Análise de atualização de junho de 2025 do Google: o que acabou de acontecer?
A atualização principal de junho de 2025 do Google acabou de terminar. O notável é que, embora alguns digam que foi uma grande atualização, não parecia perturbador, indicando que as mudanças podem ter sido mais sutis do que a mudança de jogo. Aqui estão algumas pistas que podem explicar o que aconteceu com esta atualização.
Dois avanços relacionados ao ranking de pesquisa
Embora muitas pessoas estejam dizendo que a atualização de junho de 2025 estava relacionada a Muvera, essa não é realmente a história toda. Houve dois anúncios notáveis de back -end nas últimas semanas, o modelo de fundação gráfica Muvera e o Google.
Google Muvera
O MUVERA é um algoritmo de recuperação de Recuperação de Multi-Vetor através de Codificações Dimensionais (FDEs) que torna a recuperação de páginas da Web mais precisas e com um maior grau de eficiência. A parte notável do SEO é que ele é capaz de recuperar menos páginas candidatas para a classificação, deixando para trás as páginas menos relevantes e promovendo apenas as páginas mais relevantes.
Isso permite que o Google tenha toda a precisão da recuperação multi-vetor sem nenhuma das desvantagens dos sistemas multi-vetores tradicionais e com maior precisão.
O anúncio Muvera do Google explica as principais melhorias:
“Recall aprimorado: Muvera supera a heurística de vetor único, uma abordagem comum usada na recuperação de vários vetores (que a xadrez também emprega), alcançando melhor recall ao mesmo tempo em que recupera significativamente menos documentos candidatos … por exemplo, a recuperação de FDE de 5 a 20xx menos candidatos para alcançar um recall fixo.
Além disso, descobrimos que os FDEs da Muvera podem ser efetivamente compactados usando a quantização do produto, reduzindo a pegada de memória em 32x com impacto mínimo na qualidade da recuperação.
Esses resultados destacam o potencial da Muvera de acelerar significativamente a recuperação multi-vetor, tornando-o mais prático para aplicações do mundo real.
… Ao reduzir a pesquisa de vários vetores para MIPs de vetor único, o MUVERA aproveita as técnicas de pesquisa otimizadas existentes e atinge o desempenho de ponta com eficiência significativamente melhorada. ”
Modelo de Fundação Gráfico do Google
Um modelo de base gráfico (GFM) é um tipo de modelo de IA projetado para generalizar em diferentes estruturas de gráficos e conjuntos de dados. Ele foi projetado para ser adaptável de maneira semelhante à de como os modelos de linguagem grandes podem generalizar em diferentes domínios em que não havia sido inicialmente treinado.
O GFM do Google classifica os nós e as bordas, que podem incluir plausivelmente documentos, links, usuários, detecção de spam, recomendações de produtos e qualquer outro tipo de classificação.
Isso é algo muito novo, publicado em 10 de julho, mas já testado em anúncios para detecção de spam. Na verdade, é um avanço no aprendizado de máquina gráfico e no desenvolvimento de modelos de IA que podem generalizar em diferentes estruturas e tarefas gráficas.
Ele substitui as limitações das redes neurais gráficas (GNNs) que são amarradas ao gráfico em que foram treinadas. Os modelos de fundação gráfica, como o LLMS, não estão limitados ao que foram treinados, o que os torna versáteis para lidar com estruturas e domínios de gráficos novos ou invisíveis.
O anúncio do Google da GFM diz que melhora a aprendizagem zero e com poucas fotos, o que significa que pode fazer previsões precisas em diferentes tipos de gráficos sem treinamento adicional específico para tarefas (zero tiro), mesmo quando apenas um pequeno número de exemplos rotulados está disponível (poucos anos).
O anúncio da GFM do Google relatou estes resultados:
“Operando em escala do Google significa processamento de gráficos de bilhões de nós e bordas onde nosso ambiente JAX e infraestrutura escalável de TPU brilha particularmente. Esses volumes de dados são passíveis de treinamento de modelos generalistas, por isso investigamos nossas tarefas de classificação interna, como detecção de spam, que envolvem dozenas de grandes e conectados tipulares. Tabelas e, portanto, perdem o contexto que podem ser úteis para previsões precisas.
Observamos um impulso significativo de desempenho em comparação com as melhores linhas de base ajustadas de mesa única. Dependendo da tarefa a jusante, a GFM traz ganhos de 3x a 40x em precisão média, o que indica que a estrutura do gráfico nas tabelas relacionais fornece um sinal crucial a ser alavancado pelos modelos ML. ”
O que mudou?
Não é irracional especular que a integração de Muvera e GFM possa permitir que os sistemas de classificação do Google classifiquem mais com precisão o conteúdo relevante, melhorando a recuperação (MUVERA) e o mapeamento de relacionamentos entre links ou conteúdo para identificar melhor os padrões associados à confiabilidade e à autoridade (GFM).
A integração de Muvera e GFM permitiria que os sistemas de classificação do Google superassem com mais precisão o conteúdo relevante que os pesquisadores achariam satisfatórios.
O anúncio oficial do Google disse o seguinte:
“Esta é uma atualização regular projetada para melhorar o conteúdo relevante e satisfatório para os pesquisadores de todos os tipos de sites”.
Esta atualização em particular não parecia acompanhada de relatórios generalizados de mudanças maciças. Esta atualização pode se encaixar no que Danny Sullivan estava falando no Search Central Live Nova York, onde ele disse que eles estariam fazendo alterações no algoritmo do Google para superá-lo de uma variedade maior de conteúdo de alta qualidade.
O comerciante de busca Glenn Gabe twittou que viu alguns sites afetados pela “atualização útil do conteúdo”, também conhecida como HCU, voltou ao ranking, enquanto outros sites pioravam.
Embora ele tenha dito que essa foi uma atualização muito grande, a resposta aos seus tweets foi silenciada, não o tipo de resposta que acontece quando há uma interrupção generalizada. Eu acho que é justo dizer que, embora os dados de Glenn Gabe mostrem que foi uma grande atualização, pode não ter sido perturbador.
Então, o que mudou? Penso, especular, que foi uma mudança generalizada que melhorou a capacidade do Google de melhorar o conteúdo relevante, ajudado por melhor recuperação e uma capacidade aprimorada de interpretar padrões de confiabilidade e autoridade, além de identificar melhor os sites de baixa qualidade.
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