Uma patente recentemente concedida ao Google (US Patent 12,254,007, publicada em 18 de março de 2025, mas com raízes em aplicações que datam de 2014) oferece um vislumbre fascinante de como a empresa pode estar aprimorando (ou planejando aprimorar) a personalização dos resultados de busca e recomendações. A tecnologia descrita vai além dos métodos tradicionais, propondo um sistema que utiliza modelos de machine learning (aprendizado de máquina) para pré-calcular a relevância e a probabilidade de resultados antes mesmo que uma consulta específica seja feita, armazenando essas previsões em um índice pesquisável especial.
Essa abordagem tem o potencial de tornar a entrega de resultados altamente personalizados significativamente mais rápida e precisa. Vamos desmembrar como funciona e quais são as implicações.
Uma ressalva crucial: patentes não são produtos (ainda)
Antes de mergulhar nos detalhes técnicos, é fundamental entender o papel das patentes. Registrar uma patente não significa que a tecnologia descrita será implementada ou que já está em operação nos sistemas atuais do Google. Empresas como o Google registram milhares de patentes por diversos motivos: proteger ideias inovadoras, responder a tendências de mercado, explorar futuras direções tecnológicas ou mesmo para fins defensivos.
Portanto, ao analisar esta patente, estamos aprendendo sobre o que o Google pensa que pode vir a funcionar e as direções que pode explorar, e não necessariamente sobre como a busca funciona hoje. É um olhar sobre o potencial futuro, não uma descrição garantida da realidade atual ou futura.
O problema dos sistemas tradicionais de recomendação
A patente começa reconhecendo uma limitação comum em muitos sistemas de recomendação (sejam eles para vídeos, anúncios, documentos, etc.). Tradicionalmente, eles operam em duas fases distintas:
- Recuperação de Informação (Information Retrieval): Uma primeira seleção ampla de candidatos é feita com base em sinais mais simples (como a presença de uma palavra-chave). Essa fase é computacionalmente eficiente, mas pode ser imprecisa.
- Ranking por Machine Learning: Os candidatos selecionados na primeira fase são então classificados por um modelo de machine learning mais complexo e preciso, que considera uma variedade de características (tipo de usuário, localização, hora do dia, etc.) para prever a probabilidade de um resultado ser relevante ou clicado. Essa fase é mais precisa, mas computacionalmente mais intensiva.
O problema crucial, apontado pela patente, é que a primeira fase (recuperação) por ser menos precisa, pode excluir candidatos que teriam sido altamente classificados pelo modelo de machine learning na segunda fase. Perde-se potencial relevância logo no início.
A solução proposta: pré-computando relevância com machine learning em um índice baseado em tokens
A inovação central da patente é integrar a inteligência do machine learning diretamente na estrutura do índice de busca, antes da consulta do usuário. O processo descrito funciona da seguinte forma:
- Geração de Regras pelo Modelo de ML: Um sistema de machine learning gera um conjunto de “regras”. Cada regra essencialmente representa uma previsão: ela correlaciona um conjunto específico de características (features) com um determinado resultado (outcome) e uma probabilidade (outcome probability) de esse resultado ocorrer dadas aquelas características.
- Características (Features): Qualquer informação contextual conhecida – texto da consulta, localização do usuário, idioma, configurações do navegador, histórico de visualização, hora do dia, tipo de dispositivo, etc.
- Resultado (Outcome): A ação ou item desejado – um vídeo específico, um anúncio, um produto, um link, uma previsão de duração de visualização, uma probabilidade de conversão, etc.
- Probabilidade (Outcome Probability): A probabilidade prevista pelo modelo de ML para aquele resultado ocorrer dadas aquelas características (ex: 3% de chance de um usuário com ‘X’ características clicar no vídeo ‘Y’).
- Transformação em Entradas de Índice Baseado em Tokens: Cada uma dessas regras é transformada em uma entrada para um índice pesquisável especial. Esta entrada contém:
- O Resultado (ex: video_carmaker_1).
- Um conjunto de Tokens que representam as Características da regra (ex: [keyword:car], [location:Europe], [bandwidth:high]). É crucial notar que esses tokens não se limitam a palavras-chave; eles podem representar qualquer característica contextual.
- A Probabilidade (Peso) associada (ex: 0.03 ou 3%).
- Consulta e Busca no Índice Pré-Computado: Quando um usuário realiza uma ação (uma busca, um clique, etc. – chamado de “evento” na patente):
- O sistema identifica as características atuais desse evento (ex: usuário busca “carro”, está nos EUA, tem banda larga alta).
- Essas características são convertidas em um subconjunto de tokens.
- O sistema busca no índice pré-computado usando esses tokens. A busca retorna uma lista de resultados (outcomes) e suas respectivas probabilidades pré-calculadas para aquele contexto específico.
- Seleção e Ranking Final: Os resultados obtidos do índice são então classificados com base em suas probabilidades. Os resultados com maior probabilidade são selecionados e apresentados ao usuário.
Implicações (potenciais) para a busca, personalização e SEO
Em um contexto de personalização, o trabalho multicanais passa a ser cada vez mais importante. Nesse sentido, gerar mais sinais de interesse para sua marca ajudaria a trazer mais tráfego para seu site.
Nesse sentido, ter um mundo com esse algoritmo em funcionamento geraria implicações significativas:
- Hiper-Personalização (Potencialmente) em Tempo Real: A capacidade de entregar resultados altamente personalizados quase instantaneamente.
- Resultados Dinâmicos Baseados em Contexto: Variação drástica dos resultados para a mesma consulta dependendo do usuário e seu contexto.
- SEO Além das Palavras-chave: Reforço da importância do contexto completo do usuário (quem, onde, histórico, dispositivo).
- Valor dos Sinais do Usuário: Dados comportamentais se tornariam ainda mais cruciais para treinar os modelos preditivos.
- SEO Contextual e por Persona: A otimização poderia precisar considerar como o conteúdo ressoa com diferentes perfis e contextos de usuários.
- Eficiência e Precisão: Potencial combinação da velocidade da recuperação tradicional com a precisão do ML.
- Recomendações Preditivas: Forte capacidade de prever a próxima ação ou item de interesse do usuário.
Possíveis otimizações (especulativas) alinhadas a esta patente
Reiterando que isto é especulação baseada na lógica da patente e não em fatores de ranking confirmados, algumas estratégias poderiam fazer sentido em um cenário onde essa tecnologia fosse predominante:
- Entendimento Profundo de Personas e Contextos: Ir além das palavras-chave para entender quemestá buscando e em que situação. Mapear as diferentes “features” (localização, dispositivo, histórico provável, fase da jornada) que poderiam compor os tokens contextuais e criar conteúdo que ressoe com esses cenários específicos.
- Conteúdo Adaptável ou Segmentado: Criar variações de conteúdo ou páginas que atendam melhor a diferentes contextos ou intenções implícitas. Por exemplo, uma página de produto pode destacar características diferentes dependendo se o usuário vem de uma busca comparativa versus uma busca por um problema específico.
- Otimização para “Resultados” (Outcomes) Diversos: Pensar além do clique. Se a patente menciona prever duração de visualização, conversão ou revisita, otimizar para engajamento pós-clique (tempo na página, interações, conclusão de tarefas) pode se tornar indiretamente mais importante, pois esses poderiam ser os “outcomes” que os modelos de ML são treinados para prever.
- Construção de Sinais de Usuário Positivos: Focar intensamente na experiência do usuário para gerar sinais comportamentais positivos (baixo bounce rate, alto tempo no site, cliques internos) que poderiam ser usados como features ou para validar a probabilidade de relevância nos modelos de ML.
- Estruturação de Dados Contextuais: Embora a patente foque em tokens derivados de features, o uso de dados estruturados (Schema.org) para fornecer contexto explícito sobre o conteúdo (tipo, atributos, relações) poderia ajudar os sistemas de ML a entender melhor as entidades e gerar regras/tokens mais precisos.
- Marketing Multicanal Consistente: Se o histórico e as associações do usuário são features importantes, manter uma presença consistente e fornecer valor em múltiplos canais (onde o Google possa coletar dados, como YouTube, Chrome se o usuário permitir, etc.) poderia influenciar os modelos preditivos associados a esse usuário.
Mais uma vez, é crucial enfatizar: essas são apenas possibilidades de otimização inspiradas pela lógica descrita na patente. Não há garantia de que funcionem hoje ou que a patente será implementada desta forma.
Conclusão: um olhar sobre o futuro (potencial) da busca preditiva
A patente US 12,254,007 do Google descreve uma arquitetura intrigante para incorporar previsões de machine learning diretamente no índice de busca, visando uma personalização mais rápida e precisa baseada em contexto. Embora seja apenas uma patente – um indicativo de pesquisa e desenvolvimento, não um produto garantido – ela sinaliza uma direção clara: o Google continua explorando formas de tornar a busca mais preditiva, contextual e eficiente. Para quem trabalha com conteúdo e SEO, ela serve como um lembrete da importância crescente de entender profundamente o usuário, seu contexto e de criar experiências de alta qualidade que vão além da simples correspondência de palavras-chave.
Publisher do "Não é Agência!" e Especialista de SEO, Willian Porto tem mais de 21 anos de experiência em projetos de aquisição orgânica. Especializado em Portais de Noticia, também participou de projetos em e-commerces, como Americanas, Shoptime, Bosch e Trocafone.