Como exatamente funciona o ranking de IA do Google? RankBrain, BERT, MUM - Estou confuso

James, vou explicar isso. Esses sistemas se complementam, não se substituem.

A abordagem em conjunto:

O ranking do Google usa múltiplos sistemas de IA trabalhando juntos. Eles são acionados em momentos diferentes e em diferentes combinações, dependendo do tipo de consulta.

Como eles trabalham juntos:

1. RankBrain lida com os 15% de consultas que o Google nunca viu
2. BERT entende o significado da sua consulta específica
3. Neural Matching encontra páginas que correspondem aos conceitos (não só palavras-chave)
4. MUM lida com tarefas complexas e multimodais

Insight importante:

O Google pergunta: “Qual página melhor responde à intenção desse usuário?” Não: “Qual página tem mais ocorrências da palavra-chave?”

Sua observação sobre cair nos rankings para buscas mais amplas provavelmente é o RankBrain + BERT atuando juntos - eles entendem que usuários querem conteúdo diferente para buscas amplas do que você oferece.

Explicação técnica de como o RankBrain mede qualidade:

O RankBrain monitora dois sinais principais:

1. Taxa de cliques (CTR) – Os usuários clicam no seu resultado?
2. Tempo de permanência – Quanto tempo eles permanecem?

O ciclo de feedback:

Usuário busca → Vê resultados → Clica no resultado → Ou:
  - Permanece (sinal positivo) → Aumento no ranking
  - Retorna rapidamente (pogo-sticking) → Queda no ranking

Resultados de pesquisas:

O Google testou o RankBrain contra engenheiros humanos para identificar a melhor página para buscas. O RankBrain superou os humanos em 10%.

O que isso significa para você:

Sua tag de título é agora mais importante do que nunca. Ela precisa conquistar o clique E seu conteúdo precisa satisfazer a intenção da busca.

Vou abordar a questão “otimização por palavra-chave morreu”.

Resposta curta: A otimização tradicional por palavra-chave morreu. Otimização semântica é essencial.

O que o RankBrain acabou:

A prática de criar páginas separadas para pequenas variações de palavra-chave:

• “melhor ferramenta de pesquisa de palavras-chave”
• “melhor ferramenta para pesquisa de palavras-chave”
• “ferramenta de pesquisa de palavras-chave melhor”

O RankBrain entende que são as mesmas consultas. O Google mostra praticamente os mesmos resultados para todas.

O que funciona agora:

1. Uma página abrangente por tópico
2. Cobertura semântica – termos e conceitos relacionados
3. Clusters de tópicos – páginas de apoio que apontam para o conteúdo principal
4. Otimização por entidade – cubra todos os aspectos do tema

Exemplo:

Abordagem antiga (5 páginas):

• melhor-crm-software.html
• top-crm-tools.html
• comparativo-crm-software.html
• melhor-crm-para-empresas.html
• reviews-crm-tool.html

Nova abordagem (1 página abrangente):

• melhor-crm-software.html (cobre todos os ângulos, 3000+ palavras)
• Páginas de apoio apontam para ela para casos de uso específicos

A página única abrangente ranqueia automaticamente para milhares de variações de palavra-chave.

Neural Matching merece mais atenção aqui.

O que o Neural Matching faz:

Ele entende representações amplas de conceitos, não apenas palavras-chave.

Exemplo de consulta: “insights como gerenciar um verde”

Busca tradicional: Tem dificuldade porque as palavras não correspondem a nenhuma página

Neural Matching: Entende que se trata do tipo de personalidade “verde” dos guias de personalidade baseados em cores, retorna dicas de gestão para esse tipo de personalidade

Por que isso importa:

Seu conteúdo pode ranquear para consultas que não incluem exatamente suas palavras-chave se:

1. Os conceitos coincidirem
2. Seu conteúdo atender à intenção subjacente
3. Você abordar o tema de forma abrangente

Estratégia de otimização:

Pense em todas as formas como as pessoas podem perguntar sobre seu tema:

• Perguntas diretas
• Referências indiretas
• Conceitos relacionados
• Tópicos adjacentes

Cubra todos eles, e o Neural Matching fará as conexões.

Vamos falar sobre o MUM – o futuro da busca do Google.

Capacidades do MUM:

• 1000x mais poderoso que o BERT
• Pode entender e gerar linguagem
• Treinado em 75 idiomas simultaneamente
• Multimodal (texto, imagens, potencialmente vídeo)

Aplicações atuais do MUM:

• Informações sobre vacinas COVID-19
• Pesquisas visuais + texto no Google Lens
• Ainda não é usado para ranking geral

O que esperar:

O MUM eventualmente permitirá:

• Consultas complexas de múltiplas etapas
• Busca entre idiomas (buscar em inglês, encontrar resultados em japonês)
• Consultas combinando imagem + texto
• Cadeias de raciocínio mais profundas

Implicação estratégica:

Prepare seu conteúdo para o futuro:

1. Inclua elementos visuais (imagens, diagramas)
2. Cubra tópicos de forma abrangente
3. Construa autoridade temática (não apenas otimização de página individual)
4. Pense globalmente (mensagem consistente em todos os idiomas)

Como o ranking por IA afeta a busca local especificamente:

Localização + compreensão da intenção:

Os sistemas de IA do Google entendem que “futebol” significa coisas diferentes em lugares diferentes:

• Chicago → Futebol americano, Bears
• Londres → Futebol (soccer), Premier League

Sinais de relevância local que a IA avalia:

Para negócios locais:

Não otimize apenas para palavras-chave. Otimize para:

• O contexto específico da sua localização
• Os problemas que os usuários locais querem resolver
• Os padrões de linguagem que seu público local usa

RankBrain e BERT entendem o contexto local. Use isso a seu favor.

Perspectiva empresarial sobre ranking por IA:

O desafio:

Sites grandes com milhares de páginas não conseguem otimizar cada página individualmente. Precisamos de estratégias escaláveis.

Nossa abordagem:

1. Arquitetura de tópicos – Organizar o conteúdo em hierarquias claras
2. Otimização de templates – Garantir que os templates incluam elementos semânticos adequados
3. Sinais de qualidade automatizados – Atribuição de autor, datas de publicação, dados estruturados
4. Links internos – Permitir que o Google entenda as relações

O que o ranking por IA significa para empresas:

Resultados:

Após reestruturar em torno de tópicos e não palavras-chave:

• Aumento de 47% no tráfego long tail
• 23% melhores métricas de engajamento
• Captura de featured snippets aumentou 180%

O ranking por IA favorece sites organizados por tópicos, não por palavras-chave.

O olhar do CRO sobre ranking por IA:

Os sinais de engajamento do RankBrain criam um ciclo de feedback:

Bom conteúdo → Usuários permanecem → Rankings melhoram → Mais tráfego → Mais dados → Rankings ainda melhores

O oposto também é verdadeiro:

Combinação ruim → Usuários saem rápido → Rankings caem → Menos tráfego → Rankings ainda piores

Melhorias práticas:

1. Resposta acima da dobra – Entregue o que o usuário quer de imediato
2. Formato escaneável – Títulos, listas, parágrafos curtos
3. Hierarquia visual – Guie o olhar para as informações-chave
4. Próximos passos claros – O que o usuário deve fazer após ler?

Nossos testes:

Página com resposta escondida no 3º parágrafo:

• Tempo médio na página: 23 segundos
• Taxa de rejeição: 78%

Mesmo conteúdo com resposta no 1º parágrafo:

• Tempo médio na página: 3:47
• Taxa de rejeição: 34%

O RankBrain percebeu. O ranking subiu 12 posições em 6 semanas.

Não esqueça: Ranking de IA do Google ≠ Plataformas de busca por IA.

Ranking de IA do Google:

• Determina quais páginas ranqueiam na busca tradicional
• Usa RankBrain, BERT, Neural Matching, MUM
• Ainda mostra lista de links (na maioria das vezes)

Plataformas de busca por IA (ChatGPT, Perplexity, Claude):

• Geram respostas, não rankings
• Podem citar fontes dentro do texto
• Estratégias de otimização diferentes

A interseção:

Conteúdos que ranqueiam bem no Google geralmente também são citados por plataformas de IA. Mas não sempre.

Monitore ambos:

Ferramentas como Am I Cited permitem acompanhar visibilidade em:

• Rankings tradicionais do Google
• Google AI Overviews
• Citações no ChatGPT
• Citações no Perplexity

Sua estratégia de otimização para Google e IA devem se complementar, não competir.

Esse tópico esclareceu muita coisa. Aqui está meu entendimento atualizado:

Como os sistemas de IA do Google funcionam juntos:

1. RankBrain – Lida com consultas novas, mede sinais de engajamento (CTR, tempo de permanência)
2. BERT – Entende o significado das consultas, especialmente palavras contextuais pequenas
3. Neural Matching – Conecta conceitos entre buscas e conteúdo
4. MUM – Futuro da compreensão multimodal (uso limitado atualmente)

Principais mudanças na estratégia de SEO:

De → Para:

• Palavras-chave → Intenção
• Várias páginas superficiais → Uma página abrangente
• Densidade de palavra-chave → Cobertura semântica
• Correspondência exata → Correspondência de conceito
• Otimização de página → Clusters de tópicos

Mudanças práticas que estou fazendo:

1. Consolidar páginas semelhantes em recursos abrangentes
2. Otimizar títulos para CTR (RankBrain se importa com cliques)
3. Responder perguntas diretamente no primeiro parágrafo (sinais de engajamento)
4. Cobrir tópicos de forma abrangente (Neural Matching conecta conceitos)
5. Combinar os padrões de linguagem exatos dos usuários (BERT entende contexto)

A grande sacada:

A IA do Google está tentando entender o que os usuários realmente querem e encontra páginas que satisfaçam essa intenção. Otimize para a satisfação do usuário, e a IA vai te recompensar.

Obrigado a todos por simplificar essa complexidade em insights práticos.