{"id":15357,"date":"2023-11-23T16:32:51","date_gmt":"2023-11-23T16:32:51","guid":{"rendered":"https:\/\/seonorth.ca\/?page_id=15357"},"modified":"2025-02-15T21:18:10","modified_gmt":"2025-02-15T21:18:10","slug":"deeprank","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/seonorth.ca\/pt-br\/algorithms\/deeprank\/","title":{"rendered":"Algoritmo DeepRank do Google: Revelando seu impacto nos rankings de pesquisa"},"content":{"rendered":"
O algoritmo DeepRank do Google despertou interesse e discuss\u00f5es entre especialistas em SEO e profissionais de marketing digital desde sua implementa\u00e7\u00e3o. Introduzido em outubro de 2019, o DeepRank \u00e9, na verdade, o mesmo que BERT, que significa Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Esse algoritmo avan\u00e7ado de pesquisa do Google usa t\u00e9cnicas 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 p\u00e1ginas de resultados de mecanismos de pesquisa (SERPs) para seus usu\u00e1rios\u00a0O Google lan\u00e7ou o DeepRank em outubro de 2019: DeepRank \u00e9 o BERT<\/a>.<\/p>\n\n\n\n O principal objetivo do DeepRank \u00e9 aprimorar a experi\u00eancia de pesquisa dos usu\u00e1rios, preenchendo a lacuna entre a linguagem humana e os algoritmos baseados em m\u00e1quinas. Essa abordagem inovadora permite que o Google compreenda melhor, em tempo real, a inten\u00e7\u00e3o por tr\u00e1s das consultas e forne\u00e7a resultados de pesquisa que se alinham de perto com as expectativas do usu\u00e1rio, mesmo que a escolha de palavras n\u00e3o seja totalmente precisa ou clara Google DeepRank: A cria\u00e7\u00e3o de uma atualiza\u00e7\u00e3o de algoritmo - Search Engine Journal<\/a>. Com as melhorias cont\u00ednuas das atualiza\u00e7\u00f5es do algoritmo do Google e os avan\u00e7os em PNL e aprendizagem profunda, o algoritmo DeepRank dever\u00e1 desempenhar um papel crucial na defini\u00e7\u00e3o do futuro da otimiza\u00e7\u00e3o de mecanismos de pesquisa ou estrat\u00e9gia de SEO e das estrat\u00e9gias de marketing on-line.<\/p>\n\n\n\n O algoritmo DeepRank do Google \u00e9 um desenvolvimento significativo na tecnologia de mecanismos de pesquisa que visa melhorar a relev\u00e2ncia dos resultados de pesquisa por meio da compreens\u00e3o da linguagem de uma forma mais humana. Lan\u00e7ado em Outubro de 2019<\/a>O DeepRank utiliza m\u00e9todos de aprendizagem profunda para aprimorar seus recursos de processamento de linguagem, fornecendo aos usu\u00e1rios resultados de pesquisa mais precisos e relevantes.<\/p>\n\n\n\n O DeepRank \u00e9 uma evolu\u00e7\u00e3o do BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), um sistema de processamento em linguagem natural<\/a> modelo projetado para entender o contexto e extrair significado de estruturas lingu\u00edsticas complexas. Como Destaques do Search Engine Journal<\/a>Na semana passada, o Google divulgou mais informa\u00e7\u00f5es sobre o desenvolvimento e a implementa\u00e7\u00e3o do algoritmo DeepRank por meio de um v\u00eddeo detalhando sua cria\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n O principal objetivo do Google DeepRank \u00e9 oferecer aos usu\u00e1rios uma experi\u00eancia de pesquisa mais intuitiva e relevante. Para atingir esse objetivo, o algoritmo<\/a> analisa:<\/p>\n\n\n\n Ao se aprofundar nesses fatores, o DeepRank pode interpretar melhor as consultas complexas e amb\u00edguas e n\u00e3o apenas os snippets, oferecendo resultados de pesquisa mais satisfat\u00f3rios.<\/p>\n\n\n\n Um aspecto importante a ser observado \u00e9 o aprimoramento cont\u00ednuo do algoritmo<\/a>. O Google investe muito no refinamento do DeepRank, aproveitando a grande quantidade de dados de pesquisa e o feedback dos usu\u00e1rios que coleta. Essa abordagem garante que o algoritmo permane\u00e7a atualizado e possa atender \u00e0s necessidades em constante mudan\u00e7a dos usu\u00e1rios de maneira eficiente e eficaz.<\/p>\n\n\n\n Em resumo, o algoritmo DeepRank do Google representa um grande avan\u00e7o na tecnologia de pesquisa, proporcionando aos usu\u00e1rios uma experi\u00eancia mais intuitiva e envolvente. experi\u00eancia de pesquisa<\/a>. Ao considerar a inten\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio, o contexto e os padr\u00f5es complexos de linguagem, o DeepRank tem como objetivo fornecer resultados de pesquisa precisos e relevantes para melhorar a experi\u00eancia geral do usu\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n O Google DeepRank \u00e9 um algoritmo que utiliza aprendizado de m\u00e1quina e intelig\u00eancia artificial (IA) para fornecer resultados de pesquisa mais relevantes. Ele se baseia no fundamento de aprendizado profundo<\/a> que permitem que os modelos de IA analisem os dados usando v\u00e1rias camadas de processamento de informa\u00e7\u00f5es. Esses modelos de aprendizagem profunda t\u00eam se tornado cada vez mais sofisticados ao longo dos anos, com mais par\u00e2metros e maiores quantidades de dados de treinamento resultando em resultados transformadores<\/a> para aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n Um componente importante do DeepRank \u00e9 seu foco em processamento de linguagem natural (NLP)<\/a>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 \u00e0 forma como um amigo humano pode responder em uma conversa por mensagem de texto.<\/p>\n\n\n\n O DeepRank se baseia em dois avan\u00e7os significativos na tecnologia de pesquisa do Google: o BERT e o RankBrain. O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) \u00e9 um modelo que usa t\u00e9cnicas de aprendizagem profunda para compreender o contexto nas consultas de pesquisa<\/a>enquanto o RankBrain \u00e9 um sistema de aprendizado de m\u00e1quina de IA que ajuda a interpretar consultas complexas. O DeepRank contribui para esses avan\u00e7os ao integrar a compreens\u00e3o do contexto lingu\u00edstico do BERT ao aspecto de classifica\u00e7\u00e3o da pesquisa, melhorando significativamente a relev\u00e2ncia dos resultados de pesquisa.<\/p>\n\n\n\n O algoritmo DeepRank do Google se concentra em entender o contexto e o significado por tr\u00e1s das consultas de pesquisa para fornecer resultados de pesquisa mais relevantes e precisos. Ao utilizar recursos avan\u00e7ados de processamento em linguagem natural<\/a> Com as t\u00e9cnicas de pesquisa, o algoritmo \u00e9 capaz de interpretar as nuances da linguagem humana, o que lhe permite entender melhor a inten\u00e7\u00e3o do pesquisador e fornecer resultados mais valiosos. A necessidade espec\u00edfica do usu\u00e1rio \u00e9 atendida pela an\u00e1lise das rela\u00e7\u00f5es entre palavras e frases, levando em considera\u00e7\u00e3o sin\u00f4nimos, hom\u00f4nimos e outras complexidades da linguagem.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m 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 poss\u00edveis erros de ortografia e filtrar palavras de parada irrelevantes, o algoritmo pode fornecer resultados altamente relevantes mesmo quando a consulta do usu\u00e1rio cont\u00e9m imprecis\u00f5es. Isso ajuda a garantir que os usu\u00e1rios recebam informa\u00e7\u00f5es precisas e \u00fateis, apesar de pequenos erros em suas consultas. consultas de pesquisa<\/a>.<\/p>\n\n\n\n As consultas de pesquisa, conforme inseridas pelos usu\u00e1rios, s\u00e3o a chave para o algoritmo DeepRank do Google. O algoritmo usa t\u00e9cnicas avan\u00e7adas 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:<\/p>\n\n\n\n Ao compreender o contexto e o significado das consultas de pesquisa, resolver problemas de ortografia e de interrup\u00e7\u00e3o de palavras e incorporar o comportamento do usu\u00e1rio, o Google DeepRank \u00e9 capaz de fornecer resultados de pesquisa mais precisos e relevantes para os usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n Notas de rodap\u00e9<\/strong><\/p>\n\n\n\n O algoritmo DeepRank do Google definiu um novo padr\u00e3o para SEO e cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fado. Ele prioriza o conte\u00fado que entende a linguagem da mesma forma que os humanos, tornando essencial que os profissionais de marketing se concentrem na cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fado de alta qualidade, relevante e natural (fonte<\/a>). Como resultado, a import\u00e2ncia de p\u00e1ginas e links envolventes e informativos n\u00e3o pode ser subestimada.<\/p>\n\n\n\n Para obter melhores classifica\u00e7\u00f5es de pesquisa, as p\u00e1ginas da Web devem fornecer valor aos usu\u00e1rios, mantendo-os no site por mais tempo e aumentando as chances de eles compartilharem a p\u00e1gina com outras pessoas. Uma maneira eficaz de conseguir isso \u00e9 por meio de:<\/p>\n\n\n\n \u00c0 medida que os mecanismos de pesquisa evoluem e o algoritmo DeepRank se torna mais predominante, surgem certas tend\u00eancias de SEO que moldar\u00e3o o futuro do setor. Algumas dessas tend\u00eancias incluem:<\/p>\n\n\n\n Ao ficarem atentos a essas tend\u00eancias, os profissionais de marketing e os criadores de conte\u00fado podem adaptar suas estrat\u00e9gias para se alinharem ao algoritmo DeepRank do Google, melhorando, em \u00faltima an\u00e1lise, a classifica\u00e7\u00e3o de pesquisa do site e a visibilidade do usu\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n O Google atualiza constantemente seus algoritmos de pesquisa para fornecer resultados mais precisos e relevantes aos usu\u00e1rios. Alguns dos algoritmos mais conhecidos incluem o Hummingbird, o Panda, o Penguin e o Pigeon. Esses algoritmos foram projetados para tratar de quest\u00f5es espec\u00edficas, como a compreens\u00e3o de consultas em linguagem natural ou a penaliza\u00e7\u00e3o de conte\u00fado de baixa qualidade. Aqui est\u00e1 uma breve vis\u00e3o geral:<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m dessas atualiza\u00e7\u00f5es de algoritmo direcionadas, o algoritmo de pesquisa principal do Google se baseia em dois componentes importantes: PageRank e o Knowledge Graph.<\/p>\n\n\n\n Esses algoritmos e componentes trabalham em conjunto para fornecer aos usu\u00e1rios as informa\u00e7\u00f5es mais relevantes e \u00fateis durante a pesquisa on-line. \u00c0 medida que o Google continua a inovar, seus algoritmos de pesquisa, sem d\u00favida, evoluir\u00e3o para entender melhor a complexa rede de informa\u00e7\u00f5es e as necessidades em constante mudan\u00e7a dos usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n O algoritmo do Google DeepRank passou por um processo de aprova\u00e7\u00e3o completo antes de ser implementado. O Comit\u00ea de Lan\u00e7amento<\/a> desempenhou um papel crucial nesse processo. Esse comit\u00ea \u00e9 formado por engenheiros e pesquisadores experientes do Google que revisam, analisam e fornecem feedback sobre as atualiza\u00e7\u00f5es de algoritmo propostas antes de serem lan\u00e7adas.<\/p>\n\n\n\n Antes que o algoritmo possa chegar ao Comit\u00ea de Lan\u00e7amento, ele passa por testes e altera\u00e7\u00f5es para avaliar sua efic\u00e1cia na apresenta\u00e7\u00e3o de resultados de pesquisa relevantes. O Google realiza testes em uma pequena porcentagem de usu\u00e1rios para monitorar o impacto das melhorias no algoritmo. Com base nos resultados dos testes, outras altera\u00e7\u00f5es s\u00e3o feitas para aperfei\u00e7oar o algoritmo antes que o Comit\u00ea de Lan\u00e7amento possa ser alcan\u00e7ado. apresentando<\/a> ao Comit\u00ea de Lan\u00e7amento para aprova\u00e7\u00e3o final.<\/p>\n\n\n\n Um estudo de caso interessante que destaca a efic\u00e1cia do Google DeepRank \u00e9 sua capacidade de reconhecer e exibir informa\u00e7\u00f5es precisas relacionadas aos artigos de pesquisa sobre a COVID-19. Com a pandemia em andamento, \u00e9 fundamental que as pessoas tenham acesso a informa\u00e7\u00f5es atualizadas e precisas. O DeepRank tem sido fundamental na aprova\u00e7\u00e3o de Conte\u00fado relacionado \u00e0 COVID<\/a> compreendendo a linguagem e as nuances dos documentos de pesquisa, ajudando os usu\u00e1rios a encontrar fontes confi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n Em conclus\u00e3o, o processo de aprova\u00e7\u00e3o do Google para algoritmos de pesquisa, como o DeepRank, envolve v\u00e1rios est\u00e1gios, como testes, altera\u00e7\u00f5es e aprova\u00e7\u00e3o final do Comit\u00ea de Lan\u00e7amento. Essa abordagem estruturada garante a entrega de resultados de pesquisa relevantes e precisos aos usu\u00e1rios em v\u00e1rios t\u00f3picos, incluindo assuntos altamente relevantes e sens\u00edveis ao tempo, como a pandemia da COVID-19.<\/p>\n\n\n\n No mundo da SEO<\/a>Na Am\u00e9rica Latina, a compreens\u00e3o das entidades tornou-se cada vez mais importante com a introdu\u00e7\u00e3o do algoritmo DeepRank do Google. As entidades s\u00e3o conceitos, objetos ou t\u00f3picos exclusivos que podem ser identificados e compreendidos por algoritmos de pesquisa. Como Google DeepRank<\/a> utiliza t\u00e9cnicas de compreens\u00e3o de linguagem, ele pode reconhecer e indexar entidades com muito mais efici\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n Para marqueteiros<\/a>Para os webmasters ou propriet\u00e1rios de sites, manter-se atualizado com essas tend\u00eancias \u00e9 fundamental para manter uma vantagem competitiva. Para otimizar o conte\u00fado, os profissionais de marketing devem se concentrar em:<\/p>\n\n\n\n A experi\u00eancia do usu\u00e1rio (UX) desempenha um papel fundamental na forma como o algoritmo DeepRank avalia e classifica os sites. Ao enfatizar o fornecimento de uma experi\u00eancia do usu\u00e1rio de alta qualidade, os profissionais de marketing podem aumentar as chances de seus sites terem uma classifica\u00e7\u00e3o mais alta nos resultados de pesquisa. Os principais aspectos da UX a serem considerados incluem:<\/p>\n\n\n\n O foco nesses aspectos das entidades e da experi\u00eancia do usu\u00e1rio pode ajudar os profissionais de marketing a se manterem \u00e0 frente das tend\u00eancias e otimizarem seus sites de forma eficaz para o cen\u00e1rio de pesquisa em evolu\u00e7\u00e3o centrado no algoritmo DeepRank do Google.<\/p>\n\n\n\n O DeepRank \u00e9 um algoritmo do Google que afeta significativamente os resultados de pesquisa ao compreender a linguagem de forma mais parecida com a dos humanos. Ao utilizar o aprendizado de m\u00e1quina e o processamento de linguagem natural, o algoritmo pode fornecer resultados de pesquisa mais relevantes com uma melhor compreens\u00e3o da inten\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio. O Search Engine Journal fornece uma explica\u00e7\u00e3o detalhada sobre o funcionamento dessa atualiza\u00e7\u00e3o de algoritmo.\r\n<\/p><\/div><\/li> Os principais componentes do DeepRank incluem aprendizado de m\u00e1quina e processamento de linguagem natural. Ele aproveita esses componentes para processar consultas complexas e fornecer resultados de pesquisa mais precisos e relevantes para a inten\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio.\r\n<\/p><\/div><\/li> O DeepRank melhora a compreens\u00e3o das consultas de pesquisa ao processar a linguagem natural com a ajuda de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina. Ele pode interpretar melhor consultas complexas, identificando o significado pretendido por tr\u00e1s dos termos de pesquisa do usu\u00e1rio. A Artech Digital discute como o algoritmo DeepRank melhora significativamente a compreens\u00e3o das consultas de pesquisa.\r\n<\/p><\/div><\/li> As redes neurais desempenham um papel fundamental na capacidade do DeepRank de analisar e processar a linguagem natural. O DeepRank se baseia em m\u00e9todos de aprendizagem profunda que ajudam a decifrar o contexto e o significado por tr\u00e1s das consultas de pesquisa, tornando os resultados de pesquisa mais relevantes. A fun\u00e7\u00e3o das redes neurais no DeepRank \u00e9 explicada com mais detalhes na Figment Agency.\r\n<\/p><\/div><\/li> O DeepRank lida com o processamento de linguagem natural por meio de suas t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de aprendizado de m\u00e1quina e m\u00e9todos de aprendizado profundo. Esses m\u00e9todos permitem que o algoritmo interprete e compreenda o contexto e a inten\u00e7\u00e3o por tr\u00e1s das consultas de pesquisa, fornecendo, em \u00faltima an\u00e1lise, resultados de pesquisa mais precisos. A Lumar oferece um recurso \u00fatil sobre os recursos de processamento de linguagem natural do DeepRank.\r\n<\/p><\/div><\/li> Para otimizar para o algoritmo DeepRank, os sites devem se concentrar em fornecer conte\u00fado relevante e de alta qualidade que corresponda \u00e0 inten\u00e7\u00e3o da consulta de pesquisa. Al\u00e9m disso, garantir que seu site seja compat\u00edvel com dispositivos m\u00f3veis, tenha uma boa estrutura e use uma linguagem clara e concisa pode ajudar a melhorar o desempenho do site nos resultados de pesquisa.\r\n<\/p><\/div><\/li><\/ul><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<\/figure>\n\n\n\n
Algoritmo DeepRank do Google<\/h2>\n\n\n\n
\n
Algoritmo e aprendizado de m\u00e1quina<\/h2>\n\n\n\n
Aprendizagem profunda e IA<\/h3>\n\n\n\n
Processamento de linguagem natural<\/h3>\n\n\n\n
BERT e RankBrain<\/h3>\n\n\n\n
Resultados de pesquisa e classifica\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n
Contexto e significado<\/h3>\n\n\n\n
Ortografia e palavras de parada<\/h3>\n\n\n\n
Consultas de pesquisa<\/h3>\n\n\n\n
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\n
SEO e conte\u00fado<\/h2>\n\n\n\n
P\u00e1ginas e links<\/h3>\n\n\n\n
\n
Tend\u00eancias de SEO<\/h3>\n\n\n\n
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Algoritmos do Google<\/h2>\n\n\n\n
Hummingbird, Panda, Penguin e Pigeon<\/h3>\n\n\n\n
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PageRank e gr\u00e1fico de conhecimento<\/h3>\n\n\n\n
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Processo de aprova\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n
Comit\u00ea de Lan\u00e7amento<\/h3>\n\n\n\n
Testes e altera\u00e7\u00f5es<\/h3>\n\n\n\n
Estudo de caso: Aprova\u00e7\u00e3o de papel COVID<\/h3>\n\n\n\n
Profissionais de marketing e tend\u00eancias<\/h2>\n\n\n\n
Entendendo as entidades<\/h3>\n\n\n\n
\n
Experi\u00eancia do usu\u00e1rio<\/h3>\n\n\n\n
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Perguntas frequentes<\/h2>\n\n\n
Como o DeepRank afeta os resultados de pesquisa?<\/span><\/h5>
Quais s\u00e3o os principais componentes do algoritmo DeepRank?<\/span><\/h5>
Como o DeepRank melhora a compreens\u00e3o das consultas de pesquisa?<\/span><\/h5>
Qual \u00e9 a fun\u00e7\u00e3o das redes neurais no DeepRank?<\/span><\/h5>
Como o DeepRank lida com o processamento de linguagem natural?<\/span><\/h5>
Como os sites podem ser otimizados para o algoritmo DeepRank?<\/span><\/h5>