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Veja neste artigo o que é o algoritmo do Google e entenda como as mudanças na última década melhoraram os resultados das buscas para usuários, os impactos nas estratégias de SEO e muito mais.

Até o final do artigo você terá acesso as seguintes informações:

  • O que é o algoritmo do Google? 
  • Como funciona o algoritmo do Google
  • Principais atualizações do algoritmo do Google

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 (entregar o que a pessoa busca);
  • 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, com o uso de redes neurais, IA e outras tecnologias de ponta, o algoritmo do Google passa por milhares de mudanças anuais. A maioria é tão pequena que passa despercebida, mas tivemos alterações consideráveis e perceptíveis nos últimos anos.

Antes de falarmos sobre as principais atualizações, iremos trazer um pouco do funcionamento do próprio algoritmo.

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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.

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.

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 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.

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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, receber uma resposta por áudio e muito mais.

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 (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: para pesquisas de notícias atuais, a atualização do conteúdo – novidade – desempenha papel mais importante na resposta que uma definição de dicionário.

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).

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.

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.

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.

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.

Leia também: SEO Local: o que é e como fazer em 3 passos básicos

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.

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: Quais os principais fatores de ranqueamento do Google? 

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Principais atualizações do algoritmo do Google

1. Panda

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.”

2. Penguim

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.

3.Hummingbird

Desde 2013, o algoritmo Hummingbird do Google tem deixado 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.

4. Pigeon

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.

Leia também: Core Web Vitals: saiba tudo sobre o novo update do Google

Conclusão

Navegar pelo algoritmo do Google pode parecer um grande desafio com as atualizações contínuas e mudanças na maneira como os algoritmos trabalham e ranqueiam. Contudo, com uma boa consultoria de marketing digital, desbravar o mecanismo de busca se faz mais fácil e gera resultados excepcionais.

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A E-Dialog é uma agência de Inbound Marketing, especialista nas ferramentas do Google e com inúmeros cases de sucesso e reconhecimento das principais autoridades no segmento.

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