SEO semântico: como o Google lê e entende um conteúdo

SEO semântico: a evolução do sentido na leitura do Google

Impulsionada pelo SEO semântico, a era da pesquisa online testemunhou uma transformação muito importante: a evolução da busca baseada em contexto e sentido.

Investir nessa abordagem melhora a visibilidade online, mas também garante que o conteúdo seja mais relevante, adaptado às intenções dos usuários e capaz de proporcionar uma experiência de pesquisa mais refinada e satisfatória.

Hoje, vamos entender o conceito, como ocorre a análise semântica durante o processo de rastreamento, indexação e classificação, principais atualizações do algoritmo e o porquê de começar a trabalhar hoje o SEO semântico no seu site. Vamos lá?

O que é pesquisa semântica?

A pesquisa semântica refere-se a uma abordagem avançada de pesquisa na qual os motores de busca tentam entender o significado semântico das consultas dos usuários e o conteúdo das páginas da web. Em vez de se concentrar apenas em palavras-chave isoladas, o método busca compreender o contexto, a intenção e o significado subjacente por trás das palavras utilizadas na busca.

Essa abordagem envolve o uso de tecnologias e algoritmos mais sofisticados, como Processamento de Linguagem Natural (PNL), ontologias (estruturas de dados que representam conceitos e suas relações de uma forma organizada) e relações semânticas.

O objetivo é proporcionar resultados de pesquisa mais relevantes, compreendendo melhor a linguagem natural e as relações entre os conceitos.

Ao considerar a pesquisa semântica, os motores de busca podem levar em conta sinônimos, contextos e relações semânticas, proporcionando uma experiência mais personalizada aos usuários. Essa abordagem busca ir além da simples correspondência de palavras-chave para oferecer resultados que correspondam mais precisamente às intenções do usuário.

Como funciona a pesquisa semântica?

O Google utiliza várias técnicas avançadas para implementar a pesquisa semântica e melhorar a precisão e relevância dos resultados de busca. Vou apresentar esse funcionamento considerando os três estágios da pesquisa do Google: rastreamento, indexação e classificação.

Rastreamento

Antes das páginas aparecerem no índice do Google, os robôs rastreadores, conhecidos também como spiders, precisam encontrá-las. O rastreamento é a corrida pela web em busca de novas páginas e atualizações das já existentes.

Depois que o Google descobre o URL de uma página, ele pode visitar (ou “rastrear”) a página para descobrir o que há nela. Usamos um enorme conjunto de computadores para rastrear bilhões de páginas na web. O programa que faz a busca é chamado Googlebot (também conhecido como rastreador, robô, bot ou spider).

Guia detalhado sobre como funciona a Pesquisa Google

Digamos que você tenha um site novo e precisa que ele seja rastreado pelo Google. Nesse caso, você deverá ser referenciado (receber um link) por uma página já conhecida pelo buscador ou enviar o sitemap (mapa do site) para o robô rastrear.

Esse é o primeiro contato dos robôs com o conteúdo do seu site. Logo, se a estrutura do site estiver confusa, muito provavelmente os spiders terão dificuldade em rastrear e dar continuidade aos processos de pesquisa, para que suas páginas apareçam nas buscas no Google.

O SEO semântico pode influenciar o rastreamento ao otimizar a estrutura do site para facilitar a descoberta de conteúdo relevante. Por isso, é muito importante trabalhar tags semânticas para indicar a estrutura e hierarquia do conteúdo.

O uso de sitemaps semânticos também pode facilitar o rastreamento, fornecendo aos bots informações organizadas sobre a estrutura do site. Para entender mais, nosso CEO, Lucas Maranho, faz uma análise minuciosa das etapas de funcionamento do Google neste Webinar. Assista para completar seus estudos.

Indexação

Após o rastreamento, o Google indexa as informações coletadas para facilitar a recuperação rápida e eficiente durante as pesquisas. As palavras-chave e seus contextos semânticos são considerados durante esta etapa, e os spiders tentam entender o conteúdo textual das páginas.

Depois que uma página é rastreada, o Google tenta entender do que se trata a página. Esta etapa é chamada de indexação e inclui o processamento e análise do conteúdo textual e das principais tags e atributos do conteúdo, como <title>elementos e atributos alt, imagens , vídeos e muito mais.

Guia detalhado sobre como funciona a Pesquisa Google

O Processamento de Linguagem Natural, que atua junto com o aprendizado de máquina, é o protagonista na indexação. De maneira geral, ocorre por etapas de separação do texto em unidades menores e correlação dessas unidades com o tema e sentido do conteúdo. Para ficar mais claro, vamos separá-las em:

1. Análise de microestruturas textuais e primeiras relações de sentido: baseada na segmentação de palavras e relações de sentido mais objetivas, como análise gramatical e eliminação de partes que podem causar variação, como plural, acentuação, etc;
2. Análise de macroestruturas textuais e relações de sentido complexas: trata da relação de sentido entre os termos e a quais sentidos estão relacionados. Há também um estudo mais focado no texto como um todo, inclusive análise de sentimentos.

Análise de microestruturas textuais e primeiras relações de sentido

• O conteúdo textual é dividido em unidades menores chamadas tokens. Esse processo chama-se tokenização;
• Após, é feita a rotulagem de palavras em classes gramaticais, como sujeito, predicado, adjetivo, etc;
• Feita a identificação, é analisada a relação entre as palavras com base nas regras gramaticais de uma determinada Língua;
• Com isso, ocorre a lematização: a ação de deixar todas as palavras “em pé de igualdade”, retirando variações de número — “carros”, ficará “carro” — acentos e outras marcações ortográficas;

Para entender como otimizar o SEO do seu conteúdo e aprimorar a experiência do usuário por meio de textos bem escritos, relevantes e que capturem o usuário, assista nosso Webinar com Aline Rodolfo e Lucas Maranho.

Análise de macroestruturas textuais e relações de sentido complexas

• Tendo normalizado o conteúdo textual, ocorre a etapa de identificação da dependência entre palavras. Aqui, acontece a primeira análise contextual, em que o algoritmo tenta entender a correlação entre os termos. Por exemplo, a relação de sentido entre os termos “tipo – de – calça – jeans” e qual a semântica dos termos agrupados;
• Então, há a identificação das palavras com um sentido conhecido e, com isso, a relação com entidades, como pessoas, organizações, lugares, produtos e coisas. Por exemplo, em “quem é o rei do futebol”, há a correlação com o termo “Pelé”, veja:

  

• Para relacionar uma determinada intenção de busca a uma palavra-chave, há a necessidade de uma análise de recorrência de termos. Nesse momento, o algoritmo procura entender a relação entre os tópicos do texto e entidades por meio de bancos de dados de conteúdo, como Wikipedia;
• Também ocorre a análise de sentimento, uma etapa que busca relacionar o ponto de vista das entidades sobre os temas propostos;
• Nesse processo também pode ocorrer uma análise mais macro, baseada na estrutura e categorias textuais. Aqui, o algoritmo pode identificar qual categoria, estrutura textual e propósito o texto está relacionado — se é um blogpost, se é uma lista, se tem intenção de venda ou apenas informação.

O Google processa o conteúdo das páginas para extrair informações significativas, o que inclui a identificação de texto, imagens, links e outros elementos presentes nas páginas. A parte textual é particularmente importante, pois forma a base para a indexação.

Classificação

Após a análise de termos para indexação de páginas conforme a correlação com as diversas buscas dos usuários, há a etapa de classificação. Nesse momento, o algoritmo analisa rapidamente todas as páginas indexadas para uma determinada busca.

Por exemplo, ao digitar “melhores brinquedos para crianças de 3 anos”, os spiders irão fazer uma varredura pelo banco de dados ao qual esse conjunto de palavras está relacionado. Feito isso, irá determinar um ranking com os melhores resultados e demonstrará isso para o usuário na página de SERP.

O SEO semântico também tem muito valor nesse momento, pois aqui há um exame minucioso da relação das palavras do conteúdo com o contexto da informação contida na página.

É na classificação que o nível de assertividade no atendimento à questão feita pelo usuário também é verificado. Nesse momento, devemos ter atenção ao SEO semântico no On Page e Off Page, principalmente nos seguintes aspectos:

Esses fatores são extremamente importantes para determinar a classificação de uma página. Além deles, há também análise de qualidade e veracidade das informações, um fator que tem se tornado evidência nas últimas atualizações do algoritmo.

Quando um usuário insere uma consulta, nossas máquinas pesquisam no índice as páginas correspondentes e retornam os resultados que acreditamos serem da mais alta qualidade e mais relevantes para a consulta do usuário. A relevância é determinada por centenas de fatores, que podem incluir informações como localização, idioma e dispositivo do usuário (desktop ou telefone).

Guia detalhado sobre como funciona a Pesquisa Google

Neste Webinar, Lucas Maranho explora os três pilares do SEO: On Page, Off Page e UX e explica a importância de trabalhar cada um para potencializar resultados orgânicos. Aproveite para assistir e entender!

A evolução semântica no Google — breve linha do tempo

“Quando tudo era mato” o Google não tinha tanto cuidado com a análise de contexto. A repetição exagerada de palavras-chave em textos e até mesmo palavras camufladas no layout das páginas eram táticas que aconteciam com frequência — hoje essa prática, conhecida como Keyword Stuffing, é penalizada pelo buscador.

Com o tempo, a preocupação com a qualidade do conteúdo passou a ser uma necessidade. Com essa urgência, surge uma série de melhorias e aprimoramentos nos algoritmos que analisam quais páginas merecem estar no índice do Google.

A evolução semântica no Google ao longo do tempo envolve uma série de atualizações, algoritmos e avanços tecnológicos. Conheça alguns marcos:

Knowledge Graph (Maio de 2012)

O Knowledge Graph é um banco de dados massivo e interconectado que armazena informações sobre entidades do mundo real e suas relações. Essas entidades podem incluir pessoas, lugares, organizações e conceitos.

O Knowledge Graph permite que você pesquise coisas, pessoas ou lugares que o Google conhece (pontos de referência, celebridades, cidades, equipes esportivas, edifícios, características geográficas, filmes, objetos celestes, obras de arte e muito mais) e obtenha instantaneamente informações relevantes para sua pergunta. Este é um primeiro passo crítico para a construção da próxima geração de pesquisas, que explora a inteligência coletiva da web e compreende o mundo um pouco mais como as pessoas.

Apresentando o Knowledge Graph: coisas, não strings

Por exemplo, se você pesquisar por “Barack Obama”, o Knowledge Graph não apenas reconhece o ex-presidente, mas também relaciona informações sobre sua família, carreira e eventos históricos associados a ele.

Ao incorporar o Knowledge Graph, o Google pode oferecer resultados de pesquisa mais semânticos, indo além das correspondências de palavras-chave. Isso é particularmente útil para consultas ambíguas, onde o contexto é essencial para compreender a intenção do usuário.

Hummingbird (Agosto de 2013)

O Hummingbird representou uma mudança de paradigma ao enfatizar a compreensão do contexto e da intenção por trás das consultas de pesquisa. Em vez de analisar palavras-chave individualmente, o Google começou a considerar o significado global das frases, sinônimos e termos relacionados, tornando os resultados de pesquisa mais robustos e contextuais.

Além de entender palavras-chave, o buscador começou a reconhecer relações semânticas entre conceitos e entidades. A atualização reforçou a importância da autoridade e credibilidade das fontes. Páginas de sites considerados confiáveis ganharam destaque nos resultados de pesquisa.

O Hummingbird incentivou a criação de conteúdo longo e detalhado, pois o Google buscava fornecer resultados que respondessem de maneira abrangente a consultas mais complexas. Houve um aumento na relevância das palavras-chave long tails, já que o algoritmo passou a entender melhor consultas mais específicas e detalhadas.

RankBrain (Outubro de 2015)

O RankBrain, lançado pelo Google em outubro de 2015, é uma parte importante do algoritmo de busca que utiliza inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para entender e processar consultas de pesquisa de maneira mais avançada.

RankBrain é um sistema de IA que nos ajuda a entender como as palavras estão relacionadas aos conceitos. Isso significa que podemos retornar melhor o conteúdo relevante, mesmo que ele não contenha todas as palavras exatas usadas em uma pesquisa, entendendo que o conteúdo está relacionado a outras palavras e conceitos.

Um guia para sistemas de classificação da Pesquisa Google

É alimentado por técnicas de Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural (PNL), permitindo uma melhor compreensão de consultas complexas e ambíguas. Em vez de depender exclusivamente de correspondências exatas de palavras-chave, o RankBrain tenta entender a intenção por trás da consulta e oferecer resultados mais precisos.

O RankBrain opera em tempo real, o que significa que ele pode se adaptar e ajustar os resultados à medida que os padrões de pesquisa e o comportamento do usuário mudam.

BERT (Outubro de 2019)

O BERT introduziu a capacidade de processamento bidirecional, permitindo que o modelo analise o contexto de uma palavra em relação a todas as outras palavras em uma frase. Por exemplo, ao digitar no Google “vestido florido midi de cetim” a análise acontece contextualmente, relacionando as combinações entre “vestido”, “florido”, “midi” e “cetim”.

O RankBrain nos ajuda a encontrar informações que não conseguíamos antes, ao compreender de forma mais ampla como as palavras em uma pesquisa se relacionam com conceitos do mundo real.

Como a IA potencializa ótimos resultados de pesquisa

Ao considerar a palavra anterior e a seguinte em uma sentença, essa atualização no algoritmo de classificação pode entender melhor o significado de uma palavra específica em um contexto mais amplo. Com isso, houve uma valorização de páginas com conteúdo mais relevante em relação ao contexto da consulta, aprimorando a experiência do usuário.

Com o BERT, há uma mudança no paradigma de SEO para enfatizar a criação de conteúdo natural, relevante e focado no usuário, em vez de estratégias centradas apenas em palavras-chave.

Helpful Content (Agosto de 2022)

O Helpful Content é uma atualização no algoritmo do Google que valoriza conteúdo útil, valioso e relevante para o usuário. Assim como muitos sistemas, essa adição também atua com modelo de aprendizado de máquina.

O sistema de conteúdo útil visa recompensar melhor o conteúdo onde os visitantes sentem que tiveram uma experiência satisfatória, enquanto o conteúdo que não atende às expectativas do visitante não terá um desempenho tão bom.

O sistema de conteúdo útil da Pesquisa Google e seu site

A atualização prevê que conteúdos criados por pessoas e para pessoas tenham melhores classificações na SERP. O contrário também ocorre: páginas com conteúdo antigo, desatualizado ou gerado simplesmente para alcançar posições são rebaixadas e até punidas com a desindexação.

A atualização de conteúdo útil é um marco para o SEO semântico, pois demonstra a preocupação do buscador com conteúdos que realmente solucionem a dor do usuário e agreguem à experiência.

Para conhecer TODAS as atualizações do algoritmo do Google clique aqui!

Como o SEO semântico melhora a experiência de pesquisa?

O SEO semântico ajuda os motores de busca a entender melhor o contexto e a intenção por trás das consultas de pesquisa, levando a resultados mais relevantes e alinhados com o que os usuários estão procurando.

Além disso, permite que os resultados de pesquisa se adaptem a mudanças nas tendências de pesquisa e nas preferências dos usuários, proporcionando uma experiência mais atualizada.

Com isso, um conteúdo otimizado semanticamente tem maior probabilidade de ser destacado em rich snippets, fornecendo aos usuários informações valiosas diretamente nas SERPs.

Outro ponto importante é que um conteúdo semântico bem estruturado, seja na aplicação de atributos alt descritivos, em imagens otimizadas ou textos para páginas de departamentos, contribui para uma navegação mais clara e intuitiva em um site, melhorando a experiência geral do usuário.

Qual a relevância de trabalhar o SEO semântico para melhores resultados?

O SEO semântico contribui para uma experiência de pesquisa mais aprimorada, oferecendo resultados mais relevantes, adaptados às necessidades dos usuários e alinhados com as mudanças nas tendências de pesquisa e comportamento do usuário.

Entenda melhor nos tópicos a seguir:

Melhor compreensão da intenção de pesquisa

O SEO semântico ajuda os motores de busca a entender a intenção por trás das consultas de pesquisa. Isso resulta em uma correspondência mais precisa entre o conteúdo da página e a intenção do usuário, levando a resultados mais relevantes exibidos nas SERPs.

Melhoria nas Taxas de Cliques (CTR)

Resultados de pesquisa mais relevantes e atrativos têm maior probabilidade de receber cliques dos usuários. Com o atendimento preciso da intenção de busca, o SEO semântico contribui para o aumento CTR das páginas por meio de conteúdo relevante.

Aproveite para ler também: O que é a Taxa de Rejeição ou Bounce Rate?

Aumento de visibilidade por Rich Snippets

Conteúdo semanticamente otimizado tem maior chance de ser destacado em Rich Snippets, caixas de resposta e outros formatos especiais (slots) de resultados destacados nas SERPs, proporcionando maior visibilidade e destaque.

Atendimento a consultas conversacionais e por Voz:

O SEO semântico prepara o conteúdo para atender a consultas conversacionais e por voz, que estão se tornando cada vez mais comuns. Isso contribui para a adaptação às mudanças nas preferências de busca dos usuários.

Aumento da Relevância na Pesquisa Local

Para pesquisas locais, onde a intenção do usuário pode ser mais específica, o SEO semântico ajuda a oferecer resultados mais relevantes, aumentando a visibilidade nas SERPs locais. Com o uso de estratégias de SEO local é possível personalizar as páginas com conteúdo rico e que sinaliza para resultados que consideram a localização atual da busca.

Aperfeiçoamento da Experiência do Usuário (UX)

Páginas otimizadas semanticamente geralmente oferecem uma experiência do usuário aprimorada, o que pode se refletir em tempos de permanência mais longos e menor taxa de rejeição. Esses fatores podem impactar positivamente a classificação nas SERPs.

Reconhecimento como fonte de autoridade

Conteúdo semanticamente rico contribui para a percepção de autoridade e expertise em um determinado tópico. Isso contribui para um fortalecimento do EEAT do domínio, fator cada vez mais decisivo nas classificações do Google.

O SEO semântico tem uma estreita relação com o EEAT de um determinado domínio, já que contribui para potencializar a identificação da relevância e autoridade por meio de conteúdos que demonstrem a competência das entidades em um determinado tema.

Para compreender como o EEAT funciona, assista nosso Webinar com Lucas Maranho e Henrique Zampronio, Head de SEO Técnico na liveSEO.

Espero que o conteúdo de hoje contribua para você aprimorar o SEO semântico do seu site. Nos vemos na próxima missão.

Câmbio, desligo!