SEO para o Google: como o buscador funciona em 2025?

Sinais de classificação primários do Google

A arquitetura de classificação do Google é um “pipeline sofisticado e multi-estágio” composto por sistemas modulares, e não um algoritmo monolítico.

Os documentos revelaram dois “sinais fundamentais de classificação de alto nível” que são as entradas primárias para a pontuação final de uma página da web: Quality (Q)* e Popularity (P)*.

Esses sinais também influenciam a frequência de rastreamento das páginas para manter o índice atualizado.

1. Quality (Q*)

A “Qualidade (Q*)” é um dos dois sinais fundamentais de alto nível sendo avaliado como um sistema interno que analisa a confiabilidade geral, a autoridade e a qualidade de um site ou domínio.

Para entender melhor essa parte, considere os seguintes pontos:

• Natureza da Avaliação: A Quality Score (Q*) é um score largamente estático e “feito manualmente por engenheiros”. Essa abordagem de sinais “feitos manualmente” é uma filosofia de engenharia deliberada do Google, que prioriza o controle, a transparência e a capacidade de diagnosticar e corrigir problemas. Conforme o engenheiro HJ Kim testemunhou, “a vasta maioria dos sinais são feitos manualmente” para que “se algo quebrar, o Google saiba o que consertar”.
• Entradas Principais para a Q*: Os principais dados utilizados para calcular a Q* incluem:
  • PageRank: Este é um sinal único que mede a “distância de sites ‘seed’ confiáveis”. Ele avalia a qualidade e a autoridade de uma página da web com base na frequência e importância dos links que apontam para ela.
  • Métricas Derivadas do Conteúdo: O sinal ‘Body’ (B) do sistema de Tópicos (T*), por exemplo, é baseado no texto do próprio documento e é uma “métrica derivada do conteúdo” que alimenta o sinal de Qualidade. A maior parte do sinal de qualidade do Google é proveniente da própria página da web.
  • Scores de Spam: O Google atribui um score às páginas que rastreia e busca excluir do seu índice de busca páginas sem valor para os usuários, como as cheias de spam ou pornográficas. Os scores de spam são entradas importantes para a avaliação da qualidade.
  • Avaliações de Revisores Humanos: As avaliações feitas por revisores humanos também são entradas para a Q*. Esses avaliadores humanos pontuam as páginas da web, e esses dados são usados para treinar modelos de classificação, como o RankEmbed e o RankEmbedBERT, que ajudam a melhorar a compreensão de buscas “long-tail” (mais específicas).
• Importância Enfatizada por HJ Kim: O engenheiro do Google HJ Kim destacou que “Q* (qualidade da página (ou seja, a noção de confiabilidade)) é incrivelmente importante.
• Papel na Arquitetura de Busca: A Q* é um componente essencial na arquitetura modular de classificação do Google. Juntamente com a T* (Tópicos), ela fornece uma pontuação fundamental baseada na relevância e na confiança, que então é submetida a um processo de reclassificação por outros sistemas, como o Navboost, que utilizam o comportamento histórico dos usuários. Esses sinais de qualidade também auxiliam o Google a determinar a frequência ideal de rastreamento de páginas para manter seu índice atualizado.

Em resumo, a Qualidade (Q*) é um pilar central na forma como o Google determina a autoridade e a confiabilidade de um site, sendo cuidadosamente elaborada por engenheiros com base em múltiplos fatores e considerada crucial para a qualidade geral dos resultados de busca.

2. Popularity (P*)

A “Popularidade (P*)” é o outro sinal fundamental de alto nível que impulsiona o sistema de classificação de busca do Google.

Ela mede o quão amplamente visitada e “bem linkada” uma página é, com o objetivo de promover documentos populares.

Para explicar melhor essa parte, considere os seguintes detalhes:

• Natureza do Sistema: A Popularidade (P*) é um sistema baseado em dados, refinado por engenheiros. Essa abordagem é consistente com a filosofia de engenharia do Google de usar sinais “feitos manualmente” para garantir controle, transparência e a capacidade de diagnosticar e corrigir problemas.
• Função Principal: A P* serve para identificar e promover documentos populares.
• Principais Entradas de Dados: A Popularidade (P*) é alimentada por uma combinação de sistemas que medem o engajamento do usuário e as estruturas de links. As entradas de dados chave para a P* incluem:
  • Dados de Visita do Chrome: A confirmação explícita de “dados de visita do Chrome” como uma entrada direta para o sinal de Popularidade (P*) foi particularmente significativa, visto que o Google historicamente tem sido menos direto sobre a extensão com que aproveita os dados do seu navegador para fins de classificação. A Popularidade (P*) “usa dados do Chrome” como uma medida da popularidade de uma página.
  • Número de Âncoras (sinal ‘A’ de T*): O componente “Anchors (A)” do sistema de Tópicos (T*), que se refere ao texto âncora dos links, serve como uma entrada direta para o sinal de Popularidade (P*). O texto âncora é uma pista valiosa para a relevância de uma página, informando ao Google sobre o que a página linkada trata. O número de âncoras é uma medida que quantifica o número de links entre as páginas, usada para promover documentos bem linkados.
  • Dados de Interação do Usuário do Navboost: O Navboost é o principal motor de interação do usuário. É um sistema baseado em dados que refina as classificações com base em 13 meses de dados agregados de cliques de usuários, incluindo métricas como “cliques bons, ruins e último mais longo”. Este sistema obtém suas informações de um vasto data warehouse subjacente codinomeado ‘Glue’, que registra trilhões de interações do usuário processadas pelo Google. O Navboost é um “sistema de memorização” que agrega dados de cliques e consultas sobre os resultados da web entregues à Página de Resultados do Mecanismo de Busca (SERP).
  • Cliques (sinal ‘C’ de T*): O componente “Clicks (C)” do sistema de Tópicos (T*) também serve como uma entrada direta para o sinal de Popularidade (P*).
• Contexto na Arquitetura do Google: A Popularidade (P*), juntamente com a Qualidade (Q*), são os dois sinais “fundamentais de alto nível” que são as principais entradas para a pontuação final de uma página da web. Esses dois sinais também ajudam o Google a determinar a frequência com que deve rastrear páginas da web para manter seu índice atualizado. O Navboost e o Topicality (T*) são os sistemas subjacentes que alimentam o sinal de Popularidade (P*).
• Dados do Usuário são Centrais: Os dados de interação do usuário, como cliques, rolagem, dados de visita do Chrome, tempo de permanência e “pogo-sticking” (voltar rapidamente após um clique), são alavancados como feedback crítico para a classificação. Cada clique, rolagem e consulta subsequente é um sinal que pode ensinar ao sistema o que os usuários consideram valioso. O aprendizado com esse feedback do usuário é “a forma central pela qual a classificação da web melhorou por 15 anos”.

Dados de Interação do usuário e vantagem de escala do Google

Um tema recorrente é o “papel central dos dados de interação do usuário”. “Aprender com este feedback do usuário é talvez a forma central como o ranqueamento da web melhorou por 15 anos.”

Cada “clique, cada rolagem, e cada consulta subsequente é um sinal que pode ensinar ao sistema o que os usuários acham valioso.”

O monopólio do Google garante uma escala de feedback que nenhum concorrente pode replicar, sendo o “recurso fundamental para os poderosos sistemas de ranqueamento”.

• Vantagem de Escala: O Google “recebe nove vezes mais consultas a cada dia do que todos os seus rivais combinados, e 19 vezes mais em dispositivos móveis.” Essa vantagem de escala significa que o Google adquire dados de clique e consulta em volumes muito maiores, que são “a matéria-prima essencial para construir, melhorar e sustentar um GSE.”
• Queries Long-Tail, Locais e Fresh: A vantagem de escala do Google é particularmente pronunciada em consultas long-tail (menos comuns, mais distintas), locais (geograficamente específicas) e fresh (sobre tópicos de tendência/eventos recentes). O Google é mais hábil em respondê-las porque “simplesmente as vê com mais frequência”, permitindo-lhe construir um índice de busca mais abrangente e fresh.
• Corte de Conhecimento de LLMs: As LLMs têm um “corte de conhecimento”, ou seja, só podem responder com base nos dados até o momento do treinamento. “Retreinar uma LLM em um conjunto de dados atualizado ‘leva semanas ou meses'”.

Freshness: importância de conteúdos atualizados para o Google

Freshness é um “sinal importante como uma noção de relevância”, especialmente para consultas onde a atualidade é crucial (notícias, eventos).

O Google equilibra a recência com os cliques históricos, “compensando” para impulsionar o conteúdo fresh quando relevante.

Sistemas como “Instant Glue” alimentam dados de interação do usuário muito fresh nos ranqueamentos quase em tempo real para responder a picos de interesse (ex: notícias de última hora).

Como Link Building influência a Reputação da Página para o Google?

Links continuam sendo um fator de ranqueamento central:

• Contagem de Backlinks e Reputação da Página: O Google avalia “o número e a qualidade dos links apontando para uma página para avaliar sua proeminência”, inferindo autoridade. PageRank mede a “proximidade de uma página a sites confiáveis.”
• Texto Âncora: O texto clicável de um hiperlink fornece “uma pista valiosa” sobre o conteúdo da página linkada, impulsionando a relevância tópica para essa consulta.
• Qualidade do Link sobre a Quantidade: Links de sites “reputados ou estabelecidos” têm mais peso.

Camadas Finais: Localização e Personalização

Além do ranqueamento “universal”, os resultados de busca são fortemente adaptados por:

• Localização: O fator mais importante para muitas consultas (ex: “bares perto de mim”), utilizando GPS do dispositivo, Wi-Fi e IPs.
• Personalização do Histórico de Busca: O sistema aprende os interesses e a intenção do usuário ao longo do tempo para resolver ambiguidades (ex: “python” para programadores vs. zoólogos).

Evolução da IA no Google: do RankBrain à Compreensão Semântica

• RankBrain: Pioneiro no uso de ML, interpretava consultas novas.
• BERT: Analisa o “contexto completo de uma palavra” para entender nuances e intenções, marcando uma “mudança para a busca semântica”.
• MUM: Entende informações em diferentes idiomas e formatos simultaneamente. Esses sistemas avançados de IA atuam como uma “camada final de análise supremamente inteligente”, re-ranqueando o pool de resultados de alta qualidade com base em uma “compreensão profunda e contextual do que o usuário realmente quer dizer.”

Ascensão da IA Generativa (GenAI) e seu Impacto na Busca

A GenAI, particularmente os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), é uma “subárea da inteligência artificial que usa técnicas de aprendizado de máquina para gerar saídas estruturadas”, como texto e imagens.

• Integração no Google Search: O Google incorporou a GenAI no Search através de “AI Overviews” (lançado em 2024), que usa um “modelo baseado em Gemini personalizado para dar aos usuários contexto geral, um resumo, e então os ajuda a explorar fontes na web.” O “AI Mode” é outra característica que permite perguntas mais longas e complexas.
• Chatbots GenAI: Produtos como ChatGPT, Claude, Grok, Copilot e Gemini do Google são “baseados em LLMs” e realizam uma “função de recuperação de informações como a realizada por GSEs,” embora com outros casos de uso (compor texto, gerar código, criar imagens).
• Grounding (Aterramento): Para mitigar as “limitações” das LLMs em “factuality” (veracidade) e “recency” (atualidade), o “grounding é ancorar a saída de um modelo em informações factuais ou [um] banco de dados externo”, como um índice de busca. Isso permite que as LLMs acessem conteúdo além de seus dados de treinamento.
• AI Overviews e o Monopólio do Google: A introdução do AI Overviews “fortaleceu potencialmente a posição do Google no mercado de GSE”, aumentando as consultas de busca. No entanto, sua colocação na SERP “reduziu a interação do usuário com os resultados orgânicos da web (ou seja, os tradicionais ’10 links azuis’).”

Contratos de Distribuição do Google e Práticas Anticompetitivas

O tribunal considerou que o Google “violou a Seção 2 da Lei Sherman” mantendo seu monopólio em serviços de busca geral e publicidade de texto de busca através de “acordos exclusivos” com desenvolvedores de navegadores (Apple, Mozilla) e OEMs/operadoras de telefonia Android (Samsung, Motorola).

Remédios e o Futuro da Busca (Conclusões do Tribunal)

O tribunal tem o dever de “abrir à concorrência um mercado que foi fechado” e “negar ao réu os frutos de sua violação estatutária.” No entanto, os juízes devem ter “uma dose saudável de humildade judicial” e “evitar remédios que impõem requisitos de design de produto”.

• Proibições de Contrato (Adotadas): O Google será proibido de celebrar ou manter “qualquer contrato exclusivo relacionado à distribuição de Google Search, Chrome, Google Assistant e do aplicativo Gemini.” Isso inclui amarrar o licenciamento da Play Store à distribuição de outros aplicativos Google ou condicionar pagamentos à manutenção de aplicativos Google por mais de um ano ou à proibição de distribuição de produtos rivais.
• Atualizações do Google: O Google já “atualizou seus RSAs para se alinharem com seus remédios propostos”, removendo restrições e permitindo que os distribuidores selecionem produtos de busca “dispositivo por dispositivo, ponto de acesso por ponto de acesso”.
• Desinvestimento do Chrome (Rejeitado): O tribunal rejeitou a venda forçada do navegador Chrome e do Chromium. Embora o padrão do Chrome contribua para o domínio do Google, ele não foi considerado conduta anticompetitiva. O tribunal não encontrou uma “conexão causal significativa” suficiente entre a conduta ilegal e o monopólio do Google para justificar o desinvestimento, além de preocupações com “degradação substancial do produto” e “risco” devido à profunda integração do Chrome com a infraestrutura do Google.
• Desinvestimento Contingente do Android (Rejeitado): O tribunal também rejeitou um desinvestimento contingente do Android, pois “os autores nunca alegaram que a propriedade ou o uso de seu sistema operacional Android causa efeitos anticompetitivos nos mercados relevantes.”
• Proibição de Pagamentos (Rejeitado por Enquanto): O tribunal declinou impor uma proibição total de pagamentos a distribuidores, apesar de que “a receita é um ‘fruto’ da conduta excludente do Google”. A razão principal é o “risco substancial de danos a OEMs, operadoras e desenvolvedores de navegadores”, levando à “perda de concorrência e inovação” e “preços mais altos de telefones celulares e menos recursos inovadores”. O tribunal também nota o recente aumento da concorrência no espaço da GenAI. O tribunal está “preparado para revisitar uma proibição de pagamento (ou um remédio menor) se a concorrência não for substancialmente restaurada.”
• Compartilhamento de Dados (Adotado com Modificações): O compartilhamento de dados é “um método razoável para eliminar as consequências da conduta ilegal” e “reduzir a lacuna de escala criada pelos acordos exclusivos do Google.”
• Índice de Busca (Modificado): O Google deve compartilhar uma “instantâneo único” dos dados do índice de busca (DocIDs, mapeamento DocID para URL, tempo de primeira/última visualização do URL, score de spam, device-type flag). Isso exclui dados de feeds de terceiros ou atributos/metadados “derivados em qualquer parte de Dados do Lado do Usuário” (como popularidade e qualidade). O Google deve fornecer esses dados a “custo marginal”.
• Dados do Lado do Usuário (Modificado): O Google deve compartilhar dados subjacentes ao Glue e RankEmbed (dados brutos de interação do usuário) pelo menos duas vezes, com um limite a ser determinado. Isso não inclui dados de treinamento de modelos GenAI, pois “os autores não estabeleceram que a vantagem de escala do Google no Search se traduz em uma vantagem de qualidade nas respostas assistidas por GenAI”.
• Knowledge Graph (Rejeitado): O Google não será obrigado a compartilhar dados do Knowledge Graph. O tribunal considerou que ele “não é diretamente derivado de dados do usuário” e a conexão entre a vantagem de escala do Google e como ele adquire esses dados é “muito tênue”.
• Dados de Anúncios (Rejeitado): O tribunal rejeitou o compartilhamento de dados de anúncios, pois é “muito amplo e sofre de falta de provas”. A competição no mercado de anúncios de texto de busca “não se sustenta por si só, mas é impulsionada pelas condições competitivas no mercado de GSEs.”
• Syndication de Busca (Adotado com Modificações): O Google deve disponibilizar serviços de syndication de busca a Concorrentes Qualificados.
• Escopo Reduzido: A syndication será restrita a “resultados de busca orgânicos da web obtidos pelo rastreamento da web”, e recursos como Local, Mapas, Vídeo, Imagens e Painel de Conhecimento serão disponibilizados em termos “não menos favoráveis do que os oferecidos a qualquer outro usuário” dos serviços de syndication do Google.
• Prazo e Limite de Consultas: A licença será de “cinco anos, não 10”. O uso da syndication será limitado a 40% das consultas anuais no primeiro ano, com uma provisão de redução gradual a ser definida pelo Comitê Técnico.
• Condições de Uso: O Google pode impor “restrições de curso ordinário” sobre como o conteúdo syndicated pode ser usado ou exibido, incluindo proibições de scraping, indexação ou rastreamento.
• Custo: O serviço será baseado em “termos financeiros não piores do que os oferecidos a qualquer outro usuário dos produtos de syndication de busca do Google”, em vez de “custo marginal”, para incentivar o investimento próprio e evitar a “criação de incentivos perversos” para “GSEs de ‘marca branca'”.
• Consultas Sintéticas/Resultados do FastSearch (Rejeitados): O Google não será obrigado a receber consultas sintéticas nem a sindicar resultados do FastSearch.
• Syndication Contingente de Anúncios de Texto de Busca (Rejeitado): O tribunal rejeitou a syndication contingente de anúncios de texto de busca a “custo marginal”, pois “poderia ‘suprimir inadvertidamente a inovação pró-competitiva'” e “impediria a concorrência” de outros fornecedores.
• Telas de Escolha (Rejeitado): O tribunal rejeitou a imposição de telas de escolha.
• Precedente Legal: “Não é uma tarefa adequada para o Tribunal redesenhar produtos.” A intervenção em produtos próprios do Google (como Chrome/Pixel) não foi alegada como anticompetitiva.
• Eficácia Duvidosa: As telas de escolha “não devem alterar o cenário competitivo” sob as condições atuais. A experiência europeia mostra uma “pequena mudança na participação de mercado” do Google.

Implicações Futuras e Considerações

• Comitê Técnico: O tribunal estabelecerá um Comitê Técnico para auxiliar na implementação e fiscalização do julgamento.
• Período do Julgamento: O julgamento terá uma duração de seis anos, com vigência 60 dias após a entrada, exceto pelas disposições do Comitê Técnico.
• Dinâmica do Mercado de GenAI: A ascensão rápida da GenAI é vista como uma ameaça competitiva nascente ao Google Search. As proibições de exclusividade do Google se estenderão aos produtos GenAI para evitar que o Google replique seu “manual anticompetitivo” nesse espaço.
• Equilíbrio de Remédios: O tribunal buscou um equilíbrio entre abrir a concorrência e evitar medidas drásticas que poderiam prejudicar os consumidores ou sufocar a inovação. A decisão de permitir que o Google continue pagando por distribuição é uma aposta na capacidade das novas tecnologias de IA de impulsionar a concorrência. No entanto, o tribunal está preparado para “revisitar” a decisão se a concorrência não for restaurada.

Futuro do SEO para o Google

O processo antitruste do DOJ contra o Google revelou que o sistema de classificação de busca do Google se baseia fundamentalmente em dois sinais de alto nível: Qualidade (Q)* e Popularidade (P)*.

Esses sinais são os principais insumos para a pontuação final de uma página da web e também ajudam o Google a determinar a frequência de rastreamento de páginas para manter seu índice atualizado.

A Qualidade (Q*) avalia a confiabilidade e a autoridade geral de um site/domínio, usando entradas como PageRank (distância de sites “semente” confiáveis), métricas derivadas do conteúdo (como o sinal ‘Body’ de T*) e pontuações de spam.

A Popularidade (P*) mede o quão amplamente visitada e “bem linkada” uma página é para promover documentos populares, utilizando dados de visitas do Chrome, o número de âncoras (o sinal ‘A’ de T*) e dados de interação do usuário (do Navboost).

O foco em Q* e P* reforça o que venho falando há tempos, SEO não é só sobre keywords, mas sobre construir confiança (Q*) e engajamento real (P*) para um ranqueamento sustentável.