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Os Resultados Aprimorados Estão Mortos? Maximize o Valor Semântico da Marcação de Esquema

O ano passado foi o ano de mudanças na pesquisa, especialmente na marcação de esquema.

Vimos uma perda significativa de cliques devido a alterações feitas em determinados resultados aprimorados, ao mesmo tempo em que testemunhamos o maior número de novos resultados aprimorados introduzidos pelo Google em um ano.

Em agosto, até me perguntei: a pesquisa aprimorada está morta? Boas notícias – a resposta é um sonoro não!

Não apenas estamos vendo o cenário da pesquisa aprimorada continuar a evoluir, mas o valor da marcação de esquema agora é mais do que apenas resultados aprimorados.

É uma camada de dados que permite a compreensão semântica para mecanismos e experiências de pesquisa baseados em IA.

O que é marcação de esquema?

A marcação de esquema, também conhecida como dados estruturados, são dados adicionados ao seu site usando o vocabulário descritivo do Schema.org.

Ao aplicar a marcação de esquema, os criadores de conteúdo podem articular claramente a intenção e o significado de seu conteúdo, permitindo que os mecanismos de pesquisa entendam melhor o conteúdo de suas páginas da web.

Adicionar marcação de esquema obrigatória e recomendada definida a uma página da Web também pode torná-la elegível para um resultado de pesquisa aprimorado, conhecido como pesquisa aprimorada.

Os resultados aprimorados incluem avaliações, classificações, informações do curso, eventos, empresas locais e muito mais.

exemplo de pesquisa aprimorada de produtoCaptura de tela do Google, janeiro de 2024

Os resultados aprimorados tendem a gerar uma taxa de cliques mais alta na página de resultados do mecanismo de pesquisa (SERP), resultando em mais envolvimento do usuário.

Em 2023, a pesquisa aprimorada de produtos, análises e perguntas frequentes foram as pesquisas aprimoradas mais premiadas para nossos clientes.

No entanto, sabemos que o cenário de pesquisa é imprevisível.

Os resultados aprimorados podem ir e vir conforme o capricho do Google.

Os mecanismos de pesquisa de IA generativos estão revolucionando a maneira como consumimos informações e, como resultado, os mecanismos de pesquisa estão interagindo com a experiência de pesquisa.

Isso levanta a questão de saber se a pesquisa aprimorada, o resultado cobiçado para a implementação da marcação de esquema, está se tornando obsoleta.

Os resultados aprimorados estão mortos?

No primeiro semestre de 2023, vimos OpenAI, Bing e Google apresentarem ao mundo seus mecanismos de pesquisa generativos de IA.

Esta foi uma grande ruptura no mundo da pesquisa, uma vez que estes motores de busca generativos de IA apresentariam respostas num formato multimodal aos utilizadores directamente no SERP, dando respostas no motor de busca.

Esta foi uma experiência semelhante às pesquisas sem clique em 2020, mas em um estágio ainda maior. Estava claro que grandes mudanças estavam por vir.

Então, em 8 de agosto de 2023, o Google anunciou que reduziria a frequência dos resultados aprimorados de FAQ exibidos no SERP e descontinuaria totalmente os resultados aprimorados de HowTo.

A pesquisa aprimorada de perguntas frequentes agora estaria disponível exclusivamente para “sites governamentais e de saúde bem conhecidos e autorizados”.

Muitas organizações que anteriormente aproveitavam a pesquisa aprimorada de FAQ para se destacar no SERP não recebiam mais esses resultados aprimorados. Isso incluiu várias organizações de saúde respeitáveis.

Então, em 14 de setembro de 2023, todos os resultados aprimorados de FAQ desapareceram do SERP.

Antes dessa mudança, a pesquisa aprimorada de FAQ era uma das pesquisas aprimoradas mais populares porque aumentava a visibilidade de qualquer tipo de conteúdo e também encantava os usuários com respostas diretamente no SERP.

Muitos dos outros resultados aprimorados tinham requisitos de conteúdo específicos (avaliações, classificações, vídeos, etc.), tornando-os menos versáteis do que as perguntas frequentes.

Sem perguntas aprimoradas e resultados aprimorados de instruções, os tipos de conteúdo qualificados para resultados aprimorados foram bastante reduzidos. Este foi o começo do fim para resultados aprimorados?

Não se preocupe; A pesquisa aprimorada não morreu

O Google respondeu à questão de saber se a pesquisa aprimorada morreu em outubro de 2023, quando lançou um novo episódio do Google Search News.

No episódio, John Mueller afirmou que novos resultados aprimorados seriam adicionados enquanto outros poderiam desaparecer com o tempo.

Mantendo-se fiel à sua palavra, no último trimestre de 2023, o Google apresentou seis novos resultados aprimorados – o maior número já lançado em um ano.

O que podemos aprender com esses novos resultados aprimorados?

Primeiro, eles estão se tornando muito específicos do setor.

Dos seis novos resultados aprimorados lançados em 2023, apenas dois eram resultados aprimorados ‘gerais’, como resultados aprimorados de perguntas frequentes, que as organizações aproveitam.

Em segundo lugar, muitos dos resultados aprimorados complementam feeds de dados anteriores.

Este pode ser o início de um consumo mais programático de dados estruturados pelo Google, conforme mencionado por Ryan Levering no podcast Search Off the Record de abril de 2022.

Por que os resultados aprimorados e a marcação de esquema são importantes para o Google e o Bing?

A pesquisa aprimorada melhora a experiência de pesquisa do usuário. No entanto, há uma razão maior pela qual o Google continua a investir neles.

A marcação de esquema fornece contexto sobre o seu conteúdo

Como John Mueller apontou em sua atualização de pesquisa, a marcação de esquema é um código legível por máquina que você pode adicionar às suas páginas da web para ajudar os mecanismos de pesquisa a entender melhor o seu conteúdo.

O Google usa grandes modelos de linguagem para compreender o conteúdo de uma página, mas os LLMs são propensos a alucinações e interpretações errôneas.

Além disso, as coisas ou entidades mencionadas no seu conteúdo podem ser ambíguas.

Por exemplo, a palavra “Apple” é ao mesmo tempo uma fruta e uma marca. Sem contexto adicional, pode ser difícil para o LLM desambiguar a qual Apple você está se referindo.

A marcação de esquema pode superar isso fornecendo informações adicionais e contexto sobre as entidades mencionadas em seu conteúdo.

Isto facilita a compreensão do conteúdo e aumenta a confiança da máquina nos dados, permitindo-lhe fornecer resultados de pesquisa mais precisos e relevantes.

Ao implementar a marcação de esquema em uma página, você não está apenas definindo as entidades nessa página. Você também está descrevendo o relacionamento deles com outras entidades em seu site e na web.

Essa rede interconectada de informações sobre o seu site forma um gráfico estruturado de conhecimento de conteúdo.

A marcação de esquema permite que você controle como seu conteúdo é compreendido

Seu gráfico de conhecimento de conteúdo permite que os mecanismos de pesquisa entendam e infiram novos conhecimentos sobre sua organização.

Mecanismos de busca generativos de IA como Gemini, SGE e ChatGPT se beneficiam significativamente de um gráfico de conhecimento bem construído, conforme mostrado na imagem abaixo.

Resumindo os prós e contras de LLMs e KGsImagem de arxiv.org, janeiro de 2024

Ao fornecer marcação de esquema factual e conectada em um gráfico, seu site agora se tornou uma camada de dados para consumo por máquinas, fornecendo um ponto de controle sobre como você deseja que seus dados sejam compreendidos e permitindo que eles façam inferências precisas sobre sua marca.

Comece a maximizar o valor semântico da marcação de esquema

Os resultados aprimorados não estão mortos. Na verdade, eles nunca estiveram tão vivos!

O Google usa a marcação de esquema em seu site para entender seu conteúdo e, ao mesmo tempo, ajudá-lo a se destacar no SERP, criando uma experiência de pesquisa envolvente para seus consumidores.

O Google continuará lançando novos resultados aprimorados em troca de seus dados porque suas experiências de pesquisa baseadas em IA dependem do acesso aos seus dados para fornecer respostas precisas e relevantes.

No entanto, o valor da marcação de esquema vai muito além da obtenção de resultados aprimorados.

Ao implementar uma marcação de esquema robusta e conectada, você está essencialmente criando uma camada de dados que permite controlar como os mecanismos e máquinas de pesquisa consomem e entendem seu conteúdo.

Dessa forma, os LLMs que potencializam experiências de pesquisa como SGE, ChatGPT, Gemini e o novo Bing podem fazer inferências precisas sobre seu conteúdo, preparando sua organização para futuras experiências de pesquisa.

Pode-se argumentar que a marcação de esquema nunca foi tão estratégica para empresas que pretendem manter um ponto de controle na preparação para a IA.


Imagem em destaque: Aplicativo Gracia Chua/Schema

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