As palavras-chave LSI (Latent Semantic Indexing) são palavras e frases que ajudam os motores de pesquisa a compreender o contexto de uma página, e não apenas a palavra-chave.
Em SEO, os termos relacionados ajudam a evitar conteúdos superficiais, permitem uma cobertura mais ampla do tema, ajudam a segmentar um maior número de palavras-chave e demonstram tanto aos motores de pesquisa como aos utilizadores que tem conhecimento especializado sobre determinado assunto.
Aqui está um facto que pode surpreender muitos profissionais de SEO: o Google já não utiliza LSI há muito tempo.
Não se preocupe! Eu também pensei durante bastante tempo que as palavras-chave LSI existiam! 😂
- Palavras-chave LSI e os algoritmos modernos de pesquisa
- O que é que o Google utiliza atualmente?
- A interpretação moderna das palavras-chave LSI
- Porque é que o Google valoriza isto?
- Palavras polissémicas
- Porque é que as pessoas continuam a pesquisar por "Palavras-chave LSI"?
- Como encontrar palavras-chave temáticas e termos relacionados
- Palavras-chave temáticas e Autoridade temática
- Considerações finais
Palavras-chave LSI e os algoritmos modernos de pesquisa
O termo LSI, ou Latent Semantic Indexing, refere-se a um método matemático desenvolvido na década de 1980 para ajudar os computadores a compreender que palavras diferentes podem ter significados semelhantes e funcionar como sinónimos.
Atualmente, o Google utiliza sistemas de aprendizagem automática muito mais avançados, incluindo BERT, RankBrain e MUM.
Estes sistemas não procuram simplesmente sinónimos ou palavras que aparecem frequentemente em conjunto. Em vez disso, analisam o contexto, a intenção do utilizador e as relações entre entidades para determinar se o conteúdo responde realmente à consulta do utilizador.
O que é que o Google utiliza atualmente?
O Google já ultrapassou há muito a simples compreensão de palavras individuais e concentra-se agora na compreensão do contexto.
Já mencionei os principais modelos, mas vamos analisar brevemente cada um deles.
RankBrain
O RankBrain foi a primeira integração em grande escala de aprendizagem automática nos sistemas de classificação do Google. Foi introduzido em 2015.
O seu principal objetivo era ajudar o Google a interpretar consultas de pesquisa que nunca tinha visto antes ou que não compreendia totalmente.
O RankBrain associava palavras e frases desconhecidas a conceitos que o algoritmo já compreendia, permitindo ao Google determinar melhor a intenção do utilizador e apresentar resultados de pesquisa mais relevantes.
BERT
O BERT representou um grande avanço no processamento de linguagem natural (NLP).
Introduzido em 2019, o BERT alterou significativamente a forma como o Google interpretava as consultas de pesquisa.
O modelo permitiu ao Google analisar as palavras dentro do contexto em que aparecem, em vez de as tratar como termos isolados. Considera as palavras que aparecem antes e depois de um determinado termo, permitindo ao motor de pesquisa compreender melhor o verdadeiro significado das consultas e do conteúdo.
MUM
O MUM foi o passo seguinte nesta evolução.
Introduzido em 2021, é significativamente mais poderoso do que o BERT.
Uma das principais características do MUM é a sua base multimodal, que permite ao Google analisar simultaneamente texto, imagens e vídeo. No panorama moderno da pesquisa, estas capacidades evoluíram ainda mais, dando origem a sistemas avançados como o Gemini.
Estes modelos constituem a base das Visões Gerais de IA e dos modernos frameworks RAG, permitindo compreender relações conceptuais entre diferentes formatos de conteúdo de uma forma muito mais avançada do que as bases de dados tradicionais de palavras-chave alguma vez conseguiram.
Como resultado, o Google consegue analisar as informações de forma mais aprofundada e desenvolver uma compreensão mais completa tanto do conteúdo da página como da intenção do utilizador.
Estes tipos de modelos formam a base dos sistemas de pesquisa modernos do Google e permitem ao motor de pesquisa compreender contexto, entidades e significado de forma muito mais eficaz do que era possível na época da simples correspondência de palavras-chave.
A interpretação moderna das palavras-chave LSI
Pode perguntar: se o Google já não utiliza LSI, porque é que estamos a escrever um artigo sobre isso?
A resposta é simples. O termo ficou profundamente enraizado na cultura de SEO. Muitos profissionais de SEO entraram no setor décadas depois de a tecnologia original ter sido criada, mas o termo continua a ser amplamente utilizado atualmente.
A realidade é que, quando profissionais de marketing e especialistas de SEO falam de palavras-chave LSI, normalmente não estão a referir-se ao verdadeiro Latent Semantic Indexing.
Em vez disso, estão a falar de palavras relacionadas com o tema, entidades e termos relacionados contextualmente. Ou seja, palavras e frases que pertencem naturalmente à mesma área temática que o tópico principal.
No passado, as palavras-chave LSI eram frequentemente descritas como sinónimos ou palavras estreitamente relacionadas. Atualmente, o termo é utilizado mais frequentemente para descrever palavras que pertencem ao mesmo ecossistema temático.
Por exemplo, se a palavra-chave principal for “bicicleta de montanha”, os termos relacionados com o tema podem incluir suspensão, quadro, transmissão, sistema de travagem, piso dos pneus, forqueta, tamanho das rodas e muitos outros.
Quanto mais vocabulário temático relevante incluir naturalmente no seu conteúdo, mais abrangentemente estará a abordar o assunto.
Estes termos podem ser expressões comuns do setor, terminologia técnica rara, conceitos altamente especializados compreendidos apenas por especialistas ou até expressões informais frequentemente utilizadas por profissionais e utilizadores reais.
Como resultado, os motores de pesquisa obtêm uma compreensão mais sólida de que o autor realmente conhece o assunto e fala a linguagem do seu público.
Porque é que o Google valoriza isto?
O Google depende fortemente do seu Knowledge Graph.
O Knowledge Graph é uma enorme base de dados que estabelece relações entre entidades e conceitos.
Quando o Google vê palavras como “torrefação”, “Arábica”, “Robusta”, “máquina de café” e “tamanho da moagem” a aparecerem juntamente com a palavra “café”, obtém uma compreensão muito mais clara do contexto da página.
O mesmo princípio aplica-se a termos ambíguos.
Por exemplo, se uma página contiver a palavra “Napoleão”, o Google terá de determinar se o conteúdo se refere à figura histórica, ao bolo ou a outra entidade.
Se palavras como “imperador”, “França”, “exército” e “batalha” aparecerem nas proximidades, o motor de pesquisa pode inferir que a página está a falar de Napoleão Bonaparte.
Se, em vez disso, aparecerem palavras como “natas”, “camadas” e “sobremesa”, o Google pode concluir que o conteúdo é sobre o bolo.
Desta forma, o vocabulário temático ajuda a enriquecer o conteúdo, clarificar o contexto e reforçar a relevância temática de uma página.
Palavras polissémicas
Estas palavras também são chamadas palavras polissémicas, ou seja, palavras que possuem vários significados relacionados. Por exemplo: cabeça (parte do corpo, líder, parte superior), correr (deslocar-se rapidamente, funcionar, gerir), luz (iluminação, algo que não é pesado) e assim por diante.
Anteriormente, as palavras ambíguas representavam um enorme desafio para os motores de pesquisa. Atualmente, os modernos modelos de processamento de linguagem natural resolvem este problema através de representações vetoriais. Em vez de fazer uma correspondência entre caracteres exatos, o algoritmo analisa toda a estrutura da frase.
É por isso que envolver os termos ambíguos num conteúdo rico em vocabulário relacionado e contextual é fundamental — fornece ao algoritmo os sinais semânticos necessários para associar termos ambíguos às entidades correspondentes no Knowledge Graph.
Porque é que as pessoas continuam a pesquisar por “Palavras-chave LSI”?
Embora o Google tenha abandonado o conceito tradicional de LSI há muitos anos, o termo nunca desapareceu da indústria de SEO.
Talvez simplesmente nos tenhamos apegado demasiado a ele.
Atualmente, quando um profissional de SEO fala de palavras-chave LSI, normalmente não está a referir-se ao verdadeiro Latent Semantic Indexing.
Na maioria dos casos, refere-se a palavras relacionadas com o tema, entidades, termos contextuais e vocabulário profissional que ajudam a abordar um assunto de forma mais completa e a demonstrar conhecimento especializado.
Como encontrar palavras-chave temáticas e termos relacionados
Encontrar palavras-chave temáticas começa com algo mais importante do que qualquer ferramenta: o seu próprio conhecimento, lógica e compreensão do nicho. No entanto, existem também vários métodos e ferramentas que podem ajudá-lo a descobrir termos e entidades relevantes de forma mais eficiente.
Analisar os resultados de pesquisa
A abordagem mais simples consiste em estudar os resultados de pesquisa do Google. O próprio motor de pesquisa fornece pistas sobre os temas, termos e entidades que considera importantes para uma determinada consulta.
Google Autocomplete
Comece a escrever uma consulta na barra de pesquisa do Google, mas não prima Enter. O Google irá sugerir automaticamente frases e variações de pesquisa adicionais.
Aqui está um truque útil: depois de introduzir a sua palavra-chave principal, adicione diferentes letras do alfabeto uma a uma. Cada letra irá ativar um novo conjunto de sugestões de preenchimento automático, ajudando-o a descobrir um grande número de consultas relacionadas e termos temáticos.
People Also Ask
Esta é uma das fontes mais valiosas de ideias temáticas.
A secção People Also Ask contém perguntas reais dos utilizadores que revelam subtópicos importantes e temas que idealmente devem ser abordados no seu conteúdo.
Pesquisas relacionadas
Na parte inferior da página de resultados de pesquisa do Google encontrará a secção de pesquisas relacionadas.
Estas consultas contêm frequentemente entidades, conceitos e ideias de conteúdo adicionais que podem enriquecer significativamente o seu artigo.
Análise de concorrentes
Analise três a cinco sites que já estejam bem posicionados para a sua palavra-chave-alvo.
Preste atenção aos seus títulos H2 e H3, terminologia, jargão do setor e expressões pouco comuns.
Também deve analisar cuidadosamente as suas secções de FAQ e as estruturas dos artigos. Muitas entidades temáticas importantes estão escondidas precisamente nessas secções.
Knowledge Graph
Explore aquilo que o Google já sabe sobre o seu tema.
Por exemplo, se pesquisar por “bicicleta de montanha”, o Google poderá apresentar um Knowledge Panel juntamente com os resultados de pesquisa.
Analise-o cuidadosamente. Estes painéis contêm frequentemente entidades relacionadas, características, marcas, categorias e outros elementos temáticos importantes.
Inteligência Artificial
A IA também pode ser uma excelente ferramenta para descobrir vocabulário temático.
A chave está em fazer a pergunta certa.
Por exemplo, ao procurar palavras relacionadas com o tema da consulta “Pesquisa de palavras-chave“, pode utilizar um prompt como este:
Liste termos temáticos relacionados com a palavra-chave principal: “Pesquisa de palavras-chave”, sem utilizar a própria expressão “pesquisa de palavras-chave”.
A resposta pode incluir termos como volume de pesquisa, SERP, palavras-chave long-tail, intenção de pesquisa, posicionamento, concorrência e muitos outros conceitos associados ao tema.
Utilize as ferramentas de SEO adequadas
As ferramentas especializadas de SEO podem acelerar significativamente o processo de encontrar palavras-chave temáticas.
KeywordStat consegue identificar termos temáticos relacionados em apenas alguns cliques, tornando a preparação de conteúdo muito mais eficiente.
Engenharia reversa
Aborde o problema como um especialista.
Analise páginas de sucesso que estão posicionadas nos resultados de pesquisa e identifique quais entidades, conceitos e termos aparecem com maior frequência.
Crie um mapa de associações temáticas
Comece pelo seu tema principal e crie um mapa de associações à sua volta.
Por exemplo, se o seu tema for receitas, os conceitos relacionados podem incluir proteínas, vitaminas, nutrição, saúde, calorias, ingredientes, métodos de confeção e preparação de refeições.
Depois, continue a expandir cada ramo, adicionando conceitos e termos relacionados adicionais.
Este método permite criar rapidamente uma lista abrangente de palavras-chave temáticas e, ao mesmo tempo, compreender melhor a estrutura do seu futuro artigo.
Palavras-chave temáticas e Autoridade temática
Como estão estes dois conceitos relacionados?
A resposta é bastante simples. O Google procura sinais de que a sua página pertence genuinamente a um determinado tema e de que possui conhecimentos reais nesse nicho, em vez de simplesmente criar conteúdo em torno de uma determinada palavra-chave.
Se realmente compreender o seu tema, estará naturalmente familiarizado com um grande número de termos do setor, conceitos, entidades e expressões profissionais relacionadas com essa área.
Quanto mais vocabulário temático relevante incorporar naturalmente no seu conteúdo, mais fácil será para os motores de pesquisa compreenderem a profundidade com que aborda o tema.
Isto não significa que deva forçar palavras-chave em todos os parágrafos. Em vez disso, os termos temáticos devem aparecer naturalmente como resultado de uma abordagem aprofundada do assunto.
Quando os motores de pesquisa veem consistentemente entidades, conceitos e terminologia relevantes ao longo do seu conteúdo, ganham confiança adicional de que a sua página trata genuinamente do tema e não está simplesmente a segmentar uma palavra-chave.
Considerações finais
A esta altura, provavelmente já percebeu que a maioria dos profissionais de marketing e especialistas de SEO utiliza o termo Palavras-chave LSI de forma algo imprecisa.
Simplesmente nos habituámos à terminologia, embora a tecnologia original já não seja utilizada nos motores de pesquisa modernos.
Dito isto, não há nada de errado em continuar a utilizar o termo, desde que compreenda o que ele realmente significa.
Atualmente, quando as pessoas falam de palavras-chave LSI, normalmente não estão a referir-se ao Latent Semantic Indexing. Em vez disso, estão a falar de palavras-chave temáticas, entidades, terminologia profissional, vocabulário contextual e conceitos semanticamente relacionados.
Se compreender o termo dessa forma, não há qualquer problema em utilizá-lo.
Pode incorporar estes termos temáticos com confiança na sua estratégia de SEO para enriquecer o conteúdo, demonstrar conhecimento especializado e ajudar os motores de pesquisa a compreender melhor o tema do seu site.
Em última análise, o objetivo não é adicionar mais palavras-chave. O objetivo é abordar um tema da forma mais completa possível e comunicar na linguagem do seu público.
É tudo da minha parte. Obrigado por ler este artigo. Não deixe de explorar os outros recursos deste blog e aproveite as nossas ferramentas de pesquisa e análise de palavras-chave.
