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Google e Bing não recomendam páginas de descontos separadas para LLMs

Representantes das equipes da Pesquisa Google e do Bing Search não recomendam a criação de páginas de markdown (.md) separadas para fins de LLM. O objetivo é servir um conteúdo para o LLM e outro conteúdo para seus usuários, o que tecnicamente pode ser considerado uma forma de camuflagem e contra as políticas do Google.

A questão. Lily Ray perguntado no céu azul:

  • “Não tenho certeza se você pode responder, mas estou começando a ouvir muito sobre a criação de páginas markdown/JSON separadas para LLMs e o fornecimento desses URLs para bots.”

Resposta do Google. John Mueller do Google respondeu ditado:

  • “Não estou ciente de nada a esse respeito. No meu ponto de vista, os LLMs treinaram – leram e analisaram – páginas normais da web desde o início. Parece que eles não têm problemas em lidar com HTML. Por que eles iriam querer ver uma página que nenhum usuário vê? E, se eles verificam a equivalência, por que não usar HTML?”

Recentemente, John Mueller também chamou a ideia de estúpida, ditado:

  • “Converter páginas em markdown é uma ideia tão estúpida. Você sabia que os LLMs podem ler imagens? POR QUE NÃO TRANSFORMAR SEU SITE INTEIRO EM UMA IMAGEM?” Obviamente, isso significa converter todo o seu site em um arquivo MD, o que é um pouco extremo, para dizer o mínimo.

Eu coletei muitos comentários de John Mueller sobre esse assunto, aqui.

A resposta do Bing. Fabrice Canel do Microsoft Bing respondeu ditado:

  • “Lily: realmente quer duplicar a carga de rastreamento? Rastrearemos de qualquer maneira para verificar a similaridade. Versões não-usuárias (AJAX rastreáveis ​​e similares) são frequentemente negligenciadas, quebradas. Os olhos humanos ajudam a consertar pessoas e conteúdo visualizado por bot. Gostamos de esquema em páginas. A IA nos torna ótimos para entender páginas da web. Menos é mais em SEO!”

Por que nos importamos. Alguns de nós gostam de procurar atalhos para ter um bom desempenho nos mecanismos de pesquisa e agora nos novos mecanismos de pesquisa de IA e LLMs. Geralmente, os atalhos, se funcionarem, só funcionam por um tempo limitado. Além disso, esses atalhos podem ter um efeito negativo inesperado.

Como Lily Ray escreveu no LinkedIn:

  • “Sempre tive preocupações sobre o gerenciamento de conteúdo duplicado e a veiculação de conteúdo diferente para rastreadores e não para humanos, o que entendo que pode ser útil para pesquisa de IA, mas viola diretamente as políticas de longa data dos mecanismos de pesquisa sobre isso (basicamente camuflagem).”

Search Engine Land é propriedade de Semrush. Continuamos comprometidos em fornecer cobertura de alta qualidade de tópicos de marketing. Salvo indicação em contrário, o conteúdo desta página foi escrito por um funcionário ou contratado remunerado da Semrush Inc.


Barry Schwartz é tecnólogo e editor colaborador do Search Engine Land e membro da equipe de programação de eventos SMX. Ele possui RustyBrickuma empresa de consultoria web com sede em Nova York. Ele também corre Mesa Redonda sobre Mecanismos de Pesquisaum blog de pesquisa popular sobre tópicos SEM muito avançados.

Em 2019, Barry recebeu o prêmio Outstanding Community Services Award da Search Engine Land, em 2018 ele foi premiado com o US Search Awards como “Personalidade de pesquisa do ano nos EUA”, você pode aprender mais aqui e em 2023 ele foi listado como um dos 50 PPCer mais influentes pela Marketing O’Clock.

Barry pode ser seguido no X aqui e você pode aprender mais sobre Barry Schwartz aqui ou em seu site pessoal.

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Cleiton

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