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.
Alexandre Kavinski é CMO da i-Cherry e líder do Comitê de IA da WPP no Brasil
alexandre.kavinski@i-cherry.com.br