NOVO e revelado: classificação do Google por meio de sinais do usuário, dados do Google Chrome e popularidade do site: o que dizem os documentos judiciais – Imagem: Xpert.Digital
Google Insider: A divulgação não intencional de informações importantes de SEO por meio de documentos judiciais no caso antitruste dos EUA
Qual a importância dos sinais do usuário para as classificações do Google?
A importância dos sinais do usuário para o ranqueamento do Google é controversa há muito tempo. O próprio Google tem afirmado consistentemente no passado que sinais diretos do usuário, como cliques, não são fatores diretos de ranqueamento. No entanto, documentos judiciais recentes do caso antitruste em andamento contra o Google nos EUA revelam uma realidade completamente diferente. Esses documentos demonstram que as interações do usuário e os dados comportamentais não apenas desempenham um papel importante, como podem até ser mais importantes do que o algoritmo tradicional de PageRank.
Os documentos judiciais publicados fornecem, pela primeira vez, uma visão abrangente dos mecanismos internos dos sistemas de classificação do Google. Eles demonstram claramente que o Google utiliza dados do usuário em todas as etapas do processo de busca — desde o rastreamento inicial de um site, passando pela indexação, até a recuperação e classificação final dos resultados da busca.
Adequado para:
O que os documentos oficiais do tribunal mostram sobre o sistema de classificação do Google?
Os documentos divulgados como parte do processo antitruste vêm diretamente dos sistemas internos do Google e fornecem detalhes sem precedentes sobre o funcionamento do mecanismo de busca. Esses documentos foram disponibilizados pelo Departamento de Justiça dos EUA no caso "Estados Unidos e outros v. Google".
Particularmente reveladoras são as declarações do Dr. Eric Lehman, ex-engenheiro de destaque do Google, que trabalhou na empresa com questões de qualidade e classificação por 17 anos. Em seu depoimento ao tribunal, ele confirmou explicitamente que o Google utiliza dados de cliques para fins de classificação. Ao mesmo tempo, ele revelou que o Google recebeu instruções internas para não confirmar publicamente esse uso, pois especialistas em SEO poderiam usar essas informações para manipular os resultados de busca.
Os documentos também mostram que o Google vem aprendendo continuamente com o comportamento do usuário há 15 anos para aprimorar seus resultados de busca. Cada interação do usuário fornece ao Google dados de treinamento adicionais e mostra quais resultados de busca foram considerados particularmente relevantes ou úteis.
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- O que os documentos de teste do Google revelam sobre cliques, links e outros sinais de classificação
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- Google: Documentos judiciais mostram a importância dos sinais do usuário para classificação
Qual o papel do misterioso sistema “Glue” na coleta de dados?
O sistema "Glue" do Google está se mostrando um dos principais componentes para coletar e analisar dados do usuário. Trata-se de uma tabela de registro abrangente da atividade do usuário que captura informações muito mais detalhadas do que se pensava anteriormente.
O sistema Glue registra sistematicamente os seguintes tipos de dados: a consulta de pesquisa exata do usuário, informações detalhadas sobre idioma, localização geográfica e tipo de dispositivo usado, todo o conteúdo exibido nas páginas de resultados da pesquisa, incluindo páginas da web e recursos especiais de SERP, registros precisos do que o usuário clicou ou tocou ao passar o mouse, o tempo exato que o usuário passou na página de resultados da pesquisa e interpretações e sugestões geradas automaticamente para melhoria da consulta de pesquisa original.
Essa coleta abrangente de dados permite que o Google aprenda com cada pesquisa. O sistema mede continuamente como os usuários interagem com os resultados exibidos para melhorar continuamente a precisão da previsão de resultados de pesquisa úteis. Os dados coletados alimentam diretamente a avaliação e a ponderação de resultados de pesquisa futuros.
Como o Navboost funciona e por que ele é tão importante?
O Navboost é considerado um dos sistemas de classificação mais influentes do Google, embora sua funcionalidade tenha sido mal compreendida há muito tempo. Ao contrário do que se pensa na comunidade de SEO, o Navboost não é um sistema complexo de aprendizado de máquina, mas essencialmente uma grande planilha que armazena dados de cliques.
O Dr. Eric Lehman declarou explicitamente no tribunal: "O Navboost não é um sistema de aprendizado de máquina. É apenas uma grande planilha." Essa planilha registra quais URLs foram clicadas e com que frequência para cada consulta de pesquisa. Embora existam campos de dados adicionais, é essencialmente um registro de cliques.
O Navboost foi lançado em 2005 e, desde então, vem coletando continuamente dados de fluxo de cliques para melhorar a qualidade das pesquisas. Inicialmente, esses dados eram coletados por meio da Barra de Ferramentas do Google, mas posteriormente o navegador Chrome foi adicionado como fonte de dados adicional. O sistema armazena dados de fluxo de cliques dos últimos 13 meses e os utiliza para avaliar a relevância dos resultados de pesquisa.
A funcionalidade do Navboost baseia-se na análise de diferentes tipos de cliques. "Cliques longos", em que os usuários permanecem em uma página por um período mais longo, são considerados sinais positivos de relevância e qualidade. "Cliques curtos", em que os usuários retornam rapidamente à página de resultados da pesquisa, indicam baixa relevância ou conteúdo insatisfatório.
Qual é a importância do RankEmbed BERT para a classificação moderna do Google?
O RankEmbed BERT é um dos componentes mais avançados do sistema de classificação do Google. Este modelo de aprendizado profundo combina os recursos de compreensão de linguagem do BERT (Representações de Codificador Bidirecional de Transformadores) com algoritmos desenvolvidos especificamente para classificação.
O sistema é treinado usando duas fontes de dados principais: 70 dias de registros de pesquisa abrangentes e avaliações de revisores de qualidade humanos. Essa combinação permite que o modelo aprenda tanto com interações reais de usuários quanto com avaliações de qualidade profissionais.
O RankEmbed BERT possui recursos excepcionais de compreensão de linguagem natural. Ele pode incorporar informações sobre qualquer consulta de pesquisa em seus cálculos, levando em consideração o contexto e as nuances da consulta. O sistema é particularmente eficaz no processamento de consultas de pesquisa complexas, raras ou ambíguas, as chamadas "consultas de cauda longa".
As ações dos usuários e as avaliações dos revisores de qualidade ajudam o modelo a avaliar e aprimorar continuamente a precisão de suas previsões. Quando os usuários demonstram sinais crescentes de satisfação com os resultados da pesquisa, o sistema interpreta isso como uma confirmação da qualidade de seus algoritmos.
Como o Google usa os dados do Chrome para classificação?
Os dados do navegador Chrome desempenham um papel muito maior nos rankings do Google do que se admitia publicamente. Com uma participação de mercado global de mais de 63% em dispositivos desktop e até 61,76% em dispositivos móveis, o Google possui um banco de dados sem precedentes para avaliar a popularidade de sites.
Os documentos judiciais contêm evidências claras de que a popularidade, como um importante indicador de classificação, pode ser baseada nos dados de visitas do Chrome. O uso real e a interação dos usuários com um site podem, portanto, contribuir diretamente para sua classificação de popularidade.
A avaliação de diferentes tipos de interações é particularmente interessante. Interações ativas do usuário, como preencher e enviar formulários, navegar intensamente pelo conteúdo ou fazer compras, podem representar sinais positivos mais fortes do que links passivos de outros sites.
Esses dados baseados no Chrome conferem ao Google uma vantagem competitiva significativa sobre outros mecanismos de busca. Os concorrentes não têm acesso a dados de uso comparáveis nessa escala, o que dificulta significativamente o desenvolvimento de algoritmos de classificação com a mesma precisão.
Por que os sinais de qualidade podem ser mais importantes que o PageRank?
A importância tradicional do algoritmo PageRank parece estar sendo eclipsada por novos indicadores de qualidade. Os documentos judiciais descrevem o PageRank como "um sinal único referente à distância de uma fonte reconhecidamente boa". Essa caracterização sugere uma importância significativamente reduzida em comparação com outros fatores de classificação.
Ainda mais reveladora é a pergunta dos documentos: "Você entende que a maior parte do sinal de qualidade do Google vem do próprio site?" Essa formulação sugere que as propriedades intrínsecas de um site — como qualidade do conteúdo, experiência do usuário e interações diretas do usuário — agora são mais importantes do que links externos.
A avaliação moderna de sites se concentra cada vez mais em padrões reais de uso, em vez de classificações teóricas de autoridade baseadas em links. Enquanto o PageRank se baseia na premissa de que os links conferem autoridade, os novos sistemas avaliam o comportamento real do usuário e a satisfação genuína com o conteúdo.
Este desenvolvimento reflete o compromisso do Google em fornecer resultados de busca que sejam não apenas teoricamente relevantes, mas também úteis na prática para os usuários. A combinação de indicadores diretos de qualidade do site e interações reais do usuário permite uma avaliação mais precisa da relevância e qualidade reais do conteúdo.
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O futuro da pesquisa: como a IA e os sinais do usuário bloqueiam novos concorrentes
Qual o papel dos verificadores de qualidade humanos no desenvolvimento de algoritmos?
Os avaliadores humanos de qualidade ocupam uma posição significativamente mais central no sistema de classificação do Google do que a empresa comunicou publicamente. Os documentos judiciais revelam que as avaliações desses avaliadores são usadas como dados de treinamento direto para modelos de classificação central.
Especificamente, as avaliações dos revisores de qualidade são usadas como uma das duas principais fontes de dados para o treinamento dos modelos RankEmbed e RankEmbedBERT. A outra fonte de dados são os registros de pesquisa de 70 dias com interações reais de usuários. Essa combinação de avaliações profissionais e dados reais de usuários permite que os sistemas de IA considerem critérios objetivos de qualidade e preferências subjetivas dos usuários.
O Dr. Pandu Nayak, vice-presidente de Pesquisa do Google, confirmou em tribunal que os modelos RankEmbedBERT, treinados por avaliadores, melhoraram significativamente o desempenho do Google em consultas de pesquisa complexas e pouco frequentes. Esses modelos apresentaram melhorias significativas, especialmente em consultas de cauda longa, nas quais a compreensão da linguagem é crucial.
Os avaliadores de qualidade avaliam sites de acordo com as detalhadas "Diretrizes do Avaliador de Qualidade de Busca", que incluem critérios como Experiência, Especialização, Autoridade e Confiabilidade (EEAT). Suas classificações servem como "dados fundamentais" no desenvolvimento dos algoritmos e, portanto, influenciam indiretamente a avaliação de bilhões de páginas da web.
Como o comportamento do usuário influencia o rastreamento e a indexação?
O comportamento do usuário tem efeitos de longo alcance nos processos fundamentais do mecanismo de busca, estendendo-se muito além da classificação final. O Google utiliza dados do usuário desde os estágios iniciais do processo de busca para determinar quais sites rastrear, em que ordem e com que frequência.
O objetivo dessa estratégia de rastreamento orientada pelo usuário é garantir que o índice de busca abranja a maior variedade possível de tópicos e fontes, ao mesmo tempo em que fornece resultados novos e relevantes. Sites que vivenciam interações frequentes e positivas do usuário tendem a ser rastreados com mais frequência para capturar alterações e novos conteúdos mais rapidamente.
Por outro lado, o rastreamento pouco frequente pode indicar a necessidade de melhorias na qualidade do conteúdo ou o desenvolvimento de um público mais engajado. O Google calcula uma chamada pontuação de spam para cada site, que também é levada em consideração nas decisões de rastreamento.
Cada documento no índice do Google recebe um DocID exclusivo, que contém uma variedade de sinais e atributos. Isso inclui métricas de popularidade baseadas na intenção do usuário, dados de cliques e sistemas de feedback como Navboost e Glue, além de métricas abrangentes de qualidade e autoridade.
Que implicações práticas essas descobertas têm para os operadores de sites?
As revelações dos autos têm implicações de longo alcance para qualquer pessoa que opere sites ou desenvolva estratégias de SEO. A conclusão mais importante é que as interações genuínas e a satisfação do usuário desempenham um papel central no sucesso dos mecanismos de busca.
Proprietários de sites devem se concentrar principalmente em melhorar a experiência real do usuário, em vez das táticas tradicionais de SEO. Isso inclui otimizar a velocidade de carregamento, melhorar a usabilidade, fornecer conteúdo relevante e de alta qualidade e criar uma estrutura de site que incentive os usuários a permanecerem por mais tempo e visitarem mais páginas.
Atenção especial deve ser dada aos sinais de satisfação do usuário. Estes incluem baixas taxas de rejeição, longos tempos de permanência, visitantes recorrentes frequentes e interações ativas, como comentários, preenchimento de formulários ou compras. Esses sinais são considerados pelo Google como fortes indicadores de qualidade e relevância.
Os resultados também destacam a importância da qualidade do conteúdo em um sentido amplo. Não se trata apenas de aspectos técnicos de SEO, mas de criar conteúdo que ofereça valor real e atenda às necessidades do usuário. Isso corresponde aos critérios do EEAT, que também são aplicados pelos revisores de qualidade humanos.
O que esses desenvolvimentos significam para o futuro da otimização de mecanismos de busca?
As revelações marcam uma mudança fundamental na otimização de mecanismos de busca, afastando-se da manipulação técnica e migrando para uma abordagem verdadeiramente centrada no usuário. As práticas tradicionais de SEO, que se concentravam principalmente em densidade de palavras-chave, construção de backlinks e truques técnicos, estão perdendo cada vez mais importância.
O futuro do SEO reside no desenvolvimento de abordagens holísticas com foco nas necessidades reais do usuário. Isso requer uma compreensão mais profunda do público-alvo, seus problemas e necessidades, bem como a capacidade de desenvolver soluções que vão além da otimização superficial de palavras-chave.
Sistemas de aprendizado de máquina e IA, como o RankEmbed BERT, continuarão a ganhar importância. Esses sistemas são projetados para entender o contexto e a intenção por trás das consultas de pesquisa e identificar conteúdo relevante de acordo. Os operadores de sites precisam aprender a otimizar esses sistemas inteligentes, em vez de simplesmente manipular algoritmos.
A integração de dados de usuários de diversos produtos do Google, especialmente do Chrome, provavelmente continuará a aumentar. Isso reforça a importância de uma experiência do usuário consistente e de alta qualidade em todos os pontos de contato.
Como o Google reage a essas revelações?
Até o momento, o Google ofereceu apenas respostas limitadas às revelações específicas contidas nos autos do processo. A empresa continua mantendo sua posição oficial de que os cliques "não são um fator direto de classificação", o que pode estar tecnicamente correto, mas obscurece a realidade sutil de como os dados de cliques são usados em sistemas mais complexos.
No entanto, os processos judiciais forçaram o Google a ser mais transparente sobre certos aspectos de seus algoritmos. Como parte da decisão judicial de setembro de 2025, o Google foi obrigado a compartilhar determinados índices de pesquisa e dados de uso com concorrentes.
Ao mesmo tempo, o Google está trabalhando ativamente para reduzir sua dependência de métodos de busca tradicionais. A crescente integração de recursos de IA, como as Visões Gerais de IA, e o desenvolvimento da funcionalidade de chatbots podem ser vistos como uma resposta à pressão regulatória e à crescente concorrência de provedores de IA como a OpenAI.
A empresa provavelmente continuará buscando proteger os detalhes de seus algoritmos de classificação, ao mesmo tempo em que cumpre os requisitos regulatórios. Equilibrar transparência e proteção contra manipulação continua sendo um desafio fundamental.
Que impacto essas descobertas têm na concorrência no mercado de mecanismos de busca?
As revelações destacam o enorme problema estrutural enfrentado pelos concorrentes do Google. A combinação de dados do navegador Chrome, registros de pesquisa extensos e sistemas avançados de IA cria barreiras significativas à entrada de mecanismos de busca alternativos no mercado.
Concorrentes como Bing, DuckDuckGo e novos mecanismos de busca com inteligência artificial não têm acesso a dados de usuários comparáveis nessa escala. Isso torna significativamente mais difícil para eles desenvolver algoritmos de classificação igualmente precisos e centrados no usuário. A vantagem de dados do Google se auto-reforça: melhores resultados de busca levam a mais usuários, o que, por sua vez, permite mais dados e algoritmos melhores.
A decisão judicial de setembro de 2025 que exige que o Google compartilhe determinados dados com "concorrentes qualificados" poderia, em teoria, reduzir essas barreiras. No entanto, a implementação prática e a definição de "concorrentes qualificados" permanecem obscuras.
Curiosamente, a avaliação do juiz de que o desenvolvimento de chatbots de IA e IA generativa cria, pela primeira vez em mais de uma década, uma "perspectiva séria" de um produto que poderia desafiar o domínio de mercado do Google é interessante. Isso sugere que a concorrência pode não vir de mecanismos de busca tradicionais, mas de sistemas de acesso à informação totalmente novos, baseados em IA.
O que aprendemos com essas revelações históricas?
Os documentos judiciais do caso antitruste do Google abalaram premissas fundamentais sobre o funcionamento do mecanismo de busca mais importante do mundo. Eles demonstram claramente que os sinais do usuário desempenham um papel muito mais central do que o Google vem comunicando publicamente há anos.
O insight mais importante é que o Google, na verdade, opera um ecossistema altamente complexo de diferentes sistemas, cada um dos quais utiliza dados do usuário de maneiras distintas. Do Navboost ao sistema Glue e ao RankEmbed BERT — todos esses componentes são projetados para aprender com as interações reais do usuário e otimizar os resultados da pesquisa de acordo.
Para operadores de sites e profissionais de SEO, isso envia uma mensagem clara: o foco deve finalmente mudar da manipulação técnica para a criação de valor agregado real para os usuários. A era dos truques superficiais de SEO definitivamente acabou. O sucesso nos resultados de busca exige cada vez mais uma abordagem holística da experiência do usuário.
As revelações também levantam questões importantes sobre poder de mercado e concorrência leal. O acesso do Google aos dados do Chrome e as vantagens competitivas resultantes demonstram a dificuldade dos concorrentes em se consolidarem nesse mercado. As medidas regulatórias, embora limitadas, são um primeiro passo para a restauração de um ambiente competitivo mais justo.
Em última análise, os documentos confirmam o que muitos especialistas em SEO já suspeitavam há muito tempo: o Google avalia a satisfação do usuário com os resultados de pesquisa e usa essa informação para aprimorar continuamente seus algoritmos. Os dias em que essas suposições podiam ser descartadas como especulação finalmente acabaram.
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