O SEO vem mudando, morrendo e renascendo desde que surgiu e o termo SEO (Search Engine Optimization) é recorrente objeto de modificações. Já foi alvo de tantas reescritas que todas elas não caberiam aqui, mas sua verdadeira profundidade e abrangência, muitas vezes, permanecem envoltas em concepções limitadas.
Longe de ser uma disciplina estática ou meramente técnica, o SEO, em sua concepção mais autêntica, reside na arte e na ciência de otimizar a informação para ferramentas de busca, e aqui reside uma distinção crucial. Se uma ferramenta, plataforma ou site possui uma funcionalidade de busca, ela se qualifica como uma ferramenta de busca, independentemente da maneira como entrega a resposta: seja recuperando ou gerando a informação. Otimizar ou criar conteúdo, seja ele informação, dados, ou qualquer outra forma de representação, para qualquer um desses tipos de ferramentas, continua a ser, em sua essência, SEO. Não há, portanto, uma necessidade intrínseca para a proliferação de novas siglas que meramente rebatizem a mesma atividade central.
Este artigo propõe uma imersão mais profunda na natureza da busca e do SEO, desmistificando concepções equivocadas e salientando a importância de uma compreensão holística do processo informacional. Em um mundo onde a informação é tanto um ativo quanto um desafio, compreender como as pessoas buscam e como as máquinas processam essa busca é muito mais do que indispensável.
A otimização para Ferramentas de Busca
SEO é sobre Otimizar para Ferramentas de Busca, percebeu que daqui nasceria uma nova sigla?
Se uma ferramenta, plataforma ou site tem uma funcionalidade de busca, ela é uma Ferramenta de Busca, como eu já disse. Independentemente de como ele te entrega a resposta, seja recuperando ou gerando a Informação.
A premissa central é clara: qualquer sistema que permita aos usuários encontrar o que procuram através de uma consulta é uma ferramenta de busca. Isso abrange desde os onipresentes motores de busca como Google e Bing até plataformas internas de e-commerce, bancos de dados corporativos, assistentes virtuais ou os novos agentes de IA, como ChatGPT, Gemini ou Claude.
A otimização para essas ferramentas, portanto, não se restringe a um conjunto de técnicas para ranquear no Google, mas sim a um processo abrangente para tornar a informação acessível e relevante em qualquer contexto de busca.
Historicamente, o SEO tem sido associado à otimização para motores de busca como o Google, com um foco primordial em palavras-chave. No entanto, a evolução desses motores, impulsionada por avanços em inteligência artificial e processamento de linguagem natural, alterou substancialmente a paisagem. Você já sabe que os algoritmos de busca foram criados com a função de tentar compreender a intenção por trás da consulta do usuário. Isso significa que a otimização transcende a mera inclusão de termos específicos, exigindo uma compreensão aprofundada do contexto e da necessidade de informação que disparou a busca que o usuário fez. Isso independe da plaforma e não vai mudar com o tempo.
SEO Semântico é uma estratégia
Um ponto de separação, e muitas vezes de equívoco, reside na interpretação do “SEO Semântico“. É imperioso sublinhar que o SEO Semântico não é um novo tipo de SEO. Ele se configura, sim, como uma estratégia diferenciada dentro do campo do SEO.
A distinção primordial aqui é que o SEO Semântico não pode, em sua essência, prescindir do uso de palavras-chave. Essa noção é uma falácia. Palavras são, de fato, os representantes de conceitos, ideias, pessoas, lugares, e um sem-fim de outras entidades. Contudo, elas, por si só, não carregam o significado intrínseco. É o significado, a riqueza semântica que permeia a relação entre as palavras e os conceitos que representam, que torna o SEO Semântico verdadeiramente “semântico”.
A semântica, o estudo do significado, é o cerne dessa abordagem. Não se trata apenas de quais palavras são usadas, mas de como essas palavras se conectam a conceitos e entidades, formando uma teia de significados que os algoritmos de busca podem interpretar. A otimização semântica envolve a criação de conteúdo que demonstra uma compreensão aprofundada do domínio do conhecimento ao qual se refere, eu venho utilizando vocabulários controlados, taxonomias e ontologias para estruturar essa informação de forma inteligível para máquinas, dentro do que chamei de Fluxo Semântico de Trabalho.
Um exemplo claro da aplicação da semântica na busca é o Google Knowledge Graph, uma base de conhecimento que busca aprimorar os resultados de pesquisa com informações semânticas, apresentando dados interconectados sobre entidades. Isso ilustra que o Google, e outros motores de busca, se moveram para além da correspondência de palavras, buscando entender as relações e o contexto para fornecer respostas mais precisas e enriquecedoras.
No cenário atual da busca gerada por Inteligência Artificial, os primeiros estudos já indicam que o uso da estratégia chamada SEO Semântico tem resultados importantes, e empolgantes, na citação de conteúdos nessa resposta as perguntas dos usuários. As estratégias mais atuais para conseguir presença nos agentes de IA são muito próximas das estratégias do SEO Semântico.
A necessidade humana por informação
Profissionais que atuam com SEO, em um patamar de excelência, compreendem que seu escopo de atuação é mais amplo do que a mera manipulação de algoritmos. Eles precisam compreender como uma busca acontece, entendendo o processo em sua totalidade.
Isso abrange desde a compreensão profunda da necessidade de informação que uma pessoa experimenta (e os complexos efeitos psicológicos que essa busca pode gerar) até o intrincado processo de recuperação ou, mais recentemente, de geração da informação que essa mesma pessoa procura.
Essas duas pontas do processo, a necessidade humana de informação e a satisfação dessa necessidade através da recuperação ou geração de conteúdo, são inalteráveis. Elas são inerentes à condição humana e à forma como interagimos com o conhecimento, ou melhor, a falta dele. O que de fato se transforma é o vasto e dinâmico “meio do campo”, ou seja, todas as camadas de tecnologia, algoritmos, plataformas e estratégias que conectam a necessidade de informação à sua satisfação.
Nesse “entre-meio”, a complexidade reside na capacidade de construir pontes semânticas robustas. Isso implica em:
- Compreender a Necessidade de busca: é importante entender o que leva a uma pessoa a buscar. Entender o conceito de Gap Informacional é o primeiro passo. O que ele realmente precisa saber? Qual problema ele busca resolver?
- Estruturar a Informação: a informação deve ser organizada de forma lógica e coerente, utilizando estruturas como taxonomias e ontologias, para que tanto humanos quanto máquinas possam compreendê-la. A classificação facetada, por exemplo, é um esquema de organização que permite a criação de categorias semânticas para facilitar a busca e a recuperação de informações em grandes volumes de dados.
- Criar conteúdo de qualidade: conteúdo de alta qualidade não é apenas aquele bem escrito, mas aquele que é relevante, informativo e capaz de satisfazer a necessidade informacional do usuário de forma completa e precisa. Identificar a necessidade principal é a primeira etapa.
- Otimização técnica contínua: Aspectos técnicos como a velocidade de carregamento da página, a responsividade em dispositivos móveis e a correta implementação de dados estruturados continuam a ser de suma importância para garantir que o conteúdo seja acessível e compreensível pelos algoritmos.
A visão semântica do SEO
Minha visão, construída sobre quase duas décadas de trabalho nesse campo, é que o SEO é uma estratégia que precisa estar alinhada aos objetivos do negócio, em primeira estância e que exige uma perspectiva multidisciplinar. Não se trata apenas de engenharia de busca, mas também de linguística, ciência da informação, psicologia do usuário e análise de dados, entre outras coisas.
A otimização para ferramentas de busca, sob a ótica semântica, implica entre outras coisas, em:
- Construção de Grafos de Conhecimento: desenvolver representações de conhecimento que conectem entidades e conceitos, permitindo que as máquinas compreendam as relações entre as informações.
- Desambiguação: resolver a polissemia e a ambiguidade de termos, garantindo que o significado pretendido seja o interpretado pelas ferramentas de busca. Isso é indispensável para a recuperação da informação.
- Criação de Vocabulários Controlados: desenvolver tesauros e taxonomias para padronizar a terminologia e facilitar a organização e a busca.
- Análise comportamental do usuário: entender como gerar informações que resolvam as possíveis dúvidas dos seus usuários acerca do seu produto ou serviço, criando conteúdos que sejam focados em resolver o problema informacional deles para depois entender como os usuários interagem com as informações, medindo métricas como tempo de permanência e taxa de cliques, para aprimorar a experiência de busca.
Em percebi que deveria escrever esse pequeno artigo para me posicionar nesse campo, apesar de já o ter feito de forma esparsa. Mas eu preciso dizer que essa a minha visão particular, que é baseada na experiência de quase duas décadas de trabalho nesse campo, mesmo assim é a minha visão.
