Os pesquisadores experimentaram diferentes métodos para melhorar um site em termos de busca por inteligência artificial e identificaram as ações necessárias para aumentar a sua visibilidade. Eles conseguiram aumentar em 115% a visibilidade de sites de menor porte, permitindo que superassem sites corporativos maiores que costumavam dominar as primeiras posições nos resultados de pesquisa.
Os pesquisadores das instituições Universidade de Princeton, Georgia Tech, Instituto Allen de Inteligência Artificial e IIT Delhi constataram que a técnica de Otimização de Motor Generativo denominada GEO conseguiu elevar a visibilidade global em até 40%.
Foram realizados testes em diferentes áreas de conhecimento, como direito, história e ciência, para avaliar nove técnicas de otimização. Durante esses testes, foi identificado quais estratégias foram eficazes, quais não tiveram impacto e quais até mesmo prejudicaram os resultados de classificação.
É digno de nota que algumas técnicas se destacaram em determinadas áreas de conhecimento, enquanto outras três se mostraram eficazes em todos os tipos de websites.
Os pesquisadores destacaram a capacidade da GEO de tornar mais acessível o topo dos resultados da pesquisa ao escreverem:
Essa descoberta destaca a capacidade da GEO de tornar o espaço digital mais acessível para todos.
Significativo, diversos desses sites de menor qualidade geralmente são desenvolvidos por criadores de conteúdo individuais ou empresas independentes, que geralmente têm dificuldade em competir com grandes corporações que ocupam as primeiras posições nos resultados dos mecanismos de busca.
A Inteligência Artificial foi experimentada em situações de desafio.
Os pesquisadores realizaram testes no mecanismo de pesquisa Perplexity.ai e em um mecanismo de busca baseado em inteligência artificial inspirado no Bing Chat, e constataram que os resultados eram comparáveis aos do mecanismo inspirado no Bing Chat.
Na seção 6 do artigo de pesquisa é mencionado por eles.
Encontramos que, assim como o nosso motor generativo Quotation Addition apresenta seu melhor desempenho com Position-Adjusted Word Count, com uma melhoria relativa de 22% em relação à linha de base. Além disso, métodos como Cite Sources e Statistics Addition, que foram eficazes em nosso motor generativo, demonstraram melhorias significativas de até 9% e 37% em ambas as métricas.
Experimentado em Inteligência Artificial, pesquisa foi realizada no Google Chat.
Os pesquisadores experimentaram suas técnicas em um mecanismo de pesquisa gerativo que desenvolveram com base no funcionamento do Bing Chat, além de testá-lo na Perplexidade.AI, um mecanismo de busca baseado em inteligência artificial.
Eles estão redigindo.
Apresentamos um motor gerador que engloba distintos modelos geradores de backend e um mecanismo de busca para recuperar fontes.
Um motor gerador (GE) recebe uma solicitação do usuário e fornece uma resposta em linguagem natural, com PU representando informações personalizadas do usuário, como preferências e histórico.
Os motores genéticos consistem em dois elementos essenciais.
a.) Um grupo de modelos gerativos G = {G1, G2…Gn}, cada um com uma função específica, como reformulação de consulta ou sumarização, e
b.) Um mecanismo de pesquisa na web que fornece um conjunto de resultados S = {s1, s2…sm} com base em uma consulta q.
Apresentamos um processo de trabalho ilustrativo que, no momento da redação, se assemelha ao design do BingChat. Esse processo divide a consulta inicial em consultas menores e mais simples, facilitando a compreensão pelo mecanismo de busca.
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Consultas de pesquisa empregadas para avaliações.
Os especialistas desenvolveram uma base de dados com nove variedades de fontes, que incluem 10.000 consultas de pesquisa abrangendo diversos campos de conhecimento e diferentes graus de dificuldade. Por exemplo, algumas perguntas demandavam capacidade de raciocínio para serem respondidas.
O artigo de pesquisa aborda:
Reformulando o texto: “Desenvolvemos o GEO-BENCH, um conjunto de dados de referência que contém 10 mil consultas provenientes de diversas fontes, utilizadas em motores de busca generativos, juntamente com consultas geradas de forma sintética. Esse conjunto de dados inclui consultas de nove fontes distintas, cada uma categorizada de acordo com seu domínio, nível de dificuldade, objetivo da consulta e outras características.”
Aqui estão nove fontes de pesquisa listadas.
1. MS Macro,
2. ORCAS-1
3. Questões naturais
4. AllSouls: Este conjunto de dados contém perguntas de ensaio de “All Souls College, Universidade de Oxford
5. LIMA: contém perguntas desafiadoras que exigem que os motores generativos não apenas agregam informações, mas também executam raciocínio adequado para responder à pergunta
6. Davinci-Debtate
7. Perplexidade.ai Descubra: Estas consultas são originadas da Perplexidade. ai’s Discover seção, que é uma lista atualizada de consultas de tendência
8. ELI-5: Este conjunto de dados contém perguntas do subreddit ELI5
9. GPT-4 Consultas Geradas: Para complementar a diversidade na distribuição de consultas, solicitamos GPT-4 para gerar consultas que vão de vários domínios (por exemplo: ciência, história) e com base na intenção de consulta (por exemplo: navegação, transacional) e com base na dificuldade e no alcance da resposta gerada (por exemplo: open-ended, fact-based)
Nove Métodos de Classificação Avaliados
Os pesquisadores realizaram testes com nove técnicas distintas visando melhorar a eficiência de sites, analisando o desempenho de cada abordagem em várias áreas de interesse, como Direito & Governo, negócios, ciência, sociedade, saúde, história e outros assuntos.
Eles perceberam que cada categoria específica de assunto teve um bom desempenho com abordagens de otimização distintas.
Nove estratégias foram experimentadas.
Modificar a forma de escrita para torná-la mais persuasiva ao fazer reivindicações com autoridade.
Melhoria de palavras-chave: Inserindo um maior número de palavras-chave da pesquisa.
Incluir estatísticas em vez de explicações interpretativas ao modificar o conteúdo existente.
- Refer to Reliable Sources (referring to trustworthy sources)
- Inclusão de citação: Acrescentando referências e fontes de alta qualidade.
- Simplificar o conteúdo para facilitar a compreensão.
- A otimização da fluência diz respeito a tornar o conteúdo mais coeso e bem estruturado.
- Incluir palavras menos comuns, raras e singulares, sem mudar o sentido do texto.
- Adição de vocabulário especializado: Essa tática consiste em incluir termos técnicos específicos quando apropriado, mantendo o significado original do conteúdo.
- Origens de Citação
- Inclusão de uma Cotação
- Inclusão de Dados Estatísticos
Quais foram os métodos mais eficazes?
As três estratégias principais de melhoria foram:
- Origens de Citação
- Inclusão de Preço
- Inclusão de dados estatísticos.
Essas três abordagens obtiveram um aumento de desempenho de cerca de 30 a 40% em comparação com os resultados iniciais.
Os estudiosos discorreram acerca do êxito dessas táticas.
Essas técnicas, que consistem em incluir dados estatísticos pertinentes, citar fontes confiáveis e incorporar citações relevantes no conteúdo do site, requerem apenas ajustes sutis no próprio conteúdo em si.
Entretanto, eles contribuem de forma significativa para aumentar a visibilidade do site nas respostas do Motor de Geração, o que resulta em um aumento tanto da credibilidade quanto da qualidade do conteúdo.
As estratégias para melhorar a fluidez e facilitar a compreensão também ajudaram a aumentar a visibilidade em 15-30%.
Os pesquisadores interpretaram esses resultados como indicativo de como os mecanismos de busca de inteligência artificial deram importância tanto ao conteúdo quanto à forma de apresentação do conteúdo.
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Quais estratégias de otimização falharam?
Os especialistas ficaram surpresos ao perceber que empregar tons persuasivos e autoritários no conteúdo não resultou em melhoria nos rankings dos motores de busca de inteligência artificial, assim como outras estratégias também não surtiram efeito.
Da mesma maneira, a estratégia de incluir mais palavras-chave da pesquisa no conteúdo não obteve os resultados desejados. Na verdade, a otimização de palavras-chave teve um desempenho 10% inferior à linha de base.
Melhorias implementadas de maneira distinta em áreas de expertise.
Uma descoberta interessante no relatório foi que o tipo de otimização que apresentou melhores resultados variava de acordo com a área de expertise (jurídica, governamental, científica, histórica, entre outras).
Eles perceberam que o material sobre história teve uma melhora significativa ao aplicarem a otimização “Authoritativa”, que envolve o uso de uma linguagem mais persuasiva.
A estratégia de aprimoramento das citações, que consistiu em incluir citações de fontes confiáveis, teve um desempenho muito superior em pesquisas de informações factuais.
A inclusão de dados estatísticos foi eficaz em questões ligadas ao campo do Direito e do Governo, assim como em situações em que a inteligência artificial é consultada sobre sua opinião em relação a algo.
Os pesquisadores notaram:
Isso indica que incluir informações fundamentadas em dados pode aumentar a visibilidade de um site em certos contextos específicos, em particular esses.
A inclusão de citações foi eficaz nos campos de estudo de Pessoas e Sociedade, Explicação e História. Os especialistas analisaram esses resultados sugerindo que o mecanismo de busca AI possa valorizar a “autenticidade” e a “profundidade” ao lidar com esses tipos de consultas.
Os especialistas chegaram à conclusão de que a melhor estratégia a ser adotada era realizar otimizações específicas do domínio.
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Websites com classificação baixa melhorados com GEO.
A pesquisa traz uma boa notícia: sites com baixa classificação podem se beneficiar dessas estratégias de otimização para motores de busca de inteligência artificial.
Eles chegaram a uma conclusão:
De forma interessante, os sites que possuem classificação mais baixa nas páginas de resultados dos mecanismos de busca, geralmente têm dificuldade em se destacar, porém, obtêm benefícios significativos a partir da localização geográfica em comparação com os sites classificados mais acima.
Por exemplo, a implementação do método Cite Sources resultou em um aumento significativo de 115,1% na visibilidade para sites posicionados em quinto lugar nos resultados de busca, ao passo que, em média, a visibilidade do site líder diminuiu em 30,3%.
A utilização de técnicas de otimização para mecanismos de busca oferece uma chance para os pequenos produtores de conteúdo aumentarem consideravelmente sua presença em resultados de pesquisas online.
Melhorando seu conteúdo com o uso do GEO, é possível atingir uma audiência maior, equilibrando as oportunidades e competindo de forma mais eficaz com grandes empresas no ambiente digital.
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Reformulação de games visando otimização para mecanismos de busca.
Neste estudo é apresentada uma nova abordagem para o SEO em relação aos mecanismos de busca que utilizam inteligência artificial. A ideia de que a IA nos mecanismos de busca superaria o SEO foi precipitada. Este estudo sugere que o SEO provavelmente se transformará em GEO para se manter competitivo na próxima geração de motores de busca baseados em IA.
Confira o artigo de pesquisa aqui.
Melhoria do motor gerador.
Imagem principal fornecida por Shutterstock, créditos para ProStockStudio.
