O Google diz que você não precisa de AEO ou GEO para classificar em visão geral da IA

Gary Illyes, do Google, confirmou que a pesquisa de IA não requer otimização especializada, dizendo que “AI SEO” não é necessário e que o SEO padrão é tudo o que é necessário para as visões gerais da IA e o modo AI.

A pesquisa de IA está em toda parte

Pesquisa padrão, da maneira como costumava ser com algoritmos de link desempenhando um papel forte, não existe mais. A IA é incorporada em todas as etapas dos resultados de pesquisa orgânica, do rastreamento à indexação e classificação. A IA faz parte da pesquisa do Google há dez anos, começando com o RankBrain e se expandindo a partir daí.

Gary Illyes, do Google, deixou claro que a IA está incorporada em todas as etapas do processo de classificação de pesquisa de hoje.

Kenichi Suzuki (perfil do LinkedIn) postou um resumo detalhado do que Illyes discutiu, cobrindo quatro pontos principais:

Os recursos de pesquisa da IA usam a mesma infraestrutura que a pesquisa tradicional

1. Otimização de pesquisa da IA = SEO
2. O foco do Google é a qualidade do conteúdo e é agnóstico sobre como foi criado
3. Ai está profundamente incorporada a todas as etapas da pesquisa
4. A IA generativa tem recursos únicos para garantir confiabilidade

Não há necessidade de Aeo ou Geo

A comunidade de SEO tentou envolver suas mentes em torno da pesquisa de IA, com algumas insistindo que a classificação na pesquisa de IA requer uma abordagem para otimização tão distinta do SEO que merece seu próprio acrônimo. Outros SEOs, incluindo uma estrela de rock de SEO, insistiram que a otimização da pesquisa de IA é fundamentalmente a mesma que a pesquisa padrão. Não estou dizendo que um grupo de SEOs está certo e outro está errado. A comunidade de SEO discutindo coletivamente um tópico e chegando a conclusões diferentes é uma das poucas coisas que não mudam no marketing de pesquisa.

De acordo com o Google, a classificação em visão geral da IA e o modo AI requer apenas práticas padrão de SEO.

A Suzuki compartilhou por que a pesquisa de IA não requer diferentes estratégias de otimização:

“A mensagem principal deles é que novos recursos de IA, como visões gerais de IA e modo de IA, são construídos nos mesmos processos fundamentais que a pesquisa tradicional. Eles utilizam o mesmo rastreador (Googlebot), o mesmo índice de núcleo e são influenciados pelos mesmos sistemas de classificação.

Eles enfatizaram isso repetidamente com a frase “o mesmo que acima” para sinalizar que uma estratégia separada e distinta para “AI SEO” é desnecessária. A base da criação de conteúdo útil e de alta qualidade continua sendo o foco principal. ”

A qualidade do conteúdo não é sobre como é criado

O segundo ponto que o Google apresentou foi que seus sistemas estão ajustados para identificar a qualidade do conteúdo e que identificando se o conteúdo foi criado por um humano ou IA não faz parte dessa avaliação de qualidade.

Gary Illyes é citado como tendo dito:

“Não estamos tentando” diferenciar com base na origem “.

Segundo Kenichi, o objetivo é::

“… Identifique e recompense conteúdo de alta qualidade, útil e confiável, independentemente de ter sido criado por um humano ou com a assistência da IA.”

Ai está incorporada em todas as etapas da pesquisa

O terceiro ponto que o Google enfatizou é que a IA desempenha um papel em todas as etapas da pesquisa: rastejando, indexando e classificando.

Em relação à parte do ranking, Suzuki escreveu:

“O RankBrain ajuda a interpretar novas consultas, enquanto o modelo Unified Multitask (MUM) entende informações em vários formatos (texto, imagens, vídeo) e 75 idiomas diferentes.”

Processos exclusivos de recursos de IA generativos

O quarto ponto que o Google enfatizou é reconhecer que a visão geral da IA faz duas coisas diferentes no estágio de classificação:

1. Consulta Fan-Out
   Gera várias consultas para fornecer respostas mais profundas para consultas, usando a técnica de fã de fã de consulta.
2. Aterramento
   Visão geral da IA verifica as respostas geradas contra fontes on -line para garantir que elas sejam factualmente precisas, um processo chamado de aterramento.

Suzuki explica:

“Em seguida, ele usa um processo chamado“ aterramento ”para verificar o texto gerado em relação às informações em seu índice de pesquisa, uma etapa crucial projetada para verificar fatos e reduzir o risco de ‘alucinações de IA’.”

Takeaways:

Ai SEO vs. SEO tradicional

• O Google afirma explicitamente que o “AI SEO” especializado não é necessário.
• As práticas padrão de SEO permanecem suficientes para serem classificadas em experiências de pesquisa orientadas pela IA.

Integração da IA na pesquisa do Google

• A tecnologia de IA está profundamente incorporada em todas as etapas da pesquisa orgânica do Google: rastejando, indexando e classificando.
• Tecnologias como RankBrain e Model Unified Modle (MUM) são fundamentais para o sistema atual de classificação de pesquisa atual do Google.

Ênfase do Google na qualidade do conteúdo

• A avaliação da qualidade do conteúdo pelo Google é neutra em relação a se os humanos ou a IA produzem o conteúdo.
• O objetivo principal continua identificando conteúdo de alta qualidade, útil e confiável.

Técnicas generativas específicas da IA

• As visões gerais da AI do Google empregam processos especializados como “Fan-Out” para responder completamente às consultas.
• Uma técnica chamada “aterramento” é usada para garantir a precisão factual, verificando o conteúdo gerado cruzado em relação às informações indexadas.

O Google esclareceu que não há necessidade de AEO/GEO para visões gerais do Google AI e modo AI. A otimização padrão do mecanismo de pesquisa é tudo o que é necessário para classificar na pesquisa padrão e baseada em IA. A qualidade do conteúdo continua sendo uma parte importante dos algoritmos do Google e eles fizeram questão de enfatizar que não verificam se o conteúdo é criado por uma IA ou IA.

Imagem em destaque de Shutterstock/Luis Molinero