🍺 18/06: Tudo sobre o AI Overview e SEO, integrando Mídia Paga com SEO e mais
As principais notícias de SEO da semana, para você
Olá, amigos! Tudo bem com vocês?
No SEO Happy Hour de hoje temos:
👉 Como integrar campanhas de SEO e Mídia Paga
👉 Como o AI Overview do Google funciona para SEO: uma análise aprofundada
👉 Quer aparecer no AI Overview? Veja como!
Vamos lá?
— por Rafael Simões
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👉 Como integrar campanhas de SEO e Mídia Paga
Se você está aqui, lendo nossa news, imagino que seja do time de SEO da sua empresa, ou ao menos trabalhe com SEO. E me diz uma coisa: você conhece quem faz mídia paga na sua empresa ou cliente? Sabe quais são os planos? Os investimentos? Vocês ao menos já uniram o time pra tomar uma junto no happy hour? 🍻
Infelizmente essa distância entre as equipes é comum. A integração de times exige habilidades que precisam ser estudadas pelos membros da equipe e incentivadas pela gerência. Porém, quando SEO e Mídia Paga estão separados, o negócio pode perder muito!
Mas por que unificar estratégias de SEO e Mídia Paga (PPC)? 🤨 Existem duas razões:
A curto prazo, unir estratégias evita gastos desnecessários e se certifica de que a marca passe uma mensagem unificada.
A longo prazo, a ideia é alcançar um crescimento online sustentável.
Para ajudar a gente nisso, vamos analisar o manual criado pela Grace Frohlich, disponível no site da Moz, ensinando os 5 passos para unir SEO e Mídia Paga.
1️⃣ Conheça seu time
O primeiro passo é abrir um espaço de conversa entre os times de SEO e Mídia. Comece aprendendo sobre as campanhas, projetos e iniciativas anteriores de cada canal. Pergunte sobre as campanhas atuais, seus objetivos e se estão focando em produtos específicos. Descubra se as metas foram alcançadas ou se houve obstáculos e identifique problemas que o outro canal pode ajudar a resolver.
Compartilhe desafios e pontos problemáticos, pois isso pode ajudar a encontrar um terreno comum. Entender as dificuldades de cada equipe pode facilitar a colaboração e a resolução de problemas em conjunto.
⚠️ Lembre-se de ser paciente e gentil. A integração de equipes muitas vezes não dá certo porque personalidades diferentes podem gerar embates, assim como algumas pessoas não possuem paciência para explicar as coisas. É extremamente importante que as duas equipes sejam incentivadas a ter mente aberta nesse processo.
2️⃣ Compartilhe seus dados
O segundo passo é compartilhar seus dados. Inclua as métricas que vocês analisam, justificando o uso. Também é possível adicionar outros dados que achar relevantes e úteis.
Para SEO, compartilhe palavras-chave de alto desempenho com a equipe de Mídia, incluindo aquelas que tiveram mais cliques orgânicos, sessões e conversões. Além disso, compartilhe páginas de destino orgânicas otimizadas, pois páginas com metadados e elementos on-page otimizados podem melhorar a pontuação de qualidade e reduzir o custo por clique.
Para Mídia Paga, comece com o Google Ads, analisando o relatório de termos de pesquisa. Este relatório mostra as palavras-chave pesquisadas por pessoas reais, focando nas taxas de conversão e no custo por conversão. Além disso, compartilhe páginas de destino pagas, especialmente as testadas, pois dados de testes de títulos podem ser úteis para otimizar páginas de destino orgânicas.
3️⃣ Alinhe roadmaps
Alinhar os cronogramas, etapa crucial para o sucesso, visa juntar as equipes e aumentar a eficiência. É importante ter visibilidade nas campanhas dos outros times para alinhar prioridades e, quem sabe, apoiá-las ou contribuir de alguma forma.
Compartilhem os projetos futuros de cada canal e criem, se possível, um cronograma conjunto. Isso vai garantir que todos estejam sempre na mesma página.
4️⃣ Faça um planejamento
Definam os objetivos em conjunto, como aumentar receita ou melhorar o reconhecimento da marca. Cada equipe pode ter objetivos individuais, mas vai ficar claro que muitos deles serão compartilhados por SEO e Mídia.
5️⃣ Analise os dados e faça relatórios
Depois de planejar e botar a mão na massa, é hora de ver os resultados. É crucial planejar como vamos medir os resultados, sempre destacando os benefícios da abordagem holística. Definam as métricas que cada canal irá monitorar.
Estabeleçam a frequência dos relatórios, seja semanal, quinzenal ou mensal. Um dashboard conjunto facilita o monitoramento, reunindo todas as métricas em um só lugar.
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Resumindo, ter um planejamento unificado de Marketing é extremamente importante. Assim fica muito mais fácil para que membros da equipe consigam contribuir uns com os outros, além de deixar os objetivos mais claros.
👉 Como o AI Overview do Google funciona para SEO: uma análise aprofundada
Lançado oficialmente este ano, o AI Overview do Google é a evolução do SGE (Search Generative Experience). O recurso, que antes estava disponível apenas no Search Labs, agora foi implementado para todos usuários do Google nos EUA, e em breve será expandido para outras regiões.
Até o momento, o saldo do AI Overview é o seguinte:
O recurso está aparecendo em menos de 1% das pesquisas, de acordo com dados do Semrush;
Apesar do impacto ser mínimo, ainda tem um potencial significativo;
O Google não pretende oferecer insights específicos sobre o AI Overview.
Vamos descobrir em detalhes como funciona a IA generativa da pesquisa do Google, destacando o que você precisa saber para SEO? Contamos tudo a seguir com base no artigo do Rich Sanger.
🤖 O que é o AI Overview do Google?
É um resultado de pesquisa avançado que usa modelos de IA generativos (LLMs), para fornecer respostas mais precisas e contextualizadas às consultas de pesquisa. O objetivo é melhorar a relevância e a precisão das respostas, oferecendo uma compreensão mais profunda e específica das perguntas feitas.
✍️ LLM (Large Language Model) é um tipo de inteligência artificial treinado com vastas quantidades de dados para compreender, gerar e responder a linguagem natural de forma coerente e contextualizada. Esses modelos utilizam técnicas avançadas de aprendizado de máquina, particularmente redes neurais profundas, para captar padrões, significados e nuances na linguagem humana.
🤖 Como o AI Overview funciona?
O Rich Sanger publicou uma versão resumida de como funciona o AI Overview de acordo com sua patente. Traduzimos o conteúdo e trouxemos pra cá:
Envio da Consulta: você insere uma consulta de pesquisa, como fazer uma pergunta ou procurar por informações;
Compreensão da Consulta: o Google usa uma variedade de LLMs para entender o contexto e a intenção de busca;
Coleta de Conteúdo: o sistema recupera resultados relevantes, incluindo páginas da web, artigos, imagens e vídeos relacionados à sua consulta;
Processamento de Conteúdo Adicional: além dos resultados de pesquisa imediatos, o Google considera conteúdo de pesquisas relacionadas e informações que outras pessoas acharam úteis em consultas semelhantes;
Geração do Resumo: um LLM combina todas essas informações para gerar uma resposta à sua consulta, que deve ser diretamente útil para você;
Respostas Dinâmicas e Conscientes do Contexto: a IA adapta suas respostas com base no contexto específico de cada consulta. Se as pesquisas forem repetidas ou semelhantes em diferentes contextos, a IA ajusta os resumos que fornece;
Interação e Aprendizado do Usuário: o Google aprende com a forma como as pessoas interagem com os resultados da pesquisa. Se certas respostas forem consistentemente ignoradas em favor de outras, ou se os cliques indicarem uma preferência, a IA modifica respostas futuras para se alinhar mais de perto com o comportamento do usuário;
Aprimorando a Precisão e a Relevância: a IA atualiza continuamente sua compreensão com base em novas informações e interações, o que a ajuda a fornecer respostas mais precisas e contextualmente relevantes ao longo do tempo.
🤖 Como o AI Overview entende uma consulta de pesquisa?
Quando você faz uma pesquisa, a primeira etapa é uma análise que pode envolver um, vários ou nenhum modelo de linguagem. O Google utiliza diversos LLMs para compreender e interpretar a intenção e o contexto da consulta, indo além das palavras digitadas.
Na seleção de um LLM apropriado, são considerados fatores como: se a consulta é informativa, criativa ou uma solicitação para criar uma imagem, a presença ou ausência de palavras específicas, e os tipos de de resultados de pesquisa que respondem a essa consulta.
Além disso, o histórico de pesquisa é levado em conta. Se você buscar por Apple, e tiver pesquisado sobre notícias de tecnologia ou produtos da Apple anteriormente, ele vai entender que sua intenção é saber algo sobre a empresa Apple.
🤖 Como o AI Overview seleciona um modelo de linguagem?
Rich Sanger também destacou os critérios que o Google usa, de acordo com a patente, para determinar qual LLM será selecionado. Confira a tradução:
Tipo de consulta: usa classificadores para categorizar a consulta (informativa, criativa ou criação de imagem);
Características dos resultados da pesquisa: analisa os principais resultados da pesquisa e seus tipos de conteúdo;
Saídas do classificador: processa o conteúdo da consulta com classificadores de aprendizado de máquina;
Regras: aplica regras baseadas na presença ou ausência de determinadas palavras ou características de voz;
Qualidade e confiabilidade dos SRDs (Search Result Documents): considera a qualidade e a confiabilidade dos resultados da pesquisa;
Presença de certas palavras ou tipos de conteúdo: detecta palavras ou tipos de conteúdo específicos na consulta;
Dados contextuais e de perfil: usa o contexto do usuário e dados de perfil para informar a seleção;
Otimização de recursos: escolhe modelos para otimizar o uso de recursos computacionais com base na tarefa.
Quando os critérios indicam que não há necessidade de uso de modelo de linguagem, o AI Overview não é fornecido como resposta na consulta de pesquisa.
Vamos conferir 3 exemplos de consultas de pesquisa com aplicação do LLM para o resultado:
1️⃣ No primeiro exemplo, o LLM primeiro seleciona documentos do índice e depois gera um resumo. Neste cenário, o LLM busca documentos de apoio antes de criar um resumo, garantindo precisão desde o início. Após escolher esses documentos, o LLM gera um resumo usando as informações dos documentos selecionados, assegurando que a resposta seja precisa e atualizada.
2️⃣ No segundo exemplo, o LLM primeiro gera um resumo e depois busca documentos de apoio para verificar o resumo e fornecer links. Nesse caso, o LLM inicialmente gera um resumo com base em seus dados de treinamento. Após gerar esse resumo inicial, o sistema procura documentos de apoio para verificar e melhorar o resumo, verificando sua precisão e fornecendo links para os documentos-fonte.
3️⃣ No último exemplo, o LLM gera um resumo primeiro e depois o evolui com base nas interações do usuário, tornando-o dinâmico e personalizado. Aqui, o sistema cria um resumo inicial e o refina com base nas interações do usuário (cliques em links, destaque de seções ou busca por mais informações) com o conteúdo fornecido e os documentos de resultados de pesquisa, resultando em uma maior personalização.
🤖 Como o AI Overview seleciona suas fontes?
Após determinar a intenção e o contexto da consulta, o LLM elabora um resumo ou seleciona os artigos, páginas da web, imagens ou vídeos para ajudar a criar a resposta do AI Overview. Isso vai depender da consulta e do modelo LLM ativado.
Existem 3 critérios principais para selecionar os documentos a serem incluídos no resumo gerado:
Relevância da fonte: a IA avalia a relevância de cada documento/página para a consulta, considerando fatores como: ranking e CTR da página, localização e idioma. Também considera medidas independentes da consulta, como engajamento em outras pesquisas, confiabilidade (com base no autor, domínio ou links de entrada), popularidade geral e atualidade (data de criação ou atualização);
Medidas dependentes do usuário: o sistema ajusta os resultados com base no perfil do usuário e interações passadas com o motor de busca, incluindo consultas recentes e interações não relacionadas a consultas;
Fatores adicionais: o AI Overview refina ainda mais a seleção de documentos considerando consultas relacionadas, que são relevantes para consultas semelhantes à principal, consultas recentes feitas pelo usuário, que podem fornecer resultados mais oportunos e contextualmente relevantes, e consultas implícitas, geradas com base no contexto ou interesses indicados pelo usuário. Essa abordagem proativa permite que o Google antecipe e atenda às necessidades dos usuários de forma mais eficaz.
🤖 O AI Overview busca documentos em tempo real para suas respostas?
Não! Em vez disso, ele se baseia em dados de treinamento pré-existentes dos LLMs e no índice do Google.
Embora a patente não mencione diretamente o uso de um banco de dados em cache, ela indica que os LLMs utilizam informações de sua base de conhecimento adquirida durante o treinamento, que pode incluir URLs ou referências a fontes que não estão mais ativas.
Os LLMs têm acesso ao índice do Google para buscar e selecionar documentos relevantes. Portanto, o AI Overview combina dados de treinamento e informações do índice do Google para fornecer respostas, sem verificar a disponibilidade atual das fontes em tempo real.
🤖 Como o Google cria o resumo que aparece no AI Overview?
Existem dois métodos para isso descritos na patente:
No primeiro método, uma vez que o algoritmo seleciona os documentos-fonte, o LLM processa o conteúdo selecionado, que pode incluir texto, imagens (com legendas) e transcrições de vídeos. Em seguida, o LLM combina esses elementos criando o resumo. O resumo pode citar diretamente os documentos-fonte ou parafrasear seu conteúdo;
No segundo método, o LLM gera um resumo a partir dos seus dados de treinamento. Após criar o resumo, ele busca documentos para apoiar as afirmações feitas no resumo e fornecer links.
O resumo também inclui elementos interativos e links para os documentos-fonte originais, melhorando a experiência para as pessoas e a credibilidade das informações.
E falando no usuário, ele tem um impacto significativo em como esses resumos serão apresentados. Conforme você interage com os resultados da pesquisa — clicando em um link, dedicando tempo à leitura de um documento específico ou até mesmo pausando sobre um conteúdo específico — o Google observa essas ações e as utiliza para ajustar e melhorar as respostas fornecidas.
Lembrando que esse tipo de interação também influencia os resultados de pesquisas “normais” do Google.
🤖 O uso de cores no AI Overview
Você observou que nas respostas diferentes cores são exibidas, como verde, indicando alta confiança?
O documento de patente discute o uso de medidas de confiança codificadas por cores para avaliar a confiabilidade dos documentos de resultados de pesquisa.
No entanto, ao perguntar a John Mueller, foi esclarecido que não era o caso. Barry Schwartz, do Search Engine Roundtable, compartilhou que as cores eram baseadas na consulta e na jornada do usuário, sugerindo que havia mais na história do que se pensava inicialmente.
Ficaremos de olho para saber se essa história das cores possui alguma relevância quanto ao resultado do AI Overview.
🤖 Principais considerações de SEO para o AI Overview
Agora que você já está pronto para gabaritar uma prova sobre o funcionamento do AI Overview, vamos abordar o que você deve focar em SEO com relação à essa nova funcionalidade. Com base na patente do Google Generative AI, os aspectos mais importantes para os profissionais de SEO considerarem são:
Compreensão e intenção de busca: concentre-se em alinhar o conteúdo com a intenção e o contexto do público, já que a IA avalia além das palavras-chave;
Relevância e diversidade de conteúdo: busque cobrir tópicos de várias perspectivas, pois a IA busca informações de forma ampla para garantir respostas abrangentes;
Engajamento e interação do usuário: otimize o conteúdo para melhorar métricas como taxa de cliques e tempo de permanência, pois elas influenciam o aprendizado da IA e os ajustes de resposta;
Qualidade e confiança: produza conteúdo que você tenha autoridade para falar e que agregue valor, já que a IA prioriza fontes confiáveis;
Conteúdo local e personalizado: quando relevante, implemente estratégias de SEO local e personalize o conteúdo para atender a demografias e locais específicos da audiência.
Como você pode ver, esses aspectos são praticamente os mesmos que precisamos ter atenção no SEO para uma boa classificação nos resultados de pesquisa.
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Com certeza, o AI Overview é uma mudança significativa para a pesquisa orgânica, por isso consideramos importante ficar por dentro do seu funcionamento.
A SEO Happy Hour pode ajudar sua equipe de Marketing a se manter atualizada e com a melhor estratégia de SEO através da nossa consultoria. Fale com a gente e saiba mais!
👉 Quer aparecer no AI Overview? Veja como!
Agora, a posição mais bem privilegiada nos resultados de busca é quando um site é citado como fonte no AI Overview, já que aparece antes de todos os outros resultados. E o Barry Schwartz escreveu para o Search Engine Roundtable sobre o experimento do Cyrus Shepard para colocar seu site nesse lugar.
Cyrus explicou que apenas mudou o conteúdo de sua página para ficar o mais próximo possível do texto do AI Overview. Se o site também estivesse classificado entre os 10 primeiros nos resultados de pesquisa orgânica do Google, ele também apareceria como uma fonte citada no AI Overview.
Ele explicou que também perdeu seu snippet em destaque ao alterar o conteúdo. Ele escreveu: "Embora essa consulta tenha ganhado um link, perdeu o snippet em destaque”.
E aí, acha que vale a pena tentar a façanha por aí? Se sim, conta pra gente o resultado!
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