O aprendizado de m\u00e1quina faz parte do conceito de intelig\u00eancia artificial, cujo objetivo tamb\u00e9m \u00e9 capacitar os sistemas para processar informa\u00e7\u00f5es sozinhos.<\/p>\n\n\n\n
Apesar de esses dois conceitos parecerem pertencer a um futuro distante, tenho certeza de que voc\u00ea j\u00e1 utilizou aprendizado de m\u00e1quina sem saber.<\/p>\n\n\n\n
Por exemplo, o tradutor do Google \u00e9 feito com intelig\u00eancia artificial<\/strong>, assim como os filtros de SPAM, que j\u00e1 existem h\u00e1 muitos anos e s\u00e3o capazes de processar o conte\u00fado dos emails<\/a> que voc\u00ea recebe.<\/p>\n\n\n\n Leia mais para saber como isso se aplica aos resultados da sua busca<\/strong> no Google!<\/p>\n\n\n\n RankBrain \u00e9 um sistema de intelig\u00eancia artificial que utiliza aprendizado de m\u00e1quina para processar os resultados de busca do Google<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Ele faz parte do algoritmo que o Google utiliza para procurar os termos de busca em bilh\u00f5es de p\u00e1ginas na Internet, e encontrar os resultados mais relevantes.<\/p>\n\n\n\n Para entender melhor o RankBrain, primeiro precisamos entender o que significam seus componentes.<\/p>\n\n\n\n Primeiramente, o que \u00e9 aprendizado de m\u00e1quina?<\/strong> Sistemas que usam aprendizado de m\u00e1quina aprendem sozinhos a fazer certas a\u00e7\u00f5es, sem precisar que um humano \u201censine\u201d para o sistema atrav\u00e9s de programa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m de aprendizado de m\u00e1quina, o RankBrain<\/strong> utiliza intelig\u00eancia artificial<\/a>, ou seja, ele adquire conhecimentos como um ser humano, fazendo conex\u00f5es entre o que ele j\u00e1 conhece e novas informa\u00e7\u00f5es que ele aprende.<\/p>\n\n\n\n Intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina<\/a> podem ser conceitos distintos, mas no caso do Google RankBrain os dois conceitos significam a mesma coisa: que o ele tem o poder de aprender e fazer conex\u00f5es sem precisar que algu\u00e9m o ensine.<\/strong><\/p>\n\n\n\n O algoritmo utilizado pelo Google para determinar o que aparece nos resultados de busca se chama Hummingbird, e ele \u00e9 constitu\u00eddo de diferentes partes.<\/p>\n\n\n\n Uma destas partes \u00e9 o RankBrain, que foi adicionado ao algoritmo no in\u00edcio de 2015.<\/p>\n\n\n\n Outras partes do Hummingbird s\u00e3o mais conhecidas, como o PageRank, que d\u00e1 credito \u00e0s p\u00e1ginas baseado nos links que apontam para outras p\u00e1ginas.<\/p>\n\n\n\n Para determinar como ordernar os resultados do Google, o Hummingbird utiliza diversos fatores, que tamb\u00e9m s\u00e3o chamados de “sinais”.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, cada palavra em uma p\u00e1gina da Web \u00e9 considerada um sinal, se a palavra estiver em negrito, isto \u00e9 outro sinal de rankeamento.<\/strong> Veja o exemplo abaixo:<\/p>\n\n\n\n Todos estes fatores s\u00e3o processados pelo algoritmo para determinar os resultados de uma busca.<\/p>\n\n\n\n O RankBrain j\u00e1 \u00e9 o terceiro sinal mais importante<\/strong> do algoritmo do Google. De acordo com eles, o sinal mais importante de todos s\u00e3o links<\/a>, seguido de conte\u00fado. Portanto, podemos ver como entender o RankBrain \u00e9 essencial.<\/p>\n\n\n\n Dentro do algoritmo do Google, a principal fun\u00e7\u00e3o do RankBrain \u00e9 interpretar as buscas feitas pelos usu\u00e1rios para encontrar p\u00e1ginas que a princ\u00edpio n\u00e3o s\u00e3o diretamente relacionadas com a palavra-chave que foi utilizada na busca.<\/p>\n\n\n\n Isto ocorre principalmente com buscas de long tail, ou cauda longa<\/a>. Neste caso, a busca \u00e9 t\u00e3o espec\u00edfica que dificulta na hora de encontrar resultados. O RankBrain conecta buscas espec\u00edficas com buscas gen\u00e9ricas<\/strong> sobre o mesmo tema.<\/p>\n\n\n\n Ainda n\u00e3o \u00e9 claro para os usu\u00e1rios como o RankBrain funciona na pr\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n O exemplo dado pelo Google \u00e9 de uma busca sobre “qual \u00e9 o nome do predador no n\u00edvel mais alto da cadeia alimentar”.<\/p>\n\n\n\n Neste caso, o RankBrain relaciona esta busca com uma busca gen\u00e9rica sobre “cadeia alimentar” para mostrar resultados que tamb\u00e9m podem ser relevantes para o usu\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n Apesar de o RankBrain ser um sistema revolucion\u00e1rio, mostrar resultados de palavras-chaves<\/a> relacionadas n\u00e3o \u00e9 novidade para o Google.<\/p>\n\n\n\n H\u00e1 muitos anos, o mecanismo de busca entende deriva\u00e7\u00f5es de palavras como “celular” e “celulares”, ou “nadar” e “nadando”. Ele tamb\u00e9m \u00e9 capaz de mostrar resultados de sin\u00f4nimos da palavra-chave que est\u00e1 sendo buscada.<\/p>\n\n\n\n No entanto, o RankBrain permite a interpreta\u00e7\u00e3o de buscas complexas<\/strong>, que cont\u00e9m v\u00e1rias palavras.<\/p>\n\n\n\n At\u00e9 hoje, os resultados de buscas de cauda longa eram primariamente refinados por meio do trabalho humano, ou seja, pessoas que criavam listas de deriva\u00e7\u00f5es ou sin\u00f4nimos.<\/p>\n\n\n\n No entanto, o Google processa 3 bilh\u00f5es de buscas por dia, e 15% destas buscas s\u00e3o in\u00e9ditas<\/strong>. J\u00e1 imaginou o trabalho de quem procura refinar as buscas do Google manualmente?<\/p>\n\n\n\n Assim, o RankBrain foi criado para substituir o trabalho manual de cria\u00e7\u00e3o de listas de sin\u00f4nimos e deriva\u00e7\u00f5es, pois ele \u00e9 capaz de aprender sozinho, sem a ajuda de humanos.<\/p>\n\n\n\n Ele tem a capacidade de encontrar padr\u00f5es em buscas complexas de cauda longa, para identificar pontos em comum entre buscas aparentemente n\u00e3o-relacionadas.<\/p>\n\n\n\n Desta maneira, como o RankBrain trabalha com intelig\u00eancia artificial, ele \u00e9 capaz de aprender conex\u00f5es, prever resultados de futuras buscas complexas e produzir os resultados que ser\u00e3o mais relevantes para os usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n Apesar do que parece, este aprendizado n\u00e3o \u00e9 realizado em tempo real. De acordo com o Google, o RankBrain \u00e9 providenciado com grupos de buscas antigas, que utiliza para aprender a fazer previs\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Estas previs\u00f5es s\u00e3o testadas e se o resultado estiver correto, o RankBrain \u00e9 atualizado para atuar nos motores de busca com este novo aprendizado.<\/p>\n\n\n\n Como usu\u00e1rios do Google, \u00e9 dif\u00edcil perceber a magnitude do RankBrain e julgar se ele realmente tem valor ou n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Afinal, o algoritmo do Google funciona com diversos fatores diferentes, e n\u00f3s vemos apenas o produto final<\/strong> deste trabalho, que s\u00e3o os resultados da busca.<\/p>\n\n\n\n No entanto, a import\u00e2ncia do RankBrain pode ser medida apenas pelo fato deste sistema ter sido anunciado pelo Google. Historicamente, a empresa sempre foi conservadora com a adi\u00e7\u00e3o de novas tecnologias no seu algoritmo.<\/p>\n\n\n\n Antes de qualquer coisa, in\u00fameros testes s\u00e3o feitos, e lan\u00e7amentos grandes como o RankBrain s\u00f3 acontecem se o Google tem total confian\u00e7a de que realmente funciona.<\/p>\n\n\n\n Portanto, apesar de n\u00e3o percebermos, o RankBrain foi um lan\u00e7amento inovador para o Google.<\/p>\n\n\n\n Como falamos, o algoritmo foi criado para melhorar os resultados de buscas complexas, como o exemplo “qual \u00e9 o nome do predador no n\u00edvel mais alto da cadeia alimentar”.<\/p>\n\n\n\n No entanto, em quais outras situa\u00e7\u00f5es o RankBrain pode atuar?<\/p>\n\n\n\n Apenas dois outros exemplos do uso do RankBrain foram disponibilizados pelo Google. O primeiro deles se aplica \u00e0 contextualiza\u00e7\u00e3o de buscas de cauda longa, de acordo com a localiza\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n Em v\u00e1rios pa\u00edses de l\u00edngua inglesa como Estados Unidos e Austr\u00e1lia, “copo” \u00e9 uma unidade de medida.<\/p>\n\n\n\n No entanto, a quantidade que um copo representa difere de pa\u00eds para pa\u00eds. Assim, em uma busca sobre “quantas colheres de ch\u00e1 enchem um copo”, o RankBrain mostrou resultados diferentes para cada pa\u00eds, dependendo da medida que ele representa em cada um deles.<\/p>\n\n\n\n Este exemplo demonstra a capacidade do RankBrain de aprender com o contexto de v\u00e1rias buscas<\/strong> em uma mesma localiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n O segundo exemplo mostra a capacidade do RankBrain de processar nossa linguagem.<\/p>\n\n\n\n Uma das maneiras que o Google utiliza para ensinar sistemas de aprendizado de m\u00e1quina como o RankBrain a reconhecer padr\u00f5es de linguagem \u00e9 por meio do processamento de grandes quantidades de texto.<\/p>\n\n\n\n Desta maneira, o sistema foi capaz de “ler” grandes quantidades de textos e entender a hierarquia entre cidades e pa\u00edses.<\/p>\n\n\n\n Assim, ele foi capaz de identificar que Paris e Fran\u00e7a eram relacionados da mesma maneira que Berlim e Alemanha.<\/p>\n\n\n\n Tudo isto foi feito sem que nenhum ser humano providenciasse informa\u00e7\u00f5es durante nem depois do “treinamento” da m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n O fato de um resultado de busca ser refinado pelo algoritmo do Google nunca foi considerado um fator de rankeamento nos resultados de busca.<\/p>\n\n\n\n Os sinais que influenciam o rankeamento s\u00e3o geralmente ligados ao conte\u00fado da p\u00e1gina, como palavras ou links externos e internos<\/a>. Eles tamb\u00e9m podem ser ligados ao usu\u00e1rio, como em que idioma ele faz buscas, ou seu hist\u00f3rico de navega\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Portanto, o que significa quando dizemos que o RankBrain \u00e9 o terceiro fator mais importante de rankeamento no Google<\/strong>, se o refinamento de buscas n\u00e3o influencia nos resultados? A resposta ainda n\u00e3o \u00e9 clara, pois o RankBrain \u00e9 novidade para todos.<\/p>\n\n\n\n De acordo com o Google, algum aspecto do RankBrain contribui diretamente para que uma p\u00e1gina apare\u00e7a nos resultados de uma busca.<\/p>\n\n\n\n Ainda n\u00e3o sabemos que aspecto \u00e9 este. De acordo com o site Search Engine Land<\/u><\/a>, o mais prov\u00e1vel \u00e9 que o RankBrain ajude o Google a classificar melhor as p\u00e1ginas<\/strong> dos resultados de busca de acordo com o conte\u00fado que elas possuem.<\/p>\n\n\n\n Assim, o algoritmo pode ser capaz de resumir o conte\u00fado de uma p\u00e1gina com mais precis\u00e3o que os sistemas atuais do Google.<\/p>\n\n\n\n Como o RankBrain simula um c\u00e9rebro humano, o conte\u00fado do seu site precisa ser realmente relevante para as palavras-chaves que voc\u00ea busca rankear.<\/p>\n\n\n\n Desta maneira, o Google dificulta ainda mais o rankeamento de sites que utilizam truques, como links externos, para parecer falar de um assunto que n\u00e3o \u00e9 exatamente o que o site cont\u00e9m.<\/p>\n\n\n\n Portanto, o RankBrain d\u00e1 prefer\u00eancia aos sites que se preocupam mais em ter conte\u00fado relevante do que truques na manga para melhorar seu SEO.<\/p>\n\n\n\n De acordo com o site Tech Chrunch<\/a>, a melhor maneira de utilizar o RankBrain a favor do SEO<\/a> \u00e9 examinar o contexto no qual seu site \u00e9 encontrado<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Eles afirmam que o RankBrain examina v\u00e1rias partes do algoritmo do Google para determinar o melhor resultado de uma busca.<\/p>\n\n\n\n Assim, em certas buscas, o melhor resultado para o buscador pode ser definido a partir do t\u00edtulo da p\u00e1gina, ou Meta Title. Em outra ocasi\u00e3o, o PageRank pode ser o fator mais importante de rankeamento.<\/p>\n\n\n\n Assim, o melhor jeito de otimizar uma estrat\u00e9gia de SEO seria examinando situa\u00e7\u00f5es que resultam em resultados de busca diferentes, e fazendo melhorias para cada situa\u00e7\u00e3o espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n Isto acontece porque o RankBrain opera no n\u00edvel da busca, ou seja, customiza o algoritmo do Google para cada busca diferente.<\/p>\n\n\n\n Apesar de n\u00e3o ser claro com o RankBrain pode influenciar no rankeamento do seu site, \u00e9 importante se manter informado sobre o assunto. O RankBrain funciona como um c\u00e9rebro humano<\/strong> e estar\u00e1 cada vez mais avan\u00e7ado.<\/p>\n\n\n\n Portanto, dedique tempo para aprender sobre a influ\u00eancia de aprendizado de m\u00e1quina nos mecanismos de busca.<\/p>\n\n\n\n Reflita sobre o contexto na qual as buscas das suas palavras-chaves s\u00e3o feitas, e tenha certeza de que seu site entrega a melhor experi\u00eancia poss\u00edvel para seus usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n Afinal, o RankBrain tamb\u00e9m buscar\u00e1 pela qualidade da experi\u00eancia<\/strong> que ele encontra no seu site.<\/p>\n\n\n\n Especialistas no assunto preveem que sistemas de intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina v\u00e3o se propagar cada vez mais, e se desenvolver com velocidades impressionantes.<\/p>\n\n\n\n Por isso, \u00e9 essencial entender como eles funcionam e como podem influenciar na sua estrat\u00e9gia de marketing digital<\/a>.<\/p>\n\n\n\n O lan\u00e7amento do RankBrain deixa claro que novos mecanismos de intelig\u00eancia artificial podem beneficiar empresas que produzem conte\u00fados relevantes para suas personas<\/a>, e se preocupam com a experi\u00eancia dos usu\u00e1rios nos seus sites e blogs<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Para aproveitar ao m\u00e1ximo os benef\u00edcios da intelig\u00eancia artificial, lembre-se sempre de que estes sistemas simulam o pensamento de um ser humano.<\/p>\n\n\n\nO que \u00e9 o RankBrain?<\/h2>\n\n\n\n
Como o RankBrain atua no algoritmo do Google?<\/h2>\n\n\n\n
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<\/figure><\/div>\n\n\n\nComo o RankBrain influencia os resultados de busca?<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/mlgzkyrbq6eh.i.optimole.com\/cb:AiM1.588\/w:auto\/h:auto\/q:mauto\/f:best\/https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/rankbrain2.jpg\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nQual \u00e9 a verdadeira utilidade do RankBrain?<\/h2>\n\n\n\n
Em que situa\u00e7\u00f5es o RankBrain entra em a\u00e7\u00e3o?<\/h2>\n\n\n\n
O RankBrain pode influenciar o rankeamento do meu site?<\/h2>\n\n\n\n
Melhor classifica\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n
Contexto define os fatores mais importantes para o rankeamento<\/h3>\n\n\n\n
Constante evolu\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n