Tráfego direto e popularidade – correlação, não causalidade
Na semana passada, Cyrus Shepard publicou um estudo de fatores de classificação de citações de IA, e isso criou muito barulho no X, no LinkedIn e em vários grupos privados de WhatsApp dos quais participo. Não apenas a distinção entre o que é um fator e o que é uma correlação, especialmente considerando que muitos estudos em SEO e IA são variados e têm altos níveis de complexidade imponderável. Para ser claro, esta não é uma crítica ao trabalho de Cyrus; o estudo é excelente, e a advertência de correlação/causalidade é feita por ele explicitamente.
Isso me levou a pensar sobre os paralelos com outros estudos de fatores de classificação feitos anteriormente, que implicaram que o tráfego direto é um fator considerável de classificação de SEO tradicional. Na época, esses estudos receberam muitos comentários negativos, e isso foi novamente discutido por muitos on-line depois que a documentação do teste DOJ do Google revelou um sinal de “popularidade”.
Faz sentido que o tráfego direto seja um componente de como a popularidade é medida por meio do Chrome. O Google usa dados do Chrome para encontrar novos sites. Ele também avalia a “qualidade” de uma página com base em como os usuários interagem com ela após clicarem, mas os níveis atômicos de como isso é feito e o peso que as variáveis aqui carregam não são de conhecimento público.
Correlação Tráfego Direto x Popularidade
O tráfego direto é amplamente considerado um sintoma de bom desempenho, e não um impulsionador principal das classificações de pesquisa.
Tratar o tráfego direto como um fator de classificação leva a um ciclo de desinformação, que incentiva táticas superficiais e de baixo esforço, como a compra de tráfego de bot, em uma tentativa equivocada de aumentar a popularidade, já que é muito possível ter altos níveis de tráfego direto e baixo desempenho de SEO.
Uma visão mais ampla sugere que o alto tráfego direto é normalmente um indicador de uma marca forte, correlacionando-se com fatores de classificação genuínos, como inúmeras pesquisas de marca, backlinks de alta qualidade e forte envolvimento social.
Esses elementos são as verdadeiras causas da alta classificação; o tráfego direto serve apenas como uma medida quantificável da saúde e do sucesso geral da marca, um efeito “todos os navios sobem nas marés altas”.
Se os dados do Chrome fossem um fator direto, um aumento repentino na atividade do navegador em um URL específico o empurraria imediatamente para cima nas SERPs, e isso seria uma exploração jogável.
Isso também seria algo que o Google adotaria ao tentar eliminar manipulações óbvias de classificação de pesquisa, e isso teria acontecido há muitos anos.
Outros insights dos arquivos DOJ
NavBoost e Glue são sistemas especializados dentro da infraestrutura do Google que se concentram nos sinais de interação do usuário, e não no volume bruto de tráfego direto.
O NavBoost analisa dados históricos de fluxo de cliques e comportamento do usuário nos resultados de pesquisa para identificar quais páginas são mais relevantes para consultas específicas, agindo efetivamente como uma memória do que os usuários consideraram útil.
Enquanto o NavBoost se concentra nos resultados orgânicos tradicionais, o Glue estende esses mesmos princípios de interação do usuário a todos os outros recursos SERP: painéis de conhecimento, carrosséis de vídeo, pacotes de imagens e trechos em destaque.
Eles permitem que o Google avalie a autoridade de um site com base em como os usuários interagem com ele no ecossistema de busca, independentemente da origem do tráfego do usuário.
→ Leia mais: O que o veredicto antitruste do Google pode significar para o futuro do SEO
Então, o que é Popularidade?
Com base no que sabemos de várias fontes oficiais (e não oficiais), pesquisas e da mente geral do SEO, podemos definir popularidade como um sinal de força da marca caracterizado por comportamentos do usuário, como preenchimento automático e marcadores.
Funciona como uma correlação para classificações elevadas porque se alinha naturalmente com os vários sinais que constituem uma classificação de página.
O Google pode evitar usar os dados do Chrome diretamente como fator de classificação, optando por usá-los como um conjunto de dados para treinar ou validar seus modelos de IA. Isto não sabemos e provavelmente não seremos capazes de provar ou refutar através de pesquisas.
Obrigado a Ryan Jones, Mark Williams-Cook, Chris Green, Gerry White, Kristine Schachinger, Charlie Whitworth, Emina Demiri Watson (e a qualquer outra pessoa que perdi) pelas divertidas discussões de fim de semana sobre este tópico.
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Imagem em destaque: PerfectWave/Shutterstock
