Ranking em IA não é ranking do Google: o que a documentação diz

O Google separa dois assuntos na documentação: sistemas de ranqueamento e recursos de IA. Para quem faz SEO, aparecer em uma resposta gerada não equivale a ocupar uma posição estável em uma lista.

Os sistemas de ranqueamento ordenam páginas do índice

O guia de sistemas de ranqueamento descreve os sistemas automatizados que ordenam páginas do índice. Ele é um documento distinto do documento de recursos de IA, com outro objeto.

O guia de sistemas de ranqueamento afirma que o Google usa sistemas automatizados que analisam muitos fatores e sinais sobre centenas de bilhões de páginas e outros conteúdos do índice. O objetivo é apresentar os resultados mais relevantes e úteis em uma fração de segundo.

A documentação diz que esses sistemas trabalham no nível da página, com sinais para entender como ranquear páginas individuais. Sinais e classificadores de site inteiro também entram.

Há uma ressalva explícita: ter alguns bons sinais de site não garante que todo o conteúdo ranqueie bem. Sinais ruins também não condenam todo o conteúdo.

BERT, RankBrain e MUM aparecem no guia de ranqueamento

O guia lista os sistemas que considera mais notáveis:

• BERT, neural matching, RankBrain e passage ranking: sistemas de IA usados para entender linguagem, conceitos e trechos de página.
• MUM: entende e gera linguagem, mas não é usado atualmente para ranqueamento geral na Busca, e sim em aplicações específicas.
• PageRank: parte dos sistemas centrais.
• Deduplicação, diversidade de sites e detecção de spam, incluindo o SpamBrain.
• Sistema de conteúdo útil: desativado e incorporado aos sistemas centrais em março de 2024.

A documentação afirma que o Google melhora esses sistemas com testes e avaliação frequentes. E avisa sobre atualizações quando isso pode ser útil a criadores de conteúdo.

Para recursos de IA, não há otimização especial

No documento sobre recursos de IA, o Google afirma que as boas práticas de SEO continuam relevantes para AI Overviews e AI Mode. Não há requisitos adicionais para aparecer neles, nem otimizações especiais necessárias.

Também não é preciso criar arquivos legíveis por máquina, arquivos de texto para IA ou marcação nova. A documentação diz que não existe dado estruturado schema.org específico a ser adicionado.

É uma descrição bem mais estreita do que a de um sistema de ranqueamento com sinais, classificadores e subsistemas nomeados.

O requisito técnico citado é um só. Para ser elegível como link de apoio em AI Overviews ou AI Mode, a página precisa estar indexada e apta a ser exibida na Busca com um snippet.

A própria documentação ressalva que cumprir requisitos, boas práticas e políticas não garante que o Google vá rastrear, indexar ou exibir o conteúdo.

Query fan-out explica por que respostas e links variam

AI Overviews são descritos como um recurso que pode nem ser acionado, dependendo da consulta. AI Mode é descrito como útil para consultas que exigem mais exploração, raciocínio ou comparações complexas.

Segundo o Google, os dois podem usar a técnica de "query fan-out". Ela emite várias buscas relacionadas por subtemas e fontes de dados para montar a resposta.

Durante a geração, os modelos identificam mais páginas de apoio. De acordo com a documentação, isso permite exibir um conjunto de links mais amplo e diverso do que em uma busca clássica.

A documentação afirma ainda que AI Mode e AI Overviews podem usar modelos e técnicas diferentes. Assim, o conjunto de respostas e de links varia entre eles.

Os AI Overviews só são exibidos quando os sistemas determinam que o recurso acrescenta algo à Busca clássica. Por isso, muitas vezes não são acionados.

A consequência prática é que não aparecer em uma resposta de IA não é perder posição. Pode ser apenas um caso em que o recurso não foi mostrado.

O ranking clássico continua valendo fora da IA

O guia de ranqueamento descreve mecanismos que não têm equivalente no documento de recursos de IA. Já o requisito de estar indexada e elegível a snippet vale para o link de apoio em recursos de IA.

O sistema de diversidade de sites em geral evita mostrar mais de dois resultados do mesmo site nos primeiros resultados. Ele costuma tratar subdomínios como parte do domínio raiz.

Controle e medição usam as mesmas ferramentas

A documentação afirma que o robots.txt para o Googlebot é o controle do dono do site sobre como as páginas são rastreadas para a Busca. Isso vale porque a IA está integrada ao funcionamento da Busca.

Para limitar o que é exibido das páginas, o Google cita nosnippet, data-nosnippet, max-snippet e noindex. Para limitar treino de IA e grounding em alguns outros sistemas do Google, a referência é o Google-Extended.

Na medição, o Google afirma que sites que aparecem em recursos de IA são contabilizados no tráfego de busca geral do Search Console. Especificamente no relatório de desempenho, dentro do tipo de busca "Web".

A documentação diz também que, quando pessoas clicam a partir de páginas com AI Overviews, esses cliques tendem a ser de maior qualidade. O usuário passa mais tempo no site.

Para acompanhar isso sem inventar métrica, vale combinar o relatório com as orientações sobre como medir o impacto de AI Overviews no Search Console. E revisar o que o Google diz — e não diz — sobre otimizar para AI Overviews.