Como o Google Extrai Serviços Oferecidos em Sites de Negócios Locais
Encontrar empresas locais que oferecem exatamente o serviço que você precisa ficou mais fácil graças a um avanço tecnológico do Google. Recentemente, a companhia publicou um estudo sobre um algoritmo capaz de extrair informações de serviços diretamente dos sites de negócios locais para enriquecer perfis no Google Maps e na Busca. Essa inovação facilita a vida do usuário, mostrando resultados mais precisos e relevantes ao buscar serviços específicos na região.
Esse sistema aprimora a experiência de busca ao identificar automaticamente “tipos de serviços” a partir do conteúdo de sites, mesmo quando essas informações não estão organizadas em tabelas ou listas formais, mas inseridas em textos comuns. Por exemplo, se um site de encanador afirma “oferecemos instalação de vasos sanitários e reparo de torneiras”, o algoritmo consegue reconhecer e catalogar essas ofertas. O processo não exige o acesso total à estrutura da página, focando apenas em frases-chave e seu contexto imediato, o que torna a extração eficiente e escalável.
Um dos destaques dessa pesquisa é a participação de Marc Najork, renomado cientista do Google, especialista em recuperação de informação e inteligência artificial. Isso reforça a importância e a complexidade do projeto, que já opera com sucesso há pelo menos um ano, atualizando milhões de perfis de negócios locais.
Uso do Modelo de Linguagem BERT para Melhor Compreensão
Para garantir que somente serviços realmente oferecidos sejam captados, o Google utilizou o modelo de linguagem BERT, uma arquitetura avançada de processamento de linguagem natural. O BERT foi treinado e ajustado especialmente para classificar trechos de texto que descrevem serviços, integrando informações adicionais como a categoria do negócio, o padrão do URL e a estrutura do site para aumentar a precisão sem perder a capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados.
Essa metodologia permite entender o significado das palavras no contexto ao redor, ao contrário de simplesmente identificar palavras isoladas. Por exemplo, um site pode mencionar “controle de percevejos”, porém em uma página de dicas, e não de um serviço de dedetização, o que poderia gerar um falso positivo. O uso do BERT e a análise do contexto resolvem essa ambiguidade, filtrando informações irrelevantes.
Construção do Conjunto de Dados para Treinamento
Para criar um sistema eficaz, foi necessário gerar um conjunto robusto de dados, o que começou pela coleta de bilhões de páginas iniciais listadas nos perfis do Google. Essas páginas e suas páginas relacionadas foram varridas em busca de listas e tabelas com descrições de serviços, formando uma “base semente” de tipos de trabalho.
Com essas informações, o algoritmo expandiu sua capacidade por meio de técnicas de expansão de consulta, usando sinônimos e variações para capturar todas as possíveis formas como serviços podem ser descritos em textos, aumentando o alcance e a diversidade dos termos identificados.
Ajustes para Melhorar a Relevância das Informações
Durante os testes iniciais, o modelo apresentou desafios relacionados à relevância das informações extraídas. Muitas páginas mencionavam tipos de serviços dentro de contextos não relacionados à oferta real daquele negócio, como em páginas informativas que citam serviços de terceiros apenas como referência.
Para corrigir esse problema, o algoritmo incorporou uma análise mais detalhada do texto ao redor das palavras-chave, buscando entender se a menção realmente indicava um serviço oferecido pelo negócio. Tal abordagem reforçou a capacidade de discriminar quando um termo é apenas ilustrativo ou parte efetiva da oferta.
Essa técnica se mostrou eficaz para manter a precisão sem a necessidade de analisar o conteúdo completo da página, o que manteria a escalabilidade do algoritmo diante de bilhões de páginas na web.
Importância do Contexto no SEO Local
Esse avanço reforça uma lição já conhecida no SEO: palavras-chave isoladas nem sempre refletem o real conteúdo ou propósito da página. O que cerca as palavras-chave — termos, frases e estrutura de texto adjacentes — é fundamental para que os sistemas de busca interpretem corretamente o que está sendo oferecido.
A estratégia do Google, focada em analisar apenas parte do texto — em vez de todo o conteúdo da página — é semelhante a outras técnicas do Google que destacam trechos principais. Isso evidencia a crescente importância de criar conteúdos não só ricos em palavras-chave, mas também bem contextualizados para facilitar o entendimento da intenção e da relevância pelo mecanismo de busca.
Potencial de Aplicações em Diversos Setores
A pesquisa evidencia que a tecnologia desenvolvida não se limita a negócios locais. Ela tem aplicação prática em áreas que demandam extração de informações específicas de textos complexos e não estruturados, como:
- Extração de dados legais em documentos jurídicos;
- Identificação de informações médicas em textos técnicos;
- Mapeamento de expertises profissionais em perfis acadêmicos ou corporativos.
Três aprendizados essenciais destacados pelo estudo fortalecem a aplicabilidade do método:
- Aproveitar conteúdos estruturados para superar a falta de dados rotulados (cold start);
- Tratar a extração como problema de recuperação para lidar com grandes conjuntos de dados;
- Utilizar contexto textual para melhorar a qualidade dos modelos sem perder a escalabilidade.
Resultados e Impacto Real
Segundo o estudo, a solução já está em produção e é executada periodicamente para manter as informações atualizadas. Ela atende milhões de usuários no Google Maps e na Busca, oferecendo dados precisos sobre os serviços disponíveis nas suas regiões, com alta escalabilidade e confiabilidade.
Principais Lições para Negócios Locais e SEO
- Foco em Serviços: Destacar claramente os serviços oferecidos no site, preferencialmente de forma acessível e contextualizada, ajuda os buscadores a reconhecer e apresentar o negócio de forma mais eficiente.
- Contextualizar Palavras-Chave: Evitar termos genéricos ou ambíguos fora do contexto correto evita problemas de interpretação por algoritmos inteligentes.
- Valorização do Conteúdo Textual: Mesmo sem elementos estruturados (como listas ou tabelas), um texto bem escrito e organizado pode ser compreendido adequadamente pelos sistemas modernos.
- Atualização Contínua: Conteúdos que sofrem atualizações regulares tendem a manter suas informações mais relevantes e valorizadas nas buscas.
Perguntas Frequentes – Extração de Serviços Oferecidos pelo Google
Como o Google identifica quais serviços um negócio oferece?
O Google utiliza algoritmos baseados em inteligência artificial que analisam o texto do site, identificando frases que mencionam serviços, avaliando também o contexto para confirmar se realmente são oferecidos.
É necessário formatar o site com tabelas para que o algoritmo funcione?
Não. O sistema foi desenvolvido para entender textos livres, inclusive em parágrafos, capturando informações mesmo quando não estão organizadas em listas ou tabelas.
Qual a importância do contexto para o algoritmo?
A análise do texto ao redor das palavras-chave é fundamental para garantir que os serviços extraídos correspondam à oferta real do negócio, evitando erros e informações irrelevantes.
Essa tecnologia está disponível para todos os tipos de negócios?
Atualmente, o foco está em negócios de serviços locais, mas o método pode ser adaptado para outros setores e tipos de informação.
Como um negócio pode otimizar seu site para ser melhor interpretado?
É recomendável usar descrições claras dos serviços, incluir palavras-chave relevantes no texto e garantir que o conteúdo seja contextualizado para facilitar o entendimento por sistemas de busca.
O algoritmo substitui a necessidade de dados estruturados no site?
Embora a tecnologia consiga trabalhar com texto não estruturado, dados formatados ainda ajudam a deixar a comunicação mais clara e potencialmente aumentam a visibilidade.
Esse sistema é usado para outras funções além de extrair tipos de serviço?
Sim, a tecnologia serve como base para outras extrações de dados específicos em áreas como legal, médica e acadêmica.
Como tenho certeza de que minhas informações estão atualizadas no Google Maps?
O sistema realiza atualizações periódicas, mas o ideal é que o empresário mantenha o site e o perfil do Google Meu Negócio sempre atualizados para garantir maior precisão.
Porque essa tecnologia transforma a busca local
Essa inovação do Google revolucionou a maneira como informações sobre serviços são capturadas na web, oferecendo uma solução escalável, precisa e inteligente. Negócios locais podem se beneficiar diretamente ao garantir que seu site comunique claramente os serviços, enquanto usuários desfrutam de resultados de busca mais alinhados às suas necessidades reais. A adoção de modelos de linguagem avançados e a valorização do contexto textual mostram o futuro das buscas na internet, cada vez mais conectado à inteligência artificial e à compreensão semântica do conteúdo online.