A busca do Google evoluiu de focar em palavras-chave exatas para entender o significado e a intenção por trás das consultas. Entenda as mudanças e como ter seu conteúdo encontrado por LLMs.
O que mudou na busca do Google?
Desde 2013, o Google passou a atualizar seu algoritmo para entender o contexto e da intenção da busca em vez de apenas buscar palavras-chave exatas. Essa mudança começou com a atualização Hummingbird, que passou a usar técnicas avançadas de processamento de linguagem natural para captar o significado por trás das consultas. Assim, o Google deixou de apenas combinar termos, para entender o que o usuário realmente deseja encontrar.
Como o Google passou a compreender conteúdos
Desde 2018, o Google é capaz de ler frases de frente para trás e de trás para frente, o que aumentou a precisão da sua busca por trechos específicos. Por isso ele pode indicar determinados trechos que respondem precisamente a busca do usuário, mesmo que o texto indicado não esteja em uma página considerada “boa” para ranqueamento. Essa fase foi uma espécie de teste para os LLMs.
A chegada dos LLMs e a nova fase do Google
A evolução natural da leitura mais precisa do Google são os Large Language Models (LLMs). Esses grandes modelos de linguagem são sistemas avançados de IA que conseguem processar informações multimodais (texto, imagem, vídeo) e entender múltiplas línguas simultaneamente, trazendo uma compreensão ainda mais profunda da busca do usuário. Nessa fase, o conteúdo não é mais apenas ranqueado por fatores tradicionais, mas precisa “repercutir”, isto é, gerar ressonância semântica e cobrir intenções e entidades relevantes.
Por que pensar em vetores e unidades semânticas na era dos LLMs?
Pensar em vetores significa reconhecer que seu conteúdo deve ser compreendido em “pedaços” de significado mensuráveis numericamente e isolados semanticamente, não só em palavras ou frases lidas linearmente. Isso ajuda a otimizar seu conteúdo para que os motores de busca baseados em IA entendam melhor o que você quer comunicar e melhorem sua visibilidade nas buscas semânticas. Entenda por partes a seguir.
Vetores (embeddings) são representações numéricas do significado
Cada palavra, frase ou trecho do texto não é simplesmente lido como uma sequência linear por LLMs, mas sim convertido em um vetor, uma lista de números que captura seu sentido em um espaço multidimensional. Palavras ou trechos com significados parecidos ficam próximos nesse espaço vetorial. Isso permite que a IA “entenda” semelhanças mesmo que as palavras sejam diferentes. É pelos vetores que o LLM vai compreender que um texto sobre otimização de conteúdo pode estar relacionado à uma busca sobre “técnicas de AI-SEO”.
Unidades semânticas independentes correspondem a “blocos de significado”
Para os LLMs, a leitura sequencial linear típica dos humanos não importa tanto. O que é relevante são as unidades de sentido que o texto carrega. Essas unidades são muitas vezes organizadas em parágrafos ou blocos que respondem de forma completa a uma pergunta implícita. Ou seja, cada parágrafo idealmente funciona como uma resposta clara e com um único foco, evitando misturar vários tópicos ou ideias.
Como criar blocos de conteúdo contextualizados para busca nos LLMs
Na era dos LLMs, você deve estruturar seu conteúdo pensando em perguntas reais: “O que é [Entidade]?”, “Como [Entidade] impacta [Problema]?”, “Melhores ferramentas para [Caso de Uso]?”. Esses formatos são semelhantes às consultas feitas pelos usuários e ajudam a IA a indexar os conteúdos de forma precisa e eficiente. Cada bloco deve ser um pequeno resumo ou resposta direta para facilitar o acesso pelo modelo.
Use destaques e chamadas estruturadas nos conteúdos para LLMs
LLMs privilegiam formatos claros e repetíveis para decidir o que recuperar. Incorporar destaques estruturados, como blocos em negrito, entre linhas ajuda a IA a identificar rapidamente as informações mais importantes e autossuficientes. Escreva para facilitar a memorização do conteúdo pela inteligência artificial, não apenas para impactar o leitor humano.
O que mudou do Google para os LLMs é que você deve escrever para IAs
A evolução da busca no Google reflete o avanço da compreensão semântica proporcionada por LLMs. Para se destacar nessa nova era, produza conteúdo denso, claro, segmentado e focado em responder dúvidas reais com precisão. É assim que a IA reconhece, memoriza e indica seu conteúdo em plataformas como o ChatGPT e afins. A clareza dos blocos temáticos e o alinhamento semântico são a moeda de troca para ser bem interpretado e recuperado pelos sistemas de IA que dominam as buscas atuais.
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