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A Inteligência Artificial (IA) não está apenas mudando a forma como interagimos com a busca (através de Visão geral de IA e Search Generative Experience – SGE), mas também a forma como os mecanismos de busca, como o Google, classificam e entendem o conteúdo. A busca está se tornando cada vez mais semântica, focada no significado e na intenção, e menos na correspondência exata de palavras-chave.
Neste cenário de evolução constante, o Google DeepMind, a divisão de pesquisa em IA do Google, apresentou uma inovação técnica que promete tornar o ranqueamento de páginas mais eficiente e acessível: o Block Rank (1).
O Block Rank não é um substituto para o PageRank, mas sim um método para atualizar o In-Context Ranking (ICR), uma abordagem que utiliza Large Language Models (LLMs) para classificar a relevância de documentos. Em essência, ele permite que a IA leia e ranqueie páginas com mais rapidez e economia de recursos, sem perder a precisão.
Este artigo tem como objetivo desmistificar o que é Block Rank, explicar seu funcionamento técnico e, o mais importante, analisar o seu impacto real nas estratégias de SEO. Você descobrirá por que, mesmo diante de inovações como essa, o foco em conteúdo de alta qualidade e no SEO White Hat continua sendo a única estratégia à prova de futuro.
O Block Rank é uma técnica de ranqueamento semântico desenvolvida pelo Google DeepMind, apresentada em um artigo de pesquisa intitulado “Scalable In-context Ranking with Generative Models” em outubro de 2025 (2).
A principal contribuição do Block Rank é resolver um problema de escalabilidade no uso de LLMs para ranqueamento.
O Block Rank é uma otimização do In-Context Ranking (ICR). O ICR é uma abordagem relativamente nova que utiliza a capacidade de compreensão contextual dos LLMs para classificar a relevância de páginas da web.
O processo de ICR funciona da seguinte forma:
A partir desses três elementos, o LLM consegue “raciocinar” e gerar uma lista ranqueada dos documentos mais relevantes. Estudos iniciais demonstraram que o ICR pode ser tão eficaz quanto os sistemas de ranqueamento tradicionais (3).
O problema do ICR é que ele é computacionalmente caro. Para ranquear documentos, o LLM precisa usar seu mecanismo de “atenção” para comparar cada palavra de cada documento com todas as outras palavras e com a consulta.
Quando o número de documentos a serem ranqueados aumenta, o ritmo de processamento e o custo computacional crescem exponencialmente. Isso tornou o ICR inviável para ser aplicado em larga escala nos produtos do Google.
O Block Rank foi projetado para tornar o ICR mais rápido e econômico, aproveitando duas observações sobre como os LLMs usam a atenção:
O Block Rank capitaliza essas observações para minimizar o processamento desnecessário, focando apenas nos trechos mais importantes de cada página e comparando-os diretamente com a consulta.
A eficiência do Block Rank é baseada em dois aspectos técnicos principais que otimizam o mecanismo de atenção dos LLMs: a escassez de blocos e a relevância entre consulta e documento.
Em sistemas de ICR automaticamente, o modelo processa todos os documentos em conjunto, o que gera uma sobrecarga de comparações entre eles.
O Block Rank adota uma abordagem diferente, chamada de escassez de blocos interdocumentos. Ele analisa os documentos individualmente e os compara apenas com a consulta principal.
Em termos práticos: É como se, em vez de ler 10 artigos e compará-los entre si para ver qual é o melhor, o Block Rank leia 10 artigos e compare cada um deles diretamente com a pergunta que você fez. Ao eliminar as comparações desnecessárias entre os documentos, a IA consegue ler mais rápido e manter a mesma precisão.
O segundo pilar técnico do Block Rank foca em melhorar a relação entre a pesquisa e o conteúdo. Pesquisadores notaram que nem todas as palavras da consulta têm o mesmo peso.
O Block Rank treina o modelo para fortalecer a associação entre as palavras-chave da consulta e os blocos de documentos mais pertinentes.
Em termos práticos: A IA aprende a sublinhar as partes mais importantes do texto que devem à intenção da pesquisa. Se a sua pesquisa é “melhor laptop para edição de vídeo”, o modelo aprende a focar em blocos de texto que mencionam “processador”, “placa de vídeo” e “memória RAM”, ignorando blocos menos relevantes como “história da marca”.
Essa otimização permite que o LLM se concentre apenas nas informações cruciais, o que resulta em:
Apesar de ser uma inovação técnica significativa, é fundamental que os profissionais de SEO entendam o impacto real do Block Rank e evitem especulações.
A principal conclusão para o SEO é: as boas práticas continuam sendo a melhor estratégia.
O Block Rank é um método de eficiência, não de ranqueamento. Ele não altera os critérios de qualidade do Google; ele apenas torna o processo de avaliação desses critérios mais rápido para a IA.
O Block Rank, ao focar em “blocos” de texto, destaca a importância da estrutura e da clareza do seu conteúdo.
| Estratégia de Otimização | Por que é importante para o Block Rank |
|---|---|
| Estrutura de títulos (H2, H3) | Ajuda a IA a segmentar o conteúdo em “blocos” lógicos, facilitando a identificação dos trechos mais relevantes para a consulta. |
| Respostas Diretas e Concisas | Facilite a identificação dos “blocos” que respondam diretamente às perguntas específicas, otimizando para Featured Snippets e AI Overviews. |
| Uso Ético de Schema Markup | Embora o Block Rank não dependa diretamente do Schema, o uso correto de dados estruturados ajuda a IA a entender o contexto e a função de cada “bloco” de informação. |
| Conteúdo Abrangente (Silos) | Um conteúdo que aborda o tópico de forma exaustiva (como um centro de conhecimento) oferece mais “blocos” de alta relevância para a escolha de IA, aumentando a probabilidade de ranqueamento. |
Não é correto pensar em “otimizar para o Block Rank” (1). A técnica ainda está em fase de pesquisa e não há confirmação de sua implementação nos produtos de busca do Google (como o Gemini ou o AI Overviews).
Qualquer tentativa de otimização específica para o Block Rank seria especulação. A única otimização que funciona é a que sempre funciona: otimizada para o usuário, criando o melhor conteúdo possível, alinhado à intenção de busca e com forte EEAT.
O Block Rank é um lembrete de que o Google está investindo em tecnologia para recompensar a qualidade. O ranqueamento está se tornando uma questão de confiança e autoridade.
Para se destacar na era do ranqueamento semântico, seu conteúdo deve demonstrar EEAT de forma inquestionável:
O Block Rank acelera a identificação de relevância. Para se beneficiar disso, você deve garantir que seu conteúdo:
O Block Rank é um marco na evolução da busca, mostrando que o Google está investindo em tecnologias que tornam o ranqueamento semântico e baseado em IA mais eficiente.
Para o profissional de SEO, a mensagem é clara: a tecnologia está se tornando mais inteligente para identificar a qualidade real. O foco deve permanecer no SEO White Hat, na criação de conteúdo que demonstre EEAT e que atenda de forma completa à intenção de busca do usuário.
Não. O PageRank é um algoritmo de análise de links que mede a autoridade de uma página. O Block Rank é um método de ranqueamento semântico que otimiza o uso de LLMs para classificar a relevância de documentos. Eles são complementares.
Não há confirmação oficial de que o Block Rank esteja em uso nos produtos do Google (como a busca principal ou o Gemini). A técnica foi apresentada em um artigo de pesquisa do Google DeepMind e, por enquanto, é uma inovação técnica.
ICR é uma abordagem que usa Large Language Models (LLMs) para classificar a relevância de páginas da web. O LLM recebe a consulta e os documentos dos candidatos e usa sua capacidade de compreensão contextual para ranqueá-los. O Block Rank é uma otimização do ICR.
Ranqueamento semântico é o processo de classificação de páginas com base no significado e na intenção da consulta do usuário, e não apenas na correspondência exata de palavras-chave. O Block Rank é um avanço na eficiência desse tipo de ranqueamento.
(1) Happy Hour de SEO. Conheça o BlockRank, novo método de ranqueamento do Google.
(4) Central de Pesquisa Google. Atualização das diretrizes para os avaliadores de qualidade da Pesquisa.
(5) GitHub: BlockRank torna LLMs eficientes e escalonáveis para RAG e classificação no contexto.
(6) Blog Semruch. Pesquisa semântica: o que é e por que é importante para SEO.
”Negócio desatualizado ele não está apenas perdendo dinheiro, mas está perdendo a chance de fazer a diferença ao mundo”
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