A Classificação de trechos é um algoritmo inteligente concebido para analisar secções ou fragmentos individuais de uma página, de modo a avaliar a sua relevância para uma consulta de pesquisa.
É assim que o Google classifica fragmentos individuais dentro de uma página, e não apenas a página como um todo.
O algoritmo analisa o significado de um parágrafo ou secção específica e pode apresentá-lo nos resultados de pesquisa mesmo que o tema principal da página seja muito mais abrangente.
- Como é que o Google encontra uma resposta no meio de um artigo enorme?
- Como funciona a Classificação de trechos?
- Exemplo de como funciona a Classificação de trechos
- Desmistificação de mitos populares
- Como otimizar o conteúdo?
- O conceito de divisão semântica em blocos
- Sanduíche contextual para copywriters
- Links de salto
- A lógica de trabalhar com palavras-chave de cauda longa
- Como verificar se um texto está otimizado para a Classificação de trechos?
- Conclusão
Como é que o Google encontra uma resposta no meio de um artigo enorme?
Imagine uma situação em que um utilizador introduz uma consulta muito específica no Google. Vamos utilizar o meu nicho como exemplo. Como pode determinar se uma determinada palavra-chave se vai posicionar? Como pode perceber, esta palavra-chave tem uma baixa Dificuldade de palavras-chave.
No passado, o motor de pesquisa simplesmente apresentava páginas que explicavam o que é a dificuldade de palavras-chave e assim por diante. Agora, o Google consegue encontrar uma resposta exata mesmo dentro de um guia detalhado, de um artigo em PDF e assim por diante.
Foi por isso que foi criada uma tecnologia chamada Classificação de trechos.
A tecnologia foi criada há bastante tempo. Sabe, eu conseguia literalmente senti-la na ponta dos dedos, que isto era possível… Eu costumava chamar a esta tecnologia “ilhas de conteúdo” e criava ilhas de conteúdo adicionais para tornar esta informação mais fácil de encontrar.
E agora a importância da Classificação de trechos está a aumentar porque a pesquisa moderna está cada vez mais integrada com modelos LLM, Visões Gerais de IA, sistemas RAG, assistentes de IA e assim por diante.
Todos eles funcionam segundo o mesmo princípio. Encontram a informação necessária numa página. Já não classificam a página inteira.
Por isso, se o seu conteúdo for constituído por blocos semânticos estruturados e de alta qualidade, obtém uma vantagem adicional não apenas na pesquisa clássica, mas também na possibilidade de ser citado pela inteligência artificial.
Como funciona a Classificação de trechos?
Vamos analisar um pouco de teoria. O Google não cria uma página separada para cada parágrafo e não indexa cada fragmento de uma página como um documento separado. A página é analisada como um todo, e o Google simplesmente encontra uma secção específica da página que responde a uma pergunta específica.
Reparei aqui numa melhoria interessante do fluxo de trabalho: utilizar âncoras nomeadas explícitas nas tags H2 e H3 ajuda significativamente o Google a processar a estrutura do documento. Isto permite ao motor de pesquisa gerar links diretos de “salto” nos próprios resultados de pesquisa, direcionando os utilizadores diretamente para o bloco semântico relevante sem terem de percorrer manualmente um artigo enorme.
O Google passou da classificação tradicional para a análise de blocos semânticos porque, no passado, os motores de pesquisa avaliavam um documento como um todo. Avaliavam a autoridade do domínio, o perfil de backlinks, a otimização da página com base nas palavras-chave, os sinais dos utilizadores, o volume de texto, a pontuação de spam, o conteúdo superficial e assim por diante.
O principal problema era que materiais especializados de alta qualidade continham informação importante, mas essa informação estava escondida algures no conteúdo. Os utilizadores não pesquisavam essas consultas e, consequentemente, nunca viam essas respostas.
A Classificação de trechos tornou possível resolver este problema, e o Google já não vê uma página apenas como um único documento. É capaz de analisar blocos semânticos individuais dentro dela.
Os avanços no processamento de linguagem natural tornaram-se a base para a criação da Classificação de trechos.
Primeiro, foram introduzidos o BERT, o MUM e outros modelos de linguagem do Google. Como resultado, o motor de pesquisa aprendeu a compreender não apenas palavras-chave, mas também o significado completo do texto analisado.
Assim, os algoritmos começaram a analisar o contexto da consulta, a intenção do utilizador, as relações entre conceitos e a semelhança semântica entre uma pergunta e uma resposta dentro do texto.
Se simplificarmos, o Google aprendeu a responder a uma pergunta simples:
“Que fragmento de texto resolve melhor o problema do utilizador neste momento?”
Se essa resposta for encontrada dentro de um artigo, essa secção poderá obter uma vantagem nos resultados de pesquisa e tornar-se candidata a receber tráfego de pesquisa.
Exemplo de como funciona a Classificação de trechos
Imagine que queremos escrever um artigo. Quero escrever um artigo chamado “Guia completo para a pesquisa de palavras-chave.” Aliás, já tenho um artigo deste tipo no meu site, por isso pode lê-lo.
E o comprimento total do artigo é muito grande. Até o verifiquei — tem mais de 7.000 palavras. Concorda que é um artigo bastante grande.
E dentro do artigo existem muitas secções, por exemplo:
- Porque é que a pesquisa de palavras-chave é tão importante
- Pesquisa de palavras-chave e o seu impacto no SEO
- Planeamento da estrutura do site
- Encontrar oportunidades de crescimento através de palavras-chave
- Principais tipos de palavras-chave
- Palavras-chave informacionais, comerciais, transacionais e navegacionais
- Palavras-chave por volume de pesquisa
- Palavras-chave locais e globais
- Palavras-chave por relevância ao longo do tempo
- Palavras-chave de cauda curta
- Palavras-chave de cauda longa
- Palavras-chave de marca e sem marca
- Intenção de pesquisa
- Como determinar a intenção de pesquisa
- Verificador de identificação da intenção
E assim por diante.
Por outras palavras, é um artigo muito grande com um grande número de títulos e blocos semânticos.
E depois um utilizador introduz uma consulta específica: o que são palavras-chave sem marca ou como realizar uma pesquisa de palavras-chave.
Anteriormente, era necessário escrever um artigo altamente especializado sobre esse tema, mas agora pode escrever um único artigo grande e determinados fragmentos desse artigo irão fornecer a resposta à pergunta do utilizador.
Desmistificação de mitos populares
Vamos começar pelo facto de que a Classificação de trechos do Google não é um índice separado. O Google não armazena cada parágrafo como uma página separada. O documento continua a ser indexado como um todo, mas durante a fase de análise e classificação dos resultados de pesquisa, a Classificação de trechos utiliza o seu algoritmo para encontrar o elemento mais valioso dentro dele.
A Classificação de trechos não é a mesma coisa que um Featured Snippet. São coisas completamente diferentes. A Classificação de trechos avalia a relevância de um fragmento, enquanto um Featured Snippet é simplesmente a forma como esse resultado é apresentado na pesquisa.
Esse fragmento pode participar na Classificação de trechos sem aparecer num Featured Snippet. E vice-versa.
Por isso, deve dizer-se que um mecanismo é responsável por compreender o conteúdo, enquanto o outro mecanismo é responsável pela forma como esse conteúdo é apresentado aos utilizadores nos resultados de pesquisa.
O conteúdo longo não funciona
Este é outro mito popular. E, sabe, é parcialmente verdade.
Reparámos em alguns sites que reduzir o número de palavras nos ajudou a posicionar-nos melhor. Mas isto não aconteceu por causa da redução do número de palavras em si. Simplesmente removemos o conteúdo superficial desnecessário e deixámos de sobrecarregar a página com material inútil.
Esprememos a água da esponja e mantivemos apenas o mais importante.
Mas se quiser abordar completamente um guia, um artigo longo de alta qualidade irá receber tráfego de um enorme número de palavras-chave de baixa e média frequência.
Por isso, o mais importante ao criar um artigo longo é uma boa estrutura, enquanto o número de palavras já não é relevante.
Como otimizar o conteúdo?
Vamos tentar criar um guia universal que funcione para a maioria dos nichos.
Utilize títulos H2 e H3
Esta continua a ser uma boa forma não só de incluir palavras-chave, mas também de as utilizar como marcadores semânticos, porque cada subtópico deve ter o seu próprio título.
A sua estrutura será muito fraca se tiver um enorme texto de 2.000 palavras sem qualquer título, passando de um tema para outro ao longo de todo o artigo.
Os parágrafos devem ser autónomos
Certifique-se de que o Google consegue compreender o significado de um bloco sem ler o artigo inteiro. Não deixe um pensamento incompleto; termine logicamente o parágrafo.
Um parágrafo — uma ideia
Por vezes, quando escrevemos, começamos a discutir uma coisa, depois lembramo-nos de detalhes adicionais, aprofundamo-los e, no final, perdemos o ponto principal.
Por isso, siga o princípio de “uma pergunta — uma resposta” e certifique-se de que a ideia principal está contida dentro do parágrafo.
Isto tornará o texto mais fácil de compreender não apenas para os algoritmos, mas também para os utilizadores.
Utilize listas
Sim, sim, eu sei que todos começámos a ter medo das listas depois de os detetores de IA começarem a identificar as nossas listas como conteúdo que não foi escrito por um ser humano.
Mas eu também sou humano e também gosto de listas. E gosto quando um artigo está estruturado com listas.
Por isso, em vez de utilizar enumerações longas dentro do texto, pode utilizar:
- Listas com marcadores
- Listas numeradas
- Listas sequenciais ao descrever etapas ou passos de um processo
Também pode utilizar listas de verificação.
Isto torna a informação de uma página mais fácil de consumir.
Elementos como listas e tabelas também aparecem muito frequentemente em funcionalidades avançadas dos resultados de pesquisa.
Crie tabelas
Sim, e aqui voltamos a falar do medo dos detetores de IA, porque, tal como acontece com as listas, também reagem a um grande número de tabelas.
Mas as tabelas ajudam-nos a apresentar dados num formato compacto: “antes e depois”, principais vantagens e assim por diante.
Por isso, as tabelas continuam a ser bem recebidas tanto pelos utilizadores como pelos algoritmos.
Talvez não deva criar demasiadas e não deva fazê-las com um grande número de colunas, para que continuem fáceis de consumir.
Perguntas e respostas
Utilize uma secção de Perguntas e respostas. Esta é uma oportunidade para responder às perguntas que os utilizadores possam ter depois de lerem o artigo.
A importância do Ganho de informação
Tenho um artigo separado sobre Ganho de informação. Pode lê-lo, mas temos definitivamente de reconhecer que surgiu outra tendência muito importante.
Já não podemos simplesmente reescrever artigos.
Se todos os sites fornecerem a mesma resposta, o Google será obrigado a encontrar o conteúdo que oferece mais valor adicional.
Por isso, se o seu material incluir investigação, exemplos, estudos de caso, estatísticas ou a sua experiência única, adicione esses materiais ao artigo.
Porque a Classificação de trechos ajuda a encontrar a resposta, enquanto o Ganho de informação ajuda a encontrar a melhor resposta.
O conceito de divisão semântica em blocos
Acredito que é importante compreender como os rastreadores de pesquisa e sistemas como a Classificação de trechos e as Visões Gerais de IA processam tecnicamente os fragmentos.
É assim que funciona. Os algoritmos dividem documentos longos nos chamados blocos. São blocos semânticos de determinado tamanho, normalmente entre 200 e 500 palavras.
Se um parágrafo for demasiado curto — menos de 50 palavras — o rastreador pode não ter contexto suficiente para responder a uma consulta específica. Por outro lado, se uma secção tiver mais de 600 palavras sem subtítulos ou estrutura, o seu peso semântico pode ficar diluído e o algoritmo de Classificação de trechos pode não conseguir extrair a ideia exata desse texto.
Sanduíche contextual para copywriters
Já discutimos como otimizar parágrafos, mas também precisamos de uma orientação de escrita clara e simples para copywriters.
Podemos utilizar o princípio do Sanduíche contextual. A primeira frase de um parágrafo deve fornecer uma resposta direta, clara e simples. Pode observar como a Wikipedia faz isto. Apresenta a resposta imediatamente na primeira frase.
Também costumo formatar este bloco como uma citação para fornecer conteúdo estruturado aos rastreadores de pesquisa.
Na primeira frase, damos uma resposta direta e muito clara à pergunta. As duas ou três frases seguintes desenvolvem a ideia e apresentam as principais evidências. Incluem números, factos e exemplos.
A frase final do parágrafo deve conter uma conclusão clara.
Como resultado, é mais provável que o conteúdo escrito com esta estrutura seja extraído pela Classificação de trechos e pelas Visões Gerais de IA, porque estes sistemas compreendem o seu significado com maior facilidade.
Links de salto
Também vale a pena mencionar que as âncoras nomeadas nos títulos H2 e H3 ajudam significativamente o Google.
A maioria dos artigos, por exemplo no WordPress, pode utilizar plugins automáticos. No entanto, estes plugins por vezes geram âncoras caóticas que não são ideais.
É muito melhor quando o Índice é gerado utilizando âncoras que correspondem aos nomes dos títulos e possuem IDs limpos, escritos manualmente, legíveis por humanos e que refletem corretamente a intenção de pesquisa.
Por exemplo, em vez de id=”98234″, é melhor fazer isto: id=”keyword-difficulty-calculation”
Isto ajuda o Google a apresentar links de salto diretamente nos resultados de pesquisa. Podemos acompanhar este comportamento no Google Search Console (filtrando os relatórios de desempenho por URLs que contenham o símbolo “#”).
Vou mostrar-lhe um exemplo utilizando um dos meus artigos:
A lógica de trabalhar com palavras-chave de cauda longa
Graças à Classificação de trechos, já não precisamos de criar dezenas de pequenos artigos direcionados para cada microconsulta.
Em vez disso, basta publicar um guia abrangente e bem estruturado — um artigo longo sólido.
O algoritmo irá identificar os fragmentos relevantes dentro dele, associá-los a consultas de pesquisa de cauda longa e permitir que esse artigo central atraia uma grande quantidade de tráfego segmentado a partir de uma única página.
Como verificar se um texto está otimizado para a Classificação de trechos?
Vou fornecer-lhe uma lista de verificação curta para que possa avaliar o seu conteúdo. Faça a si próprio estas cinco perguntas simples.
Lista de verificação da Classificação de trechos
- Os seus títulos H2 ou H3 contêm consultas de pesquisa?
- O parágrafo é uma resposta completa?
- O parágrafo contém elementos específicos: números, exemplos, factos, instruções ou tabelas?
- Está a utilizar palavras desnecessárias?
Remova todas as construções que acrescentam palavras desnecessárias. Remova-as implacavelmente do texto.
A secção atual é compreensível sem ler os parágrafos anteriores?
Se uma pessoa chegar a um bloco específico e encontrar aí a informação, significa que consegue compreender o significado sem ler o artigo inteiro.
Conclusão
A Classificação de trechos alterou toda a abordagem à criação de conteúdo porque, atualmente, o Google já não avalia uma página como um todo e aprendeu a ler os blocos semânticos dentro de uma página.
Se quiser criar conteúdo que vença nos resultados de pesquisa, não utilize apenas as palavras certas; forneça respostas a perguntas específicas.
Tudo passou há muito tempo da otimização de documentos para a otimização do conhecimento, e cada secção de um artigo torna-se um potencial ponto de entrada a partir da pesquisa.
Por isso, quanto mais estruturados e úteis forem o seu conteúdo e os seus blocos semânticos, maior será a probabilidade de receber tráfego orgânico.
E, na era moderna das Visões Gerais de IA, dos sistemas RAG e dos assistentes artificiais, esta abordagem já se tornou a norma, e não deve ficar para trás destas tendências.
O conteúdo do futuro já não é conteúdo escrito em torno de palavras-chave e de um determinado número de palavras, mas um conjunto de respostas e recomendações claras de especialistas combinadas numa estrutura lógica.
Gostaria de concluir dizendo que, na era da pesquisa vertical e da indexação de documentos em grande escala, a otimização do conhecimento substituiu a otimização de documentos.
Hoje, o que importa não é quanto escreveu numa página, mas o que realmente disse. Quanto mais logicamente o seu conteúdo estiver estruturado, maiores serão as suas possibilidades de ser citado nos resultados de pesquisa.
É tudo da minha parte. Obrigado por ler o artigo. Leia outros artigos no meu site.
