Cientista-chefe de IA do Google explicou em podcast que AI Search utiliza pipeline de retrieval e reranking com métodos clássicos antes de gerar respostas com modelos de linguagem
Jeff Dean, cientista-chefe de inteligência artificial do Google, revelou detalhes sobre o funcionamento interno da busca com IA em entrevista ao podcast Latent Space. A conversa, publicada em 17 de fevereiro, esclarece que a busca por IA não substitui sistemas clássicos de ranking.
Segundo Dean, a arquitetura de AI Search segue um pipeline em estágios: primeiro, métodos tradicionais de retrieval identificam documentos relevantes. Somente depois, modelos de linguagem analisam um subconjunto reduzido para gerar respostas.
A declaração tem implicações diretas para profissionais de SEO que questionavam a relevância de otimização tradicional na era da IA.
O pipeline de busca com IA em três estágios
Dean descreveu o processo em três etapas sequenciais. No primeiro estágio, métodos leves de retrieval reduzem o índice completo da web para aproximadamente 30 mil documentos relevantes à consulta.
No segundo estágio, algoritmos de ranking progressivamente mais sofisticados refinam a seleção. Cada rodada utiliza sinais de ranking mais complexos para ordenar os candidatos por relevância.
No terceiro e último estágio, o modelo de linguagem recebe apenas cerca de 117 documentos para análise detalhada. O LLM processa aproximadamente 30 milhões de tokens, não trilhões como se poderia imaginar.
Matching semântico substitui palavras-chave exatas
Dean explicou que representações baseadas em LLM permitem ir além da noção rígida de palavras específicas. A busca evoluiu de correspondência exata de termos para relevância semântica e temática.
Na prática, isso significa que uma consulta sobre “melhor hospedagem para lua de mel” pode retornar resultados que não contêm exatamente essas palavras, mas abordam o mesmo tema com profundidade.
O cientista-chefe destacou que esse avanço no matching semântico já operava antes da IA generativa, mas foi acelerado com a adoção de modelos de linguagem na camada de retrieval.
A inovação de 2001 que pavimentou o caminho
Dean compartilhou um marco técnico de 2001: o Google migrou todo o índice de busca para a memória RAM de 1.200 máquinas. Essa mudança eliminou a leitura de disco, que era o gargalo principal.
Com o índice na memória, tornou-se viável expandir cada consulta com aproximadamente 50 termos relacionados, incluindo sinônimos e variações. Antes, o custo computacional de cada termo adicional era proibitivo.
Essa técnica de expansão de queries antecedeu os LLMs em duas décadas, mas representa o mesmo princípio: entender a intenção da busca, não apenas as palavras digitadas.
Freshness como vantagem competitiva
Outro ponto abordado por Dean foi a evolução da frequência de atualização do índice. Nos primeiros anos, o Google atualizava o índice mensalmente. Atualmente, atualizações ocorrem em menos de um minuto para conteúdos prioritários.
A frequência de crawl é determinada por dois fatores: a probabilidade de mudança da página e o valor da informação atualizada. Páginas importantes são rastreadas frequentemente mesmo quando a probabilidade de mudança é baixa.
Essa arquitetura de atualização rápida é fundamental para estratégias de SEO que dependem de conteúdo atualizado, especialmente em nichos com informações que mudam rapidamente.
O que isso significa para profissionais de SEO
A revelação de Dean confirma que sinais clássicos de ranking permanecem na base da busca com IA. Conteúdo precisa superar filtros tradicionais de retrieval e reranking antes de sequer ser considerado por um modelo de linguagem.
Para SEO, isso implica que otimização técnica, autoridade de domínio e relevância temática continuam determinando quais sites são elegíveis para aparecer em respostas de IA. Sem passar pelos filtros iniciais, o conteúdo não chega ao LLM.
A clareza temática ganha importância adicional no contexto semântico. Artigos que cobrem um tópico com profundidade têm mais chances de sobreviver às rodadas de reranking do que conteúdos superficiais otimizados para palavras-chave específicas.
Implicações para a indústria de busca
A declaração desmistifica a ideia de que IA generativa opera de forma independente na busca. Na realidade, LLMs são a camada final de um sistema com raízes na engenharia de busca tradicional.
Essa arquitetura em camadas também explica por que resultados de AI Search frequentemente citam páginas que já aparecem nos primeiros resultados orgânicos. Os mesmos sinais de qualidade que determinam o ranking tradicional influenciam a seleção de fontes para respostas de IA.
Para a indústria, a mensagem é clara: investir em fundamentos de SEO continua sendo a estratégia mais eficaz para conquistar visibilidade, independentemente de a resposta ser orgânica ou gerada por IA.
