dominavam o cenário digital. Basicamente, sites imensos criavam conteúdos rasos com milhares de palavras-chave distintas e atraíam usuários.
Esses sites faziam dinheiro com anúncios da rede de display, por isso, o volume de novos usuários era importante – já que a taxa de clique nesses banners costuma ser baixa.
Com o Panda veio uma atualização para classificar a qualidade das páginas, usado de maneira interna e modelada de acordo com a maneira como humanos qualificariam positivamente uma página.
Uma publicação de 24 de fevereiro daquele ano pelo Google informava que: “lançamos uma melhora significativa em nosso ranking – uma mudança que vai impactar notavelmente 11,8% das nossas pesquisas”.
Além disso completaram com: “essa atualização foi desenvolvida para reduzir o ranking de sites de baixa qualidade – sites que não adicionam valor para usuários, conteúdo copiado de outros websites ou sites que só não são úteis. Ao mesmo tempo, irá prover melhor ranking para sites de alta qualidade – com conteúdo original e informação relevante como pesquisa, relatórios profundos, análises experientes e por aí vai.”
Em 2016, o Panda foi incorporado ao algoritmo principal do Google, tornando-se parte integrante do núcleo da avaliação de qualidade das páginas.
2. Penguim (2012)
Em 2012, a guerra contra conteúdo de baixa qualidade continuava. Foi então que o Google lançou a atualização de algoritmo Penguim, como arsenal extra para essa guerra.
O Penguim era a “atualização de algoritmo contra webspam”, focado exclusivamente em links de spam e práticas de link building manipuladoras.
Antes do Penguim, o volume de links em um site ou para um site pesava enormemente na relevância do site quando indexado e analisado pelo Google. Ou seja, só era bem ranqueado quem recebia muitos backlinks e possuía muitos links de saída.
Isso significava que, ao ranquear sites por essa métrica na hora da pesquisa, muitos conteúdos de baixa qualidade apareciam em posições proeminentes na busca orgânica.
Assim como o Panda, o Penguin também foi integrado ao algoritmo principal do Google em 2016, operando em tempo real para reavaliar sites constantemente.
3.Hummingbird (2013)
O algoritmo Hummingbird do Google deixou sua marca nos resultados de bilhões de pesquisas, dando aos usuários finais mais um suporte na personalização das buscas.
É fácil esquecer (alguns sequer tinham idade na época) como a pesquisa de micromomentos com o Google respondendo de maneira personalizada hoje é completamente diferente do começo das plataformas de busca na virada de 1999 para 2000.
Naquela época, palavras-chave específicas ditavam os resultados ao invés do contexto inteiro ser levado em consideração.
Ou seja, independentemente da pesquisa: “jogos”, “quem é o prefeito de Valença-RJ” ou “FIFA”, o Google daria a resposta exata para o termo inserido.
Apesar de parecer positivo, isso vinha com um problema: os resultados eram óbvios, sem profundidade nas respostas.
Por isso, os engenheiros do Google se dedicaram a estudar como desvendar o interesse das pesquisas, tendo como principal desafio diferenciar entre pesquisas similares-mas-não-iguais (normalmente envolvendo termos e nomes ambíguos).
Por exemplo: ao pesquisar pelo termo Europa, o usuário quer dizer o continente ou a banda de rock?
Fosse antes do Hummingbird essa pesquisa e talvez o usuário recebesse informações sobre os países da Europa, os detalhes geográficos e demográficos, ou então tivesse apenas como resposta uma lista de álbuns e músicas da banda.
O Hummingbird pavimentou o caminho para atualizações mais avançadas, como o BERT, lançado em 2019, que reforça o entendimento do contexto linguístico das pesquisas.
4. Pigeon (2014)
A atualização Pidgeon veio para mudar a ordem de preferência na exibição de resultados locais, priorizando negócios regionais e a informação pertinente a essas empresas.
Acredita-se que o Pidgeon foi ao ar por volta de 24 de Julho de 2014, recompensando os negócios locais com forte presença orgânica através de maior visibilidade na busca tradicional – similar à visibilidade que o negócio poderia ter antes no Google Maps.
A ideia de que pequenos empreendimentos com relevância local mereciam aparecer nas buscas tanto quanto qualquer outra loja na região, independentemente do tamanho ou popularidade, faz sentido hoje ao assumirmos que o negócio ranqueia bem para as palavras-chave pesquisadas.
Para integrar essa funcionalidade, foi necessário unir o Google Search (a parte de buscas cerne deste artigo) e o Google Maps. Mas também foi preciso refinar a localização do dispositivo de busca e os parâmetros de ranqueamento por distância.
No longo prazo, os resultados foram muito positivos para as pequenas empresas.
Atualmente, o impacto do Pigeon é visível em práticas como SEO Local, que ganhou destaque com a ascensão das buscas “perto de mim” e a integração com dados de dispositivos móveis.
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5. Mobilegeddon (2015)
Lançada em abril de 2015, a atualização Mobilegeddon priorizou sites responsivos e otimizados para dispositivos móveis nos resultados de busca.
O objetivo da atualização era melhorar a experiência do usuário em dispositivos móveis, considerando o aumento exponencial no uso de smartphones para navegação.
O maior impacto dessa atualização foi em sites que não eram compatíveis com dispositivos móveis, que sofreram penalidades no ranqueamento.
6. RankBrain (2015)
Em outubro de 2015, o Google introduziu o RankBrain, um sistema de aprendizado de máquina (machine learning) que ajuda a interpretar consultas de pesquisa.
O algoritmo passou a entender melhor o contexto das pesquisas, especialmente aquelas que nunca haviam sido feitas antes (15% de todas as buscas diárias).
O objetivo da atualização foi melhorar a relevância dos resultados de busca, entendendo as intenções dos usuários de forma mais precisa.
7. Possum (2016)
Lançada em setembro de 2016, a atualização Possum focou nos resultados de buscas locais, aumentando a diversidade de negócios exibidos.
Negócios próximos geograficamente ao local da busca ganharam mais relevância, mesmo quando localizados fora de limites administrativos.
8. Fred (2017)
Em março de 2017, o Google lançou a atualização Fred, que visava sites com práticas de monetização agressivas e conteúdo de baixa qualidade.
Penalizou sites com excesso de anúncios intrusivos ou conteúdo criado apenas para gerar receita. Isso para melhorar a experiência do usuário e promover conteúdos mais úteis.
9. Medic Update (2018)
Em agosto de 2018, o Google lançou o Medic Update, uma grande atualização do núcleo do algoritmo.
Afetou principalmente sites relacionados à saúde, bem-estar e finanças, áreas conhecidas como YMYL (Your Money, Your Life).
O objetivo era promover páginas confiáveis e de alta qualidade em tópicos sensíveis.
10. BERT (2019)
O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) foi introduzido em outubro de 2019, representando um grande avanço na compreensão de linguagem natural.
Melhorou a interpretação de consultas complexas e contextuais, entendendo palavras em relação ao restante da frase, fornecendo resultados mais relevantes, mesmo para buscas detalhadas ou de nicho.
– Leia também: O que é conteúdo evergreen? Entenda o conceito e confira dicas de como produzi-lo
11. Core Web Vitals (2021)
Em junho de 2021, o Google implementou o Core Web Vitals como parte de seu fator de ranqueamento.
Sites passaram a ser avaliados com base na velocidade de carregamento, interatividade e estabilidade visual. O objetivo era melhorar a experiência do usuário em termos de performance e usabilidade.
12. Helpful Content Update (2022)
Lançada em agosto de 2022, a atualização Helpful Content visa promover conteúdo útil, original e focado em humanos.
A atualização penalizou sites com conteúdo gerado apenas para manipular rankings ou sem valor real para o usuário.
13. Multisearch e IA Generativa (2023)
A partir de 2023, o Google começou a integrar IA generativa e ferramentas como Multisearch, que combina texto e imagem nas buscas.
O impacto foi a expansão das possibilidades de busca, permitindo consultas mais interativas e personalizadas. Tudo isso para melhorar a experiência de busca com tecnologias multimodais e respostas mais visuais e completas.
– Leia também: SEO e IA: saiba como utilizar a inteligência artificial na otimização de sites
Confira abaixo um resumo das atualizações mais relevantes do algoritmo do Google:
Ano | Atualização | Objetivo |
---|---|---|
2011 | Panda | Reduzir o ranqueamento de sites de baixa qualidade e valorizar conteúdos originais. |
2012 | Pinguim | Combater links de spam e práticas manipuladoras de link building. |
2013 | Hummingbird | Melhorar a compreensão de contexto e intenções de busca. |
2014 | Pigeon | Priorizar resultados locais relevantes e integrar buscas com o Google Maps. |
2015 | Mobilegeddon | Favorecer sites otimizados para dispositivos móveis nos resultados de busca. |
2015 | RankBrain | Usar aprendizado de máquina para interpretar consultas e melhorar a relevância dos resultados. |
2016 | Possum | Aumentar a diversidade de negócios locais nos resultados de busca. |
2017 | Fred | Penalizar sites com práticas agressivas de monetização e baixa qualidade. |
2018 | Medic Update | Melhorar a qualidade de sites relacionados à saúde, bem-estar e finanças (YMYL). |
2019 | BERT | Avançar na compreensão de linguagem natural em pesquisas complexas. |
2021 | Core Web Vitals | Priorizar sites com boa experiência de usuário (velocidade, interatividade e estabilidade visual). |
2022 | Helpful Content | Promover conteúdos úteis e originais, penalizando páginas de baixa relevância. |
2023 | Multisearch/IA Generativa | Expandir buscas com integração de texto, imagens e IA generativa para respostas mais completas. |
Conclusão sobre o algoritmo do Google
O algoritmo do Google é mais do que um simples sistema de busca; ele representa tecnologia aplicada à organização e interpretação de informações.
Desde seus primeiros passos, com atualizações como Panda e Penguin, até avanços mais recentes, como IA generativa e o Multisearch, o Google continua se adaptando às necessidades dos usuários e às mudanças no cenário digital.
Para quem busca otimizar sua presença online, entender como esse algoritmo funciona é essencial para alcançar melhores resultados e se destacar no universo digital em constante transformação.
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