Novo manual de AI Mode para visibilidade

Este post foi patrocinado pelo MarketBrew. As opiniões expressas neste artigo são as próprias patrocinadoras.

O Google está usando a IA para censurar milhares de sites independentes?

Quer saber por que seu tráfego caiu de repente, mesmo que você esteja fazendo SEO corretamente?

Entre cartas à FTC, descrevendo um desmantelamento sistemático da Web Open pelo Google a profissionais de SEO que podem não estar sabendo que suas estratégias não causam mais impacto, essas mudanças representam uma re-arquiteta definitiva da estrutura de incentivo inteira da Web.

É hora de se adaptar.

Enquanto alguns estavam alertando sobre a recuperação da AI Passage e a pontuação de vetores, a indústria se apegou ao pensamento legado. Os SEOs continuaram a se concentrar nos ciclos de refresco de EEAT, backlinks e conteúdo, assumindo que, se eles simplesmente melhorassem a qualidade, a recuperação viria.

Mas as regras haviam mudado.

Pivô silencioso do Google: de palavras -chave para incorporar vetores

No final de 2023 e no início de 2024, o Google começou a lançar o que agora se refere como o modo IA.

Qual é o modo AI do Google?

O modo AI divide o conteúdo em passagens, incorpora essas passagens em um espaço vetorial multidimensional e as compara diretamente a consultas usando similaridade de cosseno.

Nesse novo modelo, a relevância é determinada geometricamente e não lexicamente. Em vez de classificar páginas inteiras, O Google avalia passagens individuais. As passagens mais relevantes são então surgidas em uma interface do tipo ChatGPT, geralmente sem a necessidade de os usuários clicarem na fonte.

Sob essa mudança visível está uma mudança mais profunda: a pontuação do conteúdo tornou-se incorporada.

O que são vetores de incorporação?

A incorporação de vetores são representações matemáticas de significado. Quando o Google processa uma passagem de conteúdo, ela converte essa passagem em um vetor, uma lista de números que captura o contexto semântico do texto. Esses vetores existem em um espaço multidimensional, onde a distância entre os vetores reflete o quão semelhantes são os significados.

Em vez de confiar em palavras -chave exatas ou frases correspondentes, o Google compara o vetor de incorporação de uma consulta de pesquisa aos vetores de incorporação de passagens individuais. Isso permite identificar a relevância com base em contexto mais profundo, significado implícito e intenção geral.

Práticas tradicionais de SEO, como direcionamento de palavras -chave e cobertura tópica, não carregam o mesmo peso neste sistema. Uma passagem não precisa usar palavras específicas para serem consideradas relevantes. O que importa é se seu vetor atinge o vetor de consulta neste espaço semântico.

Como os vetores de incorporação são diferentes das palavras -chave?

As palavras -chave se concentram nas correspondências exatas. A incorporação de vetores se concentra no significado.

O SEO tradicional confiou na colocação de termos de destino ao longo de uma página. Mas o modo AI do Google agora compara o significado semântico de uma consulta e uma passagem usando vetores de incorporação. Uma passagem pode ser bem classificada, mesmo que não use as mesmas palavras, desde que seu significado se alinhe em estreita colaboração com a consulta.

Essa mudança fez com que muitas estratégias de SEO desatualizadas. As páginas podem ser bem escritas e ricas em palavras-chave, mas ainda assim abaixo do desempenho se o significado incorporado não corresponder à intenção da pesquisa.

O que o SEO errou e o que vem a seguir

A história não é apenas sobre o Google mudar o jogo, é também sobre como a indústria de SEO não percebeu que as regras já haviam mudado.

Não: interprete os sinais mal

Quando as classificações caíram, muitas equipes assumiram que foram atingidas por uma atualização de qualidade ou um ajuste do algoritmo principal. Eles dobraram as táticas familiares: melhorando os sinais de EEAT, atualizando títulos e conteúdo refrescante. Eles podaram páginas finas, aumentaram os links internos e executaram auditorias.

Mas esses esforços foram baseados em modelos desatualizados. Eles trataram o sintoma, perda de visibilidade, não a causa: desvio semântico.

A deriva semântica acontece quando o vetor do seu conteúdo não está mais alinhado com o vetor em evolução da intenção de pesquisa. É invisível para as ferramentas tradicionais de SEO porque ocorre no espaço latente, não no seu HTML.

Nenhuma quantidade de backlinks ou ajustes de conteúdo pode corrigir isso.

Isso não foi apenas abuso de plataforma. Foi também uma supervisão estratégica.

Equipes de SEO:

Muitos acreditavam que fazer o que o Google disse, melhorar a utilidade, podando conteúdo e escrever para humanos, seria suficiente.

Essa promessa entrou em colapso sob o escrutínio da IA.

Mas não somos impotentes.

Não: cair na armadilha de conformidade

O Google disse ao setor para “focar no conteúdo útil” e os SEOs ouviram, através de uma lente lexical. Eles otimizaram para tom, legibilidade e perguntas frequentes.

Mas “utilidade” estava sendo determinado matematicamente se seus vetores alinhados com a interpretação da IA ​​da consulta.

Milhares de sites retrabalhados ainda caíram em visibilidade. Por que? Porque, durante a cópia de polimento, eles nunca perguntaram: Esse conteúdo está alinhado geometricamente com a intenção de pesquisa?

Fazer: otimizar para dados, não palavras -chave

O novo manual de SEO começa com uma verdade simples: você está otimizando para matemática, não palavras.

O novo manual de SEO: como otimizar para SERPs movidos a IA

Aqui está o que agora sabemos:

1. O modo AI é real e mensurável.
   ✅Você pode calcular a incorporação de similaridade.
   ✅Você pode testar passagens contra consultas.
   ✅Você pode visualizar como o Google classifica.
2. O conteúdo deve alinhar semanticamente, não apenas topicamente.
   ✅Duas páginas sobre “as melhores trilhas para caminhadas” podem ser lexicamente semelhantes, mas se uma se concentra em caminhadas familiares e a outra em terrenos extremos, seus vetores divergem.
3. A autoridade ainda importa, mas somente após a semelhança.
   ✅O Fan-Out do modo AI seleciona as passagens relevantes primeiro. A reanganização da autoridade vem mais tarde.
   ✅Se você não passar o limiar de similaridade, sua autoridade não importará.
4. A otimização no nível da passagem é a nova fronteira.
   ✅Otimizar páginas inteiras não é suficiente. Cada pedaço de conteúdo deve puxar o peso semântico.

Como rastrear dados do modo AI do Google para melhorar a visibilidade do SERP?

Depende de seus objetivos; Para o sucesso no SERPS, você precisa se concentrar em ferramentas que não apenas mostram dados de visibilidade, mas também como chegar lá.

O profundo foi uma das primeiras ferramentas para medir se o conteúdo apareceu dentro de modelos de idiomas grandes, oferecendo essencialmente uma verificação de visibilidade da inclusão do LLM. Ele deu aos sinais iniciais do SEOS que os sistemas de IA estavam começando a tratar os resultados da pesquisa de maneira diferente, às vezes surgindo páginas que nunca se classificaram tradicionalmente. Profundo deixou claro: os LLMs não estavam dependendo dos mesmos sistemas de pontuação que os SEOs passaram décadas tentando influenciar.

Mas profundamente parou de oferecer explicações. Disse a você se Seu conteúdo foi escolhido, mas não por que. Não simulou o comportamento algorítmico do modo IA ou revelou quais mudanças levariam a uma melhor inclusão.

É aí que entrou as plataformas baseadas em simulação.

O Market Brew abordou o desafio de maneira diferente. Em vez de auditar o que era visível dentro de um sistema de IA, eles reconstruíram a lógica interna desses sistemas, construindo modelos de mecanismos de pesquisa que refletiam a evolução do Google em relação a incorporação e pontuação baseada em vetores. Essas plataformas não apenas observaram os efeitos do modo IA, eles recriaram seus mecanismos.

Já em 2023, o Market Brew já havia implementado:

• Segmentação de passagem que divide o conteúdo da página em blocos consistentes de ~ 700 caracteres.
• Incorporação de geração Usando a frase-Bert para capturar a impressão digital semântica de cada passagem.
• Cálculos de similaridade de cosseno Para simular como as consultas correspondem a blocos específicos de conteúdo, não apenas a página como um todo.
• Algoritmos temáticos de agrupamentocomo a similaridade do cluster superior, para determinar quais agrupamentos de passagens melhor alinhados com uma intenção de pesquisa.

🔍 Tutorial de fabricação de fabricação de mercado: Dominando o fator de classificação de similaridade de cluster superior | Primeiro princípios SEO

Isso significava que os usuários poderiam testar um conjunto de avisos contra seu conteúdo e Veja o algoritmo pensar, Bloco a bloco, pontuação de similaridade por pontuação.

Onde profunda visibilidade oferecida, a Market Brew ofereceu uma agência.

Em vez de perguntar: “Eu apareci em uma visão geral da IA?”, As ferramentas de simulação ajudaram os SEOs a perguntar: “Por que não?“E mais importante,”O que posso mudar para melhorar minhas chances?”

Ao visualizar o comportamento do modo de IA antes que o Google o reconheça publicamente, essas plataformas deram aos adotantes iniciais uma vantagem crítica. Os SEOs que os utilizam não esperaram que o tráfego caísse antes de agir, eles já estavam otimizando para o alinhamento vetorial e a cobertura semântica muito antes de a maioria da indústria sabia que importava.

E em uma época em que as classificações dependem quão bem suas incorporações correspondem à intenção de um usuárioessa vantagem fez toda a diferença.

Visualize a cobertura do modo AI. De graça.

SEO não morreu. Transformou, da arte em geometria aplicada.

Tutorial de visualizador de modo AI

Para ajudar os SEOs a se adaptarem a essa paisagem orientada pela IA, o Market Brew acaba de anunciar o Visualizador de modo ai, Uma ferramenta gratuita que simula como as visões gerais da IA ​​do Google avaliam seu conteúdo:

• Digite um URL da página.
• Entrar até 10 instruções de pesquisa ou gerá-los automaticamente a partir de uma única consulta mestre usando expansão de prompt no estilo LLM.
• Consulte uma matriz de similaridade de cosseno mostrando como cada pedaço de conteúdo (700 caracteres) para sua página se alinha a cada intenção.
• Clique em qualquer pontuação para ver exatamente qual passagem correspondia e por quê.

🔗 Experimente o visualizador do modo AI

Esta é a única ferramenta que permite assistir ao modo AI pensar.

Duas verdades, um futuro

Nate Hake está certo: o Google reestruturou o jogo. Os dados refletem uma indústria ainda alcançando o novo manual.

Porque duas coisas podem ser verdadeiras:

• O Google pode estar limpando espaço para seus próprios serviços, produtos de anúncios e monopólios de IA.
• E muitos SEOs ainda estão perseguindo fantasmas em um mundo governado pela geometria.

É hora de ir além das suposições.

Se o modo AI for a nova arquitetura da pesquisa, precisamos de ferramentas que exponham como funciona, não apenas teorias sobre o que mudou.

Estávamos trazendo a você essa história no início de 2024, antes que a visão geral da IA ​​tivesse um nome, explicando como as incorporações e a pontuação do vetor remodelavam o SEO.

Ferramentas como o Visualizador de modo AI oferecem uma rara chance de ver por trás da cortina.

Use -o. Teste suas suposições. Mapeie o espaço entre seu conteúdo e relevância moderna.

A pesquisa não terminou.

Mas o caminho exige novos olhos.

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Créditos da imagem

Imagem em destaque: Imagem do MarketBrew. Usado com permissão.