O que é pesquisa semântica? Como afeta o SEO

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Você já reparou que o Google pode lidar com praticamente qualquer pergunta que você faz hoje em dia?

Basta olhar para o resultado desta consulta:

yoda fs 1

Apesar de não mencionar Yoda pelo nome, o Google entendeu de quem estávamos falando e o que queríamos saber sobre ele.

Isso não seria possível sem a pesquisa semântica.

Nesta postagem, você aprenderá:

A pesquisa semântica é um processo de recuperação de informações usado pelos modernos mecanismos de pesquisa para retornar os resultados de pesquisa mais relevantes. Ele se concentra no significado por trás das consultas de pesquisa, em vez da correspondência tradicional de palavras-chave.

A terminologia vem de um ramo da linguística chamado semântica, que se preocupa com o estudo do significado.

Por que a pesquisa semântica é importante?

Embora existam inúmeras variáveis ​​em jogo, é fácil entender os princípios da pesquisa semântica, por que é necessária e como é influenciada.

Os usuários geralmente não usam o mesmo idioma que o conteúdo desejado

Pior ainda, às vezes nem sabemos como articular uma consulta de pesquisa corretamente.

Digamos que você tenha ouvido uma música desconhecida no rádio. Você gostou e começou a pesquisar letras aleatórias no Google até finalmente encontrá-lo.

serpente soad 1

Para encontrar uma música no Google, procure por letras vagas.

Para adicionar outra camada de complexidade, compare o que você digita no Google com o que diz para Siri, Alexa ou o Assistente do Google. As palavras-chave agora se tornam conversas.

Existem tantas maneiras de expressar a mesma idéia, e os mecanismos de pesquisa precisam lidar com todas elas. Eles precisam ser capazes de corresponder o conteúdo em seu índice à sua consulta de pesquisa com base no significado de ambos.

Por mais desafiador que isso possa parecer, é apenas o começo.

Muitas pesquisas são acidentalmente ambíguas

Cerca de 40% das palavras em inglês são polissêmicas – elas têm dois ou mais significados. É sem dúvida o desafio mais significativo que a pesquisa semântica está tentando resolver.

Por exemplo, a palavra-chave “python” possui 533.000 pesquisas mensais no NOS sozinho:

Se eu procurasse “python”, provavelmente estaria me referindo à linguagem de programação. Mas qualquer pessoa fora da indústria de tecnologia provavelmente esperaria a cobra real ou a lendária trupe de comédia britânica.

O problema aqui é que as palavras raramente têm um significado definitivo sem contexto. Além das palavras polissêmicas, você tem inúmeros substantivos que também podem ser adjetivos, verbos ou ambos. E ainda estamos no escopo de significados literais. Fica ainda mais interessante se nos aprofundarmos em significados inferidos (pense em sarcasmo).

O contexto é tudo em semântica, e nos leva aos dois pontos restantes.

A necessidade de entender a hierarquia lexical e os relacionamentos entre entidades

Vamos dar uma olhada na seguinte consulta de pesquisa e no resultado da pesquisa principal:

exemplo de consulta complexo 1

Isso é realmente impressionante. Veja o que o Google precisa fazer para entender esta consulta:

  1. Saiba que “parceiro” significa esposa / namorada / marido / namorado / cônjuge.
  2. Entenda que Obi-Wan apareceu em vários filmes e séries interpretados por diferentes atores.
  3. Faça as conexões.
  4. Exiba os resultados da pesquisa de uma maneira que reflita a ambiguidade de “obi wan”.
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Não consigo nem imaginar que tipo de resultado de pesquisa obteria se fizesse essa pesquisa em 2010 ou antes.

Agora, vamos dar um passo atrás para explicar os conceitos.

Hierarquia lexical ilustra o relacionamento entre as palavras. A palavra parceiro é superordenada (hypernym) para esposa, namorado, cônjuge e outros.

Como mencionado anteriormente, nossas consultas geralmente não correspondem ao texto exato do conteúdo desejado. Saber que “acessível” é qualquer coisa entre barato, médio e preço razoável é crucial.

Entidades, neste exemplo, são personagens de filmes e séries (Obi-Wan), pessoas com um cargo específico (ator) e pessoas associadas a eles (parceiros). Em geral, entidades são objetos ou conceitos que podem ser identificados de maneira distinta – geralmente pessoas, lugares e coisas.

E como se todos os meandros da linguagem não fossem suficientes, precisamos ir além disso.

Vamos voltar ao exemplo “python”. Se eu procuro por isso, realmente recebo todos os resultados relacionados à linguagem de programação.

Não importa o quanto não gostemos de todas as maneiras como nossos dados pessoais são usados, é pelo menos útil para os mecanismos de pesquisa. O Google usa dados limitados junto com seu histórico de pesquisa para fornecer resultados de pesquisa mais precisos e personalizados.

Todos estamos cientes disso. Basta digitar qualquer tipo de serviço na sua barra de pesquisa e você obterá resultados localizados:

resultados locais 1

Resultados localizados para a consulta “barbeiro”.

Mas o mais fascinante é a capacidade do Google de ajustar temporariamente os resultados de pesquisa com base na alteração dinâmica da intenção de pesquisa.

Por exemplo, coronavírus não é um termo novo. Sempre foi o nome de um grupo de vírus. Mas, como todos sabemos, a intenção de pesquisa mudou rapidamente no início de 2020. As pessoas começaram a procurar informações sobre uma determinada cepa de coronavírus (SARS-CoV-2) e o SERP teve que ser ajustado em conformidade.

Como você pode ver no SERP histórico de posição para “coronavírus” acima, nenhum dos cinco principais resultados de pesquisa atuais classificados antes de 2020.

Você vê a mesma coisa no setor de comércio eletrônico durante grandes eventos de vendas como Natal ou Black Friday. A intenção de pesquisa durante esse período é altamente transacional, enquanto as pessoas geralmente preferem ver comparações ou revisões.

Quais tecnologias do Google desempenham um papel no funcionamento da pesquisa semântica?

O Google aprimora continuamente as atualizações e tecnologias de algoritmos que melhoram ainda mais seus recursos de entendimento de linguagem natural e intenção de pesquisa.

Existem quatro marcos importantes que tornam a pesquisa semântica o que é em 2020.

Gráfico de conhecimento

O Knowledge Graph do Google, lançado em 2012, é uma base de conhecimento de entidades e os relacionamentos entre elas.

Você pode imaginar algo parecido com isto, mas com cinco bilhões de entidades:

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Em resumo, é uma tecnologia que iniciou e permitiu a mudança da correspondência de palavras-chave para a correspondência semântica.

Existem dois métodos principais para alimentar o Gráfico do Conhecimento:

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  1. Dados estruturados (mais sobre isso posteriormente)
  2. Extração de entidade do texto

Para o segundo ponto, o mecanismo de busca precisa entender a linguagem natural. É quando as três atualizações algorítmicas abaixo entram em jogo.

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Em 2013, o Google lançou um algoritmo de pesquisa chamado Hummingbird para retornar melhores resultados de pesquisa. Foi especialmente útil para consultas de pesquisa complexas.

O Hummingbird foi a primeira atualização colossal que enfatizou o significado das consultas de pesquisa sobre palavras-chave individuais. Foi o catalisador necessário para escrever sobre tópicos, não palavras-chave.

RankBrain

Se você já encontrou a frase Indexação semântica latente ou LSI palavras-chave, esqueça isso. O Google resolve o problema que LSI foi criado para resolver com um algoritmo chamado RankBrain.

E já discutimos o problema anteriormente. Tratava-se da incompatibilidade entre o idioma usado nas consultas de pesquisa e o conteúdo desejado.

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O RankBrain do Google é desenvolvido com tecnologias muito superiores às LSI. Nos termos dos leigos, o RankBrain entende o significado de palavras e frases desconhecidas usando algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina.

E isso é enorme, considerando que 15% de todas as consultas de pesquisa são novas.

Podemos considerar o RankBrain uma atualização para o Hummingbird, não um algoritmo de pesquisa independente. É um dos sinais de classificação mais fortes, mas a única coisa que você pode fazer proativamente para otimizar é satisfazer a intenção de pesquisa.

BERT

Representações de codificador bidirecional de transformadores (BERT) é a grande atualização mais recente de como a pesquisa semântica funciona. Afeta aproximadamente 10% de todas as consultas desde o final de 2019.

Não se preocupe; também me levou algum tempo até lembrar o que BERT apoia.

Tudo que você precisa saber é que BERT melhora a compreensão de frases e consultas longas e complexas. É uma solução para lidar com ambiguidade e nuances, porque se esforça para entender melhor o contexto das palavras.

E enquanto você não pode fazer nada para otimizar BERT por si só, é bom saber o que significa e o que faz em poucas palavras.

Como adaptar o seu SEO para pesquisa semântica

Eu já espalhei algumas dicas e sugestões ao longo do artigo. Agora vamos ser realmente acionáveis.

  1. Segmente tópicos, não palavras-chave
  2. Avaliar intenção de pesquisa
  3. Usar semântica HTML
  4. Usar marcação de esquema
  5. Crie sua marca para se tornar uma entidade do Knowledge Graph
  6. Crie relevância através de links

1. Segmente tópicos, não palavras-chave

Nos velhos tempos de SEO, você poderia ter uma classificação alta com partes de conteúdo separadas sobre o mesmo tópico, mas segmentando palavras-chave ligeiramente diferentes, como:

  • abrir tags de gráfico
  • meta tags de gráfico aberto
  • og meta tags
  • tag gráfico aberto
  • o que é gráfico aberto
  • tags de gráfico aberto do facebook

Esse não é mais o caso. O Google agora entende que todas essas pesquisas significam a mesma coisa e classifica principalmente as mesmas páginas para todas elas.

Lembre-se disso ao criar conteúdo. O objetivo não é mais classificar apenas uma palavra-chave, mas cobrir um tópico em profundidade, para que o Google classifique sua página com muitas palavras-chave semelhantes e de cauda longa.

Por exemplo, nosso artigo sobre as metatags Open Graph ocupa bem centenas de palavras-chave. Muitas dessas são outras maneiras de procurar a mesma coisa, mas algumas são subtópicos como “og: title”, “og url” e “og: image”.

Podemos classificar todas essas palavras-chave porque escrevemos um artigo detalhado sobre o tópico, não apenas sobre uma única palavra-chave.

Analisar este relatório em busca de uma página de alto escalão sobre o tópico é uma boa maneira de entender sobre quais subtópicos escrever. Por exemplo, digamos que você queira escrever um post sobre o cultivo de aspargos. Se você conectar a página de alto escalão para “aspargos em crescimento” ao Site Explorer da Ahrefs e verificar o Palavras-chave orgânicas relatório, você vê que está classificado para essas palavras-chave, entre outras:

  • quão profundo plantar espargos
  • condições de cultivo de aspargos
  • quando plantar aspargos
  • melhor lugar para plantar aspargos
  • como colher espargos
  • como cuidar de plantas de aspargos

Tudo isso que você deseja mencionar para criar uma postagem detalhada que obtenha o máximo de tráfego orgânico possível.

Contudo, uma palavra de cautela. A segmentação de um tópico específico não significa que você deve cobrir absolutamente tudo relacionado a esse tópico ou aprofundar-se demais.

Tome este artigo como um exemplo. Eu poderia ter passado dezenas de horas pesquisando o processamento da linguagem natural e aprofundando os detalhes técnicos da pesquisa semântica. Eu não fiz isso porque a maioria das pessoas não se importa.

O que nos leva ao próximo ponto.

2. Avalie a intenção de pesquisa

Você ainda pode publicar conteúdo em torno de um determinado tópico que não esteja alinhado com a intenção de pesquisa.

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Digamos que você é um nerd de dados de marketing e vê uma oportunidade de segmentar o tópico, “SEO relatório.” Naturalmente, você deseja compartilhar tudo o que é necessário para criar o melhor SEO relatório. Então você cria algo como “Use o poder da INQUERIR criar o melhor SEO Relatório.”

De fato, pode ser a parte do conteúdo que leva ao melhor SEO relatório. Mas a maioria das pessoas que pesquisam esse tópico não conhece muitas funções das planilhas do Google. Eles só querem algo que possa fazer o trabalho para eles:

ranking de modelo seo 1

Classificação # 1 com um simples SEO modelo de relatório.

Portanto, antes de começar a delinear uma nova parte do conteúdo, observe as páginas de classificação superior para inferir a intenção da pesquisa.

Leitura recomendada: Intenção do pesquisador: o “fator de classificação” negligenciado para o qual você deve otimizar

3. Use semântica HTML

Antes de podermos avançar para a pesquisa semântica, tivemos que começar a mudar para uma Web semântica. O conceito original de WWW poderia ser interpretado como documentos interligados padronizados sem significado explícito. Até agora, deve estar claro que precisamos de significado.

E tudo começa com o seu básico HTML.

Compare o seguinte HTML elementos:

pesquisa semântica 1

Semântica HTML adiciona significado ao código para que as máquinas possam reconhecer blocos de navegação, cabeçalhos, rodapés, tabelas ou vídeos.

HTML5 fornece os elementos mais semânticos, que os mais modernos CMS temas já usam. Se o seu não existir, geralmente há um plug-in que você pode usar para adicioná-los.

Mas semântico HTML ainda é bastante limitado. Enquanto diz: “Esta é uma tabela, este é um rodapé”, não transmite o significado do conteúdo real. É por isso que fazemos a marcação de esquema.

4. Use marcação de esquema

A marcação de esquema é uma maneira adicional de marcar suas páginas. Também são referidos como dados estruturados, que podem ser descritos como uma estrutura semântica comum para a Web.

O vocabulário Schema.org contém centenas de tipos que estão associados às propriedades. Você pode usá-los para marcar seu conteúdo de maneira fácil para o Google entender sem algoritmos complexos.

Por exemplo, seria mais fácil para o Google extrair significado de conteúdo estruturado como este:

cooking time: 20 minutes
calories: 80

… Do que em linguagem natural como esta:

It will take 20 minutes to make the pancakes. Even better, these are low-calorie pancakes—around 80 per serving.

Portanto, quando um usuário deseja saber quanto tempo leva para cozinhar uma panqueca ou quantas calorias ela possui, o Google pode servir as informações da melhor maneira.

5. Crie sua marca para se tornar uma entidade do Knowledge Graph

O cabeçalho é praticamente auto-explicativo, porque eu já falei sobre entidades, portanto, apenas indicarei nosso artigo sobre como entrar no Gráfico do Conhecimento.

Entre todas as dicas para ajustar seu SEO para a busca semântica, essa é a mais difícil de se tornar realidade. É uma consequência de longo prazo da construção da marca e da aplicação do restante dessas dicas.

Os links foram historicamente um dos primeiros indicadores de relevância. Se o documento A estivesse vinculado ao documento B, eles poderiam ter sido vistos como relacionados.

Os links internos e externos de páginas relevantes usando texto âncora natural ajudam o Google a entender o que seu conteúdo pode ser, mesmo antes de processá-lo.

Pensamentos finais

A pesquisa semântica mudou todo o ecossistema de conteúdo. Os usuários obtêm conteúdo mais relevante e valioso, o que motiva os editores a produzir esse conteúdo.

Embora existam tecnologias e algoritmos sofisticados envolvidos, os princípios da pesquisa semântica são fáceis de entender. Agora você deve estar pronto para fazer as alterações necessárias e proteger seu futuro SEO.

Você tem alguma pergunta ou comentário sobre a pesquisa semântica? Ping me no Twitter.

Se você quiser saber mais sobre os aspectos técnicos da pesquisa semântica, siga Dawn Anderson e confira as apresentações dela.



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