Google AI mostra que um site está off-line devido à entrega de conteúdo JS

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Google AI mostra que um site está off-line devido à entrega de conteúdo JS


John Mueller, do Google, ofereceu uma solução simples para um Redditor que culpou a “IA” do Google por uma nota nas SERPs dizendo que o site estava fora do ar desde o início de 2026.

O Redditor não criou uma postagem no Reddit, eles apenas criaram um link para uma postagem no blog que culpava o Google e a IA. Isso permitiu que Mueller fosse direto ao site, identificasse a causa como tendo a ver com a implementação do JavaScript e, em seguida, esclarecesse que não era culpa do Google.

Redditor culpa a IA do Google

A postagem no blog do Redditor culpa o Google, encabeçando o artigo com uma salada de palavras da moda da ciência da computação que complica demais e (sem saber) distorce o problema real.

O título do artigo é:

“O Google pode pensar que seu site está fora do ar
Como a agregação de IA entre páginas pode introduzir novos vetores de responsabilidade.”

Aquela parte sobre “agregação de IA entre páginas” e “vetores de responsabilidade” é surpreendente porque nenhum desses termos são termos de arte estabelecidos na ciência da computação.

A coisa de “página cruzada” é provavelmente uma referência ao Query Fan-Out do Google, onde uma pergunta no modo AI do Google é transformada em várias consultas que são então enviadas para a Pesquisa Clássica do Google.

Em relação aos “vetores de responsabilidade”, um vetor é algo real discutido em SEO e faz parte do Processamento de Linguagem Natural (PNL). Mas o “Vetor de Responsabilidade” não faz parte disso.

A postagem no blog do Redditor admite que eles não sabem se o Google é capaz de detectar se um site está fora do ar ou não:

“Não tenho conhecimento de que o Google tenha qualquer capacidade especial para detectar se sites estão ativos ou inativos. E mesmo que meu serviço interno caísse, o Google não seria capaz de detectar isso, pois está atrás de um muro de login.”

E eles parecem não estar cientes de como funciona o RAG ou o Query Fan-Out, ou talvez como funcionam os sistemas de IA do Google. O autor parece considerar uma descoberta o fato de o Google estar referenciando informações novas em vez de Conhecimento Paramétrico (informações no LLM que foram obtidas com o treinamento).

Eles escrevem que a resposta de IA do Google diz que o site indicou que estava offline desde 2026.:

“…a frase diz que o website indicou e não as pessoas indicaram; embora na era da incerteza dos LLMs, essa distinção possa não significar mais muito.

…menciona claramente o prazo para o início de 2026. Como o site não existia antes de meados de 2025, isso na verdade sugere que o Google tem informações relativamente novas; embora, novamente, LLMs!

Um pouco mais tarde na postagem do blog, o Redditor admite que não sabe por que o Google está dizendo que o site está offline.

Eles explicaram que implementaram uma solução de tiro no escuro, removendo um pop-up. Eles estavam adivinhando incorretamente que era o pop-up que estava causando o problema e isso destaca a importância de ter certeza do que está causando os problemas antes de fazer alterações, na esperança de que isso os resolva.

O Redditor compartilhou que não sabia como o Google resume informações sobre um site em resposta a uma consulta sobre o site e expressou sua preocupação por acreditar que é possível que o Google possa extrair informações irrelevantes e mostrá-las como uma resposta.

Eles escrevem:

“…não sabemos exatamente como o Google monta a combinação de páginas que usa para gerar respostas LLM.

Isso é problemático porque qualquer coisa em suas páginas da web pode influenciar respostas não relacionadas.

…A IA do Google pode pegar tudo isso e apresentá-lo como a resposta.”

Não culpo o autor por não saber como funciona a pesquisa de IA do Google, tenho quase certeza de que não é amplamente conhecido. É fácil ter a impressão de que se trata de uma IA respondendo a perguntas.

Mas o que basicamente está acontecendo é que a pesquisa de IA é baseada na Pesquisa Clássica, com a IA sintetizando o conteúdo que encontra online em uma resposta em linguagem natural. É como fazer uma pergunta a alguém, eles pesquisam no Google e depois explicam a resposta com base no que aprenderam ao ler as páginas do site.

John Mueller, do Google, explica o que está acontecendo

Mueller respondeu à postagem da pessoa no Reddit de maneira neutra e educada, mostrando por que a falha está na implementação do Redditor.

Muller explicou:

“Esse é o seu site? Eu recomendo não usar JS para alterar o texto da sua página de “não disponível” para “disponível” e, em vez disso, apenas carregar todo o trecho do JS. Dessa forma, se um cliente não executar seu JS, ele não obterá informações enganosas.

Isso é semelhante a como o Google não recomenda usar JS para alterar uma meta tag de robôs de “noindex” para “por favor, considere meu excelente trabalho de marcação html para inclusão” (não há meta tag de robôs “index”, então você pode ser criativo).

A resposta de Mueller explica que o site depende de JavaScript para substituir o texto do espaço reservado que é exibido brevemente antes do carregamento da página, o que só funciona para visitantes cujos navegadores realmente executam esse script.

O que aconteceu aqui é que o Google leu aquele texto de espaço reservado que a página da web mostrava como conteúdo indexado. O Google viu o conteúdo original veiculado com a mensagem “não disponível” e o tratou como conteúdo.

Mueller explicou que a abordagem mais segura é ter as informações corretas presentes no HTML base da página desde o início, para que tanto os usuários quanto os mecanismos de busca recebam o mesmo conteúdo.

Conclusões

Existem várias conclusões aqui que vão além da questão técnica subjacente ao problema do Redditor. No topo da lista está como eles tentaram adivinhar o caminho para uma resposta.

Eles realmente não sabiam como funcionava a pesquisa de IA do Google, o que introduziu uma série de suposições que complicaram sua capacidade de diagnosticar o problema. Em seguida, eles implementaram uma “correção” baseada em adivinhar o que eles achavam que provavelmente estava causando o problema.

Adivinhar é uma abordagem para problemas de SEO que se justifica pelo fato de o Google ser opaco, mas às vezes não se trata do Google, trata-se de uma lacuna de conhecimento no próprio SEO e um sinal de que mais testes e diagnósticos são necessários.

Imagem em destaque da Shutterstock/Kues



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