À medida que a inteligência artificial (IA) se torna mais sofisticada, a otimização do mecanismo de pesquisa terá que se adaptar. A IA já pode analisar dados a uma taxa que os humanos não conseguem, então é apenas uma questão de tempo até que comece a dominar as estratégias de SEO.

A indústria de SEO está sempre em um estado de fluxo. O Google está constantemente mudando seus algoritmos e novas tecnologias estão surgindo o tempo todo. Desde o anúncio do Google em 2015 de que usaria o RankBrain, um sistema de inteligência artificial (IA), para ajudar a processar os resultados da pesquisa, a comunidade de SEO vem discutindo o impacto que a IA terá no setor.

O RankBrain não é o único sistema de IA que o Google está usando. Em 2017, eles anunciaram que também estavam usando aprendizado de máquina para combater spam.

Desde que o Search Liaison do Google, Danny Sullivan, confirmou em 2019 que o RankBrain agora estava sendo usado para todas as consultas de pesquisa, várias empresas começaram a experimentar IA e aprendizado de máquina para tentar ficar à frente da curva. Isso deu origem a uma nova infinidade de ferramentas de SEO baseadas em IA. Algumas das maneiras proeminentes pelas quais as ferramentas de IA provaram sua eficácia são pesquisa de palavras-chave de SEO, criação de conteúdo, análise de tráfego e crescimento de sites, pesquisa por voz e fluxos de trabalho de SEO.

Esses aplicativos deixaram evidente que o futuro do SEO está na Inteligência Artificial. A questão não é se a IA mudará o SEO, mas em quanto tempo isso acontecerá. O número de empresas interessadas em SEO baseado em IA aumentou significativamente no ano passado e só vai crescer nos próximos anos.

“Acho que veremos um movimento contínuo em direção a resultados de pesquisa mais personalizados, e isso será impulsionado tanto pelo melhor uso dos dados quanto pelos modelos de aprendizado de máquina. Também acredito que começaremos a ver o Google colocar mais ênfase nas entidades, em vez de apenas palavras-chave, à medida que continuam tentando entender melhor a intenção do pesquisador”, disse Rand Fishkin, fundador da Moz.

Veja como a IA já está mudando o SEO e como podemos esperar que mude ainda mais no futuro.

Palavras-chave e gerenciamento de âncoras

A pesquisa de palavras-chave de SEO é um dos aspectos mais importantes do SEO. Sempre foi uma tarefa demorada e tediosa, mas as ferramentas de IA tornaram isso muito mais fácil. Os recursos de palavras-chave baseados em IA, como a Análise de IA do fornecedor de SEO, auxiliam na análise do uso de texto âncora, variações de palavras-chave e palavras-chave semânticas.

Criação e análise de conteúdo

O conteúdo ainda é o rei quando se trata de SEO. O algoritmo do Google usa processamento de linguagem natural (NLP) para entender o conteúdo de uma página da Web e combiná-lo com a consulta do usuário. Isso significa que criar conteúdo relevante e de alta qualidade é mais importante do que nunca.

Apesar dos debates acalorados sobre a reação do Google ao conteúdo gerado, continuamos a ver uma maior introdução de ferramentas baseadas no GPT-3, e o desenvolvimento do GPT-4 está bem encaminhado.

Análise de crescimento de tráfego e classificação

Compreender os rankings do seu site e o crescimento do tráfego é essencial para o SEO. O Google Analytics é uma ótima ferramenta para isso, mas pode ser demorado interpretar os dados.

Desenvolvimentos baseados em IA, como o “Eye In the Sky” e o “Rankings Analyzer” da SEO Vendor, podem prever e também alertar sobre o crescimento das classificações para que possa automatizar a identificação de problemas e fornecer medidas corretivas.

Fluxos de trabalho de SEO

O SEO é um processo complexo com muitas etapas, desde a pesquisa de palavras-chave até a criação de links e a otimização na página. As ferramentas baseadas em IA ajudam você a automatizar várias tarefas de SEO para se concentrar em outros aspectos do seu negócio.

Curiosamente, as ferramentas de SEO baseadas em IA que analisam dados e fluxos de trabalho são menos conhecidas. A tecnologia CORE AI da SEO Vendor pode preencher a lacuna da IA ​​para agências que não possuem a tecnologia. 

De acordo com Jim Liu, sócio-gerente da SEO Vendor, “Nossa tecnologia CORE-AI é capaz de analisar sites de forma mais eficaz e pode melhorar muito a precisão das estratégias de classificação, mesmo com atualizações de algoritmos de mecanismos de pesquisa. Usamos redes neurais artificiais que podem aprender com mais de 100 fatores para identificar a direção certa para uma campanha.” 

É claro que a indústria de SEO está ficando mais ousada na aplicação de IA e aprendizado de máquina. Os próximos anos serão cruciais para determinar o sucesso dessas ferramentas em ajudar as empresas a obter uma classificação mais alta em SERPs. Com a aplicação correta das ferramentas de IA, o futuro do SEO parece realmente muito brilhante.

“O futuro do SEO será fortemente influenciado por dois fatores principais: o aumento contínuo da busca móvel e o aumento do uso de inteligência artificial na indústria de buscas”, disse Neil Patel, fundador da Crazy Egg e Hello Bar.

Com muitas empresas trabalhando em projetos que priorizam a IA, é difícil prever exatamente como a IA mudará o SEO no futuro. Mas aqui estão alguns desenvolvimentos que podemos esperar da IA ​​nos próximos anos:

Prever classificações 

Existem vários fatores que influenciam a classificação de um site, incluindo backlinks, sinais sociais e otimização na página. Com tantas variáveis, pode ser difícil determinar quais ações terão o maior impacto no seu ranking. 

A IA pode analisar todos esses fatores e prever como cada um deles afetará sua classificação. Essas informações podem ser usadas para desenvolver uma estratégia de SEO eficaz, com maior probabilidade de resultar em um ranking superior.

Embora plataformas como o CORE AI da SEO Vendor  tenham esse recurso, espera-se que outras empresas também desenvolvam novos recursos preditivos nos próximos anos.

Análise de algoritmos de mecanismos de pesquisa

Os algoritmos do Google mudam constantemente e pode ser difícil acompanhar as atualizações mais recentes. Isso geralmente exige auditorias regulares do site, o que pode consumir muito tempo. 

Além disso, se você fizer uma alteração no seu site que o Google não goste, poderá ser penalizado ou até mesmo colocado na lista negra. Isso pode ter um efeito devastador em seu tráfego e receita.

Embora a tecnologia de auditoria atual permita que você acompanhe as mudanças mais recentes, no futuro, a IA poderá analisar completamente seu site e identificar possíveis sinais de alerta que possam levar a uma penalidade. Essas informações podem ser usadas para fazer as alterações necessárias em seu site antes que seja tarde demais.

As empresas no futuro poderão evitar o caro processo de recuperação de uma multa do Google.

Acompanhamento e análise da concorrência 

Para ficar à frente da concorrência, você precisa monitorar constantemente seus esforços de SEO. Isso pode ser uma tarefa assustadora, pois você precisa acompanhar todas as alterações que estão fazendo e descobrir como elas afetarão seu site. 

Atualmente, existem várias ferramentas que podem ajudá-lo com isso, mas exigem muito trabalho manual. No futuro, ferramentas de IA, como a CORE AI do SEO Vendor, podem fazer todo o trabalho pesado para você. Ele identificará todas as alterações feitas e analisará como elas afetam seu site. 

Mais controle sobre os rankings SERP 

Atualmente, as agências têm controle limitado sobre seus rankings SERP. Se você deseja ter uma classificação mais alta, precisa priorizar as estratégias de SEO por conta própria e esperar que os algoritmos do Google reajam favoravelmente a elas, confiando principalmente na experiência.

Nos próximos anos, as agências terão mais controle sobre os rankings SERP. As ferramentas baseadas em IA poderão analisar seu site e não apenas identificar áreas de melhoria, mas também priorizar e automatizar estratégias.

Rankings consistentes e estáveis

Um dos maiores problemas com SEO é que os rankings podem flutuar muito. Essa volatilidade dificulta o acompanhamento do progresso e pode levar a muita frustração. No entanto, isso é algo que a IA será capaz de resolver. 

A IA poderá reduzir as flutuações de classificação e ajudá-lo a manter uma posição mais consistente na SERP. Mesmo que sua classificação caia, a IA, como o “Eye In the Sky” do fornecedor de SEO, poderá identificar rapidamente o problema e alertar a agência sobre as etapas necessárias para corrigi-lo.

Controle o foco de SEO

A IA terá um grande impacto nas estratégias de SEO. Isso mudará a maneira como as empresas abordam o SEO e como as agências as ajudam a obter melhores resultados. As empresas capazes de adotar a IA poderão ficar à frente da concorrência e dominar os SERPs. As agências poderão automatizar melhor a comunicação sobre o foco ou a agressividade de uma campanha em que os painéis do cliente, como o AI Dashboard do fornecedor de SEO , podem permitir o controle direto sobre estratégias baseadas em IA e foco em palavras-chave.

O teste é um componente central da publicidade paga por clique. Independentemente da estratégia ou dos recursos, o teste adequado é fundamental para determinar o que funciona e, mais importante, o que não funciona.

Mas um desafio com os testes de PPC hoje é a automação e o aprendizado de máquina. Digamos que eu tenha uma campanha do Google Ads definida para maximizar a estratégia de lances de conversão. Mesmo com dois anúncios sendo executados um contra o outro, onde a única diferença é a frase de chamariz, o Google automaticamente preferirá um anúncio ao outro. A estratégia de lances mostrará o anúncio que o Google prevê obter mais conversões, mesmo que um anúncio receba, digamos, apenas 20% das impressões — apesar da intenção do anunciante de cada um receber 50%.

Felizmente, o Google introduziu Experimentos, em três tipos:

• Personalizado,
• Variações de anúncios,
• Vídeo.

Experiências personalizadas

As experiências personalizadas são as mais comuns e estão disponíveis para campanhas da Rede de Pesquisa e Display (não do Shopping ). A experiência funciona copiando uma campanha existente e implementando uma alteração. Por exemplo, um anunciante pode testar uma campanha base com uma estratégia de lances de custo por clique otimizado em comparação com outra com uma estratégia de lances para maximizar conversões.

Ao configurar a experiência, escolha a divisão do tráfego. Cinquenta por cento garante a melhor comparação entre a base e o teste. Em seguida, opte por executar um experimento baseado em cookies ou em pesquisa. Eu recomendo baseado em cookies, pois ele atribui usuários aleatoriamente ao original ou ao experimento e restringe a variação apenas a essa variável. Baseado em pesquisa permite que o usuário veja a base e a avaliação em qualquer pesquisa. Os usuários que realizam várias pesquisas podem ver as duas variações, diluindo os resultados.

As experiências personalizadas permitem até dois objetivos. No exemplo abaixo, espero que as conversões aumentem e o custo por conversão diminua.

As experiências personalizadas permitem até dois objetivos. Este exemplo mostra as metas de conversões a aumentar e o custo por conversão a diminuir.

Ao visualizar os resultados do experimento, o painel mostra as duas métricas de teste – conversões (“Conversões”) e custo por conversão (“Custo/conv.”) – e outras, como cliques (“Cliques), impressões (“Impr.” ), e outros.

O painel dos resultados do experimento mostra as duas métricas de teste (“Conversões” e “Custo/conv”) e outras, como cliques (“Cliques”), impressões (“Impr.”) e muito mais.

Os anunciantes podem realizar a experiência com uma data de término ou indefinidamente e aplicá-la ou cancelá-la a qualquer momento.

Outras experiências personalizadas incluem:

• Ações de conversão (por exemplo, otimizar para compras versus inscrições por e-mail).
• Exibir criativos.
• Tipos de correspondência de palavras-chave.

Variações de anúncios

O teste de anúncios era mais fácil antes dos Lances inteligentes e dos anúncios de pesquisa responsivos do Google . Os anunciantes podem definir a rotação de anúncios como “Não otimizar: alternar anúncios indefinidamente”, e o Google atenderá à solicitação. Essa opção ainda está disponível, mas o Smart Bidding a ignora em grande parte. Os anúncios de pesquisa responsivos permitem testar até 15 títulos e quatro linhas de descrição simultaneamente, muitas vezes negando a necessidade de vários anúncios.

Testar páginas de destino ou anúncios com uma mensagem específica é mais difícil de executar sem usar variações de anúncios. As variações de anúncios permitem de 50 a 50 testes em anúncios em uma ou várias campanhas que atendem aos seus critérios.

Digamos que uma frase de chamariz em um RSA seja “Compre hoje” e você queira testar “Seu pedido é enviado hoje”. Para testar em todos os títulos, vá para “Criar variação” e selecione “Localizar e substituir” no menu suspenso inicial.

Então:

• Insira “Comprar hoje” no campo “Localizar texto”,
• Escolha “títulos” para a lista suspensa correspondente,
• Clique em “Corresponder caso” e
• Digite “Seu pedido é enviado hoje” no campo “Substituir por”.

Os experimentos de variações de anúncios permitem o teste de frases de chamariz em todos os títulos.

Assim como nos experimentos personalizados, você verá a mudança de desempenho entre a base e a avaliação. Você pode visualizar o desempenho geral e os resultados por anúncios individuais.

Infelizmente, as variações de anúncios não permitem testar títulos fixados ou linhas de descrição, a menos que o anúncio base já tenha um pin. Os recursos fixados garantem que uma mensagem sempre seja exibida na área designada pelo anunciante. Se definirmos “Compre hoje” para fixar no título 2, a mensagem de substituição de “Seu pedido é enviado hoje” também sempre aparecerá lá. O texto será alterado com recursos não fixados, mas não saberemos o título ou a linha de descrição. No entanto, as variações de anúncios valem a pena na minha experiência.

Outras variações de anúncios a serem testadas incluem:

• Páginas de destino,
• Um símbolo de direitos autorais no nome da marca,
• Caminhos de URL.

Experiências de vídeo

A ascensão dos anúncios em vídeo exige testes. Esse é o objetivo dos experimentos de vídeo, determinar o que funciona melhor no YouTube. As experiências de vídeo exigem duas campanhas básicas com as mesmas configurações, mas com vídeos diferentes. Por exemplo, uma loja que anuncia o tênis de corrida mais recente pode experimentar dois vídeos. O primeiro pode incluir close-ups do sapato, enquanto o segundo vídeo mostra alguém usando.

Os experimentos de vídeo permitem até quatro campanhas (vídeos) simultaneamente com duas métricas para testar: aumento de marca e conversões. O Brand Lift mede a eficácia (ou seja, o recall da marca) dos anúncios com base nas respostas da pesquisa. É especialmente relevante para campanhas de vídeo, que normalmente não geram conversões. Experimentos em vídeo, assim como os demais, fornecem resultados em tempo real.