Até agora, quando falamos em robôs e em como eles leem o seu site e identificam os fatores de ranqueamento, tudo pareceu bem superficial, né?

Mas não se preocupe, agora vamos entrar de cabeça no sistema do Google e compreender, de uma vez por todas, como isso tudo funciona. O primeiro passo é entender o algoritmo utilizado para o ranqueamento. Para isso, vamos falar sobre o Google Rankbrain.

Palavra de especialista

“O Google vem, tecnologicamente, evoluindo muito o seu algoritmo para cada vez mais entender os mais diversos elementos de uma página.”

Igor Silva, analista de SEO da Resultados Digitais

SEO Google | O que é RankBrain

• O que faz o RankBrain

O Google, assim como todos os buscadores, está sempre procurando melhorar a experiência do usuário no momento de busca, afinal, é oferecendo uma boa experiência que alguém volta a usar seus serviços. E o Google faz isso tentando exibir os melhores resultados primeiro, de forma que não seja preciso procurar muito para encontrar as informações.

E se o Google quer oferecer uma boa experiência, os sites que estão indexados no buscador também têm de oferecer. É por isso que existem tantas diretrizes de SEO que melhoram o posicionamento de um site. Se você quer estar em primeiro, precisa ser o melhor.

Mas tanto a tecnologia quanto o comportamento do usuário estão sempre mudando, e isso faz com que as diretrizes de SEO também mudem. Por exemplo, quando as redes sociais não eram tão populares, era impensável que elas influenciassem no posicionamento de uma página. Hoje, isso já é bem mais natural.

Juntamente com as recomendações de SEO friendly, os próprios buscadores também buscam otimizar suas estratégias, tanto para oferecer melhores resultados quanto para detectar, com maior assertividade, os usuários de práticas black hat.

Uma das novidades, anunciada em outubro de 2015, foi o RankBrain, uma atualização que busca otimizar os resultados de busca. O RankBrain deverá ser capaz de aprender como o usuário busca e escolhe quais links serão clicados, além de relacionar as palavras-chave de uma forma mais intuitiva e interpretá-las. Isso deve evitar que conteúdo muito semelhante ou irrelevante apareça com frequência e refinar os resultados.

Com o RankBrain, a taxa de acerto, ou seja, a entrega de resultados que realmente satisfazem o usuário, deve subir

• O RankBrain é baseado em inteligência artificial e o algoritmo é uma machine learning. Você sabe o que isso significa?

 

Por que o Google precisa do RankBrain?

• Embora os motores de busca tenham todos esses algoritmos e tecnologia para melhorar os resultados, ainda existe uma parte do trabalho que depende de profissionais humanos. Até aí tudo bem. O problema é que o Google recebe cerca de 3 bilhões de pesquisas por dia, das quais 15% são novas. Ou seja, muita coisa para qualquer ser humano, não é?

 

O que é inteligência artificial?

Imagine uma criança de 1 ano que está começando a explorar o mundo. Ela começa a abrir os armários da cozinha e a fazer a maior bagunça. Quando os pais percebem, afastam a criança e fecham o armário. Toda vez que ela vai tentar abrir a porta, um dos pais a afasta, mas ela sempre tenta outra vez.

Em um momento, eles mudam a estratégia e passam a segurar a porta fechada. Por mais que a criança tente, com os pais segurando ela não pode abrir. Aí é bem provável que ela tente tirar a mão da mãe ou do pai antes de tentar puxar a porta porque percebeu que, quando alguém a segura, ela é incapaz de abrir.

É dessa forma que nós, seres humanos, aprendemos, por observação, tentativa e erro. E assim que as máquinas estão começando a aprender também.

Quando falamos em inteligência artificial (IA), estamos querendo dizer que uma máquina foi capaz de simular o comportamento humano, percebendo, analisando e até decidindo, como nós faríamos.

O que é Machine Learning?

Machine learning é a área da inteligência artificial voltada para desenvolver ferramentas que chamamos de algoritmos. Eles permitem que uma máquina aprenda sozinha a analisar e a solucionar problemas sem depender de humanos para ensiná-la.

Um algoritmo é como uma receita de bolo, é uma regra ou instrução que damos a uma máquina e que faz com que ela seja capaz de analisar dados, realizar ações e tomar decisões com base naquilo que instruímos.

Além disso, uma vez que a inteligência artificial é intuitiva, a máquina se torna capaz de descobrir problemas e propor soluções mesmo sem ter sido programada para isso. Incrível, não acha?

 

3 exemplos de machine learning na sua vida

Tá achando que essa história de máquina independente parece coisa de ficção científica? Veja alguns exemplos de machine learning empregadas no seu dia a dia.

• O carro do Google que dirige sozinho.
• Publicidade online que recomenda produtos para você. 
• Sistemas de detecção de fraudes.

Histórico da IA

• Quando falamos em inteligência artificial, parece ser algo superfuturista de um dos filmes do Spielberg, mas já tem cientista pensando em como fazer as máquinas pensar há muito tempo. Veja só:

  1940: Estudos voltados para a inteligência artificial começam a ser desenvolvidos, inicialmente com o intuito de trazer novas funcionalidades para as máquinas da época.

  1945: A guerra impulsionava a indústria tecnológica, que precisava oferecer soluções que ajudassem os países aliados a vencer.

  1960: É a primeira vez que se fala em “inteligência artificial” e o termo é oficialmente cunhado. Nesse momento, os pesquisadores já têm a pretensão clara de fazer com que as máquinas pensem como os seres humanos.

  1990: Os computadores domésticos começam a se popularizar e um novo gás impulsiona o setor de inteligência artificial a criar novas ferramentas para os usuários.

  2029: Especula-se que até este ano já teremos máquinas com potencial de pensar e agir totalmente como humanos.