O Google continua aprimorando seu sistema de avaliação de teor útil, utilizando perceptibilidade sintético para prescrever se o teor disponibilizado na web é realmente profícuo para os usuários.
Durante o desenvolvimento do sistema de teor útil, o Google considera uma variedade de sinais para qualificar as páginas nos resultados de procura. Embora permaneça um mistério se os links são um desses sinais, tudo indica que eles não têm um papel significativo nesse processo.
A emprego do aprendizagem de máquina pelo Google permite identificar teor que é projetado para obter uma classificação elevada nos mecanismos de procura, mas que não é verdadeiramente útil para os usuários.
A empresa enfatiza que os algoritmos foram submetidos a uma validação rigorosa por segmento de avaliadores de qualidade, e a implementação desse sistema tem uma vez que objetivo aprimorar a qualidade das buscas.
Durante uma recente declaração, Danny Sullivan, representante de procura do Google, ressaltou o uso da perceptibilidade sintético para compreender o teor disponível na web.
Ele salientou que a utilidade de um teor muitas vezes não pode ser determinada unicamente com base nas palavras ou imagens, sendo necessário considerar outros sinais que estão alinhados com o tino humano de qualidade e confiabilidade.
Sendo necessário uma estudo abrangente de todo o teor presente em um site, uma vez que o sistema avalia o teor em nível global.
