Sabe quando você joga uma pergunta no Google e, em segundos, recebe não apenas uma lista de sites, mas também imagens, vídeos, um mapa, aquele box com a resposta pronta e até sugestões de outras perguntas relacionadas? Pois é, nem sempre foi assim.
A SERP (Search Engine Results Page, ou página de resultados de busca, para os íntimos) que você vê hoje é fruto de quase três décadas de evolução constante. E não estamos falando apenas de mudanças visuais ou de layout: estamos falando de uma transformação profunda na forma como buscamos, encontramos e consumimos informação na internet.
Em 1998, quando o Google foi criado, a página de resultados era basicamente uma lista de 10 links azuis sobre um fundo branco. Simples assim. Hoje, a SERP é um ecossistema complexo que mistura resultados orgânicos, anúncios pagos, respostas geradas por inteligência artificial, conteúdos multimídia e uma infinidade de recursos interativos que tornam a experiência de busca cada vez mais completa.
Para quem trabalha com marketing digital e SEO, entender essa evolução não é só uma curiosidade histórica. É fundamental, porque cada mudança na SERP representou uma mudança nas regras do jogo. O que funcionava em 2010 já não fazia sentido em 2015. E o que dominávamos em 2020 precisou ser repensado em 2024 com a chegada das AI Overviews.
Este artigo é uma viagem no tempo pela história da SERP do Google. Vamos revisitar as principais características que definiram cada era, desde os primeiros dias do PageRank até a revolução atual causada pela IA generativa. Leia e descubra como cada atualização, cada novo recurso e cada mudança de algoritmo moldaram não apenas a página de resultados, mas a própria internet como conhecemos.
Os primórdios da internet: quando a SERP do Google eram apenas “10 links azuis” (90s)
Nosso passeio histórico começa em meados da década de 90, quando a internet era mais simples e o Google nasceu em uma garagem do Vale do Silício, os buscadores que dominavam o mercado ofereciam experiências de busca que deixavam muito a desejar. Nomes como Alta Vista, Yahoo e Lycos entregavam resultados constantemente irrelevantes, manipulados por webmasters que enchiam suas páginas com palavras-chave invisíveis. Nessa época, encontrar informação confiável era como encontrar uma agulha num palheiro.
Essa era a realidade em 1996 quando Larry Page e Sergey Brin, dois estudantes de doutorado da Stanford University, começaram a trabalhar em um projeto de pesquisa chamado BackRub. O nome fazia referência à capacidade do sistema de analisar backlinks, os links que apontavam para uma determinada página web. A ideia era revolucionária: interpretar hiperlinks como referências e avaliar a qualidade de uma página com base na qualidade das páginas que faziam referência a ela.
Esse conceito deu origem ao PageRank, o algoritmo que mudaria para sempre a forma como navegamos na internet. Em vez de simplesmente contar quantas vezes uma palavra-chave aparecia em uma página, o PageRank avaliava a autoridade e relevância de cada site através de sua rede de conexões. Era como um sistema de votação: quanto mais sites importantes apontassem para você, mais importante você se tornava.
Em setembro de 1998, Page e Brin incorporaram oficialmente a Google Inc. O nome vem de um erro de digitação de “googol”, termo matemático que representa o número 1 seguido de 100 zeros. A intenção era simbolizar a ambição de organizar a vasta quantidade de informação disponível na web (que, certamente, não era um milionésimo do que é hoje).
A partir disso temos a primeira SERP, que era de uma simplicidade quase chocante para quem está acostumado com os padrões de hoje: um fundo branco limpo, uma caixa de busca no topo e 10 links azuis listados em ordem de relevância. Sem banners piscantes, sem anúncios pop-up, sem distrações.
O minimalismo da interface não era apenas uma escolha estética. Era uma declaração de princípios: o foco estava nos resultados, não em tudo o mais. Enquanto os portais concorrentes tentavam se tornar destinos finais, repletos de notícias, previsão do tempo e todo tipo de informação, o Google queria ser apenas uma porta de entrada eficiente para o resto da web.
A chegada dos anúncios (2000)
A pureza da SERP sem anúncios durou pouco mais de dois anos. Em outubro de 2000, o Google lançou o AdWords, inaugurando a monetização.
Inicialmente, o AdWords funcionava com um modelo de CPM (custo por mil impressões), onde os anunciantes pagavam pela exibição dos anúncios, independentemente de receberem cliques. Os anúncios apareciam como pequenos blocos de texto no lado direito e, ocasionalmente, no topo da página de resultados, sempre claramente identificados como publicidade.
O que diferenciava o Google de outros buscadores era o cuidado em manter a experiência do usuário. Os anúncios eram discretos, relevantes para a busca realizada e não atrapalhavam a visualização dos resultados orgânicos.
Em 2002, o AdWords passou por uma transformação significativa: a introdução do modelo pay-per-click (PPC) e, mais importante ainda, um sistema de ranqueamento de anúncios baseado não apenas no lance do anunciante, mas também na relevância do anúncio. Essa combinação de preço e qualidade era única no mercado e estabeleceria o padrão para a publicidade online nas décadas seguintes.
A SERP do Google ao final deste período ainda era extremamente simples comparada ao que viria depois, mas as bases estavam lançadas: resultados orgânicos no centro, anúncios relevantes nas laterais, tudo organizado pelo princípio da relevância acima de tudo. Era apenas o começo de uma jornada que transformaria completamente a experiência de busca.
Muito além do texto: o Google Images (2001)
Existe uma história curiosa por trás do nascimento do Google Images, e ela envolve um vestido verde icônico. Em fevereiro de 2000, Jennifer Lopez apareceu no Grammy Awards usando um vestido Versace que quebrou a internet da época. O traje verde tropical com decote profundo tornou-se a busca mais popular que o Google havia registrado até então
A questão era que as pessoas, ao fazer a pesquisa, queriam ver a foto do vestido e não apenas ler sobre ele… mas a SERP da época só entregava resultados em texto. Esse momento, então, foi o gatilho para a construção do recurso, lançado em julho de 2001, oferecendo acesso a 250 milhões de imagens. Só para você ter uma ideia do crescimento, em 2010 esse número já havia alcançado a casa dos 10 bilhões.
Junto com o Google Images, veio também a interface por abas. Web, Images, Groups e Directories agora eram separadas na parte superior da página, permitindo que os usuários alternassem entre diferentes tipos de busca. Era o primeiro grande passo do Google para além da busca textual pura, sinalizando que a SERP poderia vir a entregar muito mais do que apenas links.
Google News: quando a atualidade invadiu os resultados (2002)
Os ataques de 11 de setembro de 2001 expuseram uma limitação crítica do Google: a empresa não conseguia servir informações atualizadas. Quando milhões de usuários buscavam por informações sobre os ataques, o Google estava falhando com seus usuários, mostrando resultados irrelevantes porque seu índice havia sido rastreado um mês antes.
Quem resolveu esse problema foi o engenheiro Krishna Bharat, que desenvolveu o Google News. A inovação permitia que as pessoas encontrassem notícias atualizadas sobre qualquer história em questão de minutos, algo completamente fora do comum para a época.
O Google News representava uma mudança fundamental na filosofia da busca: pela primeira vez, o Google estava indexando e mostrando conteúdo em tempo quase real, não apenas páginas estáticas da web. Isso exigia uma infraestrutura completamente diferente e um algoritmo capaz de identificar, agrupar e ranquear notícias de múltiplas fontes sobre o mesmo evento.
Ainda em 2002, o Google introduziu outro recurso que hoje parece óbvio: a autocorreção de consultas. O famoso “Você quis dizer…?” salvou milhões de buscas que teriam retornado resultados ruins ou nenhum resultado por causa de erros de digitação. Era outro passo rumo à compreensão semântica: o Google começava a entender não apenas as palavras exatas digitadas, mas a intenção por trás delas.
Pesquisas locais e os primeiros sitelinks (2003 – 2005)
Em março de 2004, o Google lançou o Google Local, um serviço de listagens de negócios locais que funcionava como uma versão digital das páginas amarelas. Inicialmente, o Google Local exibia listagens de negócios e pontos de interesse, mas ainda não estava integrado a um mapa próprio do Google, usando mapas gerados pelo MapQuest.
Com a aquisição da Where 2 Technologies em outubro de 2004 e o posterior lançamento do Google Maps em fevereiro de 2005, a busca local ganhou uma dimensão completamente nova. Pela primeira vez, você podia buscar “restaurantes perto de mim” e ver não apenas uma lista de nomes, mas suas localizações exatas em um mapa interativo. A SERP estava se tornando visual e geolocalizada, possibilitando o que seria o gérmen das estratégias de marketing digital para negócios locais.
Em 2005, outro elemento importante surgiu: os Sitelinks. Quando você buscava por uma marca ou site específico, o Google começou a exibir não apenas o link principal do site, mas também links para páginas internas importantes, como “Sobre nós”, “Contato” e “Produtos”. Um único resultado orgânico agora ocupava o espaço de vários, facilitando a navegação do usuário e dando mais destaque às marcas estabelecidas.
Nessa mesma época, pesquisadores começaram a mapear o comportamento visual dos usuários na SERP. Estudos revelaram o “Triângulo Dourado”: a área formada pelos três primeiros resultados orgânicos recebia a vasta maioria dos cliques. Essa descoberta moldaria estratégias de SEO pelos anos seguintes e reforçava a importância de estar no topo da página.
Deu para ver que chegamos a 2006 com uma SERP já era consideravelmente mais complexa que a de 1998. Havia anúncios pagos, resultados orgânicos com sitelinks, integração com Google News, Google Images acessível por abas, e informações locais começando a aparecer.
Mas tudo isso ainda era apenas o aquecimento para a verdadeira revolução que viria em 2007.
O ano que mudou tudo: Universal Search (2007)
Se você perguntar a profissionais de SEO qual foi o ano mais transformador na história da SERP do Google, muitos vão apontar para 2007. Em maio desse ano, o Google lançou a Universal Search, uma ideia que mesclava resultados de diferentes tipos de busca em uma única página. Esse foi o fim definitivo da era dos 10 links azuis.
Antes da Universal Search, quando você buscava por algo no Google, recebia exclusivamente links para sites. Se quisesse ver imagens, vídeos, notícias ou mapas relacionados à sua busca, precisava clicar nas abas correspondentes no topo da página. Acontece que a maioria dos usuários não fazia isso.
Marissa Mayer, então vice-presidente de produtos de busca e experiência do usuário, descreveu o objetivo da Universal Search como uma tentativa de derrubar as paredes que tradicionalmente separavam as várias propriedades de busca do Google e integrar as vastas quantidades de informação disponíveis em um conjunto simples de resultados.
A mudança era radical. Com a Universal Search, o Google passou a consultar simultaneamente seu índice de páginas web, imagens, vídeos, notícias, mapas e livros. Então, usando critérios de relevância, misturava tudo isso em uma única página de resultados. Um vídeo extremamente relevante poderia aparecer na terceira posição, empurrando um resultado orgânico tradicional para baixo. Imagens poderiam surgir no meio dos links azuis. Notícias recentes ganhavam destaque no topo quando apropriado.
Para os usuários, a experiência melhorou drasticamente. Buscas como “receita de bolo de chocolate” agora mostravam não apenas links para sites de receita, mas também imagens dos bolos, vídeos ensinando a preparação e até resultados de livros de culinária. Uma busca por “terremotos no Japão” trazia notícias recentes, mapas da região afetada e imagens do evento, tudo na mesma página.
Para profissionais de SEO, no entanto, a Universal Search representava um desafio completamente novo. De repente, não bastava mais otimizar apenas páginas web. Era necessário pensar em otimização de imagens, vídeos, conteúdo local e outros formatos. O jogo havia mudado, e quem não se adaptasse ficaria para trás.
A mudança era tão significativa que concorrentes como Yahoo e Ask.com rapidamente apontaram que já tinham recursos similares em seus sites. Mas o Google foi o primeiro a criar uma lista verdadeiramente unificada e priorizada, onde todos os tipos de conteúdo competiam pelo mesmo espaço com base puramente em relevância.
Com a chegada da Universal Search, a SERP nunca mais seria a mesma… e isso era apenas uma prévia de tudo o que ainda estava por vir.
A era da inteligência: o Google aprende a pensar (2012 – 2013)
Os anos de 2012 e 2013 trouxeram mudanças fundamentais na forma como o buscador entende o mundo e expressa seus resultados. Confira:
Knowledge Graph
Em 2012, o Google lançou o Knowledge Graph. Até então, o Google tratava as palavras nas suas buscas como sequências de caracteres (strings) sem significado inerente. Se você digitasse “Taj Mahal”, o Google procurava páginas que continham essas duas palavras juntas, sem necessariamente entender se você estava se referindo ao monumento na Índia, ao músico de blues, ou ao cassino em Atlantic City.
Com o Knowledge Graph, o Google começou a construir uma base de conhecimento sobre entidades reais: pessoas, lugares, coisas, conceitos. E mais importante ainda, sobre como essas entidades se relacionavam entre si. Leonardo da Vinci pintou a Mona Lisa, que está exposta no Museu do Louvre, que fica em Paris, que é a capital da França. Uma rede gigantesca de conexões.
Na SERP, o Knowledge Graph se manifestava através dos Knowledge Panels, aquelas caixas informativas que aparecem no lado direito da página quando você busca por uma pessoa, lugar ou conceito específico. Em vez de precisar clicar em múltiplos links para descobrir quando nasceu Albert Einstein, onde ele estudou e quais foram suas principais contribuições, todas essas informações apareciam diretamente na SERP, organizadas e verificadas.
Inicialmente disponível apenas em inglês, o recurso foi expandido em dezembro de 2012 para espanhol, francês, alemão, português, japonês, russo e italiano, tornando-se um globalmente utilizado.
Para usuários, a experiência melhorou drasticamente. Para profissionais de SEO, surgiu uma nova realidade: até meados de 2016, painéis de conhecimento apareciam para aproximadamente um terço dos 100 bilhões de buscas mensais que a empresa processava. Isso significava bilhões de buscas sendo respondidas diretamente na SERP, sem cliques para sites externos. O termo “zero-click search” começava a fazer parte do vocabulário SEO.
Hummingbird: conversando com o buscador
A atualização Google Hummingbird foi implementada no segundo semestre de 2013. O anúncio aconteceu no 15º aniversário do Google Search, e não era para menos: a Hummingbird foi descrita pelo Google como a maior mudança no algoritmo desde 2001!
O nome Hummingbird (beija-flor) foi escolhido propositalmente para refletir as características do algoritmo: rápido e preciso. Mas ao contrário das atualizações Panda (2011) e Penguin (2012), que eram modificações em partes específicas do algoritmo existente, Matt Cutts, ex-engenheiro de software do Google, descreveu a Hummingbird como uma reescrita do algoritmo central completo.
A analogia que o próprio Google usava era perfeita: se Panda e Penguin eram como trocar o filtro de óleo ou instalar uma bomba melhorada em um motor, Hummingbird era como remover o motor inteiro e colocar um novo no lugar. E fizeram isso tão rapidamente que ninguém realmente notou a mudança.
A grande inovação da Hummingbird era a capacidade de entender consultas em linguagem natural. Hummingbird colocava maior ênfase em consultas em linguagem natural, considerando contexto e significado sobre palavras-chave individuais. Isso significava que o Google poderia processar buscas conversacionais como “qual é o melhor restaurante italiano perto de onde eu trabalho?” e entender não apenas as palavras individuais, mas a intenção completa por trás da pergunta.
Para o usuário comum, a mudança foi sutil mas transformadora. Antes da Hummingbird, se você buscasse “pagar impostos para a Receita Federal”, provavelmente receberia como primeiro resultado a página inicial da Receita. Com a Hummingbird, o Google passou a entender sua intenção e te direcionava diretamente para a página de pagamentos, mesmo que sua busca não contivesse a palavra “pagamentos”.
A atualização também aprofundou o uso de sinônimos e tópicos relacionados. Em vez de listar apenas resultados com frases ou palavras-chave exatas, o Google começou a mostrar resultados mais relacionados ao tema como um todo. Isso preparou o terreno para a era da busca móvel e por voz que explodiria nos anos seguintes.
Para profissionais de SEO, a mensagem era clara: a era da densidade de palavras-chave havia acabado definitivamente. Encher páginas com repetições da mesma palavra-chave não apenas deixou de funcionar, como poderia prejudicar o ranqueamento. O foco precisava estar em criar conteúdo natural, relevante e que respondesse genuinamente às intenções de busca dos usuários.
A Hummingbird foi o algoritmo que permitiu ao Google dar o próximo passo evolutivo: preparar-se para um mundo onde as pessoas falariam com seus dispositivos em vez de digitar, onde buscas seriam conversacionais e contextuais, e onde a intenção importaria mais do que as palavras exatas utilizadas. Era a transição definitiva de um motor de busca de keywords para um motor de busca de significados.
Featured Snippets: a conquista da posição zero (2014)
Em janeiro de 2014, chegaram as featured snippets, um recurso que revolucionaria a forma como as informações eram apresentadas na SERP. E pela primeira vez, algo aparecia acima do primeiro resultado orgânico tradicional.
Os Featured Snippets inverteram completamente a lógica dos resultados de busca. Em vez de mostrar primeiro o link e depois uma breve descrição (o snippet), o Google passou a destacar a resposta primeiro, em um box especial, seguida pelo link para a página de origem. Era uma mudança sutil na ordem, mas com implicações enormes.
Imagine buscar “quantos graus Celsius são 100 Fahrenheit?” e receber a resposta imediatamente, antes mesmo de precisar clicar em qualquer link. Ou procurar por “como fazer pão caseiro” e ver os passos listados diretamente na SERP, com uma imagem ilustrativa. Esse era o poder dos Featured Snippets.
A comunidade SEO rapidamente batizou essa posição de “posição zero”, já que tecnicamente ficava acima do primeiro resultado orgânico. Featured Snippets aparecem em diferentes formatos, com parágrafos sendo o tipo mais comum, representando cerca de 70% dos snippets em computadores desktop.
Além de parágrafos, havia listas ordenadas e não ordenadas, tabelas com dados comparativos e até vídeos. O impacto no comportamento dos usuários foi significativo: estudos mostraram que quando o resultado de pesquisa entrega um featured snippet, ele recebe, em média, 8,6% dos cliques, um número considerável especialmente para sites que não estavam na primeira posição.
Mas havia um lado controverso. Com as respostas aparecendo diretamente na SERP, muitos usuários simplesmente não precisavam mais clicar nos sites. O conceito de “zero-click search” começava a ganhar força, gerando debates acalorados sobre se os Featured Snippets eram benéficos ou prejudiciais para os publishers.
Ainda em 2014, outro elemento importante chegou à SERP: o Local 3-Pack, também conhecido como Snack Pack. Quando você buscava por negócios locais como “pizzarias perto de mim”, o Google passou a destacar os três principais resultados em um formato especial, com mapas, avaliações, horários de funcionamento e botões diretos para ligar ou obter direções. Nesse momento, a busca local começou a ganhar mais protagonismo.
Mobilegeddon e RankBrain (2015)
Em abril de 2015 o Google lançou sua atualização mobile-friendly, que rapidamente ganhou o apelido de “Mobilegeddon”. O nome apocalíptico sugeria o fim dos tempos para sites não otimizados para mobile, mas a realidade foi bem menos dramática.
O contexto era claro: o uso de smartphones para acessar a internet estava crescendo absurdamente. Em breve, o tráfego mobile ultrapassaria o desktop. O Google precisava garantir que os usuários tivessem uma boa experiência em dispositivos móveis, e a forma escolhida foi tornar a compatibilidade mobile um fator de ranqueamento.
A mudança foi anunciada com meses de antecedência e o Google ofereceu até mesmo ferramentas para testar se os sites eram mobile-friendly, dando tempo para webmasters se adequarem. A mensagem era clara: a era mobile-first havia chegado oficialmente.
A SERP precisou se adaptar completamente para telas menores. Elementos que funcionavam bem em monitores de 24 polegadas precisavam ser repensados para telas de 5 polegadas. Botões precisavam ser grandes o suficiente para dedos, não cursores de mouse. Textos precisavam ser legíveis sem zoom. Era um redesign completo da experiência de busca.
Mas enquanto o Mobilegeddon dominava as manchetes, o Google trabalhava silenciosamente em algo muito mais profundo: o RankBrain, lançado em meados do segundo semestre do mesmo ano. Essa atualização marcou a primeira vez que o Google utilizava machine learning (aprendizado de máquina) diretamente em seu algoritmo de busca.
O RankBrain foi desenvolvido para resolver um problema específico: cerca de 15% das buscas que o Google processava diariamente eram completamente novas, nunca vistas antes. Como ranquear resultados para perguntas que ninguém nunca havia feito? A solução foi criar um sistema que pudesse aprender e fazer conexões.
Se o RankBrain via uma palavra ou frase desconhecida, ele conseguia adivinhar quais palavras ou frases poderiam ter significado similar e filtrar os resultados adequadamente. Era como ter um tradutor interno que entendia que “qual é o título do consumidor no topo da cadeia alimentar” estava perguntando sobre “predador apex”, mesmo que essas palavras exatas não estivessem na página.
Inicialmente aplicado apenas aos 15% de buscas desconhecidas, o RankBrain rapidamente se expandiu. Em 2016, já estava envolvido em praticamente todas as buscas, ajudando o Google a conectar perguntas às respostas mais úteis.
Para profissionais de SEO, o RankBrain representava uma mudança fundamental. Não era possível otimizar diretamente para ele como se fazia com palavras-chave. O sistema aprendia sozinho, ajustando constantemente quais sinais eram mais importantes para diferentes tipos de buscas. A única estratégia que funcionava era criar conteúdo genuinamente relevante que atendesse à intenção do usuário.
A combinação de Mobilegeddon e RankBrain em 2015 marcou uma virada decisiva. A SERP não era mais apenas uma lista de links otimizada para desktop. Era uma experiência adaptativa, inteligente, que funcionava em qualquer dispositivo e entendia linguagem natural. E isso era apenas o começo da jornada rumo à inteligência artificial que definiria a próxima década.
Reorganização dos anúncios (2016)
Quem acordou em uma manhã de fevereiro de 2016 e fez uma busca no Google, certamente notou que a SERP do Google parecia estranhamente vazia do lado direito. Isso aconteceu porque o Google removeu todos os anúncios AdWords do lado direito das páginas de resultados.
Era o fim de uma era que havia começado 16 anos antes. De repente, anúncios só apareciam no topo e na parte inferior da SERP. E havia outra alteração significativa: para buscas consideradas “altamente comerciais”, o Google passou a exibir até quatro anúncios no topo da página, em vez dos três tradicionais.
A decisão fazia sentido estratégico. Estudos mostravam que os anúncios do lado direito tinham taxas de cliques miseráveis, com as pessoas simplesmente ignorando aquela área. Além disso, a mudança alinhava a experiência desktop com a mobile, onde nunca houve espaço para anúncios laterais. Com o tráfego mobile já ultrapassando o desktop, fazia todo sentido criar uma experiência visual consistente entre plataformas.
Ah, e o espaço lateral direito não ficou vazio, permanecendo ocupado por Product Listing Ads e Knowledge Panels. Também em 2016, o Google renomeou a seção “In the News” para “Top Stories”, introduzindo o formato de carrossel horizontal que permitia aos usuários deslizar por várias manchetes recentes.
People Also Ask e a explosão de Rich Results (2017 – 2019)
A caixinha do “People Also Ask” apareceu pela primeira vez em 2015, mas foi apenas em 2017 que o recurso ganhou o superpoder do carregamento dinâmico. A grande inovação veio com a capacidade de expansão infinita: ao clicar em uma pergunta, você não apenas via a resposta, mas o Google automaticamente carregava mais perguntas relacionadas, criando uma jornada de descoberta sem fim.
O People Also Ask representava o Google finalmente entendendo que as pessoas não fazem apenas uma pergunta, mas têm jornadas de exploração. Para profissionais de SEO, o PAA abriu uma nova fronteira: ao contrário dos featured snippets, para aparecer na caixa PAA, as páginas não precisam ranquear na primeira página do Google; sites da segunda ou até terceira página podiam conquistar visibilidade se tivessem conteúdo de qualidade respondendo perguntas específicas.
Este período também viu a explosão dos Rich Results, resultados enriquecidos com dados estruturados. Receitas passaram a exibir tempo de preparo, avaliações em estrelas e contagem de calorias diretamente na SERP. Eventos mostravam datas, locais e disponibilidade de ingressos. Produtos vinham com preços, avaliação e status de estoque. Schema.org, lançado em 2011, finalmente encontrava adoção em massa, com webmasters percebendo que adicionar marcação estruturada havia se tornado essencial para competir visualmente na SERP moderna. Vídeos ganharam timestamps, podcasts começaram a aparecer nos resultados, e GIFs animados às vezes substituíam imagens estáticas.
Mas toda essa riqueza tinha um preço: o tráfego orgânico tradicional. Com tantas informações disponíveis diretamente na página de resultados, cada vez mais usuários encontravam o que precisavam sem clicar em nenhum site.
Em 2019, pesquisas mostraram que mais de 50% de todas as buscas no Google terminavam sem nenhum clique para sites externos. Para publishers e criadores de conteúdo, era uma realidade preocupante: seu conteúdo estava sendo usado para melhorar a experiência do Google, mas o retorno em tráfego estava diminuindo. Ainda assim, a visibilidade na SERP tinha valor, construindo autoridade percebida e reconhecimento de marca que poderia se converter em tráfego posteriormente.
BERT: a compreensão do contexto (2019)
Em outubro, o Google lançou outra grande mudança. O nome era BERT, sigla para Bidirectional Encoder Representations from Transformers, uma tecnologia de processamento de linguagem natural baseada em redes neurais.
A novidade de BERT estava no “B” de bidirectional (bidirecional). Até então, o Google analisava as consultas em uma única direção, geralmente da esquerda para a direita. BERT mudou isso completamente: ele conseguia entender cada palavra em relação a todas as outras palavras da consulta, em ambas as direções. Era como a diferença entre ler uma frase palavra por palavra versus compreender a frase inteira de uma vez.
O maior avanço estava na compreensão de transformers, aquelas palavrinhas aparentemente insignificantes que fazem toda a diferença no significado de uma frase. Preposições como “para”, “de”, “com”, “sem” que antes eram frequentemente ignoradas pelo Google, agora se tornavam cruciais para entender a intenção real da busca.
A mudança foi aplicada tanto aos aos rankings quanto aos featured snippets, afetando cerca de 10% de todas as buscas nos EUA em inglês. Acha que 10% é pouco? Bem, em números absolutos estamos falando de cerca de 560 milhões de buscas por dia, somente nos EUA. E diferente de atualizações anteriores que focavam em penalizar práticas ruins, BERT era sobre entender melhor o que as pessoas realmente queriam dizer.
Para profissionais de SEO, a mensagem do Google foi clara e um tanto frustrante: não há como otimizar especificamente para BERT. Danny Sullivan, porta-voz do Google, foi direto: continue criando conteúdo e otimizando para pessoas e suas consultas naturais. BERT modelava-se automaticamente aos rankings e não havia técnicas específicas de otimização a serem aplicadas.
Mas havia uma lição importante: escrever de forma natural, conversacional e clara beneficiava sites sob BERT. Conteúdo escrito pensando em como as pessoas realmente falam e fazem perguntas passaram a performar melhor do que textos recheados de palavras-chave de forma artificial. Era o Google finalmente aprendendo a ouvir como um humano.
Passage Ranking e Core Web Vitals (2020)
O ano de 2020 trouxe duas mudanças significativas que moldariam o futuro da busca. Com o Passage Ranking, em vez de avaliar apenas páginas inteiras, o Google agora poderia ranquear passagens específicas dentro de um documento longo.
Para ter uma ideia do que isso significa na prática, imagine um artigo completo sobre hábitos saudáveis que inclui uma seção específica sobre a quantidade de água que uma pessoa deve beber por dia. Com Passage Ranking, se alguém buscasse “quantos copos de água devo beber por dia”, o Google poderia ranquear bem aquela página específica e direcionar o usuário exatamente para aquela seção, mesmo que o artigo como um todo fosse sobre um tópico mais amplo. Era como ter índices granulares para cada pedaço de conteúdo relevante.
As Core Web Vitals, por sua vez, são um conjunto de métricas que mediria a experiência real do usuário em termos de velocidade de carregamento, interatividade e estabilidade visual. As três principais são:
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- Largest Contentful Paint (LCP), que mede quanto tempo leva para o conteúdo principal da página carregar;
- First Input Delay (FID), que avalia a responsividade quando o usuário interage pela primeira vez;
- Cumulative Layout Shift (CLS), que quantifica o quanto os elementos da página se movem inesperadamente durante o carregamento.
Essas métricas se tornariam fatores de ranqueamento oficiais em junho de 2021, dando aos webmasters tempo suficiente para se preparar. E havia uma surpresa adicional: pela primeira vez, páginas que não fossem AMP poderiam aparecer no carrossel de “Top Stories” no mobile, desde que atendessem aos padrões de Core Web Vitals.
A realidade, porém, preocupou muito: uma pesquisa concluiu que apenas 4% de dois milhões de páginas testadas alcançavam a pontuação boa exigida. Isso significava muito trabalho a se fazer.
Ainda em 2020, o Google fez uma mudança silenciosa mas importante: Featured Snippets não apareceriam mais como resultado orgânico duplicado na mesma página. Se seu site conquistasse a posição zero com um Featured Snippet, ele seria removido dos resultados orgânicos tradicionais abaixo. Era uma mudança que eliminava a vantagem de aparecer duas vezes na primeira página.
Para profissionais de SEO, 2020 marcou a transição definitiva para uma era onde experiência do usuário não era mais apenas algo “bom de ter”, mas um fator direto de ranqueamento. Velocidade, responsividade e estabilidade visual agora competiam lado a lado com conteúdo e links como sinais de ranking. E diferente de fatores abstratos, as Core Web Vitals podiam ser medidas, monitoradas e otimizadas com precisão através de ferramentas como o Google Search Console e PageSpeed Insights.
A SERP continuava evoluindo, mas agora com um foco renovado não apenas em mostrar a informação certa, mas em garantir que a experiência de consumir essa informação fosse rápida, suave e agradável.
A revolução da inteligência artificial generativa (2021 – 2025)
Se as décadas anteriores haviam ensinado o Google a entender palavras, contexto e intenções, a década de 2020 seria sobre ensinar o buscador a pensar, raciocinar e conversar.
Entre 2021 e 2025, a SERP passou pela transformação mais profunda desde sua criação: a integração de inteligência artificial generativa capaz não apenas de encontrar informações, mas de sintetizá-las, compará-las e apresentá-las de forma conversacional.
O que começou com modelos experimentais de processamento multilíngue evoluiu rapidamente para respostas geradas por IA que competiam diretamente com a SERP tradicional. Era o início de uma nova era onde a linha entre busca e conversa começava a desaparecer.
MUM: o modelo multitarefa (2021)
Em 2021, o Multitask Unified Model (MUM) foi apresentado como uma tecnologia que prometia ser 1000 vezes mais rápida que o BERT. Isso significou, na prática, um salto quântico muito expressivo na capacidade do Google de entender e processar informações.
Os principais diferenciais da novidade foram:
- conseguir entender informação de diferentes formatos como páginas web, imagens e muito mais, simultaneamente;
- foi treinado em 75 diferentes idiomas e muitas tarefas diferentes ao mesmo tempo, permitindo desenvolver uma compreensão mais abrangente de informação e conhecimento mundial do que modelos anteriores;
- não apenas entendia a linguagem, mas também era capaz de gerá-la.
A aplicação prática era impressionante. Imagine buscar informações sobre escalar o Monte Fuji depois de ter escalado o Monte Adams. Em vez de fazer um monte de buscas separadas tentando comparar altitudes, clima, equipamentos necessários e níveis de dificuldade, o MUM poderia processar toda essa complexidade de uma vez, entendendo as nuances da pergunta e buscando informações relevantes mesmo em sites japoneses que você não conseguiria ler.
A novidade tinha o poder de quebrar barreiras linguísticas ao transferir conhecimento entre idiomas. Era a globalização da informação em escala, sem precedentes.
Helpful Content Update (2022)
Se em 2021 a mudança foi extremamente tecnológica, em 2022, a novidade foi mais filosófica. A atualização do algoritmo nesse ano estava focada em recompensar conteúdo genuinamente útil e penalizar páginas criadas apenas para manipular rankings.
O Helpful Content Update introduziu um classificador de machine learning que avaliava sites inteiros, não apenas páginas individuais. Isso significou que se você melhorasse a utilidade de uma página, isso poderia elevar a pontuação geral de utilidade e os rankings de todo o seu site… mas o inverso também era verdade: uma única página inútil poderia prejudicar todo o domínio.
E o Google foi bem claro sobre o que considerava útil ou não: o conteúdo deveria ser criado para pessoas, não para mecanismos de busca. Deveria demonstrar expertise genuína e oferecer valor verdadeiro, para além do que já podia ser encontrado. Era o fim definitivo da era do conteúdo gerado em massa apenas para atrair cliques.
A atualização teve impactos significativos. Sites que dependiam de práticas duvidosas, como mudar datas de artigos sem atualizar o conteúdo real, começaram a perder visibilidade. Enquanto isso, sites com expertise genuína e foco no usuário viram seus rankings melhorarem consistentemente.
O Helpful Content Update estava alinhado perfeitamente com as diretrizes E-E-A-T do Google e se tornou parte permanente da forma como o buscador avalia conteúdo.
O primeiro experimento com IA generativa (2023)
Em maio de 2023, o Google lançou o Search Generative Experience (SGE). Era a resposta da gigante ao ChatGPT e ao Bing com IA da Microsoft, que estavam, há alguns meses, sacudindo o mercado digital.
O SGE prometia transformar completamente a experiência de busca. Em vez de receber apenas links, os usuários veriam snapshots gerados por IA com informações-chave sobre sua consulta, links para explorar perspectivas variadas e sugestões de próximos passos. Era uma busca conversacional integrada diretamente na SERP do Google.
Para buscas comerciais, o SGE era ainda mais sofisticado. Ao procurar por produtos, você recebia um snapshot dos fatores importantes a considerar e produtos que se encaixavam no perfil, com descrições geradas por IA incluindo avaliações, preços e imagens. Tudo isso alimentado pelo Shopping Graph do Google, com mais de 35 bilhões de listagens de produtos atualizadas a cada hora.
Mas… mais uma vez essa foi uma novidade que trouxe temores à comunidade de SEO. A grande pergunta era: isso vai acabar com o tráfego orgânico? Se o Google responde tudo diretamente na SERP com IA generativa, por que alguém clicaria nos sites? O próprio Google tentou acalmar essas preocupações, afirmando que permaneciam comprometidos em enviar tráfego valioso para sites através da web, destacando três links proeminentes ao lado de cada snapshot.
AI Overviews: a IA se torna oficial (2024)
Em maio de 2024, o Google anunciou oficialmente o lançamento das AI Overviews (em português, visões de IA) nos EUA. Era a evolução do SGE, agora oficialmente integrado à experiência de busca padrão do Google. Não era mais um experimento opcional: as AI Overviews se tornaram parte da SERP do Google para todos.
Tratam-se de respostas geradas por inteligência artificial que aparecem no topo dos resultados de busca, sintetizando informações de múltiplas fontes da web.
A promessa era tentadora: perguntas complexas que antes exigiriam múltiplas buscas agora poderiam ser respondidas de uma vez, com links para aprofundamento. Mas o lançamento foi turbulento.
Pessoas nas redes sociais compartilharam algumas visões gerais estranhas e erradas: entre os casos mais comentados estão sugestões absurdas como usar cola não tóxica para deixar o molho de pizza mais pegajoso, comer pelo menos uma pedra pequena por dia, e beber urina para passar pedras nos rins rapidamente. De onde o Google tirou isso? Havia conteúdo satírico sobre esses tópicos que havia sido republicado no site de um provedor de software geológico e o algoritmo os interpretou como informações legítimas.
Após o burburinho, o Google respondeu rapidamente. A empresa reconheceu que precisava melhorar sua capacidade de interpretar consultas sem sentido e conteúdo satírico. E implementou restrições para prevenir que respostas prejudiciais ou absurdas fossem exibidas.
Mesmo em meio a esses tropeços iniciais, os números impressionaram: em 1 ano desde o lançamentos nos EUA as AI Overviews já estavam disponíveis em 200 países e territórios, em mais de 40 idiomas. Além disso, o feedback dos usuários mostrava maior satisfação com os resultados de busca quando AI Overviews estavam presentes.
Enquanto isso, os profissionais de SEO seguiam tendo pesadelos (isso é, quando conseguiam dormir…): e o tráfego orgânico? Estudos iniciais mostraram resultados mistos. Segundo GetSTAT, o resultado completo de AI Overview aparece apenas 6% das vezes, enquanto o botão “Generate” aparece 86% das vezes e nenhum resultado aparece 8% das vezes. Isso sugeria que o Google ainda estava testando quando mostrar ou não as respostas geradas por IA.
O impacto variava de acordo com o setor e sites de conteúdo informacional, blogs e sites de afiliados foram os mais afetados. Para buscas comerciais e transacionais, o impacto inicial foi menor. Mas a tendência era clara: as zero-click searches continuavam crescendo.
Em outubro de 2024, o Google implementou links inline dentro das AI Overviews, permitindo que usuários acessassem conteúdo fonte diretamente dentro dos resumos gerados. Era uma tentativa de equilibrar a experiência do usuário com a necessidade de enviar tráfego para publishers.
A controvérsia atingiu outro nível em setembro de 2025, quando a Penske Media Corporation, editora da Rolling Stone e The Hollywood Reporter, processou o Google. A alegação era que AI Overviews regurgitavam ilegalmente conteúdo de seus sites e afastavam visitantes potenciais ao aparecer sempre no topo dos resultados, deixando pouco incentivo para ver as fontes vinculadas.
Para os profissionais de SEO, o cenário passou a se mostrar ainda mais desafiador, mas definitivamente não impossível: dados mostraram que sites citados nas AI Overviews frequentemente eram aqueles que já ranqueavam bem organicamente, tinham conteúdo de alta qualidade com dados estruturados adequados, e demonstravam claramente expertise no assunto. O EEAT nunca foi tão importante.
AI Mode: o futuro conversacional (2025)
Em maio de 2025, o Google lançou o AI Mode para os usuários dos EUA. Não era apenas uma atualização incremental: era uma reimaginação completa de como as pessoas poderiam interagir com a busca.
AI Mode transformava a busca em uma experiência conversacional completa, similar ao ChatGPT ou Perplexity, mas com acesso direto a todo o índice do Google. A diferença para AI Overviews era significativa. Enquanto AI Overviews apareciam no topo dos resultados tradicionais de busca, AI Mode era uma experiência separada, acessada através de uma aba dedicada. Era conversacional por natureza: você podia fazer perguntas de acompanhamento, refinar sua pesquisa, e manter um diálogo contínuo com o sistema.
E as capacidades eram impressionantes. Deep Search, por exemplo, podia emitir centenas de buscas, raciocinar através de pedaços díspares de informação, e criar um relatório completamente citado em apenas minutos, economizando horas de pesquisa. Search Live permitia conversar com o Google sobre o que você estava vendo em tempo real através da câmera do seu telefone.
Para compras, AI Mode se tornava ainda mais poderoso. Você podia fazer upload de uma foto sua e experimentar virtualmente bilhões de peças de vestuário. Podia pedir para o sistema encontrar produtos específicos considerando múltiplos critérios simultaneamente. E quando encontrasse o item perfeito, um recurso de checkout agêntico poderia comprá-lo em seu nome com Google Pay quando o preço estivesse certo.
Para a comunidade SEO, AI Mode representava o cenário mais desafiador até então. Com respostas completas e conversacionais sendo geradas diretamente na interface do Google, a necessidade de clicar em sites externos diminuía ainda mais. Estudos começaram a prever que o tráfego de busca tradicional poderia cair significativamente nos próximos anos.
Mas também havia oportunidades. Sites citados nas respostas do AI Mode ganhavam autoridade e visibilidade. E diferente de chatbots isolados, AI Mode mantinha conexão com a web em tempo real, significando que conteúdo atualizado e relevante ainda tinha valor. A estratégia passou a ser não apenas aparecer nos resultados, mas ser citado como fonte autorizada nas conversas geradas por IA.
A SERP tradicional não havia desaparecido, ela agora convivia com uma alternativa conversacional poderosa. Dois mundos paralelos: busca clássica para quem sabia exatamente o que queria, e AI Mode para quem buscava exploração, descoberta e orientação. E para profissionais de marketing digital, isso significava a necessidade de dominar ambos os territórios.
Como está a SERP do Google atualmente? (2026)
Bom, depois de todo esse histórico já deu pra perceber que a SERP do Google atualmente está a um universo inteiro de distância da página com 10 links azuis de 1998. Hoje, ela é um ecossistema visual interativo e inteligente, com dezenas de elementos que competem pela atenção do usuário: um verdadeiro parque de diversões digital.
Imagens e vídeos
A SERP moderna é dominada por carrosséis de imagens e vídeos, especialmente quando as respostas visuais são mais úteis (se assemelhando até, um pouco, ao Pinterest). Dessa forma, quando o usuário busca por “decoração de festa infantil”, a página se transforma em uma galeria interativa onde você pode deslizar por dezenas de imagens sem sair dos resultados.
Conteúdos em vídeo criados em redes sociais como YouTube, TikTok e Instagram também aparecem por ali, marcando um momento em que os criadores deixaram de aparecer apenas em suas próprias redes e se tornaram parte integral da estratégia de SEO.
Mas a SERP moderna vai muito além de imagens e vídeos. Há calculadoras que resolvem equações diretamente na página, conversores de moeda e unidades que atualizam em tempo real, informações de voos com preços e disponibilidade instantânea, previsão do tempo geolocalizada, resultados esportivos ao vivo com placares atualizados minuto a minuto, e até modelos 3D que você pode girar e visualizar em realidade aumentada através da câmera do seu smartphone.
Para compras, a experiência se tornou particularmente rica. O Google está implementando uma exibição mais visual para listagens gratuitas de produtos no AI Mode, transformando a exibição padrão em algo similar ao Google Images com um feed extenso de produtos. O usuário consegue ter acesso a grades de produtos com preços, avaliações, disponibilidade de estoque e informações do vendedor, tudo sem precisar visitar nenhum site.
Cada SERP é única
Uma das características mais marcantes da SERP moderna é que ela não é igual para todos. Dois usuários fazendo a mesma busca podem receber resultados significativamente diferentes, personalizados com base em múltiplos fatores.
O histórico de busca influencia fortemente o que você vê. Se você frequentemente busca por conteúdo de programação, suas buscas por “python” vão priorizar a linguagem de programação, não a cobra. A geolocalização em tempo real ajusta automaticamente os resultados para sua localidade, mostrando restaurantes, lojas e serviços próximos a você.
O Google Meu Negócio se tornou um protagonista absoluto quando o assunto são os negócios locais. Para esse tipo de empresa, dominar esse recurso é fundamental, já que ele se consolidou como a diferença entre ser invisível ou conseguir clientes. Quando você busca “pizzaria”, os três primeiros resultados aparecem em destaque com mapa, horários de funcionamento, avaliações, fotos e botões para ligar ou pedir direções.
E há sinais mais sutis de personalização: seu dispositivo (mobile vs desktop), idioma preferido, momento do dia, comportamento de clique anterior, e até mesmo se você costuma rolar a página ou parar no primeiro resultado. Tudo isso alimenta algoritmos que tentam prever exatamente o que você está procurando.
A consequência para profissionais de SEO é clara: não existe mais “a SERP” para uma palavra-chave e sim milhares de variações dela, personalizadas para diferentes usuários, contextos e momentos. Monitorar rankings absolutos perdeu parte de seu significado. O que importa agora é visibilidade agregada através de múltiplos formatos e contextos.
Features especializadas
Além dos elementos visuais e personalizados, a SERP moderna conta com recursos especializados para necessidades específicas. O carrossel Top Stories traz notícias recentes e atualizadas constantemente, com definição expansiva de “notícia” que agora inclui blogs respeitáveis, atualizações locais relevantes e até posts selecionados de fóruns.
Para eventos, há um recurso SERP específico mostrando nome, data, horário, local e descrição breve, com implementação de Event Schema sendo essencial para aparecer nesses resultados. Reviews e avaliações aparecem em 53,9% dos resultados Pacific, tornando crucial para marcas não apenas ter produtos e serviços, mas ter reputação positiva visível.
E há recursos sazonais ou contextuais que aparecem conforme necessário: alertas de desastres naturais, resultados eleitorais durante períodos de votação, e menus especiais fixos no topo para tópicos urgentes.
Se desse para resumir tudo isso em uma frase, seria: a SERP não é mais uma página de resultados, é uma plataforma de descobertas.
A única constante na SERP do Google em 27 anos é a transformação
De uma simples lista de 10 links azuis em 1998 a um ecossistema complexo de inteligência artificial generativa, respostas instantâneas e experiências personalizadas em 2025, a SERP do Google passou por transformações que refletem não apenas avanços tecnológicos, mas mudanças fundamentais na forma como consumimos informação na era digital.
E apesar de todas as transformações, de todas as preocupações sobre zero-click searches e tráfego orgânico em declínio, uma verdade permanece inabalável: aparecer no Google continua sendo extremamente valioso para todo tipo de negócio. Seja através de resultados orgânicos tradicionais, Featured Snippets, Local Pack, citações em AI Overviews ou presença em múltiplos formatos de SERP features, a visibilidade no maior buscador do mundo se traduz diretamente em oportunidades, conversões e crescimento.
Mas sejamos honestos: acompanhar e se adaptar a esse ritmo frenético de mudanças não é tarefa simples. São atualizações de algoritmo acontecendo mensalmente, novos recursos sendo testados constantemente, e tecnologias revolucionárias como inteligência artificial generativa transformando completamente a experiência de busca em questão de meses. O que funcionava perfeitamente no ano passado pode estar obsoleto hoje. E o que funciona hoje precisará ser ajustado amanhã.
É por isso que contar com especialistas faz toda a diferença. Profissionais que vivem e respiram SEO diariamente, que acompanham cada atualização do Google, que entendem não apenas as técnicas de otimização mas a estratégia por trás delas, e que sabem como adaptar rapidamente quando as regras mudam.
A Agência Mestre é especialista em SEO, tráfego pago e inbound marketing desde 2008. São mais de 16 anos ajudando empresas de todos os portes e segmentos a conquistarem e manterem visibilidade no Google, adaptando estratégias a cada grande transformação da SERP. Quando o Panda chegou em 2011, estávamos lá. Quando o mobile-first se tornou realidade em 2015, já estávamos preparados. E agora, com a revolução da IA generativa, continuamos na vanguarda, desenvolvendo estratégias que funcionam tanto para a busca tradicional quanto para os novos formatos conversacionais.
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