Inteligência artificial e a evolução da busca

O Google tem sido uma força dominante no mundo dos buscadores por mais de duas décadas. Com avanços na inteligência artificial (IA), o Google refinou continuamente seus algoritmos de busca para fornecer resultados mais precisos e relevantes.

A integração da IA na pesquisa Google transformou profundamente a forma como os usuários interagem com os buscadores, melhorando significativamente a relevância e a precisão dos resultados de pesquisa.

Um dos primeiros grandes avanços em IA foi a introdução do Knowledge Graph em 2012, que melhorou os resultados de pesquisa ao entender as relações entre diferentes entidades, como pessoas, lugares e coisas. De acordo com o Google, atualmente são mais de 1 trilhão de fatos registrados em seu banco de dados, fazendo deste um dos grandes diferenciais do Google.

Isso permite ao buscador fornecer informações contextualmente relevantes e respostas diretas às consultas dos usuários.

Outro momento crucial ocorreu em 2015, com o lançamento do RankBrain, um componente do algoritmo de busca do Google baseado em aprendizado de máquina.

O RankBrain ajudou o Google a processar e entender consultas de pesquisa de forma mais eficaz, especialmente aquelas mais raras ou únicas. Estima-se que 15% das buscas no Google mês a mês são inéditas.

Isso foi seguido pela introdução do Bert (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) em 2018, que marcou um avanço significativo na compreensão da linguagem natural.

O Bert permitiu ao Google captar melhor as nuances de consultas de pesquisa complexas, resultando em respostas mais precisas. De acordo com a SEM Rush, mais de 30% das buscas no Google são compostas de cinco palavras ou mais.

As movimentações afetaram diretamente o tráfego dos sites, com parte das buscas resolvidas no resultado da pesquisa. Em 2019, a Sparktoro já estimava que as buscas do Google que não geravam cliques (apelidadas de zero click search) já representavam 49% das consultas. Mais recentemente, o Modelo Unificado Multitarefa (MUM), anunciado em 2021, e o Bard, um modelo de IA conversacional introduzido em 2023, ampliaram os limites das capacidades de busca.

O MUM pode entender e gerar linguagem em vários idiomas e modalidades, enquanto o Bard visava a fornecer experiências de busca mais interativas e conversacionais.

Juntos, esses avanços ilustram o compromisso do Google em usar IA para tornar a pesquisa mais intuitiva e amigável para o usuário.

Em seu evento do Google IO deste ano, a empresa confirmou a chegada oficial, porém gradual, dos resultados de busca com IA, chamado AI Overview. No Brasil, está aparecendo como “resultado gerado por IA”, que deverá afetar a todos os usuários a partir dos próximos meses.

A reação do mercado foi instantânea, de um lado o Google afirma que está tornando a busca mais eficiente para seus usuários, de outro lado criadores de conteúdo e publishers veem uma ameaça ainda maior ao tráfego dos websites, desta vez apelidada como “Google Zero”, uma referência ao zero tráfego ou cliques advindos do buscador, já que o usuário pode resolver sua necessidade diretamente na página de resultado de busca.

Esse parece um caminho sem volta, além da IA generativa ser pela primeira vez uma ameaça para o Google em seu principal território, se for constatada de fato uma melhora na experiência do usuário (ainda teremos aprendizados) não haverá motivos para voltar atrás.

A saída é trocar o alcance pela profundidade, trabalhar em conteúdos mais focados nas necessidades e desejos reais dos consumidores em detrimento de conteúdos mais amplos que visam a trazer maior audiência independentemente da qualificação.

Ou seja, continuam valendo as regras do bom e velho marketing, mas num cenário novo e desafiador.