Indexação semântica latente para SEO? Sua otimização de conteúdo merece melhor

Você se lembra daquela cena em Matrix onde Morpheus (Laurence Fishburne) estende uma cápsula em cada uma de suas palmas, descrevendo a escolha de Neo (Keanu Reeves)?

Ele diz: “Esta é sua última chance. Depois disso, não há como voltar atrás. Você toma a pílula azul – a história termina, você acorda em sua cama e acredita no que quiser acreditar. Você toma a pílula vermelha – você fica no País das Maravilhas, e eu te mostro até onde vai a toca do coelho. Lembre-se: tudo o que estou oferecendo é a verdade. Nada mais."

Este post do blog – é mais ou menos assim. Neste caso, vamos falar sobre indexação semântica latente, especificamente:

• O que é isso
• Por que é tão popular entre a multidão de SEO
• Se o Google usa
• Se isso ajuda seus esforços de SEO

No final, assim como Neo, você pode optar por acreditar no que quiser. Então vamos começar. (música tema de suspense na fila)

O que é Indexação Semântica Latente (LSI)?

No mundo do SEO, indexação semântica latente (LSI) e análise semântica latente (LSA) são termos intercambiáveis. Não vamos dividir os cabelos sobre a diferença, então seguiremos a mesma prática neste post do blog.

LSI é uma técnica que analisa as relações entre um conjunto de documentos e os termos contidos nele. Há uma suposição subjacente de que palavras com significado próximo aparecerão em partes semelhantes do texto (conhecida como hipótese distributiva). Ele se baseia em uma técnica matemática chamada decomposição de valor singular para identificar essas relações.

Para os interessados, aqui está um ótimo exemplo de indexação semântica latente (pdf) ao qual você pode consultar.

Não se preocupe se matemática não for sua praia. Você não precisa apreciar as nuances técnicas do processo.

O que é importante entender é que o LSI foi criado para indexar o conteúdo de coleções de documentos com atualizações pouco frequentes.

Por que isso importa? Chegaremos a isso mais tarde.

Primeiro, vamos tentar entender como o LSI se tornou um grande negócio no mundo do SEO.

Palavras-chave LSI e sua popularidade entre especialistas em SEO

Parece que o mundo da otimização de mecanismos de busca passa por fases em que uma determinada estratégia se torna popular. Em um ponto, foi o preenchimento de palavras-chave, uma prática em que certas frases seriam repetidas ad nauseam em uma postagem de blog. É certo que não fez nada para melhorar o conteúdo. Mas funcionou até que os mecanismos de busca perceberam a tática.

O próximo “avanço” do SEO on-page se preocupou com a densidade de palavras-chave. Em vez de ser indiscriminado com o preenchimento de palavras-chave, todo especialista em SEO fez proselitismo de sua opinião sobre quantas frases de palavras-chave poderiam ser colocadas em um artigo sem serem pegos.

Em retrospectiva, você não pode deixar de rir da futilidade de tudo isso. Mas era um negócio sério naquela época. Surpreendentemente, esta estratégia de SEO absolutamente inútil continua a atrair interesse!

Aqui está outra daquelas técnicas de SEO sobre as quais quero alertar você.

Existem especialistas em SEO que afirmam que o Google usa alguma forma de tecnologia LSI. Embora eu não tenha certeza de quem começou esse SEO equivalente a uma lenda urbana, uma coisa é certa. Muitas pessoas falam sobre isso como se fosse um fato.

Acho que isso não é surpreendente. Quando alguns conhecidos influenciadores da indústria de SEO dominam o termo e começam a reivindicar como a otimização LSI ajuda a direcionar o tráfego orgânico, o rebanho certamente o seguirá.

Na superfície, a ideia de que o LSI leva ao sucesso do SEO parece plausível. Sabemos que o Google está interessado em semântica – entender a linguagem natural e entender o significado oculto por trás das palavras em uma página. Aqui, eles dizem o mesmo.

Além disso, se você é uma empresa de SEO tentando vender serviços de SEO comuns a um preço premium, usar termos e frases como indexação semântica latente faz você parecer muito inteligente (e caro).

Além disso, quantos algoritmos de modelagem de tópicos a equipe média de marketing digital vai entender? Provavelmente algo entre zero e um.

Além disso, a indexação semântica latente soa muito mais sexy do que a Frequência de Documento Inverso de Frequência de Termo (TF-IDF) ou Alocação de Dirichlet Latente (LDA).

Ainda assim a questão permanece.

Os motores de busca usam indexação semântica latente?

Embora não possa ser comprovado, é muito improvável que o Google use o LSI. Eu sei, sempre haverá aqueles que querem acreditar no contrário – assim como há pessoas que acreditam que a terra é plana, a América nunca foi à lua e Elvis ainda está vivo.

Embora saibamos que o Google realiza análise semântica de texto, não se pode concluir que, portanto, eles usam análise semântica latente. Essa afirmação é um grande salto na lógica.

Aqui está o outro problema.

Um grande desafio da tecnologia LSI é a questão da escalabilidade e desempenho. Essa tentativa inicial de processamento de linguagem natural foi projetada para funcionar em um conjunto comparativamente pequeno de documentos estáticos. Ele nunca foi criado para lidar com grandes quantidades de conteúdo em constante mudança como temos na Web. Na verdade, a patente para a análise semântica latente foi registrada em 1988, quase três anos antes de a web entrar no ar.

Sem mencionar que existem algumas desvantagens em usar a análise semântica latente:

• O modelo tem dificuldade em lidar com polissemia (múltiplos significados de uma palavra). Por exemplo, um guindaste pode ser uma peça de construção ou um pássaro de pescoço comprido.
• Ele ignora a ordem das palavras, perdendo assim relações sintáticas, lógica e morfologia.
• Ele assume uma distribuição particular (Gaussiana) de termos em documentos que podem não ser verdadeiras em todas as instâncias.
• É computacionalmente intensivo e difícil de atualizar continuamente com novos dados.

Aqui está outra coisa a considerar. O Google patenteou uma abordagem de vetor de palavras (pdf), concedida em 2017, capaz de lidar com um corpus de bilhões de palavras com milhões de palavras no vocabulário. Esse é exatamente o tipo de poder de fogo que você precisa ao analisar conteúdo na web!

É seguro dizer que as tecnologias que o Google usa para indexar o conteúdo da web e entender que o conteúdo avançou consideravelmente desde seus primeiros dias.

Por que usar tecnologia antiga quando você pode usar algo não apenas melhor, mas mais rápido?

Seus esforços de otimização de mecanismos de pesquisa podem se beneficiar da análise semântica latente?

Na verdade. Primeiro, veremos por que isso acontece e, em seguida, veremos uma abordagem melhor.

Você pode ter encontrado sites que oferecem “palavras-chave LSI” gratuitas. Infelizmente, eles não fornecem nenhuma informação sobre como eles usam o LSI para gerar seus resultados. Pelo que vi, a qualidade da saída não é tão boa. O que eles fornecem não são necessariamente tópicos relacionados, mas variantes.

Há outra questão a considerar também.

Quando se trata de indexação semântica latente e SEO, o conselho que vi basicamente se resume a “salpicar” seu conteúdo com algumas dessas palavras-chave LSI, que na verdade são apenas sinônimos. A lógica por trás desse conselho é que o uso desses sinônimos fortalece a relevância temática do seu conteúdo. Isso deve ser bom para SEO, certo?

Não tão rápido.

Essa coisa de trocar palavras cheira muito como a palavra-chave enchimento / buraco de coelho de densidade que muitos SEOs se aventuraram não muito tempo atrás.

Como mencionado anteriormente, não há evidências de que possamos concluir que o Google usa LSI. Na verdade, o mecanismo de busca certamente está anos-luz à frente na tecnologia que usa para entender páginas da web e estabelecer relevância semântica.

Então, pare de confiar na tecnologia dos anos 80. Não seja aquela pessoa que não abre mão do seu videocassete Betamax.

Faça isso em vez disso.

• Pare de procurar maneiras de fazer o Google pensar que seu conteúdo é melhor do que realmente é.
• Concentre-se no seu público e crie um ótimo conteúdo.
• Empregue uma plataforma de modelagem de tópicos melhor (experimente o MarketMuse).
• Use seu aplicativo de pesquisa para derivar uma lista de tópicos semanticamente relacionados. Basta digitar um tópico (normalmente uma consulta de pesquisa) e você obterá uma lista de 50 tópicos relacionados ordenados por relevância.
• Examine cuidadosamente essa lista para determinar a história por trás do tópico. Estruture a postagem do blog usando subtítulos que capturem a essência do tópico.

• Preencha os detalhes de cada seção, abordando todos os conceitos relevantes e adicionando contexto.
• Use o aplicativo de perguntas para ajudar a entender melhor a intenção do usuário por trás do termo de pesquisa que você está segmentando.
• Obtenha uma nova perspectiva sobre seus esforços de otimização na página. O aplicativo Optimize do MarketMuse indica quão bem você abordou o tópico. Obtenha feedback imediato sobre sua escrita para determinar se você atingiu sua pontuação de conteúdo alvo e contagem de palavras. Você conhecerá o potencial do seu conteúdo antes mesmo de apertar o botão de publicação.

Sua estratégia de SEO não deve rodar na tecnologia dos anos 80, a menos que você seja do tipo que gosta de usar um IBM-XT rodando MS-DOS. Quem sou eu para dizer? Daqui a alguns anos, todos nós podemos estar rindo do LSI assim como fazemos com a densidade de palavras-chave.