Google define 'esforço de conteúdo' como fator de ranking
O que é “esforço de conteúdo” para o Google
Cyrus Shepard, ex-avaliador de qualidade do Google, descreve como o Google entende “esforço” ao classificar páginas. Segundo ele, avaliadores humanos eram obrigados a pontuar cada página por esforço, além de originalidade, talento ou habilidade e precisão. O ponto central é que esforço não equivale à quantidade de trabalho realizada pelo autor: o Google não sabe quanto trabalho houve, mas pode estimá-lo com base em evidências visíveis na página final, apoiando-se em documentos avaliados por humanos, aprendizado de máquina e IA.
Definição e limites do conceito
Nas diretrizes para avaliadores de qualidade, o Google define esforço como a medida em que um ser humano trabalhou ativamente para criar conteúdo satisfatório. O esforço pode ser direto, como traduzir um poema, ou voltado ao design de funcionalidades e sistemas que sustentam uma página, como um serviço de tradução automática. Por outro lado, a criação automática de milhares de páginas a partir de conteúdo já disponível, sem supervisão ou curadoria manual, não seria considerada esforço. O artigo observa que esforço aparece mais de 100 vezes nas direções e costuma ser mencionado junto com originalidade e talento ou habilidade, conceitos que se sobrepõem.
Dados do vazamento da API do Google
O texto também cita o vazamento da API do Google, que expôs dois campos relacionados a esforço: contentEffort, descrito como estimativa de esforço baseada em LLM para páginas de artigos, e ugcDiscussionEffortScore, associado a sinais de qualidade em páginas de conteúdo gerado por usuários. Ambos estariam dentro da estrutura compressedQualitySignals, que reúne sinais específicos de página usados em pontuação preliminar, ao lado de campos como lowQuality e siteAuthority. Shepard ressalva, porém, que não se sabe como, nem mesmo se, o Google usa essas métricas em seus sistemas de classificação.
O que não é esforço
O autor afirma que esforço não se confunde com contagem de palavras, tempo gasto na criação da página ou simples preferência por conteúdo escrito por humanos em vez de IA. Também não se trata de medir trabalho real, mas de identificar evidência de trabalho útil no resultado publicado. Usar automação ou IA não é necessariamente ruim; o problema seria gerar conteúdo em escala com pouco valor adicionado. Elementos difíceis de automatizar, como bases de dados proprietárias, avaliação humana, conteúdo gerado por usuários de alta qualidade, imagens originais e avaliações autênticas, aparecem como sinais de maior esforço.
Sinais práticos avaliados
Entre os sinais descritos estão curadoria e edição cuidadosas, presença de fatos e perspectivas originais em vez de informações recicladas, e uso de mídia própria ou de alta qualidade no lugar de imagens e vídeos reaproveitados. O artigo também critica conteúdo de enchimento, que infla páginas com texto pouco útil, e recomenda colocar a informação mais relevante em posição de destaque. Outro ponto é a discussão profunda: em fóruns e redes sociais, a participação de várias pessoas e a profundidade da conversa contam como esforço, enquanto respostas rasas contam pouco.
Auditoria sugerida e conclusão
Para publicar páginas de maior esforço aparente, Shepard sugere verificar se o conteúdo está bem organizado em torno do objetivo do usuário, se acrescenta algo exclusivo, como dados, observações ou opiniões de primeira mão, e se mostra evidências de trabalho, como metodologia, fotos, capturas de tela e entrevistas. Também recomenda ir além dos fatos comuns e oferecer discussão aprofundada quando o tema permitir. A conclusão é que esforço, na leitura do Google, é evidência visível de valor único, não o trabalho invisível por trás da página.