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E-mail: primeirapagina1000@gmail.com

Fonte: Wikipedia,

Otimização para motores de busca,

Página semiprotegida
Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
(Redirecionado de Seo)

Otimização de Sites (otimização para motores de pesquisa (português europeu) ou otimização para mecanismos de busca (português brasileiro)) é o conjunto de estratégias com o objetivo de potencializar e melhorar o posicionamento de um site nas páginas de resultados orgânicos – desconsiderando links patrocinados/pagos – nos sites de busca gerando conversões, sejam elas, um lead, uma compra, um envio de formulário, agendamento de consulta e outros.

Pringle, definiu um número de atributos dentro da codificação HTML de uma página que frequentemente eram manipulados por provedores de conteúdo na Internet tentando melhorar a própria classificação em motores de busca. Devido a fatores que estão praticamente sob o controle exclusivo dos responsáveis por um site, os motores de busca continuaram a sofrer abusos e tentativas de classificações manipuladas. Para fornecer melhores resultados a seus usuários, os sistemas de busca tiveram que se adaptar e assegurar que as páginas de resultados mostrem sempre os resultados mais relevantes durante uma procura, no lugar de páginas inúteis cheias de palavras-chave e termos criados inescrupulosamente por webmasters na tentativa de usá-las como iscas para exibirem webpages sem link ou conteúdo. Estes fatos levaram ao nascimento de um novo tipo de motor de busca.[carece de fontes]

Sistemas de busca orgânica

O Google foi iniciado por dois estudantes Ph.D. da Universidade de Stanford, Sergey Brin e Larry Page, e trouxe um novo conceito para avaliar páginas da web. Este conceito, chamado PageRank™, foi importante para o início da criação dos algoritmos do Google.1

Surgimento do termo SEO (Search Engine Optimization)

Existem três “propostas” para a origem do termo SEO, a primeira onde Bob Heyman juntamente com Leland Harden, definiram verbalmente o termo após melhorarem o posicionamento de um website de um cliente, no qual isso foi relatado no livro “Net Results” em 1997.2

A segunda vertente, e mais concreta que a primeira, é um post referenciado por Danny Sullivan, indicando um post SPAM feito na Usenet em 26 de Julho de 1997, onde o termo Search Engine Optimization aparece.3

Por fim, a terceira vertente, que é mais concreta e antiga, sugere que o termo é uma criação da Multimedia Marketing Group (MMG), empresa online de John Audette, que possuía páginas no início de 1997 que já mencionavam o termo Search Engine Optimization.4

Spiders de sistemas de busca podem observar um número variado de fatores quando estiverem navegando em um site, e muitas páginas de um site podem não ser indexadas pelos sistemas de busca até que elas adquiram mais pagerank ou links ou tráfego. A distância das páginas do diretório inicial de um site pode também ser um fator decisivo se uma página vai ou não ser navegada pelo spider, bem como outras métricas importantes. Cho et al.5 descreveu alguns padrões para essas decisões de quando uma página visitada deve ser indexada pelo sistema de busca.

Quando descoberto, mecanismos de busca podem reagir diante daqueles utilizando métodos antiéticos de SEO. Em Fevereiro de 2006, o Google removeu tanto a BMW Germany quanto a Ricoh Germany pelo uso desse tipo de prática. O PageRank™ ainda possui bastante força na hora de posicionar sites na primeira página de resultados, porém, a disputa pelas primeiras posições leva em consideração também a experiência do usuário. O Google é capaz de identificar quando uma página está satisfazendo mais os usuários que outra, e pode inverter os rankings delas baseado nessa análise, independente da força do domínio de cada um.

Atualizações dos algoritmos do Google

Existe um algoritmo que analisa os fatores internos e externos do SEO; esses fatores são estimados em mais de 200 desde a ultima atualização do Google. Os próprios funcionários do Google não os conhecem. Esses algoritmos ajudam a entender como foi todo o funcionamento do Google até aqui:

Fevereiro de 2011: o Google lança o algoritmo Panda, cuja função é identificar e rebaixar o ranqueamento de sites com baixa qualidade de conteúdo, ao mesmo tempo em que privilegia os sites com bom conteúdo.

Abril de 2012: o Google lança um outro algoritmo importante, o Penguin, desta vez voltado para penalizar os sites que tentam violar as diretrizes de bom uso do Google por meio de técnicas “black hat” — aquelas que tentam melhorar artificialmente o ranqueamento de um site.

Agosto de 2012: o Google cria um pequeno algoritmo chamado Pirate, que penaliza sites com muitos casos de reclamação por infração de direitos autorais. É um mecanismo focado em combater a duplicação de conteúdo sem autorização do autor.

Setembro de 2012: o Google lança outro pequeno algoritmo, o EMD (Exact Match Domain), que visa a penalizar sites que são lançados com um domínio ótimo, mas conteúdo de baixa qualidade. Isso significa que não adianta ter um bom domínio, mas manter nele um site com conteúdo ruim. Nesses casos, em vez de contribuir para SEO, o domínio atrapalha.

Agosto de 2013: o Hummingbird, uma atualização nos algoritmos Panda e Penguin, é anunciado tendo a compreensão da semântica como uma grande novidade. Ele permite que o Google entenda que duas palavras distintas podem ter o mesmo significado e se referirem à mesma coisa. Por exemplo, carro e automóvel significam a mesma coisa dentro de um texto — e o Google passa a detectar isso.

Julho de 2014: o algoritmo Pigeon é lançado para que o Google seja capaz de usar como parâmetro a localização tanto de quem faz a busca quanto de quem aparece nos resultados dela. Isso significa, por exemplo, que um usuário que busca por “pizzaria” em Porto Alegre verá resultados diferentes de quem faz a mesma busca em Salvador.

Abril de 2015: a chegada do algoritmo Mobile Friendly — batizado de Mobilegeddon por profissionais do mercado — faz crescer significativamente a importância dos resultados de buscas em dispositivos móveis (smartphones e tablets). A partir dessa mudança, o conceito de “mobile first” passa a vigorar para valer, uma vez que sites que não forem responsivos podem perder ranqueamento nas buscas feitas por esses aparelhos.

Outubro de 2015: toda a lógica do Google passa a ser regida por machine learning — uma das aplicações de inteligência artificial — a partir do lançamento do sistema batizado de RankBrain. Isso significa que os resultados de buscas orgânicas passam a imitar a lógica humana, e não apenas a de fórmulas matemáticas complexas, como algoritmos.

Março de 2017: em mais uma investida contra táticas “black-hat”, é lançado o Google Fred. Seu propósito é, por exemplo, penalizar sites que usam títulos chamativos e sensacionalistas como forma de atrair usuários para páginas sobrecarregadas de anúncios

Agosto de 2018: chamada de “medic update“, esta atualização impactou um grande número de sites ligados a área da saúde. Os especialistas destacam que novamente sinais relacionados a E-A-T e credibilidade das informações foram critérios para mudar a relevância dos sites nas buscas.

Junho de 2019: Conhecida por atualização Principal de junho de 2019, foi destaque na comunidade de SEO não somente pelo impacto que causou nos sites, mas por ter sido a primeira anunciada antecipadamente pela empresa. Através de um tweet, feito no perfil Google SearchLiaison, o principal motivo porque essa atualização ficou conhecida foi o impacto que gerou na confiabilidade dos sites de notícias, gerando resultados negativos para sites como o The Daily Mail, que perdeu 50% do seu tráfego.

Outubro de 2019: Google Bert passa a utilizar Processamento de linguagem natural (PLN), o que irá auxiliar o RankBrain a compreender a linguagem. O objetivo é compreender a intenção do usuário, para entregar o melhor resultado nas buscas.

Janeiro de 2020: Conhecida por atualização da posição 0. Esta mudança está associada ao algoritmo que diz respeito ao conteúdo da posição 0 (conhecido como featured snippets). Anteriormente as SERPs, ou páginas de resultados, apresentavam o conteúdo em destaque e abaixo repetia o mesmo resultado na posição original, no primeiro lugar. A partir da mudança, não há mais essa repetição.

Controvérsias

Em novembro de 2019 o The Wall Street Journal publicou um artigo chamado How Google Interferes With Its Search Algorithms and Changes Your Results, falando sobre como o Google “molda o que você vê” a partir de listas negras de sites, atualizações de algorítimos e equipes contratadas para avaliar os resultados de pesquisa. Este artigo foi muito criticado pela comunidade relacionada aos SEO no mundo.

Motor de busca

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
FONTE: WIKIPEDIA

Motor de pesquisa(português europeu) ou ferramenta de busca(português brasileiro) ou buscador (em inglêssearch engine) é um programa desenhado para procurar palavras-chave fornecidas pelo utilizador em documentos e bases de dados. No contexto da internet, um motor de pesquisa permite procurar palavras-chave em documentos alojados na world wide web, como aqueles que se encontram armazenados em websites.[1]

Os motores de busca surgiram logo após o aparecimento da Internet, com a intenção de prestar um serviço extremamente importante: a busca de qualquer informação na rede, apresentando os resultados de uma forma organizada, e também com a proposta de fazer isto de uma maneira rápida e eficiente. A partir deste preceito básico, diversas empresas se desenvolveram, chegando algumas a valer milhões de dólares. Entre as maiores empresas encontram-se o Google, o Yahoo!, o Bing, o Lycos, o Cadê e, mais recentemente, a Amazon.com com o seu mecanismo de busca A9 porém inativo. Os buscadores se mostraram imprescindíveis para o fluxo de acesso e a conquista novos visitantes.

Antes do advento da Web, havia sistemas para outros protocolos ou usos, como o Archie para sites FTP anônimos e o Veronica para o Gopher (protocolo de redes de computadores que foi desenhado para indexar repositórios de documentos na Internet, baseado-se em menus).

Conceito

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Arquitetura de um motor de busca

Um motor de busca é feito para auxiliar a procura de informações armazenadas na rede mundial (WWW), dentro de uma rede corporativa ou de um computador pessoal. Ele permite que uma pessoa solicite conteúdo de acordo com um critério específico (tipicamente contendo uma dada palavra ou frase) e responde com uma lista de referências que combinam com tal critério, ou seja é uma espécie de catálogo mágico. Ao se realizar uma consulta, a lista de ocorrências de assuntos é criada previamente por meio de um conjunto de softwares de computadores, conhecidos como Web crawler, que vasculham toda a Web em busca de ocorrências de um determinado assunto em uma página. Ao encontrar uma página com muitos links, os spiders embrenham-se por eles, conseguindo, inclusive, vasculhar os diretórios internos – aqueles que tenham permissão de leitura para usuários – dos sites nos quais estão trabalhando.

Os motores de busca usam regularmente índices atualizados para funcionar de forma rápida e eficiente. Sem maior especificação, ele normalmente refere-se ao serviço de busca Web, que procura informações na rede pública da Internet. Outros tipos incluem motores de busca para empresas (Intranets), motores de busca pessoais e motores de busca móveis. De qualquer forma, enquanto diferente seleção e relevância podem aplicar-se em diferentes ambientes, o utilizador provavelmente perceberá uma pequena diferença entre as operações neles. Alguns motores também extraem dados disponíveis em grupos de notícias, grandes bancos de dados ou diretórios abertos como a DMOZ.org (Open Directory Project). Ao contrário dos diretórios Web, que são mantidos por editores humanos, os serviços de busca funcionam algoritmicamente. A maioria dos sites que chamam os motores de busca são, na verdade, uma “interface” (front end) para os sistemas de busca de outras empresas.

História

Os primeiros motores de busca (como o Yahoo) baseavam-se na indexação de páginas através da sua categorização. Posteriormente surgiram as meta-buscas. A mais recente geração de motores de busca (como a do Google) utiliza tecnologias diversas, como a procura por palavras-chave diretamente nas páginas e o uso de referências externas espalhadas pela web, permitindo até a tradução direta de páginas (embora de forma básica ou errada) para a língua do utilizador. O Google, além de fazer a busca pela Internet, oferece também o recurso de se efetuar a busca somente dentro de um site específico. É essa a ferramenta usada na comunidade Wiki.

Os motores de busca são buscadores que baseiam sua coleta de páginas em um robô que varre a Internet à procura de páginas novas para introduzir em sua base de dados automaticamente. Motores de busca típicos são Google, Yahoo e Bing.

A primeira ferramenta utilizada para busca na Internet foi o Archie (da palavra em Inglês, “archive” sem a letra “v”). Foi criado em 1990 por Alan Emtage, um estudante da McGill University em Montreal. O programa baixava as listas de diretório de todos arquivos localizados em sites públicos de FTP (File Transfer Protocol) anônimos, criando uma base de dados que permitia busca por nome de arquivos.

Enquanto o Archie indexava arquivos de computador, o Gopher indexava documentos de texto. Ele foi criado em 1991, por Mark McCahill da Universidade de Minessota, cujo nome veio do mascote da escola. Devido ao fato de serem arquivos de texto, a maior parte dos sites Gopher tornaram-se websites após a criação da World Wide Web.

Dois outros programas, Veronica e Jughead, buscavam os arquivos armazenados nos sistemas de índice do Gopher. Veronica (Very Easy Rodent-Oriented Net-wide Index to Computerized Archives) provia uma busca por palavras para a maioria dos títulos de menu em todas listas do Gopher. Jughead (Jonzy’s Universal Gopher Hierarchy Excavation And Display) era uma ferramenta para obter informações de menu de vários servidores Gopher.

O primeiro search engine Web foi o Wandex, um índice atualmente extinto feito pela World Wide Web Wanderer, um web crawler (programa automatizado que acessa e percorre os sites seguindo os links presentes nas páginas.) desenvolvido por Matthew Gray no MIT, em 1993. Outro sistema antigo, Aliweb, também apareceu no mesmo ano e existe até hoje. O primeiro sistema “full text” baseado em crawler foi o WebCrawler, que saiu em 1994. Ao contrário de seus predecessores, ele permite aos usuários buscar por qualquer palavra em qualquer página, o que tornou-se padrão para todos serviços de busca desde então. Também foi o primeiro a ser conhecido pelo grande público. Ainda em 1994, o Lycos (que começou na Carnegie Mellon University) foi lançado e tornou-se um grande sucesso comercial.

Logo depois, muitos sistemas apareceram, incluindo ExciteInfoseekInktomiNorthern Light, e AltaVista. De certa forma, eles competiram com diretórios populares como o Yahoo!. Posteriormente, os diretórios integraram ou adicionaram a tecnologia de search engine para maior funcionalidade.

Os sistemas de busca também eram conhecidos como a “mina de ouro” no frenêsi de investimento na Internet que ocorreu no fim dos anos 1990s. Várias empresas entraram no mercado de forma espetacular, com recorde em ganhos durante seus primeiros anos de existência. Algumas fecharam seu sistema público, e estão oferecendo versões corporativas somente, como a Northern Light.

Mais recentemente, os sistemas de busca também estão utilizando XML ou RSS, permitindo indexar dados de sites com eficácia, sem a necessidade de um crawler complexo. Os sites simplesmente provêm um xml feed o qual é indexado pelo sistema de busca. Os XML feeds estão sendo cada vez mais fornecidos de forma automática por weblogs. Exemplos são o feedster, que inclui o LjFind Search que provê serviços para os blogs do site LiveJournal.

Tipos de buscador

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Pesquisa mostrando os três maiores sites de busca no mundo

Existem variados tipos de buscadores:

  • Buscadores globais são buscadores que pesquisam todos os documentos na rede, e a apresentação do resultado é aleatória, dependendo do ranking de acessos aos sites. As informações podem referir-se a qualquer tema. O buscador global mais recente é o Wiglr, que utiliza dados muito parecidos com o Google e Bing, é também o primeiro buscador criado nesta década (2010-2020). Google, Yahoo e Bing são os buscadores globais mais acessados;
  • Buscadores verticais são buscadores que realizam pesquisas “especializadas” em bases de dados próprias de acordo com suas propensões. Geralmente, a inclusão em um buscador vertical está relacionada ao pagamento de uma mensalidade ou de um valor por clique. Mitula, TrovitBizRateAchaNoticiasOodleCathoSAPOBuscaPé e Become.com são alguns exemplos de buscadores verticais;
  • Guias locais são buscadores exclusivamente locais ou regionais. As informações se referem a endereços de empresas ou prestadores de serviços. O resultado é priorizados pelo destaque de quem contrata o serviço. Listão, GuiaMais, AcheCerto, EuAcheiFácil, Zeen! entre outras. Geralmente são cadastros e publicações pagas. É indicado para profissionais e empresas que desejam oferecer seus produtos ou serviços em uma região, Estado ou Cidade;
  • Guias de busca local ou buscador local são buscadores de abrangência nacional que lista as empresas e prestadores de serviços próximas ao endereço do internauta a partir de um texto digitado. A proximidade é avaliada normalmente pelo CEP, ou por coordenadas de GPs. Os cadastros Básicos são gratuitos para que as micros empresas ou profissionais liberais possam estar presente na WEB sem que invistam em um sites próprio. É indicado para profissionais e empresas que desejam oferecer seus produtos ou serviços em uma Localidade, rua, bairro, cidade ou Estado e possibilitando ainda a forma mais rápida de atualização dos registros de contatos por seus clientes ou fornecedores;
  • Diretórios de websites são índices de sites, usualmente organizados por categorias e sub-categorias. Tem como finalidade principal permitir ao usuário encontrar rapidamente sites que desejar, buscando por categorias, e não por palavras-chave. Os diretórios de sites geralmente possuem uma busca interna, para que usuários possam encontrar sites dentro de seu próprio índice. Diretórios podem ser a nível regional, nacional ou global, e até mesmo especializados em determinado assunto. Open Directory Project é exemplo de diretórios de sites.

A divulgação de sites de empresas com negócios regionais são acessados em sua grande maioria quando os profissionais da WEB cadastram seus sites nos Buscadores Locais para aumentarem as visitas de internautas, pois não há um sistema de atualização automática dos dados que abranja todos os tipos de categorias e em rapidez necessária. Por esta razão, somente cerca de 20% a 25% de tudo que existe na WEB é publicada nos buscadores.

AnoEngineEvento
1993WandexLançamento
1993AliwebLançamento
1994WebCrawlerLançamento
InfoseekLançamento
LycosLançamento
1995AltaVistaLançamento (parte do DEC)
1995Sapo.ptLançamento
1996DogpileLançamento
InktomiFundado
Ask JeevesFundado
1997Northern LightLançamento
1997Sapo.ptFundado
1998GoogleLançamento
1999AlltheWebLançamento
1999BaiduFundado
1999Aonde.comLançamento
2000GigablastLançamento
2000SingingfishLançamento
2000TeomaFundado
2000VivisimoFundado
2003Objects SearchLançamento
2004Yahoo! SearchLançamento final (primeiros resultados originais)
MSN SearchLançamento beta
2005MSN SearchLançamento final
2006QuaeroFundado
2006TrovitFundado
2007Ask.comFundado
2008CuilFundado
2009BingFundado
2009Zeen.com.brFundado
2011WiglrLançamento
2013SACF SearchLançamento
2014meetrio.com.brLançamento
2018hotbusca.comLançamento

Funcionamento

Um motor de busca opera na seguinte ordem:

  1. Web crawling (percorrer por links)
  2. Indexação
  3. Busca

Os sistemas de busca trabalham armazenando informações sobre um grande número de páginas, as quais eles obtém da própria WWW. Estas páginas são recuperadas por um Web crawler (também conhecido como spider) — um Web browser automatizado que segue cada link que vê. As exclusões podem ser feitas pelo uso do robots.txt. O conteúdo de cada página então é analisado para determinar como deverá ser indexado (por exemplo, as palavras são extraídas de títulos, cabeçalhos ou campos especiais chamados meta tags). Os dados sobre as páginas são armazenados em um banco de dados indexado para uso nas pesquisas futuras. Alguns sistemas, como o do Google, armazenam todo ou parte da página de origem (referido como um cache) assim como informações sobre as páginas, no qual alguns armazenam cada palavra de cada página encontrada, como o AltaVista. Esta página em cache sempre guarda o próprio texto de busca pois, como ele mesmo foi indexado, pode ser útil quando o conteúdo da página atual foi atualizado e os termos de pesquisa não mais estão contidos nela. Este problema pode ser considerado uma forma moderada de linkrot (perda de links em documentos da Internet, ou seja, quando os sites deixaram de existir ou mudaram de endereço), e a maneira como o Google lida com isso aumenta a usabilidade ao satisfazer as expectativas dos usuários pelo fato de o termo de busca estarão na página retornada. Isto satisfaz o princípio de “menos surpresa”, pois o usuário normalmente espera que os termos de pesquisa estejam nas páginas retornadas. A relevância crescente das buscas torna muito útil estas páginas em cache, mesmo com o fato de que podem manter dados que não mais estão disponíveis em outro lugar.

Quando um usuário faz uma busca, tipicamente digitando palavras-chave, o sistema procura o índice e fornece uma lista das páginas que melhor combinam ao critério, normalmente com um breve resumo contendo o título do documento e, às vezes, partes do seu texto. A maior parte dos sistemas suportam o uso de termos booleanos AND, OR e NOT para melhor especificar a busca. E uma funcionalidade avançada é a busca aproximada, que permite definir a distância entre as palavras-chave.

A utilidade de um sistema de busca depende da relevância do resultado que retorna. Enquanto pode haver milhões de páginas que incluam uma palavra ou frase em particular, alguns sites podem ser mais relevantes ou populares do que outros. A maioria dos sistemas de busca usam métodos para criar um ranking dos resultados para prover o “melhor” resultado primeiro. Como um sistema decide quais páginas são melhores combinações, e qual ordem os resultados aparecerão, varia muito de um sistema para outro. Os métodos também modificam-se ao longo do tempo, enquanto o uso da Internet muda e novas técnicas evoluem.

A maior parte dos sistemas de busca são iniciativas comerciais suportadas por rendimentos de propaganda e, como resultado, alguns usam a prática controversa de permitir aos anunciantes pagar para ter sua listagem mais alta no ranking nos resultados da busca.

A vasta maioria dos serviços de pesquisa são rodados por empresas privadas usando algoritmos proprietários e bancos de dados fechados, sendo os mais populares o Google, Bing e Yahoo! Search. De qualquer forma, a tecnologia de código-aberto para sistemas de busca existe, tal como ht://Dig,[ligação inativa] Nutch, Senas, Egothor, OpenFTS, DataparkSearch e muitos outros.

Custos de armazenamento e tempo de crawling

Os custos de armazenamento não são o recurso limitador na implementação de um sistema de busca. Armazenar simplesmente 10 bilhões de páginas de 10 kbytes cada (comprimidas) requer 100 TB e outros aproximados 100 TB para índices, dando um custo de hardware total em menos de $200 k: 400 drives de disco de 500 GB em 100 PCs baratos.

De qualquer forma, um sistema público de busca consideravelmente requer mais recursos para calcular os resultados e prover alta disponibilidade. E os custos de operar uma grande server farm não são triviais.

Passar por 10 B páginas com cem máquinas percorrendo links a 100 páginas/segundo levaria 1M segundos, ou 11.6 dias em uma conexão de Internet de alta capacidade. A maior parte dos sistemas percorre uma pequena fatia da Web (10-20% das páginas) perto desta freqüência ou melhor, mas também percorre sites dinâmicos (por exemplo, sites de notícias e blogs) em uma freqüência muito mais alta.

Motores de busca geoespaciais

Uma recente melhoria na tecnologia de busca é a adição de geocodificação e geoparsing para o processamento dos documentos ingeridos. O geoparsing tenta combinar qualquer referência encontrada a lugares para um quadro geoespacial de referência, como um endereço de rua, localizações de dicionário de termos geográficos, ou a uma área (como um limite poligonal para uma municipalidade). Através deste processo de geoparsing, as latitudes e longitudes são atribuídas aos lugares encontrados e são indexadas para uma busca espacial posterior. Isto pode melhorar muito o processo de busca pois permite ao usuário procurar documentos para uma dada extensão do mapa, ou ao contrário, indicar a localização de documentos combinando com uma dada palavra-chave para analisar incidência e agrupamento, ou qualquer combinação dos dois. Uma empresa que desenvolveu este tipo de tecnologia é a MetaCarta, que disponibiliza seu produto como um XML Web Service para permitir maior integração às aplicações existentes.

A MetaCarta também provê uma extensão para o programa GIS como a ArcGIS (ESRI) para permitir aos analistas fazerem buscas interativamente e obter documentos em um contexto avançado geoespacial e analítico.

Ver também

Ligações externas