Google On AI Search e por que as consultas de navegação favorecem SERPs completos -

Liz Reid, do Google, discutiu recentemente o que acontece nos bastidores do AI Search, particularmente com a fragmentação de consultas complexas em consultas menores e um conceito relativamente novo, Browsy Queries. Seu feedback oferece insights sobre o que os SEOs devem focar agora para ter um melhor desempenho nas superfícies de pesquisa de IA.

O comportamento da pesquisa é variado, não monolítico

O apresentador Joe Wazenthal perguntou a Liz Reid sobre os padrões de comportamento do usuário na pesquisa, como os usuários escolhem usar a pesquisa clássica ou a pesquisa de IA e quais diferenças nas consultas resultam da escolha de uma plataforma em vez de outra.

Liz Reid respondeu primeiro definindo do que ela está falando, vinculando a pesquisa clássica e o Modo AI como Pesquisa e, em seguida, posicionando Gemini como algo que é fundamentalmente diferente.

Ela também afirmou que há uma grande quantidade de usuários cujos comportamentos de pesquisa variam em todas as superfícies de pesquisa, basicamente dizendo que não existe um padrão monolítico de comportamento do usuário em que as pessoas fazem exatamente as mesmas pesquisas, os padrões que o entrevistador estava procurando em sua pergunta.

Liz Reid respondeu:

Essa é uma espécie de página de pesquisa principal. Existe o modo AI. Isso faz parte da pesquisa.

E há o aplicativo Gemini.

E eu diria que há muitos usuários, então o comportamento deles varia entre todos eles.”

Os padrões de pesquisa e uso de IA são complexos

A comunidade de SEO e publicação muitas vezes pensa na Pesquisa como o Google, mas Liz Reid diz que os padrões de comportamento do usuário apontam para um ecossistema de pesquisa mais complexo, onde os usuários dependem de múltiplas plataformas.

Ela continuou sua resposta:

“Mas existem alguns padrões. Há muitas pessoas que os utilizam conjuntamente. Há muitas pessoas que estão realmente usando vários produtos de IA no momento, apenas em geral, nem mesmo apenas no Google.

No Gemini e no Search, os mais informativos… Tipo, se for uma consulta informativa, a probabilidade de eles usarem o Search ou o modo AI será maior.

Se for uma consulta criativa, é mais uma questão de produtividade, como, por favor, reescreva isso para que pareça mais formal, certo? Esse tipo de pergunta será mais voltado para Gêmeos.

Entre o Modo AI e a Pesquisa, a página de pesquisa principal, algumas pessoas usam o Modo AI principalmente por meio de visões gerais de IA. Eles começam nas visões gerais de IA e fazem a transição.

Para aqueles que vão direto para o modo AI, eles tendem a fazer isso para consultas que consideram mais complexas e mais longas, perguntas nas quais esperam fazer mais acompanhamentos, em vez de, se você estiver fazendo uma consulta muito navegada, você pode optar por preferir todo o SERP.

Consultas de navegação e intenção de pesquisa de navegação

Quando pensamos em pesquisa, pode ser útil considerar que as pessoas não apenas pesquisam em plataformas, mas o fazem por diferentes razões.

Conclusões sobre como as pessoas usam IA

Co-usuários
As pessoas usam múltiplas plataformas simultaneamente (co-uso)
Consultas informativas
Isso tende a acontecer na Pesquisa Clássica e no Modo AI
Consultas criativas
Isso tende a acontecer em Gêmeos
Modo direto de IA
As consultas originadas no AI Mode, onde as pessoas navegam para o AI Mode, tendem a ser complexas, o que tradicionalmente era chamado de longtail.
Consultas de navegação
Esta é uma frase relativamente nova que os Googlers aparentemente usam.

O que são consultas navegadas?

A frase “consultas de navegação” deve ser algo que os Googlers usam internamente e talvez esteja mais familiarizado com pessoas que fazem publicidade Pay Per Click. Na verdade, não existem muitos casos da frase, mas veja como o Google a usa.

Uma engenheira de software que trabalhou na DeepMind e no Google descreve em seu perfil do LinkedIn ter criado um modelo de aprendizado de máquina que identifica consultas de “intenção de navegação” na Pesquisa Google, uma invenção que melhorou as taxas de cliques em 5%.

Ela escreveu:

“Construímos um modelo de aprendizado de máquina para identificar consultas de ‘intenção de navegação’ na Pesquisa Google, que apresenta conteúdo envolvente nas páginas de resultados de pesquisa para consultas de navegação (por exemplo, “melhores lugares para visitar em Orlando”). Melhorou a taxa de cliques dos resultados de pesquisa globais em 5%”

A frase “consultas de navegação” também é usada na descrição de um cargo do Google para um engenheiro de software de comércio, colocando a frase no contexto de consultas de compras.

“A Commerce Retrieval pesquisa e desenvolve algoritmos de alta precisão para reduzir o espaço de pesquisa para consultas de produtos em 8 ordens de magnitude sob estreita latência e restrições de computação. Nossas soluções são adaptadas às complexidades exclusivas do domínio de compras, incluindo consultas de navegação, um esquema hierárquico e documentos multimodais curtos.”

Também é usado no contexto de anúncios em vídeo em uma página de suporte do Google para anúncios em vídeo:

“Esses novos formatos de compra serão mostrados aos clientes em potencial em canais de pesquisa de menor intenção e mais “navegantes” no início de sua jornada de compra.”

O que significam consultas de navegação e como otimizá-las

O que é consistente em todos os três usos é que as “consultas de navegação” são definidas por um estágio de intenção em nível de descoberta.

Em cada exemplo, o Google está identificando o que o usuário continua explorando:

O exemplo do DeepMind vincula consultas de navegação ao conteúdo envolvente que um usuário deseja navegar, e não a respostas diretas.
A função de comércio posiciona as consultas de navegação como uma qualidade de pesquisa comercial.
O exemplo de anúncios coloca consultas de navegação no início da jornada de compra, mais ou menos na fase de descoberta.

A conclusão útil é que o Google trata essas consultas como problemas de exploração. O que torna as consultas de navegação complexas é que elas têm intenções de usuário subespecificadas e são o resultado de consumidores que podem estar em busca de inspiração.

Para um SEO ou um comerciante online, significa que o usuário tem uma intenção, mas não restringiu o que deseja. É aí que contextos como “Roupas elegantes para o verão” são úteis. Frases amplas de palavras-chave provavelmente são úteis aqui. Gosto de uma estrutura piramidal onde quanto mais fundo um usuário entra em uma página, mais específica ela pode se tornar.

Fragmentação de palavras-chave na pesquisa de IA

Liz Reid explicou que os usuários sempre quiseram expressar consultas mais longas em linguagem natural, mas foram forçados a restringi-las a palavras-chave como “melhores restaurantes em Nova York”, embora o que eles realmente queriam fosse mais específico, como um restaurante com opções veganas e uma abertura para uma festa de cinco pessoas.

Desde que estou no SEO e estou há quase 30 anos no ramo, a pesquisa de palavras-chave tem sido a base do marketing digital. Você escolhe as palavras-chave que deseja classificar e, em seguida, cria o conteúdo de uma forma otimizada para essa palavra-chave. O problema com a otimização para uma frase curta de palavra-chave é que existem significados ocultos nessa palavra-chave e sempre foi assim.

A maneira como o Google usou a questão dos significados latentes nas palavras-chave foi usar coisas como cliques para entender melhor o que os usuários queriam dizer quando digitaram frases-chave ambíguas como “restaurantes em Nova York”. Alguns SEOs acreditam que os cliques foram usados para classificar sites, mas outro uso dos cliques é entender o que as pessoas querem dizer quando digitam frases ambíguas. O que o Google tem feito há algum tempo é classificar primeiro o significado mais popular da frase-chave e não importa quantos links uma página receba, se o conteúdo estiver alinhado com um significado menos popular, a página não será classificada.

Liz Reid disse que as pessoas que usam a pesquisa baseada em IA estão usando consultas mais longas que articulam qual é o problema ou a necessidade de informação, tornando mais fácil para o Google buscar as informações que procuram. Essa mudança chega ao cerne do problema da pesquisa orgânica que a pesquisa de IA está resolvendo e as implicações para o SEO são profundas.

Liz Reid começa:

“Vimos consultas significativamente mais longas com as visões gerais de IA. Vemos mais consultas em linguagem natural, mas também não é algo tão básico assim.

Também pode ser como se você estivesse procurando restaurantes. Costumávamos rir disso antes de eu trabalhar na pesquisa, eu trabalhava em mapas e locais, alguns dos cruzamentos com a pesquisa, e as pessoas diziam: “restaurantes em Nova York”.

E você fica tipo, o que você quer que eu faça com essa consulta? Tipo, ok, os melhores restaurantes de Nova York vão levar três meses e 99,9% da população não tem dinheiro para ir até eles.

Ok, mas tipo, você está escolhendo 10 aleatórios, etc.?

Mas parte do motivo pelo qual as pessoas fariam isso é que elas tinham um ambiente muito mais complexo – quero um restaurante neste local para cinco pessoas. Não pode ser muito caro. Eu tenho um membro vegano. Eu também tenho filhos. Essa era a pergunta que eles tinham em mente.

E no velho mundo das palavras-chave, essas informações seriam espalhadas por toda a web. E então você não se sentiria confiante em simplesmente fazer a pergunta.

E agora, com as visões gerais de IA e o modo AI, você pode realmente começar, e ver as pessoas fazendo isso, elas lhe contam o verdadeiro problema, certo?

Eles não pegam suas necessidades e as traduzem para o que o computador entende. Eles tentam dar ao computador a sua real necessidade e esperam que façamos a tradução.”

As grandes ideias para desempacotar são:

Uma pergunta complexa típica feita no AI Search pode não ser resolvida por uma página da web.
Perguntas complexas podem ser únicas e raramente ou nunca repetidas, o que em muitos casos pode diminuir o valor da otimização dessas frases, porque o tempo usado para elaborá-las poderia ser gasto de forma mais lucrativa em outra coisa.
Dado que um site provavelmente compartilhará o espaço AI Overviews (AIO) com outro site, aumenta a necessidade de otimizar outros fatores, como ícones de marca que se destacam de forma positiva, uso de imagens relevantes e até mesmo o uso de vídeos para reivindicar o máximo de espaço AIO possível.
E, no entanto, talvez a maior conclusão seja que nem tudo é longtail porque o Google divide as frases longtail em frases de palavras-chave menores e altamente específicas que refletem uma parte da necessidade de informação, espalham as consultas e as direcionam para a pesquisa clássica. A IA do Google então escolhe entre os três primeiros para cada consulta e usa isso para sintetizar uma resposta.

Portanto, não é realmente que os SEOs devam otimizar para consultas de cauda longa porque a distribuição de consultas usa a Pesquisa Clássica, trazendo tudo de volta às consultas específicas para as quais as páginas da web são relevantes e otimizadas.

Atendendo às necessidades reais

Reid não entrou em detalhes sobre esse ponto, mas é interessante de qualquer maneira, porque ela disse que o processo de dividir uma consulta complexa em linguagem natural em consultas menores se torna um problema de qualidade. Um dos problemas do AI Search é que as pessoas não pesquisam com as mesmas palavras-chave, o que significa que o Google não consegue armazenar em cache consultas semelhantes da mesma forma que faz com a pesquisa orgânica.

Ela explicou:

“Acho que significa que você tem que fazer, é um trabalho mais difícil em termos de qualidade, certo?

Você tem que responder a essa pergunta, há muitas partes, e você tem que descobrir como dividi-la. E você tem que trabalhar para pensar em coisas como latência, porque você não pode simplesmente, você sabe, se todos usarem a mesma palavra-chave e ela não for personalizada, você poderá armazenar tudo em cache. Se de repente as consultas ficarem muito mais diversas, sabe, isso tem consequências aí.

Mas acho que acabamos de ver que isso empodera muito as pessoas, certo? Isso elimina parte do trabalho da pesquisa.

Há alguns anos, eles disseram: O que mais você pode fazer com a pesquisa do Google? Mas se você realmente perguntar a eles: Ok, quando foi a última vez que você gastou 20 minutos pesquisando, quando preferiria gastar 2? Na verdade não é tão difícil para mim. … E tem sido muito emocionante simplesmente… tornar a vida das pessoas mais fácil, ajudando-as a atender às suas necessidades reais.”

Superficialmente, a ideia de atender às necessidades reais do usuário soa como um daqueles slogans inúteis do tipo “seja incrível” ou “o conteúdo é rei”. Mas na verdade é uma maneira que todo SEO deveria auditar páginas da web. Em vez de limitar seu escopo a palavras-chave, títulos, questões técnicas, observe como isso está atendendo a algum tipo de necessidade.

Alguém hoje me pediu para dar uma olhada em seu site que estava tendo problemas para ser indexado. Eles suspeitaram que poderia ser um problema técnico. Minha resposta é que sim, todos esperam que seja um problema técnico, mas em muitos casos, especialmente neste que eu estava analisando, o problema se torna aparente quando visto através das lentes da pergunta: “que necessidade é esta página de preenchimento?” bem como perguntando: “Como isso não é apenas diferente de alguma outra página, mas também diferente e melhor?”

Assista à entrevista com Liz Reid aqui:

Liz Reid, do Google, sobre quem será o dono da pesquisa em um mundo de IA