Embora o RankBrain seja tecnicamente um tipo de algoritmo, seu uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina significa que ele está constantemente se atualizando e evoluindo, enquanto os algoritmos tradicionais precisam ser atualizados por um programador de computador humano.
Antes do advento do RankBrain, os algoritmos do Google foram totalmente desenvolvidos e atualizados por pessoas. Agora, o RankBrain é capaz de ajustar automaticamente seu código em tempo real.
Isso é importante porque elimina a possibilidade de profissionais de marketing e SEO burlarem o sistema e aumentar o ranking de suas páginas seguindo uma fórmula.
Como a fórmula está sempre mudando, você não pode confiar nela para se classificar.
O RankBrain é projetado para pensar como um humano, examinando todos os fatores tradicionais de classificação, como backlinks, densidade de palavras-chave, taxa de rejeição e tempo de permanência e, em seguida, analisar a semântica em camadas.
Em termos mais simples, o RankBrain está analisando todo o conteúdo de uma página da Web para tentar descobrir se é uma boa correspondência com o que o pesquisador está procurando.
Uma maneira de fazer isso é observar a relação entre as palavras. Por exemplo, se eu for ao Google e pesquisar “como ser feliz no amor”, ele encontrará muitas páginas da Web que falam de amor.
Algumas delas estariam relacionadas com o amor divino, outras com o amor familiar e entre amigos e, outras, com o amor entre casais.
Neste caso, o RankBrain vai olhar para todas as palavras usadas na página para determinar quais resultados deverá mostrar.
Se palavras como “Deus” ou “família” ou “religião” estiverem presentes em grande escala, elas serão eliminadas.
Por outro lado, se ele vir palavras como “atração”, “desejo” ou “beleza física”, será mais provável que ele a classifique acima, pois elas incluem termos relacionados à minha consulta (como ser feliz no amor).
Dessa forma, o RankBrain fica mais inteligente ao longo do tempo, avaliando padrões entre pesquisas anteriores e analisando o comportamento do usuário, incluindo a taxa de rejeição e o tempo de permanência no site para determinar se os resultados foram realmente úteis para o pesquisador.
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