Otimização de SEO: Como funciona a IA do Google (maio 2026)

A Otimização de SEO (Search Engine Optimization) é o processo de otimizar fatores on-page e off-page que impactam como uma página da web é classificada para um termo de busca específico. Este é um processo multifacetado que inclui otimizar a velocidade de carregamento da página, gerar uma estratégia de construção de links, usar ferramentas de SEO, bem como aprender a engenharia reversa da IA do Google usando pensamento computacional.

O pensamento computacional é um tipo avançado de análise e técnica de resolução de problemas que os programadores de computador usam ao escrever códigos e algoritmos. Os pensadores computacionais buscarão a verdade fundamental, quebrando um problema e analisando-o usando o pensamento de primeira ordem.

Como o Google não divulga sua receita secreta para ninguém, vamos nos basear no pensamento computacional. Vamos percorrer alguns momentos cruciais na história do Google que moldaram os algoritmos usados e vamos aprender por que isso importa.

Como Criar uma Mente

Vamos começar com um livro publicado em 2012, chamado “Como Criar uma Mente: O Segredo do Pensamento Humano Revelado” pelo renomado futurista e inventor Ray Kurzweil. Este livro dissecou o cérebro humano e desmembrou as maneiras como ele funciona. Aprendemos a partir do zero como o cérebro se treina usando reconhecimento de padrões para se tornar uma máquina de previsão, sempre trabalhando para prever o futuro, mesmo prever a próxima palavra.

Como os humanos reconhecem padrões na vida cotidiana? Como essas conexões são formadas no cérebro? O livro começa com a compreensão do pensamento hierárquico, que é entender uma estrutura composta por elementos diversos que são arranjados em um padrão, este arranjo então representa um símbolo, como uma letra ou caractere, e então este é arranjado em um padrão mais avançado, como uma palavra, e eventualmente uma sentença. Eventualmente, esses padrões formam ideias, e essas ideias são transformadas nos produtos que os humanos são responsáveis por construir.

Ao emular o cérebro humano, é revelado um caminho para criar uma IA avançada além das capacidades atuais das redes neurais que estavam por volta da época da publicação.

O livro foi um plano para criar uma IA que possa escalar, sugando os dados do mundo, e usar seu processamento de reconhecimento de padrões em múltiplas camadas para analisar texto, imagens, áudio e vídeo. Um sistema otimizado para escalonamento devido aos benefícios da nuvem e suas capacidades de processamento paralelo. Em outras palavras, não haveria limite para a entrada ou saída de dados.

Este livro foi tão fundamental que logo após sua publicação, o autor Ray Kurzweil foi contratado pelo Google para se tornar o Diretor de Engenharia, com foco em aprendizado de máquina e processamento de linguagem. Um papel que se alinhava perfeitamente com o livro que ele havia escrito.

Seria impossível negar como influente este livro foi para o futuro do Google e como eles classificam sites.

Este livro de IA deve ser leitura obrigatória para qualquer um que deseje se tornar um especialista em SEO.

DeepMind

Lançado em 2010, o DeepMind foi um startup quente que usava um tipo revolucionário de algoritmo de IA que estava tomando o mundo por assalto, chamado aprendizado por reforço. O DeepMind o descreveu melhor como:

“Apresentamos o primeiro modelo de aprendizado profundo que aprende políticas de controle diretamente a partir de entrada sensorial de alta dimensão usando aprendizado por reforço. O modelo é uma rede neural convolucional, treinada com uma variante do Q-learning, cuja entrada é pixels brutos e cuja saída é uma função de valor que estima recompensas futuras.”

Ao fundir aprendizado profundo com aprendizado por reforço, tornou-se um sistema de aprendizado por reforço profundo. Em 2013, o DeepMind estava usando esses algoritmos para acumular vitórias contra jogadores humanos em jogos do Atari 2600 – E isso foi alcançado imitando o cérebro humano e como ele aprende com treinamento e repetição.

Semelhante à forma como um humano aprende com repetição, seja chutando uma bola ou jogando Tetris, a IA também aprende. A rede neural da IA rastreia o desempenho e se auto-aperfeiçoa incrementalmente, resultando em seleção de movimentos mais fortes na próxima iteração.

O DeepMind era tão dominante em sua liderança tecnológica que o Google teve que comprar acesso à tecnologia. O DeepMind foi adquirido por mais de $500 milhões em 2014.

Após a aquisição, a indústria de IA testemunhou avanços sucessivos, um tipo não visto desde 11 de maio de 1997, quando o campeão de xadrez Garry Kasparov perdeu o primeiro jogo de uma partida de seis jogos contra o Deep Blue, um computador que joga xadrez desenvolvido por cientistas da IBM.

Em 2015, o DeepMind aprimorou o algoritmo para testá-lo em uma suíte de 49 jogos do Atari, e a máquina superou o desempenho humano em 23 deles.

Isso foi apenas o começo. Mais tarde, em 2015, o DeepMind começou a se concentrar em AlphaGo, um programa com o objetivo declarado de derrotar um campeão mundial de Go profissional. O antigo jogo de Go, que foi visto pela primeira vez na China há cerca de 4000 anos, é considerado o jogo mais desafiador da história humana, com suas possíveis 10³⁶⁰movimentos possíveis.

O DeepMind usou aprendizado supervisionado para treinar o sistema AlphaGo, aprendendo com jogadores humanos. Logo após, o DeepMind fez manchetes após o AlphaGo derrotar Lee Sedol, o campeão mundial, em uma partida de cinco jogos em março de 2016.

Não para ser superado, em outubro de 2017, o DeepMind lançou o AlphaGo Zero, um novo modelo com a diferença fundamental de que ele não exigia treinamento humano. Como ele não exigia treinamento humano, ele também não exigia rotulagem de dados, o sistema essencialmente usava aprendizado não supervisionado. O AlphaGo Zero rapidamente superou seu antecessor, como descrito pelo DeepMind.

“Versões anteriores do AlphaGo inicialmente treinadas em milhares de jogos de Go amadores e profissionais para aprender a jogar. O AlphaGo Zero pula essa etapa e aprende a jogar simplesmente jogando partidas contra si mesmo, começando com jogadas completamente aleatórias. Ao fazer isso, ele rapidamente superou o nível humano de jogo e derrotou a versão publicada anteriormente do AlphaGo por 100 jogos a 0.”

Enquanto isso, o mundo do SEO estava hiper focado no PageRank, a espinha dorsal do Google. Isso começa em 1995, quando Larry Page e Sergey Brin eram estudantes de doutorado na Universidade de Stanford. O duo começou a colaborar em um projeto de pesquisa inovador apelidado de “BackRub”. O objetivo era classificar páginas da web em uma medida de importância, convertendo seus dados de backlinks.

O algoritmo foi posteriormente renomeado para PageRank, nomeado após o termo “página da web” e o co-fundador Larry Page. Larry Page e Sergey Brin tinham o objetivo ambicioso de construir um mecanismo de busca que pudesse alimentar a web inteira apenas com backlinks.

E funcionou.

PageRank Dominou as Manchetes

Profissionais de SEO imediatamente entenderam os básicos de como o Google calcula uma classificação de qualidade para uma página da web usando o PageRank. Alguns empreendedores de SEO black hat astutos entenderam que, para escalar o conteúdo, poderia fazer sentido comprar links em vez de esperar para adquiri-los organicamente.

Uma nova economia surgiu em torno de backlinks. Proprietários de sites ansiosos para impactar as classificações de mecanismos de busca compravam links, e, em troca, sites desesperados para monetizar vendiam links.

Os sites que compravam links frequentemente invadiam o Google, superando marcas estabelecidas.

Classificar usando esse método funcionou muito bem por um longo tempo – Até que parou de funcionar, provavelmente por volta da mesma época em que o aprendizado de máquina resolveu o problema subjacente. Com a introdução do aprendizado por reforço profundo, o PageRank se tornaria uma variável de classificação, não o fator dominante.

Agora, a comunidade de SEO está dividida sobre a compra de links como estratégia. Eu pessoalmente acredito que a compra de links oferece resultados subótimos, e que os melhores métodos para adquirir backlinks são baseados em variáveis específicas da indústria. Um serviço legítimo que eu posso recomendar é chamado HARO (Help a Reporter Out). A oportunidade no HARO é adquirir backlinks atendendo a solicitações de mídia.

Marcas estabelecidas nunca tiveram que se preocupar em procurar links, pois tinham o benefício do tempo a seu favor. Quanto mais antigo é o site, mais tempo ele teve para coletar backlinks de alta qualidade. Em outras palavras, uma classificação de mecanismo de busca dependia fortemente da idade do site, se você calcular usando a métrica tempo = backlinks.

Por exemplo, a CNN naturalmente receberia backlinks para um artigo de notícias devido à sua marca, confiabilidade e porque estava listada em alta posição para começar – Então, naturalmente, ela ganhava mais backlinks de pessoas que pesquisavam um artigo e vinculavam ao primeiro resultado de busca que encontravam.

Isso significava que páginas da web classificadas mais altas recebiam organicamente mais backlinks. Infelizmente, isso significava que novos sites frequentemente eram forçados a abusar do algoritmo de backlinks, recorrendo a um mercado de backlinks.

No início dos anos 2000, comprar backlinks funcionava surpreendentemente bem e era um processo simples. Compradores de links compravam links de sites de alta autoridade, frequentemente links de rodapé do site ou talvez em uma base por artigo (frequentemente disfarçados como posts de convidados), e os vendedores desesperados para monetizar seus sites estavam felizes em atender – Infelizmente, frequentemente à custa da qualidade.

Eventualmente, o pool de talentos do Google de engenheiros de aprendizado de máquina entendeu que codificar resultados de mecanismo de busca à mão era fútil, e que muito do PageRank era codificação manual. Em vez disso, eles entenderam que a IA eventualmente se tornaria responsável por calcular completamente as classificações com pouca ou nenhuma interferência humana.

Para permanecer competitivo, o Google usa todas as ferramentas em seu arsenal, e isso inclui aprendizado por reforço profundo – O tipo mais avançado de algoritmo de aprendizado de máquina do mundo.

Esse sistema, em camadas sobre a aquisição do MetaWeb pelo Google, foi um divisor de águas. O motivo pelo qual a aquisição do MetaWeb em 2010 foi tão importante é que reduziu o peso que o Google dava às palavras-chave. O contexto tornou-se importante, e isso foi alcançado usando uma metodologia de categorização chamada ‘entidades’. Como a Fast Company descreveu:

Uma vez que o MetaWeb descobre a qual entidade você está se referindo, ele pode fornecer um conjunto de resultados. Ele até pode combinar entidades para buscas mais complexas – “atrizes com mais de 40 anos” pode ser uma entidade, “atrizes que vivem em Nova York” pode ser outra, e “atrizes com um filme em cartaz” pode ser outra.

Essa tecnologia foi incorporada a uma grande atualização de algoritmo chamada RankBrain que foi lançada na primavera de 2015. O RankBrain se concentrou em entender o contexto em vez de ser puramente baseado em palavras-chave, e o RankBrain também consideraria contextos ambientais (por exemplo, localização do pesquisador) e extrairia significado onde não havia antes. Essa foi uma atualização importante, especialmente para usuários móveis.

Agora que entendemos como o Google usa essas tecnologias, vamos usar a teoria computacional para especular sobre como isso é feito.

O que é Aprendizado Profundo?

Aprendizado profundo é o tipo mais comumente usado de aprendizado de máquina – Seria impossível para o Google não usar esse algoritmo.

O aprendizado profundo é influenciado significativamente por como o cérebro humano opera, e ele tenta espelhar o comportamento do cérebro em como ele usa reconhecimento de padrões para identificar e categorizar objetos.

Por exemplo, se você vê a letra a, seu cérebro automaticamente reconhece as linhas e formas para então identificá-la como a letra a. O mesmo se aplica às letras ap, seu cérebro automaticamente tenta prever o futuro, vindo com palavras potenciais, como app ou apple. Outros padrões podem incluir números, sinais de trânsito ou identificar um ente querido em um aeroporto lotado.

Você pode pensar nas interconexões em um sistema de aprendizado profundo como semelhantes à forma como o cérebro humano opera com a conexão de neurônios e sinapses.

O aprendizado profundo é, em última análise, o termo dado às arquiteturas de aprendizado de máquina que juntam muitos perceptrons multicamada, para que não haja apenas uma camada oculta, mas muitas camadas ocultas. Quanto “mais profundo” for a rede neural profunda, mais sofisticados os padrões que a rede pode aprender.

Redes totalmente conectadas podem ser combinadas com outras funções de aprendizado de máquina para criar diferentes arquiteturas de aprendizado profundo.

Como o Google Usa Aprendizado Profundo

O Google rastreia os sites da web do mundo, seguindo hiperlinks (pense em neurônios) que conectam sites uns aos outros. Essa foi a metodologia original que o Google usou desde o início, e ainda está em uso. Uma vez que os sites são indexados, vários tipos de IA são usados para analisar esse tesouro de dados.

O sistema do Google rotula as páginas da web de acordo com várias métricas internas, com apenas intervenção humana menor ou nenhuma. Um exemplo de intervenção seria a remoção manual de um URL específico devido a um pedido de remoção do DMCA.

Os engenheiros do Google são renomados por frustrar os participantes em conferências de SEO, e isso é porque os executivos do Google nunca podem articular adequadamente como o Google opera. Quando perguntados sobre por que certos sites falham em classificar, é quase sempre a mesma resposta mal articulada. A resposta é tão frequente que os participantes frequentemente antecipam, afirmando que se comprometeram a criar conteúdo de qualidade por meses ou até anos, sem resultados positivos.

Previsivelmente, os proprietários de sites são instruídos a se concentrar em construir conteúdo valioso – Um componente importante, mas longe de ser abrangente.

Essa falta de resposta é porque os executivos são incapazes de responder adequadamente à pergunta. O algoritmo do Google opera em uma caixa preta. Há entrada, e então saída – E é assim que o aprendizado profundo funciona.

Vamos agora retornar a uma penalidade de classificação que está negativamente impactando milhões de sites, frequentemente sem o conhecimento do proprietário do site.

PageSpeed Insights

O Google não é frequentemente transparente, mas o PageSpeed Insights é a exceção. Sites que falham nesse teste de velocidade serão enviados para uma caixa de penalidade por carregar lentamente – Especialmente se os usuários móveis forem afetados.

O que se suspeita é que, em algum ponto do processo, há uma árvore de decisão que analisa sites rápidos versus sites com carregamento lento (falha no PageSpeed Insights). Uma árvore de decisão é basicamente uma abordagem algorítmica que divide o conjunto de dados em pontos de dados individuais com base em diferentes critérios. O critério pode ser para influenciar negativamente como uma página é classificada para usuários móveis versus usuários de desktop.

Hipoteticamente, uma penalidade poderia ser aplicada à pontuação de classificação natural. Por exemplo, um site que, sem penalidade, classificaria em #5, pode ter um -20, -50 ou alguma outra variável desconhecida que reduziria a classificação para #25, #55 ou outro número selecionado pela IA.

No futuro, podemos ver o fim do PageSpeed Insights, quando o Google se tornar mais confiante em sua IA. Essa intervenção atual na velocidade pelo Google é perigosa, pois pode potencialmente eliminar resultados que seriam ótimos e discrimina contra os menos tecnicamente astutos.

É um pedido grande exigir que todos que executem um negócio pequeno tenham a expertise para diagnosticar e remediar problemas de teste de velocidade com sucesso. Uma solução simples seria o Google simplesmente lançar um plug-in de otimização de velocidade para usuários do WordPress, pois o WordPress alimenta 43% da internet.

Infelizmente, todos os esforços de SEO são em vão se um site falhar em passar no PageSpeed Insights do Google. As apostas são nada menos que um site desaparecer do Google.

Como passar nesse teste é um artigo para outra vez, mas, no mínimo, você deve verificar se o seu site passa.

Outra métrica técnica importante a se preocupar é um protocolo de segurança chamado SSL (Secure Sockets Layer). Isso muda a URL de um domínio de http para https e garante a transmissão segura de dados. Qualquer site que não tenha o SSL habilitado será penalizado. Embora haja algumas exceções a essa regra, sites de comércio eletrônico e financeiros serão os mais afetados.

Os provedores de hospedagem de baixo custo cobram uma taxa anual para implementar o SSL, enquanto bons provedores de hospedagem, como Siteground, emitem certificados SSL gratuitamente e os integram automaticamente.

Metadados

Outro elemento importante no site é o Título Meta e a Descrição Meta. Esses campos de conteúdo têm uma ordem de importância desproporcional que pode contribuir tanto para o sucesso ou fracasso de uma página quanto o conteúdo inteiro daquela página.

Isso ocorre porque o Google tem uma alta probabilidade de selecionar o Título Meta e a Descrição Meta para exibir nos resultados de busca. E é por isso que é importante preencher os campos de título meta e descrição meta com o máximo de cuidado possível.

A alternativa é o Google pode escolher ignorar o título meta e a descrição meta para, em vez disso, gerar automaticamente dados que ele prevê resultarão em mais cliques. Se o Google prevê mal o que título gerar automaticamente, isso contribuirá para menos cliques por pesquisadores e, consequentemente, contribuirá para perdas de classificações de mecanismo de busca.

Se o Google acredita que a descrição meta incluída é otimizada para receber cliques, ele a exibirá nos resultados de busca. Falhando nisso, o Google pega um pedaço aleatório de texto do site. Muitas vezes, o Google seleciona o melhor texto da página, o problema é que isso é um sistema de loteria e o Google é consistentemente ruim em escolher qual descrição selecionar.

É claro que, se você acredita que o conteúdo em sua página é realmente bom, às vezes faz sentido permitir que o Google escolha a descrição meta otimizada que melhor corresponda à consulta do usuário. Vamos optar por não ter descrição meta para este artigo, pois é rico em conteúdo e o Google provavelmente selecionará uma boa descrição.

Enquanto isso, bilhões de humanos estão clicando nos melhores resultados de busca – Isso é o humano na cadeia, o último mecanismo de feedback do Google – E é aqui que o aprendizado por reforço entra em ação.

O que é Aprendizado por Reforço?

Aprendizado por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina que envolve treinar um agente de IA por meio da repetição de ações e recompensas associadas. Um agente de aprendizado por reforço experimenta em um ambiente, toma ações e é recompensado quando as ações corretas são tomadas. Com o tempo, o agente aprende a tomar as ações que maximizarão sua recompensa.

A recompensa poderia ser baseada em um cálculo simples que calcula o tempo gasto em uma página recomendada.

Se você combinar essa metodologia com uma sub-rotina de humano na cadeia, isso soaria muito como os motores de recomendação existentes que controlam todos os aspectos de nossas vidas digitais, como o YouTube, o Netflix, o Amazon Prime – E se soa como como um mecanismo de busca deve operar, você está correto.

Como o Google Usa Aprendizado por Reforço

A roda do Google melhora com cada busca, os humanos treinam a IA, selecionando o melhor resultado que melhor responde à sua consulta, e à consulta semelhante de milhões de outros usuários.

O agente de aprendizado por reforço continua trabalhando para se auto-aperfeiçoar, reforçando apenas as interações mais positivas entre a busca e o resultado de busca entregue.

O Google mede o tempo que leva para um usuário varrer a página de resultados, o URL que ele clica, e mede o tempo gasto no site visitado, e registra o clique de retorno. Esses dados são então compilados e comparados para todos os sites que oferecem uma correspondência de dados semelhante ou experiência do usuário.

Um site com uma taxa de retenção baixa (tempo gasto no site) é então alimentado pelo sistema de aprendizado por reforço com um valor negativo, e outros sites concorrentes são testados para melhorar as classificações oferecidas. O Google é imparcial, supondo que não haja intervenção manual, o Google eventualmente fornece os resultados de busca desejados.

Os usuários são o humano na cadeia, fornecendo ao Google dados gratuitos e se tornando o componente final do sistema de aprendizado por reforço profundo. Em troca desse serviço, o Google oferece ao usuário final a oportunidade de clicar em um anúncio.

Os anúncios, fora de gerar receita, servem como um fator de classificação secundário, flutuando mais dados sobre o que faz um usuário querer clicar.

O Google basicamente aprende o que um usuário quer. Isso pode ser comparado de forma solta a um motor de recomendação de um serviço de streaming de vídeo. Nesse caso, um motor de recomendação alimentaria um usuário com conteúdo que é direcionado aos seus interesses. Por exemplo, um usuário que habitualmente gosta de uma sequência de comédias românticas pode gostar de algumas paródias se elas compartilham os mesmos comediantes.

Como Isso Ajuda o SEO?

Se continuarmos com o pensamento computacional, podemos supor que o Google se treinou para entregar os melhores resultados, e isso é frequentemente alcançado generalizando e atendendo a vieses humanos. Seria, de fato, impossível para a IA do Google não otimizar resultados que atendam a esses vieses, se ela não o fizesse, os resultados seriam subótimos.

Em outras palavras, não há fórmula mágica, mas há algumas práticas recomendadas.

É responsabilidade do praticante de SEO reconhecer os vieses que o Google procura, que são específicos de sua indústria – E alimentar esses vieses. Por exemplo, alguém que procura resultados de pesquisas eleitorais sem especificar uma data, provavelmente está procurando os resultados mais recentes – isso é um viés de recência. Alguém que procura uma receita, provavelmente não precisa da página mais recente e pode, de fato, preferir uma receita que tenha resistido ao teste do tempo.

É responsabilidade do praticante de SEO oferecer aos visitantes os resultados que eles estão procurando. Essa é a maneira mais sustentável de classificar no Google.

Os proprietários de sites devem abandonar a ideia de direcionar uma palavra-chave específica com a expectativa de que possam entregar o que quiserem ao usuário final. O resultado de busca deve corresponder exatamente às necessidades do usuário.

O que é um viés? Pode ser ter um nome de domínio que pareça de alta autoridade, ou seja, o nome do domínio corresponde ao mercado que você está atendendo? Ter um nome de domínio com a palavra Índia nele pode desencorajar os usuários dos EUA a clicar no URL, devido a um viés de nacionalismo de confiar em resultados que originam do país de residência do usuário. Ter um domínio de uma palavra também pode dar a ilusão de autoridade.

O viés mais importante é o que um usuário quer que corresponda à sua consulta de busca? É um FAQ, uma lista dos 10 principais, um post de blog? Isso precisa ser respondido, e a resposta é fácil de encontrar. Você só precisa analisar a concorrência, realizando uma busca no Google no seu mercado-alvo.

O SEO Black Hat Está Morto

Compare isso com o SEO Black Hat, um método agressivo de classificar sites que explora técnicas de SPAM astutas, incluindo a compra de backlinks, a falsificação de backlinks, o hacking de sites, a geração automática de favoritos de rede em larga escala e outras metodologias sombrias que são aplicadas por meio de uma rede de ferramentas de SEO Black Hat.

Ferramentas que são frequentemente reutilizadas e revendidas em vários fóruns de marketing de mecanismo de busca, produtos com valor próximo a zero e poucas chances de sucesso. No momento, essas ferramentas permitem que os vendedores se tornem ricos, enquanto oferecem valor mínimo ao usuário final.

É por isso que eu recomendo abandonar o SEO Black Hat. Foque seu SEO em vê-lo através da lente do aprendizado de máquina. É importante entender que, cada vez que alguém pula um resultado de busca para clicar em um resultado enterrado abaixo, é o humano na cadeia colaborando com o sistema de aprendizado por reforço profundo. O humano está ajudando a IA a se auto-aperfeiçoar, tornando-se infinitamente melhor com o tempo.

Isso é um algoritmo de aprendizado de máquina que foi treinado por mais usuários do que qualquer outro sistema na história humana.

O Google lida com 3,8 milhões de buscas por minuto em média em todo o mundo. Isso dá 228 milhões de buscas por hora, 5,6 bilhões de buscas por dia. Isso é um monte de dados, e é por isso que é tolo tentar SEO Black Hat. Supor que a IA do Google permanecerá estagnada é tolo, o sistema está usando a Lei dos Retornos Acelerados para se auto-aperfeiçoar exponencialmente.

A IA do Google está se tornando tão poderosa que é concebível que ela possa eventualmente se tornar a primeira IA a atingir Inteligência Artificial Geral (AGI). Uma AGI é uma inteligência que é capaz de usar aprendizado de transferência para dominar um campo e, em seguida, aplicar essa inteligência aprendida em vários domínios. Embora possa ser interessante explorar os esforços futuros de AGI do Google, deve-se entender que, uma vez que o processo está em movimento, é difícil pará-lo. Isso, é claro, está especulando em direção ao futuro, pois o Google atualmente é um tipo de IA estreita, mas esse é um tópico para outro artigo.

Sabendo disso, gastar um segundo mais no SEO Black Hat é uma tarefa fútil.

SEO White Hat

Se aceitarmos que a IA do Google continuará a se auto-aperfeiçoar, então não temos escolha a não ser desistir de tentar superar o Google. Em vez disso, foque em otimizar um site para fornecer ao Google exatamente o que ele está procurando.

Como descrito, isso envolve habilitar o SSL, otimizar a velocidade de carregamento da página e otimizar o Título Meta e a Descrição Meta. Para otimizar esses campos, o Título Meta e a Descrição Meta devem ser comparados com sites concorrentes – Identificar os elementos vencedores que resultam em uma alta taxa de cliques.

Se você otimizou para ser clicado, o próximo marco é criar a melhor página de destino. O objetivo é uma página de destino que otimize o valor do usuário tanto que o tempo médio gasto na página supere os concorrentes que estão competindo pelas principais classificações de mecanismo de busca.

Apenas oferecendo a melhor experiência do usuário, é possível que uma página da web aumente em classificação.

Até agora, identificamos essas métricas como as mais importantes:

• Velocidade de Carregamento
• SSL Habilitado
• Título Meta e Descrição Meta
• Página de Destino

A página de destino é o elemento mais difícil, pois você está competindo com o mundo. A página de destino deve carregar rapidamente e deve atender a tudo o que é esperado, e então surpreender o usuário com mais.

Pensamentos Finais

Seria fácil preencher outros 2000 palavras descrevendo outras tecnologias de IA que o Google usa, bem como mergulhar mais fundo no coelho da toca do SEO. A intenção aqui é refocar a atenção nas métricas mais importantes.

Praticantes de SEO estão tão focados em jogar o sistema que esquecem que, no final do dia, o elemento mais importante do SEO é fornecer aos usuários o máximo de valor possível.

Uma maneira de alcançar isso é nunca permitir que o conteúdo importante fique desatualizado. Se, em um mês, eu pensar em uma contribuição importante, ela será adicionada a este artigo. O Google pode, então, identificar quão fresco o conteúdo é, combinado com a história da página que fornece valor.

Se você ainda está preocupado em adquirir backlinks, a solução é simples. Respeite o tempo dos visitantes e forneça valor. Os backlinks virão naturalmente, pois os usuários encontrarão valor em compartilhar seu conteúdo.

A pergunta, então, muda para o proprietário do site sobre como fornecer o melhor valor e experiência do usuário.