Fatores de ranqueamento de marketing para mecanismos de busca
Sobre o Estudo
Sabemos que medir a relevância e o potencial impacto de um fator de classificação isoladamente é difícil, se não impossível principalmente no que se refere a marketing para mecanismos de buscas, Não temos acesso aos mesmos dados que o Google, que é capaz de rastrear o engajamento dos usuários nas SERPs. Também não sabemos como o Google define o peso de cada um desses fatores. Portanto, esse estudo deve servir de inspiração, pois o SEO costuma ser mais desafiador do que as pessoas imaginam. Nossos insights e exemplos do que influencia as classificações devem estimular um debate sobre as diversas facetas do SEO e ajudar os profissionais da área a pensar fora da caixa no que se refere a marketing para mecanismos de busca.
Somente 1 fator se torna relevante ?
Conseguir melhores classificações no Google exige mais do que apenas um “ótimo conteúdo” ou uma “ótima experiência do usuário”. O trabalho de um profissional de SEO geralmente é como o de um detetive investigando uma cena de crime e tentando entender as pistas e os padrões.
É por isso que, motivados pelo vazamento do código do Yandex, que trouxe muitos insights sobre como ele funciona como um mecanismo de pesquisa, criamos este estudo sobre os fatores de classificação.
Usamos os fatores de classificação tradicionais juntamente com alguns novos, como medir a relevância de uma página para a pesquisa, usando a incorporação de palavras, que é semelhante à forma como o Google desconstrói o conteúdo.
E usamos recursos para determinar a força de um domínio com base no tráfego direto (tráfego de marca) e correlacionar isso com as classificações.
Nosso objetivo é mostrar que o SEO não se trata apenas de SGE (search generative experience) e que fazer a engenharia reversa dos fatores que levam a uma boa classificação ainda é a parte essencial dos esforços de SEO.
SGE (search generative experience)
Atualmente, o SGE é o assunto do momento em SEO, e por um bom motivo. O sucesso e a utilidade do ChatGPT afetarão o Google e o SEO no curto e no longo prazo.
As SERPs mudarão, pois o Google poderá responder ainda mais busca diretamente nelas e manter o usuário no seu ecossistema (acesse outros conteúdos específicos ). www.contentmarketingbrasil/blog. Mas, ao mesmo tempo, duvidamos que o SGE influencie todas as buscas feitas por um usuário.
Em geral, o SGE é útil para pesquisas mais informativas e menos eficaz para as buscas comerciais. Ao mesmo tempo, vemos como o Google vem alterando significativamente as SERPs para pesquisas comerciais. Outras implicações que podem mudar o SGE:
O uso de dados de outros sites para mantê-los no ecossistema do Google poderia romper o acordo tácito que existe com os proprietários de sites em relação a marketing de mecanismos de busca .
Isso porque o Google envia tráfego para os sites e, em troca, poderia usar o “conteúdo” deles para colocar anúncios acima deles. O custo associado à geração de resultados usando LLMs é, pelo menos, 10 vezes maior do que a pesquisa “linear”.
Isso terá um impacto enorme nos custos se o Google usar o SGE em todas as buscas. Esperamos que nosso novo estudo traga insights que inspirem você, que você possa testar e aplicar algumas dessas descobertas e que suas conversas sobre SEO com seus colegas e stakeholders possam ser influenciadas por elas.
Fique à vontade para compartilhar nosso estudo e nos dar um feedback sobre o que você acha podemos melhorar na próxima vez.
Fernanda Francielly,
Sênior de soluções empresariais da Content Marketing Brasil
Introdução
Como o Google classifica o conteúdo?
Essa é a principal pergunta para qualquer um que esteja trabalhando para aumentar a visibilidade orgânica de um site. Ao longo dos anos, o Google tornou-se mais transparente no que se refere ao compartilhamento de informações e orientações com webmasters e profissionais de SEO.
Agora sabemos mais sobre o que o algoritmo recompensa, os diferentes sistemas em vigor para diferentes tipos de conteúdo ou táticas, as principais atualizações que são lançadas e o que elas trazem, as diretrizes sobre conteúdos de qualidade, os desenvolvimentos no aprendizado de máquina e os recursos de IA.
No entanto, orientações conflitantes ou genéricas atualizações regulares de algoritmos e sistemas e discrepâncias entre as diretrizes oficiais e o conteúdo que é recompensado de fato nas SERPs podem, muitas vezes, confundir os profissionais de marketing.
amos a única coisa que pode ajudar a resolver essa confusão: dados. Então, começamos a investigar a correlação entre fatores conhecidos (confirmados e não confirmados) e as classificações. Uma coisa precisa ficar clara desde o início: correlação não é igual a causalidade.
Seria um erro interpretar essas descobertas como “faça isso e você classificará”. Analisamos 16.298 palavras-chave , todas com mais de 100 pesquisas mensais. Para cada palavra-chave, coletamos as páginas de resultados de mecanismos de pesquisa (SERPs) e analisamos as 20 primeiras posições e seu desempenho com base em diferentes fatores, chegando a um total de 300 mil posições.
Objetivo do estudo
Nosso objetivo era entender como fatores específicos se correlacionam com as classificações dos mecanismos de pesquisa. Para isso, calculamos uma pontuação de correlação para cada fator. Você verá nossas descobertas e observações neste relatório.
Desde a importância da relevância e da qualidade do conteúdo até nossas descobertas sobre o grau de correlação com a parcela de tráfego direto, esperamos que este relatório abra novos caminhos para sua estratégia de marketing e ajude você a superar algumas ideias antigas. P.S.
Gostaríamos de agradecer a Mordy Oberstein e sem rush por fazer uma peer review deste relatório. Suas ideias, observações e feedbacks ajudaram a transformar este documento no que você está lendo.
Fatores de Ranqueamento
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