O algoritmo DeepRank do Google despertou interesse e discussões entre especialistas em SEO e profissionais de marketing digital desde sua implementação. Introduzido em outubro de 2019, o DeepRank é, na verdade, o mesmo que BERT, que significa Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Esse algoritmo avançado de pesquisa do Google usa técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) e de aprendizagem profunda nos bastidores para entender melhor o contexto e as nuances da linguagem humana, facilitando para o Google apresentar respostas mais relevantes e precisas nas páginas de resultados de mecanismos de pesquisa (SERPs) para seus usuários O Google lançou o DeepRank em outubro de 2019: DeepRank é o BERT.
O principal objetivo do DeepRank é aprimorar a experiência de pesquisa dos usuários, preenchendo a lacuna entre a linguagem humana e os algoritmos baseados em máquinas. Essa abordagem inovadora permite que o Google compreenda melhor, em tempo real, a intenção por trás das consultas e forneça resultados de pesquisa que se alinham de perto com as expectativas do usuário, mesmo que a escolha de palavras não seja totalmente precisa ou clara Google DeepRank: A criação de uma atualização de algoritmo - Search Engine Journal. Com as melhorias contínuas das atualizações do algoritmo do Google e os avanços em PNL e aprendizagem profunda, o algoritmo DeepRank deverá desempenhar um papel crucial na definição do futuro da otimização de mecanismos de pesquisa ou estratégia de SEO e das estratégias de marketing on-line.
Tabela de Conteúdos
Algoritmo DeepRank do Google
O algoritmo DeepRank do Google é um desenvolvimento significativo na tecnologia de mecanismos de pesquisa que visa melhorar a relevância dos resultados de pesquisa por meio da compreensão da linguagem de uma forma mais humana. Lançado em Outubro de 2019O DeepRank utiliza métodos de aprendizagem profunda para aprimorar seus recursos de processamento de linguagem, fornecendo aos usuários resultados de pesquisa mais precisos e relevantes.
O DeepRank é uma evolução do BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), um sistema de processamento em linguagem natural modelo projetado para entender o contexto e extrair significado de estruturas linguísticas complexas. Como Destaques do Search Engine JournalNa semana passada, o Google divulgou mais informações sobre o desenvolvimento e a implementação do algoritmo DeepRank por meio de um vídeo detalhando sua criação.
O principal objetivo do Google DeepRank é oferecer aos usuários uma experiência de pesquisa mais intuitiva e relevante. Para atingir esse objetivo, o algoritmo analisa:
- Palavras e frases de consulta
- Contexto dos termos de pesquisa
- Intenção do usuário com base no histórico de comportamento de pesquisa
Ao se aprofundar nesses fatores, o DeepRank pode interpretar melhor as consultas complexas e ambíguas e não apenas os snippets, oferecendo resultados de pesquisa mais satisfatórios.
Um aspecto importante a ser observado é o aprimoramento contínuo do algoritmo. O Google investe muito no refinamento do DeepRank, aproveitando a grande quantidade de dados de pesquisa e o feedback dos usuários que coleta. Essa abordagem garante que o algoritmo permaneça atualizado e possa atender às necessidades em constante mudança dos usuários de maneira eficiente e eficaz.
Em resumo, o algoritmo DeepRank do Google representa um grande avanço na tecnologia de pesquisa, proporcionando aos usuários uma experiência mais intuitiva e envolvente. experiência de pesquisa. Ao considerar a intenção do usuário, o contexto e os padrões complexos de linguagem, o DeepRank tem como objetivo fornecer resultados de pesquisa precisos e relevantes para melhorar a experiência geral do usuário.
Algoritmo e aprendizado de máquina
Aprendizagem profunda e IA
O Google DeepRank é um algoritmo que utiliza aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) para fornecer resultados de pesquisa mais relevantes. Ele se baseia no fundamento de aprendizado profundo que permitem que os modelos de IA analisem os dados usando várias camadas de processamento de informações. Esses modelos de aprendizagem profunda têm se tornado cada vez mais sofisticados ao longo dos anos, com mais parâmetros e maiores quantidades de dados de treinamento resultando em resultados transformadores para aprendizado de máquina.
Processamento de linguagem natural
Um componente importante do DeepRank é seu foco em processamento de linguagem natural (NLP)que permite que os mecanismos de pesquisa compreendam e processem melhor a linguagem humana. Ao incorporar a NLP, o DeepRank pode interpretar consultas complexas e fornecer resultados mais precisos, semelhante à forma como um amigo humano pode responder em uma conversa por mensagem de texto.
BERT e RankBrain
O DeepRank se baseia em dois avanços significativos na tecnologia de pesquisa do Google: o BERT e o RankBrain. O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo que usa técnicas de aprendizagem profunda para compreender o contexto nas consultas de pesquisaenquanto o RankBrain é um sistema de aprendizado de máquina de IA que ajuda a interpretar consultas complexas. O DeepRank contribui para esses avanços ao integrar a compreensão do contexto linguístico do BERT ao aspecto de classificação da pesquisa, melhorando significativamente a relevância dos resultados de pesquisa.
Resultados de pesquisa e classificação
Contexto e significado
Google DeepRank Algorithm focuses on understanding the context and meaning behind search queries to provide more relevant and accurate search results. By utilizing advanced processamento em linguagem natural techniques, the algorithm is able to interpret the nuances of human language, allowing it to better understand the searcher’s intent and deliver more valuable results. The user’s specific need is met by analyzing relationships between words and phrases, taking into consideration synonyms, homonyms, and other language complexities.
Ortografia e palavras de parada
Além do contexto e do significado, o Google DeepRank aborda problemas comuns, como erros de ortografia e o uso de palavras de parada nas consultas de pesquisa. Ao considerar possíveis erros de ortografia e filtrar palavras de parada irrelevantes, o algoritmo pode fornecer resultados altamente relevantes mesmo quando a consulta do usuário contém imprecisões. Isso ajuda a garantir que os usuários recebam informações precisas e úteis, apesar de pequenos erros em suas consultas. consultas de pesquisa.
Consultas de pesquisa
As consultas de pesquisa, conforme inseridas pelos usuários, são a chave para o algoritmo DeepRank do Google. O algoritmo usa técnicas avançadas para processar e entender essas consultas a fim de fornecer os resultados de pesquisa mais relevantes. Os principais aspectos que ele leva em conta ao classificar os resultados de pesquisa incluem:
- Relevância: O algoritmo analisa o conteúdo das páginas da Web quanto à presença de palavras-chave e frases que correspondam à consulta de pesquisa.
- Qualidade: o conteúdo de alta qualidade é priorizado em relação ao material de baixa qualidade. Isso é avaliado com base em vários fatores, como a experiência do autor, a presença de evidências de apoio e a experiência geral do usuário.
- Comportamento do usuário: O algoritmo toma nota das formas como os usuários interagem com os resultados da pesquisa. Isso inclui taxas de cliques, o tempo gasto em uma página e a frequência de retorno à página de resultados de pesquisa.
Ao compreender o contexto e o significado das consultas de pesquisa, resolver problemas de ortografia e de interrupção de palavras e incorporar o comportamento do usuário, o Google DeepRank é capaz de fornecer resultados de pesquisa mais precisos e relevantes para os usuários.
Notas de rodapé
- Google DeepRank: A criação de uma atualização de algoritmo
- Um guia para os sistemas de classificação da Pesquisa Google
- Resultados da classificação - Como funciona a Pesquisa Google
SEO e conteúdo
Páginas e links
O algoritmo DeepRank do Google definiu um novo padrão para SEO e criação de conteúdo. Ele prioriza o conteúdo que entende a linguagem da mesma forma que os humanos, tornando essencial que os profissionais de marketing se concentrem na criação de conteúdo de alta qualidade, relevante e natural (fonte). Como resultado, a importância de páginas e links envolventes e informativos não pode ser subestimada.
Para obter melhores classificações de pesquisa, as páginas da Web devem fornecer valor aos usuários, mantendo-os no site por mais tempo e aumentando as chances de eles compartilharem a página com outras pessoas. Uma maneira eficaz de conseguir isso é por meio de:
- Usar títulos e subtítulos claros para dividir o conteúdo
- Inclusão de imagens e multimídia relevantes para aprimorar a experiência do usuário
- Incorporação de informações internas e externo links para apoiar o conteúdo
Tendências de SEO
À medida que os mecanismos de pesquisa evoluem e o algoritmo DeepRank se torna mais predominante, surgem certas tendências de SEO que moldarão o futuro do setor. Algumas dessas tendências incluem:
- Otimização da pesquisa por voz: À medida que os dispositivos ativados por voz se tornam mais comuns, os profissionais de marketing devem otimizar seus conteúdo para atender a essa crescente base de usuários. Isso pode envolver o uso de uma linguagem mais natural e o foco na conversação palavras-chave.
- Indexação mobile-first: O Google tem se movido em direção à indexação mobile-first, priorizando sites compatíveis com dispositivos móveis nos resultados de pesquisa. Garantir que os sites sejam responsivos e carreguem rapidamente em dispositivos móveis é fundamental para obter uma classificação mais elevada.
- Pesquisa semântica: O DeepRank é construído sobre a base de BERTum algoritmo que melhorou a capacidade do Google de entender o contexto e o significado das consultas de pesquisa. Os profissionais de marketing devem se concentrar em SEO semântico com o objetivo de criar conteúdo que antecipe a intenção do usuário e forneça informações abrangentes.
Ao ficarem atentos a essas tendências, os profissionais de marketing e os criadores de conteúdo podem adaptar suas estratégias para se alinharem ao algoritmo DeepRank do Google, melhorando, em última análise, a classificação de pesquisa do site e a visibilidade do usuário.
Algoritmos do Google
Hummingbird, Panda, Penguin e Pigeon
O Google atualiza constantemente seus algoritmos de pesquisa para fornecer resultados mais precisos e relevantes aos usuários. Alguns dos algoritmos mais conhecidos incluem o Hummingbird, o Panda, o Penguin e o Pigeon. Esses algoritmos foram projetados para tratar de questões específicas, como a compreensão de consultas em linguagem natural ou a penalização de conteúdo de baixa qualidade. Aqui está uma breve visão geral:
- Hummingbird: Introduzido em 2013, esse algoritmo se concentra em entender o contexto das consultas de pesquisa em vez de apenas corresponder às palavras-chave. Ele emprega técnicas de pesquisa semântica para melhorar os resultados de consultas complexas ou de conversação.
- Panda: Lançado em 2011, o principal objetivo do Panda é identificar e penalizar os sites com conteúdo de baixa qualidade, conteúdo duplicado ou conteúdo superficial. Isso ajuda a garantir que sites de alta qualidade obtenham classificações mais altas nos resultados de pesquisa.
- Penguin: Introduzido em 2012, o Penguin tem como alvo os sites que usam práticas manipuladoras de criação de links para melhorar suas classificações de pesquisa. Ele avalia a qualidade dos backlinks e penaliza os sites com perfis de links não naturais.
- Pigeon: Lançado em 2014, o Pigeon se concentra em melhorar busca local resultados. Ele usa vários sinais, como a localização do usuário, para fornecer resultados locais mais precisos e relevantes.
PageRank e gráfico de conhecimento
Além dessas atualizações de algoritmo direcionadas, o algoritmo de pesquisa principal do Google se baseia em dois componentes importantes: PageRank e o Knowledge Graph.
- PageRank: Desenvolvido pelos cofundadores do Google, Larry Page e Sergey Brin, o PageRank é um algoritmo matemático que atribui uma pontuação às páginas da Web com base em sua importância. Essa pontuação é calculada usando o número de links de entrada e de saída. A ideia é que uma página com mais links de entrada de alta qualidade terá um PageRank mais alto e deverá ser classificada em uma posição mais alta nos resultados de pesquisa.
- Gráfico de conhecimento: Introduzido em 2012, o Knowledge Graph é um mecanismo de busca semântico que entende as relações entre diferentes entidades, como pessoas, lugares e coisas. Ele reúne informações de várias fontes para criar um vasto banco de dados que pode ser usado para entender consultas em linguagem natural e fornecer resultados de pesquisa mais precisos.
Esses algoritmos e componentes trabalham em conjunto para fornecer aos usuários as informações mais relevantes e úteis durante a pesquisa on-line. À medida que o Google continua a inovar, seus algoritmos de pesquisa, sem dúvida, evoluirão para entender melhor a complexa rede de informações e as necessidades em constante mudança dos usuários.
Processo de aprovação
Comitê de Lançamento
O algoritmo do Google DeepRank passou por um processo de aprovação completo antes de ser implementado. O Comitê de Lançamento desempenhou um papel crucial nesse processo. Esse comitê é formado por engenheiros e pesquisadores experientes do Google que revisam, analisam e fornecem feedback sobre as atualizações de algoritmo propostas antes de serem lançadas.
Testes e alterações
Antes que o algoritmo possa chegar ao Comitê de Lançamento, ele passa por testes e alterações para avaliar sua eficácia na apresentação de resultados de pesquisa relevantes. O Google realiza testes em uma pequena porcentagem de usuários para monitorar o impacto das melhorias no algoritmo. Com base nos resultados dos testes, outras alterações são feitas para ajustar o algoritmo antes de apresentá-lo ao Comitê de Lançamento para aprovação final.
Estudo de caso: Aprovação de papel COVID
Um estudo de caso interessante que destaca a eficácia do Google DeepRank é sua capacidade de reconhecer e exibir informações precisas relacionadas aos artigos de pesquisa sobre a COVID-19. Com a pandemia em andamento, é fundamental que as pessoas tenham acesso a informações atualizadas e precisas. O DeepRank tem sido fundamental na aprovação de Conteúdo relacionado à COVID compreendendo a linguagem e as nuances dos documentos de pesquisa, ajudando os usuários a encontrar fontes confiáveis.
Em conclusão, o processo de aprovação do Google para algoritmos de pesquisa, como o DeepRank, envolve vários estágios, como testes, alterações e aprovação final do Comitê de Lançamento. Essa abordagem estruturada garante a entrega de resultados de pesquisa relevantes e precisos aos usuários em vários tópicos, incluindo assuntos altamente relevantes e sensíveis ao tempo, como a pandemia da COVID-19.
Profissionais de marketing e tendências
Entendendo as entidades
No mundo da SEONa América Latina, a compreensão das entidades tornou-se cada vez mais importante com a introdução do algoritmo DeepRank do Google. As entidades são conceitos, objetos ou tópicos exclusivos que podem ser identificados e compreendidos por algoritmos de pesquisa. Como Google DeepRank utiliza técnicas de compreensão de linguagem, ele pode reconhecer e indexar entidades com muito mais eficiência.
Para marqueteirosPara os webmasters ou proprietários de sites, manter-se atualizado com essas tendências é fundamental para manter uma vantagem competitiva. Para otimizar o conteúdo, os profissionais de marketing devem se concentrar em:
- Pesquisa de palavras-chave baseada em entidades: Identificar as entidades mais relevantes para o público-alvo.
- Conteúdo claro e conciso: Apresentar informações de maneira bem estruturada, usando títulos e listas adequados, para ajudar os algoritmos de pesquisa a entender o contexto e a intenção.
- Relevância do tópico: Criar conteúdo que cubra de forma abrangente entidades relacionadas em vez de se concentrar apenas em palavras-chave específicas.
Experiência do usuário
A experiência do usuário (UX) desempenha um papel fundamental na forma como o algoritmo DeepRank avalia e classifica os sites. Ao enfatizar o fornecimento de uma experiência do usuário de alta qualidade, os profissionais de marketing podem aumentar as chances de seus sites terem uma classificação mais alta nos resultados de pesquisa. Os principais aspectos da UX a serem considerados incluem:
- Velocidade de carregamento da página: Garantir que as páginas sejam carregadas de forma rápida e eficiente, pois tempos de carregamento lentos podem afetar negativamente o envolvimento do usuário e as classificações de pesquisa.
- Compatibilidade com dispositivos móveis: Projetar sites que sejam compatíveis e acessíveis em vários dispositivos móveis, uma vez que esse é um fator de classificação para o Google.
- Facilidade de navegação: Estruturar o site de forma a permitir que os visitantes encontrem facilmente o que estão procurando. Um mapa e um menu do site bem organizados podem melhorar muito a experiência geral do usuário.
- Conteúdo de qualidade: Fornecer aos usuários conteúdo valioso e informativo que corresponda à intenção de pesquisa deles. O conteúdo deve ser de fácil leitura, dividido em subtítulos, listas e tabelas para melhor compreensão.
O foco nesses aspectos das entidades e da experiência do usuário pode ajudar os profissionais de marketing a se manterem à frente das tendências e otimizarem seus sites de forma eficaz para o cenário de pesquisa em evolução centrado no algoritmo DeepRank do Google.
Perguntas frequentes
Como o DeepRank afeta os resultados de pesquisa?
Quais são os principais componentes do algoritmo DeepRank?
Como o DeepRank melhora a compreensão das consultas de pesquisa?
Qual é a função das redes neurais no DeepRank?
Como o DeepRank lida com o processamento de linguagem natural?
Como os sites podem ser otimizados para o algoritmo DeepRank?
Publicado em: 2023-11-23
Updated on: 2024-11-06
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