Nem todo link vindo de uma página em um sistema baseado em links é igual, o mecanismo de busca pode ter vários diferentes fatores que determinam qual peso cada link deve passar adiante.

Um dos sinais que o google usa para rankear páginas é olhar para os links e ver de que página eles vem, para ver que páginas são linkadas por outras. Links de páginas “importantes” carregam maior peso do que links de páginas menos importantes. Uma página importante para esse sistema é uma página que é linkada por outras páginas importantes ou por muitas outras páginas de menos importância ou uma combinação de ambos. Esse sistema é conhecido como PageRank e é um dos vários fatores utilizados pelo Google para rankear páginas e determinar o quão alto essas páginas vão aparecer nas páginas de resultados de busca feitos por usuários.

Um dos primeiros papers feitos pelos fundadores do Google, o The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine nos diz:

PageRank pode ser considerado como um modelo do comportamento do usuário. Assumimos que há um usuário aleatório que recebe uma página na web também aleatória e sempre clicando em links, nunca retornando à páginas anteriores mas que de vez em quando se entedia e começa tudo de novo apartir de uma outra página aleatória. A probabilidade que esse usuário aleatório visite uma página é o PageRank.

Partindo desse princípio, qualquer link vindo da mesma página deve carregar o mesmo peso, ou importância, quando aponta para outra página.

Uma patente arquivada pedida pelo Google em 2004 e concedida recentemente tem uma diferente abordagem com relação ao valor que os links de uma mesma página tem.

Sistemas e métodos consistentes com princípios da invenção podem fornecer um modelo de usuário racional que indica que quando o usuário acessa um documento com alguns links, ele terá maior probabilidade de clicar em alguns links do que em outros.

Esse modelo de usuário racional reflete no fato de que nem todos os links associados a um documento tem a mesma probabilidade de serem clicados. Exemplos desses links que não são seguidos são os links para “Política de Privacidade”, banners de publicidade e outros links não relacionados ao documento.

A patente é:

Documentos rankeavéis baseados no comportamento e/ou dados do recurso.
Inventado por Jeffrey A. Deam, Corin Anderson e Alexis Battle
Patente dos Estados Unidos  7, 716,225
Concedida 11 de Maio de 2010
Pedida em 17 de Junho de 2004

Abstrato

O sistema gera um modelo baseado em dados do recurso relacionando diferentes características de um link partindo de um documento indo para um documento linkado e as informações do comportamento do usuário referente a ações na navegação associados ao link. O sistema também gera um rank para o documento baseado no modelo.

Nesse modelo de “usuário racional”, nem todo link que aparece em uma página tem valor igual. Diferentes características com relação aos links, e a página em que eles aparecem linkando para alguma outra pode determinar quanto valor esses links passarão com cada link. Características de links e documentos. Nessa patente, quando um mecanismo de busca busca e indexa páginas na web, isso pode criar um modelo que ele usa para ajudar a classificar as páginas que olha para todas as características associas a fonte dessas páginas onde aparecem links, as páginas páginas que estão sendo linkadas e propriamente os links. Os mecanismos de busca também podem coletar conteúdo baseado em como os visitantes usem as páginas, assim como em que links clican, que termos buscam para chegar à página, e outras informações que podem ser coletadas do browser ou em add-ons do browser, como por exemplo toolbars.

As listas a seguir oferecem exemplos de características, e nem todas características listadas são de fato utilizadas enquanto outras podem ser consideradas.

Exemplos de características associadas a links:

1 – Tamanho da fonte do texto âncote associado a um link.
2 – A posição do link(medido, por exemplo, em uma lista de HTML, em texto corrido, abaixo ou acima da visão inicial vista em  visualização800x600, lado (cima, baixo, esquerda, direita) do documento, no footer, na sidebar, etc.);
3 – Se o link está numa lista, a posição do link na lista.
4 – Cor da fonte e/ou outros atributos do link(se está em itálico, cinza, mesma cor do background, etc);
5 – Número de palavras no texto âncora do link;
6 – Palavras reais no texto âncora do link;
7 – O quanto comercial o texto âncora de um link pode ser;
8 – Tipo do link (links em texto, em imagens e etc);
9 – Se o link é uma imagem, sobre o aspecto da imagem;
10 – O contexto em que o link está inserido (palavras antes e depois do link);
11 – A que tópico o texto âncora do link está associado;
12 – Se o link leva a algum lugar no mesmo host ou domínio;
13 – Se o link leva a algum lugar no mesmo host ou domínio, leva-se em consideração também se a URL do link é menor que a URL referênciadae/ou se o link incorpora outra URL.

Exemplos de características associadas a um código fonte que podem ser levadas em conta:

1 – A URL do documento fonte (ou uma parte da URL do documento fonte);
2 – Um site associado a um documento fonte;
3 – Número de links em um documento fonte;
4 – A presença de outras palavras no documento fonte;
5 – A presença de outras palavras na parte superior (header) do documento fonte;
6 – A que tópico o documento fonte está associado;
7 – A medida que um tópico está associado a um documento fonte que corresponde a um tópico associado a um link;

Exemplos de características associadas a um documento que podem ser levadas em conta;

1 – A URL do documento de destino (ou uma parte da URL do documento)
2 – Um site associado ao documento de destino;
3 – Se a URL do documento de destino está com o mesmo host da URL do documento fonte;
4 – Se o URL do documento de destino está associado com o mesmo domínio que a URL do documento fonte;
5 – O comprimento da URL do documento de destino.

Comportamentos do usuário associados a documentos e links que podem ser levados em conta:

1 – Informações sobre como as pessoas acessam e interagem com os documento, assim como as ações que tomam (clicar em links, sites que visitaram, formulários preenchidos e etc);
2 – A linguagem dos usuários;
3 – Interesse dos usuários;
4 – Termos buscados;
5 – Com que regularidade um link é clicado;
6 – Com que regularidade links não são escolhidos quando um link é clicado;
7 – Com que regularidade links são selecionados em uma página;
8 – etc.

Essas informações sobre o comportamento do usuário são obtidos do próprio browser ou de add-ons como o Google Toolbar.

Como as características podem influenciar um peso de um link Esse modelo baseado nas características tem a intenção de determinar como provavelmente um link será selecionado baseado nos aspectos positivos ou negativos de suas informações.

Por exemplo, um link com texto âncora maior que um certo tamanho pode ter uma maior probabilidade de ser selecionado do que links com texto âncora de um tamanho menor. Links posicionados perto do topo da página podem também ser mais clicados. Se o tópico do documento que está sendo apontado é relacionado ao tópico da página onde o link aparece, isso pode ter uma maior probabilidade de ser clicado por um visitante. Então, um link com uma fonte maior, perto do topo, levando a uma página que cobre um assunto parecido como a página que contém o link pode ter uma grande probabilidade de ser escolhido pelo visitante do que um link com fonte em tamanho menor, aparecendo na parte inferior do site apontando para uma página que nada tem a ver com o assunto da página que contém o link.

A patente oferece um número de exemplos onde a regra pode ser aplicada em diferentes situação que determinam com que probabilidade um link pode ser selecionado pelo visitante. Essas probabilidades são usadas para determinar uma forma dinâmica de peso para cada link que influencia o posicionamento da página que linka. Os diferentes pesos para os links podem determinar quanto PageRank cada link passa para outra página.

Ou, assim como a patente nos diz:

“O rank de um documento pode ser interpretado como a probabilidade que um usuário tem de acessar um documento após clicar em diversos outros links.”

Conclusão

Qual o valor pode ter uma passagem de um link em uma página com um sistema baseado em links como o PageRank?

De acordo com a patente, o valor de um link pode ser diferente baseado em uma vasta quantidade de fatores, assim como onde os links estão localizados em uma página, se o link tem uma cor ou estilo de fonte diferente de outros links, quantas palavras são utilizar no texto âncora do link, se texto âncora usado no link é comercial ou não, qual tópico da página onde o link aparece e o tópico da página que está sendo linkada, assim como muitos outros fatores.

É provável que no início do Google, o mecanismo de busca rapidamente evoluiu apartir da descrição em 1999 do “The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web”, onde é mostrado uma forma de dividir igualmente o peso do links que apontam para uma determinada página. Essa patente descreve o número de abordagens que o Google pode ter usado para classificar o peso de link de forma diferente, mas é provável que a lista acima forneça mais possibilidades exemplos de como um link pode ser classificado com relação ao seu peso do que de fato uma guia definitivo.

A lista oferece várias regras que podem ser úteis. Os links em uma página que são prováveis de serem clicados por um usuário – esses são os links que provavelmente carregam o maior peso.

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Cabe agora aos usuários aderirem a estes novos recursos. Com isso os profissionais do mercado de SEO tem de se preocupar não só com a busca natural, resultado que provavelmente será o mais importante durante muito tempo ainda, mas agora também com os novos filtros. A quantidade de usuários que de fato vão utilizar os filtros provavelmente será muito pequena mas é algo já deve-se prestar atenção.

Vale lembrar que opções como páginas visitadas ou não só estarão disponíveis caso você esteja logado em uma conta do Google pois os resultados se basearão no seu histórico na web, devolvendo a você quando você fez a busca, que termo você buscou e quantas vezes visitou aquele site.

Daqui a pouco as brincadeiras de 1 de abril do Google se tornarão realidade como a realizada no ano de 2008 quando o Google “lançou” sua nova ferramenta, o GDay que utilizava a tecnologia MATE (Máquina Automatizada de Extrapolação Temporal), onde nas opções abaixo da caixa de busca (onde normalmente aparece Busca na Web ou em Sites do Brasil) havia uma opção “Buscar no dia de amanhã” onde o Google previa o dia de amanhã.

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Hoje, em redes sociais como Twitter pode-se ver o reflexo do dia nos comentários dos usuários como por exemplo sobre o programa “Rock Estrada” onde mostram os integrantes da banda Strike fazendo uma celebração do camarim onde dão urina para uma fã beber, que ainda discutem a possibilidade de ser brincadeira ou não. (veja o vídeo) De qualquer forma, a galera não perdoou e foi toda para o Twitter comentando sobre o ocorrido e demonstrando sua insatisfação com o mesmo.

Dar a importância devida aos meios de comunicação (que hoje são movidos por qualquer um) é de extrema importância. Diversas empresas já incluíram em sua rotina sondar o que falam de sua marca ou de determinado produto em redes sociais. Por essa razão, cuidar (e bem) da sua reputação em redes sociais, seja quais forem, é precioso. Por mais que hoje o “buzz” seja pouco, amanhã pode ser um viral no YouTube.

Sem posts relacionados.

Lista dos mais buscados nos EUA:

1. Michael Jackson
2. Twilight
3. WWE
4. Megan Fox
5. Britney Spears
6. Naruto
7. American Idol
8. Kim Kardashian
9. NASCAR
10. Runescape

Lista dos mais buscados no Brasil:

1. Gripe Suína
2. Michael Jackson
3. Big Brother Brasil
4. Susan Boyle
5. Air France
6. Clodovil Hernandes
7. Corinthians
8. Prova do Enem
9. Jesus Luz
10. Felipe Massa

Assim como a lista divulgada pelo Google não parece estar completamente correta, mas dá para se ter uma boa idéia dos termos mais buscados no ano inteiro.

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Emergentes

1. twitter
2. enem 2009
3. controlar
4. lady gaga
5. emprega sp
6. BBB9
7. youtube videos
8. concursos 2009
9. lua nova
10. vagalume ouvir musica

Mais Populares

1. orkut
2. youtube
3. hotmail
4. baixaki
5. yahoo
6. globo
7. uol
8. tradutor
9. jogos
10. msn

Esportes

1. globo esporte
2. jogos de futebol
3. corinthians
4. lancenet
5. palmeiras
6. flamengo
7. gazeta esportiva
8. sporTV
9. esporte interativo
10. futebol ao vivo

Personalidades mais buscadas

1. michael jackson
2. sandrinha
3. barbie
4. ana maria braga
5. joao bidu
6. victor e leo
7. robert pattinson
8. mulher melancia
9. marcelinha
10. lady gaga

Entretenimento

1. orkut
2. youtube
3. jogos
4. jogos de meninas
5. vagalume
6. kboing
7. habbo
8. meebo
9. ebuddy
10. frases de amor

Google Maps mais buscados

1. campinas
2. sao paulo
3. santa maria
4. belo horizonte
5. curitiba
6. cuiaba
7. porto alegre
8. joinville
9. brasilia
10. vitória

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Já nos EUA esse mesmo número baixa um pouco e cai para 71% (vale salientar que mesmo assim é um numero absurdamente grande) e a média no resto do mundo é de 60%.

O 5% restantes são divididos entre o Yahoo! com 1,86%, Bing com 1,69 (interessante saber que o Yahoo! é praticamente idêntico ao Bing) e por último o Ask. Agora fica a pergunta: Para que otimizar para outros buscadores se 95% dos seus clientes em potencial estão no Google?

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As sugestões ficaram abertas até dia 28/10, ou seja, você ainda tem mais 2 dias para enviar suas sugestões. Para quem ficou na dúvida sobre como funciona o Street View, experimente e visite alguns lugares que já foram disponibilizados pelo Google.

• LEGOLÂNDIA na Califórnia
• Arastradero
• Universidade de San Diego
• Monterey
  
• Pier de Santa Monica
  

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Passo 1

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• No site a ser dado o acesso selecione a opção “Edit”

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Passo 4

• Deixe marcada a opção “Add new User access for Profile” e digite o e-mail de quem você quer dar acesso e o tipo de acesso que deseja dar.

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