Nunca houve receita de rankeamento no Google. E sempre houve receita de rankeamento no Google. 

É um paradoxo, mas é a verdade. Nos primórdios do SEO, o Page Rank era a principal métrica usada para entender as chances que um site tinha de aparecer nas primeiras posições orgânicas do buscador. Mas mesmo o PR era bem misterioso. 

Além dele não ser exatamente uma fórmula mágica para a indexação, o Page Rank dependia se sinais externos — os backlinks. Quanto mais backlinks de um site, melhor o Page Rank. 

O tempo foi passando e esses pontos arbitrários foram deixando de fazer sentido para o SEO. 

Agora já ultrapassamos a era do SEO. Estamos 100% na era da IA, e com ela vem o GEO — generative engine optmization. 

E recentemente vimos a história se repetindo. O Rank Embed agora está na função do Page Rank, mas com algumas diferenças que vamos tratar ao longo do texto. 

Tudo pronto para começar? 

Recursos para entender melhor o Rank Embed 

Só uma questão rápida antes da gente começar o texto de vez: o GEO, que é a “evolução” do SEO (mais uma resposta para a IA, na verdade) precisa ser muito bem entendido. 

Temos alguns textos que tratam de GEO com mais detalhes. Sugiro muito a leitura, caso você não seja familiar. Vai ajudar bastante a entender esse texto melhor. 

Acompanhe abaixo: 

➡️ SEO vs GEO: o que é diferente e o que é igual?‍

➡️ Plano de conteúdo para SEO na era da IA - o framework DEDE

➡️ SEO técnico para IA: ajustes avançados de SEM e SEO

Com esses artigos, você tem uma ótima fundamentação teórica para continuar na leitura e entender o que o Rank Embed realmente é. 

Para além disso, há um outro recurso bem importante para discutir: o processo que o governo dos E.U.A. moveui contra o Google, buscando remediar o que é entendido como um monopólio da search e search advertising. 

Isso produziu uma série de evidências que trouxe alguma luz ao algoritmo do Google — especialmente seu funcionamento à base de sinais. 

Com base nessas evidências é que entendemos o que é o Rank Embed, mas mais do que isso: como o ecossistema do Google funciona, especialmente agora com o AI Mode e o AI Overviews. 

Vamos entender melhor esses sinais agora, no próximo tópico. Acompanhe: 

Os sinais de rankeamento do Google em 2025 — SEO e IA 

O processo dos E.U.A. contra o Google contou com o testemunho de Pandu Nayak e HJ Kim, que explicaram na medida do possível como o algoritmo do Google funciona. 

Entender a terminologia é necessário, mas precisamos entender que a maior parte da terminologia usada tanto na defesa do Google quanto nesse texto não é 100% conceituada. 

Vamos conversar muito sobre sinais, por exemplo. Mas embora o Google descreva seu funcionamento, não temos acesso ao código-fonte do buscador para entender o real impacto deles. 

Aqui nesse tópico vamos conversar primeiro sobre essa terminologia — o que são os sinais do Google? Quais são sinais user side (cliques, por exemplo, ou queries) e quais são sinais do próprio site? 

E como esses sinais funcionam, exatamente? Vamos descobrir juntos. Acompanhe: 

Os ABCs: a base semântica dos sinais do Google

Os ABCs — Anchors, Body e Clicks — foram explicados no julgamento como a espinha dorsal conceitual do sistema de ranqueamento. 

Mesmo que o Google LLC não entregue fórmulas fechadas, a lógica apresentada por Pandu Nayak e HJ Kim deixa claro que esses três blocos funcionam como “pilares de topicalidade”.

Anchors correspondem ao que outros sites dizem sobre uma página — a relação entre fonte e destino. 

Body representa o conteúdo em si: termos, contexto, intenção. Clicks são as reações reais dos usuários frente ao documento, incluindo retorno à SERP, dwell time e engajamento.

Esses três sinais se combinam para formar o que os engenheiros chamam de Topicality (T*), um cálculo que tenta medir relevância temática. 

Não é um cálculo transparente, mas é um conceito útil para entender como o Google decide o que merece subir ou descer na SERP.

Como aplicar isso na prática:

• Revisar anchor texts internos e externos para garantir consistência temática;
• Otimizar conteúdo para intenção e não apenas para palavras-chave isoladas;
• Criar páginas que evitam pogo-sticking e mantêm o leitor engajado até o fim;
• Mapear SERPs sensíveis a comportamento do usuário (especialmente queries ambíguas);
• Rastrear mudanças de SERP quando o comportamento do público muda (novos termos, quedas bruscas, shifts de atenção).

Raw signals e top signals: como o Google transforma inputs em ranking

Outro ponto forte do julgamento foi a distinção entre raw signals e top signals. 

Os raw signals são entradas diretas: número de cliques, texto da página, proporção de links, estrutura interna, termos do título, formatação de cabeçalhos, velocidade, entre outros. São dados brutos.

Já os top signals são cálculos compostos, produzidos a partir destes insumos. Topicality (T*) e Quality (Q*) entram aqui. 

Eles são indicadores de alto nível: não representam um único dado, mas sim um conjunto processado por modelos que tentam capturar intenção, relevância e confiabilidade.

HJ Kim reforçou que “o Google não olha apenas para um sinal; ele olha para combinações”, e isso é central para entender a opacidade do sistema. O algoritmo não funciona por um fator isolado — ele tenta equilibrar centenas de variáveis simultâneas.

Como aplicar isso na prática:

• Tratar elementos técnicos como insumos: cada ajuste é um raw signal;
  
• Priorizar qualidade estrutural: conteúdo bem organizado gera sinal composto mais forte;
  
• Monitorar sinais de engajamento e entender quando eles viram ganhos reais de ranking;
  
• Reduzir ruído: páginas com excesso de elementos inconsistentes prejudicam os top signals;
  
• Criar conteúdos que se conectam semanticamente com clusters inteiros, não só com uma keyword.

Outros sinais mencionados: o ecossistema é maior que os ABCs

Além dos ABCs e dos sinais compostos, o processo mencionou outros indicadores que também influenciam a posição na SERP. 

Alguns desses sinais aparecem menos na documentação pública do Google, mas surgiram nos depoimentos.

Entre eles estão sinais de interação contextual, sinais de reformulação da query, sinais de similaridade semântica entre páginas, sinais específicos de qualidade editorial e até sinais derivados de modelos auxiliares. 

Muitos desses não têm nomes públicos, mas foram descritos como elementos que ajudam o algoritmo a “refinar” a relevância.

Esses sinais menores funcionam como moduladores: eles não determinam o ranking sozinhos, mas influenciam o peso dos ABCs e os cálculos de T* e Q*. 

São componentes adicionais que completam o quadro do que o Google considera “bom” para o usuário em determinadas intenções de busca.

Como aplicar isso na prática:

• Revisar famílias de páginas que respondem à mesma intenção e garantir consistência semântica;
  
• Fazer ajustes finos em headings e subheadings;
  
• Testar formatos diferentes para queries que apresentam reformulações frequentes.
  
• Usar ferramentas de análise semântica para mapear lacunas entre documentos do mesmo cluster;
  
• Monitorar sinais de qualidade editorial: referências, clareza, precisão e estruturação.

O que é o Rank Embed? Ele é o principal fator de rankeamento em 2025?

O que estamos vendo logo acima é o modelo de indexação e exibição do Google. Sua stack, por assim dizer. 

Repare que a maior parte do processo está tachado, já que são segredos industriais que mantiveram e ainda mantém o Google na liderança dos buscadores. 

Um desses fatores é o Rank Embed. Seu funcionamento é um pouco complexo, mas juntos conseguimos entender bastante o que ele representa para a search. 

Logo abaixo vamos entender: 

• O que é o Rank Embed e como ele funciona; 
• Quais são os fatores que influenciam no Rank Embed; 
• Exemplo prático de dois sites interagindo na search, sob o ponto de vista do Rank Embed de cada um. 

Acompanhe agora: 

O que é o Rank Embed e como ele funciona

O Rank Embed é um dos componentes centrais do sistema de ranqueamento do Google em 2025 — não o único, mas certamente um dos mais determinantes na forma como o buscador entende relevância. 

Ele nasce da evolução natural dos modelos de linguagem dentro da infraestrutura do Google. 

Em vez de usar apenas critérios lexicais (palavras exatas, densidade, termos no título, âncoras, etc.), ele utiliza modelos de dual encoder para transformar tanto a query quanto os documentos em vetores dentro de um mesmo embedding space.

Nesse espaço vetorial, cada documento e cada busca passam a ser vistos como pontos com propriedades semânticas. 

A relevância deixa de ser uma equação puramente textual e passa a ser uma questão de distância: quanto mais próximo um documento está da intenção da query dentro desse espaço, maior sua probabilidade de ranquear bem.

O processo é simples de descrever, embora complexo de treinar:

1. A query é convertida em um vetor.
   
2. Cada documento é convertido em outro vetor.
   
3. O sistema compara os vetores usando dot product ou medidas de similaridade.
   
4. Os documentos mais próximos se tornam candidatos fortes para o topo da SERP.

Esse mecanismo não elimina os sinais tradicionais, mas reorganiza seu peso: termos no Body, âncoras, comportamento de clique, qualidade editorial e outros sinais menores passam a influenciar como o documento se posiciona no espaço de embeddings. 

Ou seja: o Rank Embed não substitui o SEO clássico, mas ele redefine como esse SEO é interpretado.

Quais são os fatores que influenciam no Rank Embed

O Rank Embed não é um sinal isolado — ele é um reflexo de diversos sinais que alimentam o modelo. Entre os fatores mais fortes estão:

• Consistência semântica do conteúdo: páginas mais lineares, coesas e bem conectadas internamente mantêm vetores mais estáveis;
  
• Relacionamentos entre documentos: clusters temáticos bem estruturados influenciam como cada página “puxa” outras dentro do embedding space;
  
• Intenção dominante do texto: modelos de dual encoder são extremamente sensíveis a intenção; conteúdos híbridos ou ambíguos sofrem perda de precisão vetorial;
  
• Sinais editoriais (qualidade): clareza, estrutura, referências e completude aumentam a força do embedding;
• Sinais de comportamento (user side): cliques, tempo de permanência, retorno à SERP e engajamento modulam o quanto um embedding é reforçado ao longo do tempo;
  
• Termos e entidades nomeadas: entidades claras ajudam o modelo a posicionar a página no cluster correto;
  
• Relacionamento com o restante do domínio: sites desorganizados criam vetores ruidosos; sites com bom topic graph têm embeddings mais limpos e previsíveis.

O ponto mais importante: o Rank Embed não escolhe sozinho quem aparece no topo, mas ele cria o espaço semântico onde os outros sinais competem. 

Páginas que ocupam as “regiões certas” desse espaço têm muito mais chance de ranquear bem, mesmo sem força máxima nos sinais clássicos.

Exemplo prático de dois sites interagindo na search

Imagine dois sites falando sobre o mesmo tema: Site A e Site B. Ambos escrevem sobre “como escolher um CRM para pequenas empresas”.

O Site A tem um conteúdo bem estruturado, com intenção clara, tópicos lineares, entidades nomeadas consistentes e um cluster forte de artigos relacionados (CRM, vendas, integração, produtividade). 

Ele também tem bom engajamento — os usuários permanecem na página e exploram outros conteúdos.

Quando o Google processa esse site:

• Seu embedding se alinha claramente ao cluster “CRM + pequenas empresas”;
  
• Os documentos internos puxam uns aos outros para a mesma região do embedding space;
  
• Sinais de clique reforçam o vetor ao longo do tempo;
  
• O modelo entende a página como “altamente semântica” para queries relacionadas.

Agora, o Site B também trata do mesmo assunto, mas com problemas: textos genéricos, intenção fraca, tópicos desconexos e um domínio com assuntos variados sem relação (marketing, dietas, criptomoedas, pets, viagem).

Quando o Google processa o Site B:

• O embedding fica mais disperso e menos específico;
• A página não forma um cluster forte dentro do domínio;
• O comportamento do usuário é inconstante;
• A intenção é ambígua — e modelos vetoriais penalizam ambiguidade.

Resultado na prática: mesmo que ambos os sites tenham backlinks, conteúdo razoável e bom desempenho técnico, o Site A tende a aparecer consistentemente melhor porque sua posição vetorial no embedding space do Rank Embed é muito mais alinhada à intenção da busca.

O Rank Embed não “premia” apenas SEO técnico. Ele premia clareza, intenção, semântica e coesão do domínio. Esse é o ponto onde o SEO clássico encontra o novo paradigma vetorial.

A verdade é que o Rank Embed é mais uma curiosidade do que necessariamente um fator que pode ser “trabalhado”, como o SEO. 

Porém, entender seu funcionamento é muito importante: assim, fica mais simples saber o que realmente está acontecendo no Google. 

Vou listar aqui novamente os textos que temos falando sobre esse assunto, porque vale a pena conhecer mais e se especializar: 

➡️ SEO vs GEO: o que é diferente e o que é igual?

➡️ Plano de conteúdo para SEO na era da IA - o framework DEDE

➡️ SEO técnico para IA: ajustes avançados de SEM e SEO

E não deixe de conhecer nossos cases para entender na prática como lidamos com campanhas de marketing na era da IA.