Pronto para abraçar o novo mundo da pesquisa?
SGEs (Search Generative Engines) são projetados para entender sua intenção e fornecer respostas claras, concisas e quase humanas. Ainda assim, na sua fase Beta de acesso limitado, o Google SGE dá uma boa indicação do que o futuro nos reserva. Como tal, é importante estar preparado e compreender os meandros desta revolução que está por vir.
Vamos começar com um breve histórico da evolução dos mecanismos de pesquisa e passar para a aparência dos resultados de pesquisa do Google SGE Beta e uma compreensão básica do funcionamento interno do SGE.
Do caos à ordem : a era dos diretórios (início da década de 1990) Pense em uma enorme lista telefônica da Internet, organizada até o último T por um editor humano. Isso é basicamente o que os primeiros mecanismos de busca, como o Yahoo! e AltaVista eram. Embora revolucionário para a época, o modelo de informação organizada manualmente só foi escalável até a web finalmente atingir um ponto de crescimento explosivo.
Entre nos rastreadores : a era da indexação (final dos anos 1990-2000) Com a chegada de mecanismos de busca como Google e AltaVista, robôs conhecidos como "rastreadores" assumiram o controle, vasculhando automaticamente a web e indexando sites com base em palavras-chave. Isto marcou um salto significativo, oferecendo resultados de pesquisa mais dinâmicos e abrangentes.
Além das palavras-chave : a ascensão da semântica (anos 2000-2010) À medida que as limitações das palavras-chave se tornaram aparentes, os mecanismos de pesquisa começaram a incorporar o processamento de linguagem natural (PNL) para compreender o significado por trás das palavras-chave, abrindo caminho para resultados mais intuitivos e relevantes. Pense na “melhor pizza perto de mim” em vez de apenas “pizza”.
A era da personalização e da pesquisa por voz: (2010 até o presente) A introdução da pesquisa personalizada e dos assistentes de pesquisa por voz, como Siri e Alexa, marcou uma mudança na compreensão da intenção e do contexto do usuário. Os mecanismos de pesquisa começaram a fornecer resultados adaptados às preferências individuais e às consultas de voz, imitando uma conversa natural.
A mudança de paradigma : entra no SGE (2020-presente) E, finalmente, chegamos ao alvorecer dos motores generativos de pesquisa. Com base nos avanços de seus antecessores, a SGE aproveita a IA sofisticada e o aprendizado de máquina não apenas para indexar e compreender, mas também para gerar respostas adaptadas às necessidades individuais. Conforme mostrado no exemplo abaixo, vai além de fornecer links; ele sintetiza informações, extrai insights importantes e os organiza para melhor atender ao que o usuário deseja. Pelo menos, de acordo com os dados armazenados pelo Google para traçar o perfil do usuário.
O Google SGE ainda está em modo Beta, por isso é tentador levantar o capô e obter conhecimento avançado do funcionamento interno do que o futuro dos motores de busca reserva.
Com o SGE, já se foi o tempo em que os documentos eram escritos com palavras-chave e algoritmos rígidos. Onde a pesquisa tradicional é, em poucas palavras, mais baseada em palavras-chave do que conceitual, o SGE integra PNL, IA e ML para compreender o significado e o contexto por trás da consulta do pesquisador.
Por exemplo, dizer: “Qual é o melhor laptop para um escritor?” retorna uma resposta sintetizada com uma descrição das características a serem consideradas.
A lista de laptops recomendados a seguir é baseada nessas características e exibe cada um ao lado do produto recomendado. Isso acelera o tempo de seleção, pois economiza o tempo necessário para clicar em cada site e permite uma avaliação comparativa rápida.
Ao lado da lista de produtos recomendados são sugeridos os sites "Melhores" que, presumivelmente, forneceriam uma perspectiva alternativa àquela oferecida pelo Google SGE.
A lista de produtos recomendados é bastante longa, o que significa que o usuário precisa rolar um pouco antes de chegar aos resultados normais de pesquisa do Google. E mesmo assim, antes de chegar apenas à listagem, você deve passar pela seção de FAQ.
Curiosidade: entre o momento em que escrevi este artigo e o momento em que o carreguei no Hackernoon - 36 horas depois -, a interface mudou ligeiramente. Então, como eu queria fazer uma captura de tela melhor, retornou o resultado abaixo que inclui resultados patrocinados acima do novo mecanismo SGE.
Isso destaca as diferentes opções que o Google SGE Beta está experimentando, tornando um desafio antecipar o formato que terá quando o Google SGE for lançado para todos os usuários.
Para pesquisas não comerciais, os resultados são bem diferentes. Isso faz sentido, pois o conhecimento geral, embora valioso, tem pouco valor de mercado. Então, vamos fazer uma pergunta aleatória que provavelmente não terá implicações comerciais. Por exemplo, "Como viviam os trogloditas?"
Como você pode ver, o caminho para a seção “As pessoas também perguntam” é muito mais curto do que para produtos comerciais. O interessante é que clicando na seta “leia mais” da seção de abertura, o padrão do GSE volta para uma combinação da interface do tipo Bard - com sugestões de perguntas de acompanhamento e o convite para criar sua pergunta de acompanhamento - e acesso a fontes adicionais de informação junto à sua definição de snippet.
Assim, para ambos os formatos, como o recente BARD, o 'As pessoas também perguntam' e as seções indexadas ainda estão disponíveis, agora estão empilhadas em ordem cronológica inversa.
Dada a surpreendente diferença anterior entre os dois formatos de resultados de pesquisa no intervalo de um dia, tentei uma nova pesquisa com a mesma consulta de pesquisa. Embora o formato do resultado seja o mesmo do resultado anterior, seu conteúdo mudou. Será necessário investir mais reflexões nesse aspecto específico dos SGE.
Nesta fase, o futuro exato dos motores de busca aos quais estamos acostumados hoje é uma incógnita. Até o Google está revisitando esta versão do SGE e usando feedback, rolagem e padrões de clique dos usuários Beta e comparando-os com a versão anterior para ajustar seu modelo SGE.
Por enquanto, o melhor que podemos fazer para adivinhar é tentar dar uma olhada no mecanismo por trás do processo.
Existem três componentes subjacentes ao SGE, cada um baseado nas capacidades anteriores.
Processamento de linguagem natural (PNL): fornece à SGE a capacidade de compreender a linguagem natural de suas consultas, com nuances de palavras, gramática e sentimento. Ao fazer isso, ele “lê” sua pergunta como qualquer ser humano faria, extraindo o verdadeiro significado e intenção por trás de sua pesquisa.
Aprendizado de máquina: o SGE aprende e se adapta continuamente a partir da análise de uma enorme quantidade de texto e dados para extrair padrões e relacionamentos. Isso permite que o modelo preveja as informações que você deseja procurar, mesmo quando a consulta não for feita corretamente.
Inteligência Artificial: A IA utiliza os insights da PNL e do ML para criar não apenas respostas precisas, mas também informativas e personalizadas para você. A SGE foi criada para ser seu assistente pessoal de pesquisa com a tecnologia mais recente e uma base de conhecimento em constante crescimento. Ele faz muito mais do que apenas recuperar informações. Ele entende suas necessidades, fornece insights que respondem às suas perguntas e ajuda você a explorar, aprender e tomar decisões informadas ainda mais.
Como podemos ver nos exemplos acima, os SGEs não se limitam aos formatos de texto. Eles podem gerar vários formatos de resposta. Um SGE pode apresentar um mapa interativo destacando destinos recomendados ou selecionar um itinerário de vídeo personalizado com base em seus interesses. Existem rumores não confirmados sobre uma narração de voz que será lançada em breve e que poderia, por exemplo, guiá-lo pelos locais imperdíveis.
Os SGEs prometem anunciar uma revolução na experiência do usuário. Como visto acima, as principais características desta revolução são:
Aumentando a precisão e a relevância
Personalização em esteróides
Capacidades de conversação
Mas, apesar de todas as suas vantagens inegáveis, os SGE terão de ser examinados quanto a:
Preconceito e justiça: Como podemos garantir que os SGE estão isentos de preconceitos e proporcionam resultados justos e inclusivos a todos os utilizadores?
Transparência e explicabilidade : Como os usuários podem entender como os SGEs chegam às suas respostas e garantir que as informações que recebem são precisas e confiáveis?
Privacidade e proteção de dados : Como podemos salvaguardar a privacidade dos utilizadores e garantir que a grande quantidade de dados recolhidos pelos SGE é utilizada de forma responsável e ética, e sem depender de fontes protegidas por direitos de autor?
Dito isto, o SEO certamente será o primeiro campo a se adaptar rapidamente ao novo cenário de pesquisa.
Hoje, otimizar o SEO para descoberta é um requisito fundamental para o sucesso das empresas ou de qualquer projeto que dependa do tráfego para um site. Os profissionais de SEO já estão familiarizados com a mudança de palavras-chave para palavras-chave longtail, maximizando a atratividade de seus títulos para incitar cliques (evitando ao mesmo tempo títulos clickbait com baixas taxas de engajamento), estruturando conteúdo com títulos H, etc., obtendo backlinks e otimizando o site para carregamento rápido, capacidade de resposta e assim por diante.
Tudo isso para colocar seu conteúdo na primeira página dos cobiçados resultados de pesquisa. A adaptação à nova era dos SGE exigirá uma adaptação rápida. Meu artigo anterior sobre SGEs é dedicado exclusivamente ao SEO na era dos mecanismos de pesquisa baseados em LLM . No momento em que este artigo foi escrito, o Google SGE Beta ainda não estava disponível, mas os princípios básicos permanecem.
O artigo entra em mais detalhes sobre o que fazer para se adaptar rapidamente, mudando das palavras-chave para o contexto.
Meu próximo artigo deve se concentrar em como aproveitar os SGEs para obter vantagens estratégicas de negócios.
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