• 19 de dezembro: Esclarecido ainda mais como o Google lida com sites que têm uma alta proporção de imagens explícitas não consensuais em nossas políticas de spam e guia de sistemas de classificação.

Guia para os sistemas de classificação do Google Search

O Google utiliza sistemas automatizados de classificação que analisam muitos fatores e sinais sobre centenas de bilhões de páginas da web e outros conteúdos em nosso índice de pesquisa para apresentar os resultados mais relevantes e úteis, tudo em uma fração de segundo.

Nós melhoramos regularmente esses sistemas por meio de testes e avaliações rigorosas e informamos sobre atualizações em nossos sistemas de classificação quando essas podem ser úteis para criadores de conteúdo e outros.

Esta página é um guia para entender alguns dos nossos sistemas de classificação mais notáveis. Ela abrange alguns sistemas que fazem parte dos nossos sistemas de classificação principais, que são as tecnologias subjacentes que produzem resultados de pesquisa em resposta a consultas. Também abrange alguns sistemas envolvidos em necessidades de classificação específicas.

Você também pode visitar nosso site Como Funciona a Pesquisa para entender como nossos sistemas de classificação, combinados com outros processos, trabalham juntos para que a pesquisa do Google cumpra nossa missão de organizar as informações do mundo e torná-las universalmente acessíveis e úteis.

BERT

Representações de Codificador Bidirecional de Transformadores (BERT) é um sistema de IA que o Google usa e que nos permite entender como combinações de palavras expressam diferentes significados e intenções.

Sistemas de informação de crise

O Google desenvolveu sistemas para fornecer informações úteis e oportunas durante períodos de crise, sejam elas relacionadas a situações de crise pessoal, desastres naturais ou outras crises generalizadas:

Crise pessoal: Nossos sistemas trabalham para entender quando as pessoas buscam informações sobre situações de crise pessoal para exibir linhas diretas e conteúdo de organizações confiáveis para certas consultas relacionadas a suicídio, agressão sexual, ingestão de veneno, violência de gênero ou dependência de drogas. Saiba mais sobre como as informações de crise pessoal são exibidas na Pesquisa do Google.

Alertas SOS: Durante desastres naturais ou situações de crise generalizadas, nosso sistema de Alertas SOS funciona para mostrar atualizações de autoridades locais, nacionais ou internacionais. Essas atualizações podem incluir números de telefone de emergência e sites, mapas, traduções de frases úteis, oportunidades de doação e mais. Saiba mais sobre como os Alertas SOS funcionam e como fazem parte dos alertas de crise do Google que ajudam em momentos de inundações, incêndios florestais, terremotos, furacões e outros desastres.

Sistemas de desduplicação

Pesquisas no Google podem encontrar milhares ou até milhões de páginas da web correspondentes. Algumas delas podem ser muito semelhantes entre si. Nesses casos, nossos sistemas mostram apenas os resultados mais relevantes para evitar duplicação indesejável. Saiba mais sobre como a desduplicação funciona e como ver resultados omitidos, se desejado, quando a desduplicação acontece.

A desduplicação também acontece com os trechos em destaque. Se um link de página da web é elevado a se tornar um trecho em destaque, não repetimos a listagem mais tarde na primeira página de resultados. Isso organiza os resultados e ajuda as pessoas a localizar informações relevantes mais facilmente.

Sistema de domínio de correspondência exata

Nossos sistemas de classificação consideram as palavras nos nomes de domínio como um dos muitos fatores para determinar se o conteúdo é relevante para uma pesquisa. No entanto, nosso sistema de domínio de correspondência exata funciona para garantir que não damos muito crédito ao conteúdo hospedado em domínios projetados para corresponder exatamente a consultas específicas. Por exemplo, alguém pode criar um nome de domínio contendo as palavras “melhores-lugares-para-almoçar” na esperança de que todas essas palavras no nome do domínio impulsionem o conteúdo para os altos rankings. Nosso sistema ajusta isso.

Sistemas de frescura

Temos vários sistemas de “consulta merece frescura” projetados para mostrar conteúdo mais recente para consultas onde seria esperado. Por exemplo, se alguém está pesquisando sobre um filme que acabou de ser lançado, provavelmente quer críticas recentes em vez de artigos mais antigos desde o início da produção. Para outro exemplo, normalmente uma pesquisa por “terremoto” pode trazer de volta material sobre preparação e recursos. No entanto, se um terremoto aconteceu recentemente, então artigos de notícias e conteúdo mais fresco podem aparecer.

Sistema de conteúdo útil

Nosso sistema de conteúdo útil é projetado para garantir que as pessoas vejam conteúdo original e útil escrito por pessoas, para pessoas, nos resultados de pesquisa, em vez de conteúdo feito principalmente para obter tráfego de mecanismos de busca.

Sistemas de análise de links e PageRank

Temos vários sistemas que entendem como as páginas se vinculam umas às outras como uma forma de determinar sobre o que as páginas tratam e quais podem ser mais úteis em resposta a uma consulta. Entre eles está o PageRank, um dos nossos sistemas de classificação principais usados quando o Google foi lançado pela primeira vez. Os curiosos podem saber mais lendo o artigo de pesquisa original do PageRank e a patente. Como o PageRank funciona evoluiu muito desde então, e continua a ser parte dos nossos sistemas de classificação principais.

Sistemas de notícias locais

Temos sistemas que trabalham para identificar e destacar fontes locais de notícias sempre que relevante, como através de nossos recursos “Principais histórias” e “Notícias locais”.

MUM

O Modelo Unificado de Múltiplas Tarefas (MUM) é um sistema de IA capaz de entender e gerar linguagem. Atualmente, não é usado para classificação geral na Pesquisa, mas sim para algumas aplicações específicas, como melhorar as pesquisas por informações sobre a vacina COVID-19 e melhorar as chamadas de trechos em destaque que exibimos.

Correspondência neural

A correspondência neural é um sistema de IA que o Google usa para entender representações de conceitos em consultas e páginas e correspondê-los entre si.

Sistemas de conteúdo original

Temos sistemas para ajudar a garantir que estamos mostrando conteúdo original de forma proeminente nos resultados de pesquisa, incluindo relatórios originais, à frente daqueles que apenas o citam. Isso inclui suporte a uma marcação canônica especial que os criadores podem usar para nos ajudar a entender melhor qual é a página primária se uma página foi duplicada em vários lugares.

Sistemas de despromoção baseados em remoção

O Google tem políticas que permitem a remoção de certos tipos de conteúdo. Se processamos um alto volume de tais remoções envolvendo um determinado site, usamos isso como um sinal para melhorar nossos resultados. Em particular:

Remoções legais: Quando recebemos um alto volume de solicitações de remoção de direitos autorais válidas envolvendo um determinado site, podemos usar isso para despromover outros conteúdos do site em nossos resultados. Dessa forma, se houver outro conteúdo infrator, as pessoas têm menos probabilidade de encontrá-lo em comparação ao conteúdo original. Aplicamos sinais de despromoção semelhantes a reclamações envolvendo difamação, produtos falsificados e remoções ordenadas pelo tribunal. No caso de material de abuso sexual infantil (CSAM), sempre removemos tal conteúdo quando identificado e despromovemos todo o conteúdo de sites com uma alta proporção de conteúdo CSAM.

Remoções de informações pessoais: Se processamos um alto volume de remoções de informações pessoais envolvendo um site com práticas de remoção exploratórias, despromovemos outros conteúdos do site em nossos resultados. Também verificamos se o mesmo padrão de comportamento está ocorrendo com outros sites e, se sim, aplicamos despromoções ao conteúdo desses sites. Podemos aplicar práticas de despromoção semelhantes para sites que recebem um alto volume de remoções de conteúdo de doxxing ou remoções de imagens explícitas não consensuais.

Sistema de classificação de passagens

A classificação de passagens é um sistema de IA que usamos para identificar seções individuais ou “passagens” de uma página da web para entender melhor quão relevante uma página é para uma pesquisa.

RankBrain

O RankBrain é um sistema de IA que nos ajuda a entender como as palavras estão relacionadas a conceitos. Isso significa que podemos retornar conteúdo relevante melhor, mesmo que não contenha todas as palavras exatas usadas em uma pesquisa, ao entender que o conteúdo está relacionado a outras palavras e conceitos.

Sistemas de informações confiáveis

Vários sistemas trabalham de várias maneiras para mostrar as informações mais confiáveis possíveis, como ajudar a destacar páginas mais autoritativas e despromover conteúdo de baixa qualidade e elevar o jornalismo de qualidade. Em casos onde a informação confiável pode estar faltando, nossos sistemas exibem automaticamente avisos de conteúdo sobre tópicos que mudam rapidamente ou quando nossos sistemas não têm alta confiança na qualidade geral dos resultados disponíveis para a pesquisa. Esses fornecem dicas sobre como pesquisar de maneiras que podem levar a resultados mais úteis. Saiba mais sobre nossa abordagem para fornecer informações de alta qualidade na Pesquisa.

Sistema de avaliações

O sistema de avaliações visa recompensar melhor avaliações de alta qualidade, conteúdo que fornece análises perspicazes e pesquisa original, e é escrito por especialistas ou entusiastas que conhecem bem o tópico.

Sistema de diversidade de sites

Nosso sistema de diversidade de sites funciona para que geralmente não mostremos mais de duas listagens de páginas da web do mesmo site em nossos principais resultados, de modo que nenhum único site tende a dominar todos os principais resultados. No entanto, ainda podemos mostrar mais de duas listagens em casos onde nossos sistemas determinam que é especialmente relevante fazê-lo para uma pesquisa específica. A diversidade de sites geralmente trata subdomínios como parte de um domínio raiz. Ou seja: listagens de um subdomínio (subdominio.exemplo.com) e o domínio raiz (exemplo.com) serão considerados do mesmo site. No entanto, às vezes os subdomínios são tratados como sites separados para fins de diversidade quando considerados relevantes para fazê-lo.

Sistemas de detecção de spam

Ninguém quer que sua caixa de entrada de e-mail fique cheia de spam, e é por isso que os filtros de spam são tão úteis. A pesquisa enfrenta um desafio semelhante, porque a internet inclui enormes quantidades de spam que, se não forem tratadas, impediriam que mostrássemos os resultados mais úteis e relevantes. Empregamos uma variedade de sistemas de detecção de spam, incluindo o SpamBrain, para lidar com conteúdo e comportamentos que violam nossas políticas de spam. Esses sistemas são constantemente atualizados para acompanhar as últimas maneiras como a ameaça de spam evolui.

Sistemas aposentados

Os sistemas abaixo são notados para fins históricos. Eles foram incorporados em sistemas sucessores ou tornaram-se parte de nossos sistemas de classificação principais.

Hummingbird

Essa foi uma melhoria significativa em nossos sistemas de classificação geral feita em agosto de 2013. Nossos sistemas de classificação continuaram a evoluir desde então, assim como vinham evoluindo antes.

Sistema Panda

Este foi um sistema projetado para garantir que conteúdo de alta qualidade e original aparecesse em nossos resultados de pesquisa. Anunciado em 2011 e dado o apelido de “Panda”, evoluiu e tornou-se parte de nossos sistemas de classificação principais em 2015.

Sistema Penguin

Este foi um sistema projetado para combater spam de links. Anunciado em 2012 e dado o apelido de “Atualização Penguin”, foi integrado a nossos sistemas de classificação principais em 2016.