Google RankBrain: o que a revolução da inteligência artificial significa para os profissionais de marketing on-line

O aprendizado de máquina está mudando a cara da pesquisa. Aqui está o mínimo que os profissionais de marketing precisam saber.

Quando o ex-chefe de pesquisa do Google, Amit Singhal, se aposentou, o Google sabia exatamente quem colocar no comando. Essa pessoa é John Giannandrea , conhecido nos círculos do Google como o Chefe de Inteligência Artificial.

Este não é um movimento aleatório dentro do Google.

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) vem se tornando mais importante para a empresa. O Google comprou a empresa de IA DeepMind em 2014 e começou a melhorar as recomendações do YouTube com a tecnologia. Eles contrataram alguns dos nomes mais reconhecidos no espaço da IA, como Ray Kurzweil e Peter Norvig.

Mais recentemente, eles introduziram a inteligência artificial no algoritmo central que impulsiona a pesquisa – você sabe, essa coisa faz todo o dinheiro.

A grande aposta do Google em inteligência artificial

Este não é um experimento de uma empresa marginal. As recomendações do YouTube podem ser ineficientes para o Google, e os ganhos trimestrais serão ótimos. Isso não é verdade para a pesquisa. Se a pesquisa cair, o Google cairá. E, no entanto, o Google confia no trabalho de IA o suficiente para apresentá-lo à pesquisa – a IA é claramente uma grande parte do futuro do Google, e eles estão apenas começando.

A aposta do Google na inteligência artificial tem implicações de grande alcance não apenas para a empresa, mas para quem trabalha com marketing online. Ele está mudando o cenário de otimização de mecanismos de pesquisa, que tem um impacto em coisas como a otimização da página de destino.

A parte da IA ​​do algoritmo de pesquisa, aquela que os profissionais de marketing devem aprender, tem um nome – RankBrain .

Conheça o RankBrain – o terceiro fator de pesquisa mais importante do Google

Embora o Google tenha centenas de fatores de classificação, os dois grandes são bem conhecidos:

• Contente
• Links

O Google disse recentemente que essas ainda são as grandes armas, mas que o terceiro fator mais importante é o RankBrain .

Destilado em sua essência, o RankBrain é uma peça de aprendizado de máquina que processa consultas por seu significado e move pesos para os fatores ao redor para fornecer bons resultados .

Isso é muito diferente dos outros componentes do algoritmo do Google.

Quando o Google lançou o Panda , a empresa disse aos profissionais de marketing que o foco é o bom conteúdo, e que o conteúdo fino será penalizado pelo algoritmo. Quando eles lançaram o Penguin , eles disseram aos profissionais de marketing que links ruins seriam penalizados .

Quando o Google lançou o RankBrain , ele disse aos profissionais de marketing que... bem, que eles não sabiam especificamente o que o RankBrain recompensa e penaliza , e que mesmo os engenheiros do Google não podiam dizer o que está fazendo, especificamente.

Isso não é algo que os profissionais de marketing estão acostumados a ouvir do Google.

Tipos de Inteligência Artificial

O RankBrain é tão diferente porque é baseado em aprendizado profundo e IA .

Há confusão suficiente sobre a inteligência artificial que vale a pena entender quais são as categorias amplas no espaço. Afinal, existe um abismo muito grande entre a IA que pode impedir que você receba spam e uma IA que pode melhorar seu próprio código e atingir vários objetivos.

• Inteligência Artificial Generalizada (AGI) – esta é uma IA que é capaz de fazer várias coisas ou otimização entre domínios.
• Inteligência Artificial Estreita (ANI) – é aqui que o RankBrain pertence. É uma inteligência artificial que pode fazer uma coisa muito bem. Ou seja, ele pode dirigir um carro melhor do que a maioria dos humanos. Ele pode manter o spam fora do e-mail. Ele pode vencer os melhores humanos no Chess ou Go. E sim, ele pode mostrar resultados de pesquisa que a maioria dos usuários achará úteis. Mas não pode fazer todas essas coisas juntas.

Muito do ANI é baseado no reconhecimento de padrões .

Digamos que você tenha 10.000 fotos, e metade delas são fotos de rostos. Os humanos podem dizer às máquinas quais 5.000 são rostos, mas as máquinas então aprendem a descobrir que esferas próximas umas das outras podem ser olhos, e os olhos são componentes de rostos. Com 500 fotos, as máquinas não conseguirão encontrar padrões. Com bilhões de fotos, as máquinas ficarão muito boas.

Pegue essa busca básica por padrões, adicione escala, e é isso que impulsiona os carros autônomos do Google, o reconhecimento facial do Facebook e o RankBrain. Então, quando as pessoas falam sobre aprendizado profundo em IA, não é realmente o aprendizado que é profundo, é a arquitetura e o tamanho da amostra que são profundos.

Esse aspecto de reconhecimento de padrões de pesquisa muda o jogo para os profissionais de marketing online.

Profissionais de marketing versus Google

A história do algoritmo de busca do Google é essencialmente uma grande perseguição de gato e rato com profissionais de marketing online.

• Nos primeiros dias, o Google pedia aos proprietários de sites que colocassem as chamadas palavras- chave metatag para dizer sobre o que é a página. Os profissionais de marketing então enviaram spam para palavras-chave de metatag com tantas palavras-chave que seu valor diminuiu como referência para o assunto de uma página, e o Google abandonou isso como um sinal .
• O Google favoreceu respostas rápidas a consultas específicas , a ponto de as fazendas de conteúdo se tornarem negócios viáveis ​​e a qualidade do conteúdo despencar para muitas pesquisas. O Google lançou o Panda para lidar com o problema de qualidade do conteúdo .
• O Google disse que se você receber uma tonelada de links , sua classificação será melhor. Assim, os marqueteiros “blackhat” começaram a pagar por links e criaram redes de links, até que o Google teve que responder com o Penguin, que penaliza links “ruins” .

Ficou mais difícil manipular o algoritmo do Google ao longo do tempo, mas antes do RankBrain, os engenheiros do Google sabiam quais botões estavam sendo ajustados e com que dificuldade.

Isso realmente não é mais verdade para todo o algoritmo.

Os engenheiros não sabem (especificamente) o que está acontecendo

O que é ótimo em dar a uma máquina um tamanho de amostra ruim e um algoritmo de aprendizado é que, se você incentivar um comportamento específico, a máquina provavelmente chegará lá. É por isso que o RankBrain é o terceiro fator mais importante na pesquisa do Google – as melhorias de pesquisa podem ser dramáticas.

O que não é tão bom em dar a uma máquina um tamanho de amostra ruim e um algoritmo de aprendizado é que mesmo os engenheiros do Google não sabem especificamente o que está acontecendo nos bastidores.

O RankBrain está priorizando títulos de páginas do navegador, links, H1s e força de domínio para pesquisas não transacionais sobre livros?

Mesmo o Google não pode dizer com certeza.

O frescor é um fator importante para pesquisas além daquelas relacionadas a notícias, filmes e programas de TV?

Possivelmente.

Você não pode otimizar para RankBrain

O que tudo isso significa é que você pode otimizar seu conteúdo, pode divulgar sua página para uma tentativa de links, mas não pode otimizar para RankBrain.

Então você tem que se preocupar menos com a entrada e mais com a saída.

Vamos descompactar isso.

Uma entrada é algo que você quase sempre pode controlar diretamente :

• Títulos de páginas do navegador que contêm a frase que você está segmentando
• H1s e H2s que contêm um sinônimo da palavra-chave para a qual você deseja classificar
• Links de texto âncora para a página

Por outro lado, a saída é como o usuário reage à sua página :

• Usuários que gostam do título do seu artigo e clicam na sua página do Google
• Alto engajamento e satisfação com sua página, para que eles não apertem o botão voltar depois de clicar em sua página

Essas coisas não estavam perfeitamente alinhadas no passado, e não estão agora. O que a IA em busca está forçando os profissionais de marketing a considerar as entradas um pouco menos e as saídas um pouco mais .

O que os profissionais de marketing on-line precisam saber

Se você se considera um profissional de SEO, CRO ou UX, aqui está o que você precisa enfrentar.

• Pare de segmentar uma palavra-chave ou frase por página. Você precisa se concentrar nos tópicos porque, embora engenheiros individuais possam valorizar correspondências exatas com frases, as máquinas são incentivadas a valorizar a intenção do usuário, não a frase específica do usuário.
• Pesquisas diferentes significarão pesos diferentes impulsionados pela IA. Isso significa que você não pode dizer ao seu chefe que os títulos ou links das páginas do navegador gerarão os ganhos mais importantes para todas as pesquisas.
• Você precisa aprender UX e CRO, mesmo que seu trabalho principal seja SEO. Melhorar a saída (satisfação do usuário) tem sido tradicionalmente a província de profissionais de conversão e analistas de experiência do usuário. Essas pessoas geralmente projetam wireframes, lançam recursos no site, executam testes de aceitação do usuário e, eventualmente, testes divididos e multivariados para otimização da taxa de conversão, tarefas muito diferentes de correspondência de palavras-chave e intenção, otimização de tags e garantia de que o site pode ser rastreado. No futuro, o conjunto de ferramentas de SEO incluirá habilidades exigidas de CROs e profissionais de UX.

No geral, o RankBrain está melhorando a experiência do usuário para usuários de pesquisa, e isso geralmente é uma coisa boa. Mas se você é um profissional de marketing on-line, o RankBrain apresenta alguns novos desafios – e se você aprender o suficiente sobre o lado da experiência do usuário, algumas oportunidades únicas.