Impacto do Google BERT nas Estratégias de Palavras-Chave 24

Introdução: O Impacto do Google BERT nas Estratégias de Palavras-Chave

O mundo do SEO está em constante evolução, impulsionado por atualizações de algoritmos e mudanças nas expectativas dos usuários. Uma das atualizações mais significativas dos últimos anos foi o lançamento do Google BERT, um avanço revolucionário que transformou a forma como o motor de busca interpreta e processa as consultas dos usuários. BERT, que significa “Bidirectional Encoder Representations from Transformers,” é uma técnica de processamento de linguagem natural (PLN) que permite ao Google entender o contexto completo de uma palavra ao considerar as palavras ao seu redor.

Com a implementação do BERT, as estratégias de palavras-chave, que há muito tempo foram o pilar das práticas de SEO, passaram a exigir uma abordagem mais sofisticada e orientada ao contexto. Este artigo explora em profundidade o impacto do Google BERT nas estratégias de palavras-chave, oferecendo insights sobre como os profissionais de marketing e SEO podem ajustar suas táticas para otimizar o conteúdo para este novo paradigma de busca.

1. O Que é o Google BERT?

Definição e Funcionamento do BERT

O Google BERT é uma técnica de machine learning baseada em redes neurais que foi introduzida pelo Google em outubro de 2019. Diferente de atualizações anteriores, que focavam em aspectos específicos do algoritmo de busca, o BERT foi projetado para melhorar a compreensão do contexto de uma consulta de pesquisa.

Processamento de Linguagem Natural (PLN): BERT utiliza técnicas de PLN para entender a linguagem humana de forma mais precisa, analisando as palavras em um contexto bidirecional, ou seja, levando em consideração as palavras que vêm antes e depois de uma palavra em uma frase.
Modelo Bidirecional: A bidirecionalidade do BERT é crucial porque permite ao modelo entender o sentido de uma palavra com base em todas as outras palavras da frase, o que é especialmente útil para entender consultas complexas e ambíguas.
Impacto na Busca Orgânica: BERT foi implementado inicialmente em 10% das pesquisas em inglês, mas desde então foi expandido para outras línguas e tipos de consulta, impactando significativamente a forma como o Google processa as buscas.

Diferença Entre BERT e Atualizações Anteriores

Antes do BERT, o Google utilizava principalmente técnicas de correspondência exata de palavras-chave para processar consultas. Isso significava que, se uma palavra-chave estivesse presente no conteúdo, ela poderia ser classificada, mesmo que o conteúdo em si não estivesse exatamente alinhado com a intenção da pesquisa.

BERT vs. Hummingbird e RankBrain: Embora o Google Hummingbird e o RankBrain também representassem grandes avanços no entendimento semântico, BERT vai além ao focar na compreensão contextual em um nível mais profundo. Enquanto o RankBrain se concentra em entender o significado geral das consultas, o BERT é capaz de interpretar nuances específicas e detalhes sutis.
Foco no Contexto: O BERT marca uma mudança de paradigma do simples foco em palavras-chave para a compreensão do contexto e da intenção do usuário, algo que as estratégias de SEO precisam refletir.

Objetivos do BERT

O objetivo principal do BERT é melhorar a experiência do usuário, oferecendo resultados de pesquisa que estão mais alinhados com a intenção e o contexto da consulta.

Melhoria da Relevância: Ao entender melhor o contexto das palavras, o BERT ajuda a fornecer resultados de busca mais relevantes, mesmo para consultas que antes poderiam ter sido mal interpretadas.
Intenção do Usuário: O BERT se concentra em entender a intenção por trás de uma consulta, o que significa que as estratégias de SEO devem agora priorizar a criação de conteúdo que responda claramente às perguntas e necessidades dos usuários.

2. A Evolução das Estratégias de Palavras-Chave com o Google BERT

Estratégias de Palavras-Chave Antes do BERT

Historicamente, as estratégias de SEO focavam principalmente na otimização de palavras-chave, onde os profissionais de marketing identificavam termos de busca populares e os incorporavam repetidamente no conteúdo. Esse método, conhecido como “keyword stuffing”, buscava aumentar as chances de classificação no Google, mesmo que o conteúdo não fosse necessariamente útil ou relevante.

Correspondência Exata de Palavras-Chave: Antes do BERT, a correspondência exata de palavras-chave era uma tática comum, onde as palavras-chave eram inseridas no conteúdo exatamente como eram buscadas pelos usuários.
Palavras-Chave de Cauda Longa: Embora as palavras-chave de cauda longa fossem utilizadas, elas geralmente não eram otimizadas para contexto, mas sim para captar uma maior variedade de consultas específicas.
SEO Focado em Volume: A estratégia principal era a de capturar o máximo de tráfego possível através do volume de palavras-chave, muitas vezes sem considerar a qualidade da experiência do usuário.

O Impacto do BERT na Seleção de Palavras-Chave

Com a introdução do BERT, a simples repetição de palavras-chave deixou de ser uma prática eficaz. Agora, é essencial considerar como as palavras-chave são usadas no contexto das frases e como elas refletem a intenção do usuário.

Contexto e Intenção: BERT valoriza o uso contextual das palavras-chave, o que significa que a palavra-chave deve estar naturalmente inserida no conteúdo e fazer sentido dentro do contexto da frase.
Foco em Frases e Sentenças: Em vez de focar em palavras-chave individuais, as estratégias de SEO devem agora considerar como as frases completas ressoam com a intenção de busca. Isso envolve o uso de sinônimos, variações e perguntas que os usuários podem estar fazendo.
Relevância Semântica: BERT prioriza a relevância semântica, o que significa que o conteúdo deve abordar o tópico de forma holística, respondendo a perguntas e resolvendo problemas que os usuários possam ter.

Estratégias de Palavras-Chave Pós-BERT

Para otimizar o conteúdo para o Google BERT, as estratégias de palavras-chave precisam evoluir para focar mais na qualidade do conteúdo e na satisfação da intenção do usuário.

Pesquisa de Palavras-Chave Baseada em Intenção: A pesquisa de palavras-chave deve agora focar na intenção por trás das buscas. Ferramentas como Google Search Console e SEMrush podem ajudar a identificar quais palavras-chave estão alinhadas com as consultas dos usuários.
Criação de Conteúdo Baseado em Contexto: A criação de conteúdo deve ser baseada em uma compreensão profunda do contexto e da intenção, utilizando variações de palavras-chave que reflitam a forma como os usuários naturalmente fazem perguntas.
Foco em Responder Perguntas: O conteúdo deve ser estruturado para responder perguntas específicas que os usuários possam ter, utilizando palavras-chave de forma natural dentro de respostas completas e informativas.

3. Implementação de Estratégias de Palavras-Chave com Foco no BERT

Pesquisa de Palavras-Chave com Ferramentas de IA

A pesquisa de palavras-chave precisa agora integrar ferramentas que utilizam inteligência artificial e processamento de linguagem natural para identificar termos que refletem melhor a intenção do usuário e o contexto das buscas.

Google Search Console: Utilize o Google Search Console para analisar as palavras-chave que já estão atraindo tráfego e veja como elas podem ser expandidas para refletir consultas mais contextuais e intencionais.
SEMrush e Ahrefs: Essas ferramentas oferecem insights sobre a intenção de busca e fornecem sugestões de palavras-chave que são mais relevantes no contexto da consulta dos usuários.
Ferramentas de Análise Semântica: Ferramentas como MarketMuse e Clearscope ajudam a identificar tópicos relacionados e a criar conteúdo que cobre o tema de maneira mais abrangente, alinhando-se melhor com a maneira como BERT processa as consultas.

Criação de Conteúdo Otimizado para BERT

A criação de conteúdo otimizado para o Google BERT exige uma abordagem mais focada na qualidade, relevância e profundidade do conteúdo.

Foco na Qualidade do Conteúdo: O conteúdo deve ser relevante, bem estruturado e focado em responder diretamente às perguntas dos usuários. Isso envolve a criação de conteúdos longos e detalhados, que abordem os tópicos de maneira completa.
Uso Natural de Palavras-Chave: As palavras-chave devem ser usadas de forma natural e inseridas no contexto das frases. Evite o excesso de palavras-chave e prefira variações que façam sentido dentro do contexto.
Estruturação de Conteúdo para Responder Perguntas: Estruture o conteúdo para responder a perguntas específicas. Utilize subtítulos em formato de perguntas, como “O que é BERT?” ou “Como o BERT afeta o SEO?”, para alinhar o conteúdo com as intenções de busca.

Utilização de Snippets e Recursos de Pesquisa

O Google BERT também impacta a forma como os snippets e outros recursos de pesquisa são exibidos, tornando essencial a otimização para esses elementos.

Featured Snippets: Otimize o conteúdo para featured snippets, respondendo diretamente a perguntas e utilizando listas, tabelas e parágrafos curtos que facilitam a extração de informações pelo Google.
Rich Snippets: Utilize dados estruturados para criar rich snippets, fornecendo informações adicionais que o Google pode exibir diretamente nos resultados de pesquisa, aumentando a visibilidade do seu conteúdo.
Posicionamento em Posições Zero: Foque em posicionar seu conteúdo na posição zero, que é frequentemente ocupada por resultados que respondem diretamente à consulta do usuário de maneira clara e concisa.

4. Impacto do BERT em Diferentes Tipos de Conteúdo

Blogs e Artigos Informativos

Para blogs e artigos informativos, o BERT exige uma abordagem mais cuidadosa na criação de conteúdo que não só atraia os motores de busca, mas que também ofereça valor real aos leitores.

Conteúdo Baseado em Pesquisa: Artigos devem ser baseados em pesquisas profundas que abordem o tema de maneira abrangente, utilizando palavras-chave relacionadas ao longo do texto para cobrir todas as variações possíveis de intenção de busca.
Utilização de Exemplos e Estudos de Caso: Incluir exemplos práticos e estudos de caso pode ajudar a contextualizar as palavras-chave, alinhando-se melhor com a forma como o BERT interpreta o conteúdo.
Interligação de Conteúdos: Utilizar links internos para conectar artigos relacionados pode melhorar a relevância semântica do conteúdo, ajudando o Google a entender melhor o contexto e a relação entre os temas abordados.

E-commerce e Descrições de Produtos

No e-commerce, o BERT impacta a forma como as descrições de produtos devem ser otimizadas para capturar a intenção dos usuários e melhorar as taxas de conversão.

Descrições Detalhadas: As descrições de produtos devem ser detalhadas e abordar todas as perguntas que um usuário possa ter, utilizando palavras-chave relacionadas e variando os termos para cobrir diferentes formas de busca.
Otimização para Pesquisa por Voz: Com o aumento das buscas por voz, é importante que as descrições de produtos sejam otimizadas para refletir consultas naturais e conversacionais, que são melhor processadas pelo BERT.
Utilização de FAQs: Adicionar seções de Perguntas Frequentes (FAQs) nas páginas de produtos pode ajudar a responder a perguntas específicas dos usuários, melhorando a relevância do conteúdo e alinhando-o com as intenções de busca.

Conteúdos Técnicos e Acadêmicos

Para conteúdos técnicos e acadêmicos, o BERT exige uma maior precisão e clareza na redação, para garantir que as informações complexas sejam bem compreendidas tanto pelos usuários quanto pelos motores de busca.

Claridade e Precisão: O conteúdo técnico deve ser claro, preciso e bem estruturado, utilizando termos técnicos e palavras-chave de forma que sejam facilmente compreendidos dentro do contexto.
Uso de Glossários e Definições: Incluir glossários e definições no conteúdo pode ajudar a contextualizar termos técnicos e garantir que o conteúdo seja acessível a uma ampla gama de usuários.
Citações e Referências: Utilizar citações e referências em artigos técnicos e acadêmicos pode melhorar a credibilidade do conteúdo e ajudar o Google a entender melhor a relevância e a intenção por trás do texto.

5. Medindo o Sucesso de Estratégias de Palavras-Chave com BERT

KPIs para Avaliar o Desempenho

A medição do sucesso das estratégias de palavras-chave no contexto do BERT exige a definição de KPIs claros que reflitam não apenas a classificação das palavras-chave, mas também a qualidade da experiência do usuário.

CTR (Click-Through Rate): Monitorar a CTR ajuda a entender como os usuários estão interagindo com seus resultados de pesquisa e se o conteúdo está atendendo à intenção deles.
Taxa de Rejeição (Bounce Rate): Uma taxa de rejeição baixa indica que o conteúdo é relevante e que os usuários estão encontrando o que procuram, um bom sinal de que o conteúdo está otimizado para o BERT.
Tempo Médio na Página: Um tempo maior gasto na página sugere que o conteúdo é envolvente e útil, indicando que a estratégia de palavras-chave está funcionando bem com o BERT.
Conversões e ROI: Medir as conversões e o retorno sobre o investimento (ROI) é crucial para avaliar se a otimização de palavras-chave está gerando resultados concretos para o negócio.

Ferramentas para Monitoramento e Análise

Várias ferramentas podem ser usadas para monitorar e analisar o impacto do BERT em suas estratégias de palavras-chave.

Google Analytics: Utilize o Google Analytics para acompanhar o comportamento dos usuários em seu site, monitorando métricas como CTR, taxa de rejeição e tempo médio na página.
Google Search Console: O Search Console oferece insights sobre as palavras-chave que estão gerando tráfego para o seu site e como elas estão se comportando nos resultados de busca.
SEMrush e Ahrefs: Ferramentas como SEMrush e Ahrefs permitem monitorar o desempenho das palavras-chave, a posição nos resultados de busca e a análise da concorrência, ajudando a ajustar suas estratégias conforme necessário.

Ajustes Contínuos e Otimização

A implementação de uma estratégia de palavras-chave pós-BERT não é um processo único. É essencial revisar e ajustar continuamente as táticas para garantir que o conteúdo permaneça relevante e alinhado com as expectativas dos usuários.

Análise Regular de Dados: Revise regularmente os dados de desempenho para identificar áreas onde as palavras-chave podem não estar performando bem e faça ajustes conforme necessário.
Otimização de Conteúdo Antigo: Atualize conteúdos antigos para garantir que estejam otimizados para o BERT, ajustando as palavras-chave, melhorando a estrutura e adicionando novas informações que possam ser relevantes para as consultas atuais.
Testes A/B e Experimentação: Realize testes A/B para experimentar diferentes abordagens de palavras-chave e identificar quais estratégias funcionam melhor no contexto do BERT.

O Google BERT marcou uma mudança fundamental na forma como os profissionais de SEO precisam abordar a otimização de palavras-chave. Com o foco cada vez maior na compreensão do contexto e da intenção do usuário, as estratégias de palavras-chave devem evoluir para priorizar a criação de conteúdo relevante, contextual e de alta qualidade.

O sucesso no ambiente pós-BERT depende da capacidade de ajustar continuamente as estratégias de SEO, utilizando insights baseados em dados para garantir que o conteúdo atenda às expectativas dos usuários e se alinhe com as diretrizes dos algoritmos do Google. Ao adotar uma abordagem mais sofisticada e orientada ao contexto, os profissionais de marketing podem não apenas melhorar a classificação de suas palavras-chave, mas também oferecer uma melhor experiência ao usuário, resultando em maior engajamento, conversões e sucesso a longo prazo.

6. O Papel da Pesquisa por Voz no Contexto do Google BERT

A Ascensão da Pesquisa por Voz

Nos últimos anos, a pesquisa por voz tem ganhado destaque como uma das formas mais populares de realizar buscas na internet. Com o crescimento de assistentes virtuais como Google Assistant, Amazon Alexa e Apple Siri, os usuários estão cada vez mais fazendo perguntas diretamente em linguagem natural, ao invés de digitar palavras-chave. Essa mudança de comportamento tem um impacto significativo na forma como as estratégias de SEO devem ser desenvolvidas, especialmente no contexto do Google BERT.

A Naturalidade das Consultas: Diferente das buscas tradicionais, onde os usuários tendem a digitar palavras-chave curtas e fragmentadas, a pesquisa por voz geralmente envolve frases completas e perguntas feitas de maneira mais natural. Isso significa que o BERT, com seu foco na compreensão contextual, é especialmente relevante para otimizar conteúdo para buscas por voz.
Crescimento das Buscas por Voz: Estudos mostram que uma parcela crescente das buscas online é feita por voz, especialmente em dispositivos móveis. Isso exige que os profissionais de SEO adaptem suas estratégias para capturar essas consultas que, frequentemente, são mais longas e conversacionais.

Como o BERT Otimiza a Pesquisa por Voz

O Google BERT foi projetado para lidar melhor com as complexidades da linguagem natural, o que o torna particularmente eficaz no contexto das buscas por voz. Ao compreender o contexto das palavras em uma frase completa, o BERT pode interpretar e responder de forma mais precisa às consultas faladas.

Interpretação de Consultas Complexas: A pesquisa por voz frequentemente envolve consultas mais complexas, com nuances e detalhes que podem ser perdidos em uma busca tradicional baseada em palavras-chave. O BERT ajuda a garantir que o Google entenda essas consultas de maneira mais precisa e entregue resultados que realmente atendam à intenção do usuário.
Foco na Intenção do Usuário: Como a pesquisa por voz é mais conversacional, o BERT se concentra em entender a intenção por trás das palavras faladas, o que significa que os resultados são mais relevantes e alinhados com o que o usuário realmente deseja saber.

Estratégias de Otimização para Pesquisa por Voz

Para capitalizar o impacto do BERT na pesquisa por voz, as estratégias de SEO devem ser ajustadas para garantir que o conteúdo seja facilmente encontrado por essas consultas naturais.

Criação de Conteúdo Conversacional: Desenvolva conteúdo que responda a perguntas de forma clara e direta, utilizando uma linguagem natural e fluida. Isso não só ajuda na pesquisa por voz, mas também garante que o conteúdo seja compreensível e acessível para todos os usuários.
Otimização de FAQs: As seções de Perguntas Frequentes (FAQs) são ideais para capturar tráfego de pesquisa por voz, pois muitas consultas faladas assumem a forma de perguntas. Estruture as FAQs com perguntas que os usuários realmente fazem, utilizando variações de palavras-chave para cobrir diferentes formas de busca.
Foco em Palavras-Chave de Cauda Longa: As palavras-chave de cauda longa, que geralmente refletem consultas mais específicas e detalhadas, são cruciais para otimizar para pesquisa por voz. Certifique-se de que seu conteúdo cobre essas consultas detalhadas para capturar o tráfego relevante.

Medindo o Impacto da Pesquisa por Voz no SEO

À medida que você ajusta suas estratégias de SEO para o BERT e pesquisa por voz, é importante monitorar e medir o impacto dessas mudanças no desempenho do seu site.

Análise de Palavras-Chave por Voz: Utilize ferramentas de análise para identificar quais palavras-chave e frases estão trazendo tráfego de pesquisa por voz para o seu site. Isso pode ajudar a refinar ainda mais sua estratégia de conteúdo.
Monitoramento de Posições em Pesquisa por Voz: Ferramentas como Google Search Console podem fornecer insights sobre como seu site está se saindo em consultas de pesquisa por voz, permitindo que você ajuste seu conteúdo para melhorar a visibilidade e o desempenho.
Acompanhamento de Conversões: Além do tráfego, é essencial monitorar as conversões provenientes de buscas por voz. Isso ajudará a avaliar se a otimização para pesquisa por voz está resultando em ações valiosas, como vendas ou geração de leads.

Leia: https://portalmktdigital.com.br/google-bert-revolucionando-pesquisa-e-seo/

O Futuro da Pesquisa por Voz e SEO

Com o avanço contínuo da IA e da tecnologia de reconhecimento de voz, a pesquisa por voz está destinada a se tornar uma parte ainda mais integral das estratégias de SEO. O Google BERT, com sua capacidade de entender a linguagem natural de maneira mais profunda, estará no centro dessa evolução, exigindo que os profissionais de marketing continuem a inovar e adaptar suas abordagens.

Adaptação Contínua: As estratégias de SEO devem continuar a evoluir à medida que a pesquisa por voz se torna mais prevalente. Isso significa investir em tecnologias que suportem a pesquisa por voz e ajustar constantemente o conteúdo para atender às expectativas dos usuários.
Integração de Assistentes Virtuais: Com o aumento do uso de assistentes virtuais, as empresas precisarão considerar como seus produtos e serviços podem ser encontrados e utilizados através dessas plataformas, integrando SEO com estratégias mais amplas de marketing digital.

Ao entender e otimizar para a pesquisa por voz no contexto do Google BERT, as empresas podem não apenas melhorar sua visibilidade nos resultados de pesquisa, mas também oferecer uma experiência de usuário mais rica e satisfatória, garantindo um melhor engajamento e resultados de negócios sustentáveis.