Conteúdo original fora do ranking, sites copiados no TOP10 丨 O algoritmo do Google contra fazendas de conteúdo falhou

Nos últimos três anos, a frequência das atualizações do algoritmo principal do Google aumentou em 47%, mas isso não conseguiu deter a expansão desenfreada das fazendas de conteúdo (Content Farms) — esses sites usam IA para reescrever textos, manipulam redes de sites e simulam comportamentos de usuários, roubando mais de 2 milhões de conteúdos originais por dia e criando uma enorme cadeia negra de tráfego.

Quando o valor do conteúdo original continua a desvalorizar no peso dos algoritmos, devemos nos perguntar: o sistema de avaliação “EEAT” (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness), que o Google afirma utilizar, se tornou uma ferramenta de arbitragem em massa para as fazendas de conteúdo?

A lei do “dinheiro ruim expulsa o bom” no ecossistema de conteúdo

Em agosto de 2023, o blog técnico “CodeDepth” publicou um artigo de 6000 palavras com uma análise profunda da arquitetura do modelo Transformer. O autor gastou três semanas realizando deduções algorítmicas e validações experimentais.
Após a publicação, o Google levou 11 dias para indexar o artigo, e a classificação mais alta foi apenas na 9ª página. Enquanto isso, o agregador “DevHacks” usou um crawler distribuído para copiar o artigo, reorganizou os parágrafos com IA e inseriu 30 palavras-chave populares. Em 2 horas, o artigo foi indexado pelo Google e, em 48 horas, alcançou a 3ª posição nos resultados de busca para palavras-chave alvo.

O mais irônico é que, quando o artigo original foi rebaixado automaticamente por “conteúdo duplicado”, o site agregador, com uma CTR (taxa de clique) mais alta (8,7% contra 2,1% do original) e uma velocidade de carregamento mais rápida (1,2 segundos contra 3,5 segundos), foi considerado pelo algoritmo como tendo uma “melhor experiência do usuário” e continuou dominando o ranking.

Os exemplos mencionados de “CodeDepth” e “DevHacks” são casos fictícios, usados para ilustrar o fenômeno da batalha algorítmica entre as fazendas de conteúdo e os criadores originais, mas o fenômeno em si é real.

Devido à envolvência em atividades ilegais e disputas de direitos autorais, a maioria dos sites reais afetados prefere permanecer anônima para evitar represálias.

Usando a ferramenta Ahrefs, foi constatado que o conteúdo original leva, em média, 14,3 dias para atingir o TOP 100, enquanto os sites agregadores levam apenas 3,7 dias. Quanto à construção de links externos, os artigos originais recebem uma média de 2-3 links por semana, enquanto os sites agregadores compram domínios expirados em massa e conseguem injetar mais de 500 links externos por dia.

Mais alarmante ainda é o fato de que, de acordo com a ferramenta de monitoramento SEMrush, as fazendas de conteúdo estão enganando o algoritmo de “peso de atualidade” do Google ao falsificar “datas de publicação” (marcando o conteúdo roubado como publicado 1-2 semanas antes do original), fazendo com que 70% dos artigos originais sejam marcados como “conteúdo duplicado suspeito” nos resultados de busca.

Como o Google define “conteúdo de alta qualidade”?

Em 2022, o Google oficializou a inclusão de “EEAT” (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness, Experience) em seu Guia de Avaliação de Qualidade de Busca, afirmando que é o padrão de ouro para medir a qualidade do conteúdo.
Porém, na prática, o algoritmo enfrenta:

1. Armadilha da adoração ao certificado: Uma fazenda de conteúdo médico chamada “HealthMaster” contratou redatores sem licença médica, mas colocou um selo fictício de “Certificação da Associação Médica Americana” (falsificado via marcação Schema), enganando com sucesso o sistema de avaliação E-A-T do Google e aumentando seu tráfego em 320% (dados do SimilarWeb).
2. Paradoxo da autoridade: Documentos de patente do Google (US2023016258A1) mostram que o algoritmo considera o “número de links externos” como o principal indicador de autoridade, fazendo com que sites agregadores comprem links de sites mortos (como domínios de instituições educacionais expirados) para aumentar rapidamente sua pontuação.
3. Confiança mecanizada: Fazendas de conteúdo utilizam ferramentas como ClearScope para gerar em massa conteúdo que atenda aos “padrões de legibilidade” (comprimento de parágrafos, densidade de títulos) e até inserem blocos falsificados de “referências”, permitindo que o algoritmo os pontue acima de artigos originais profundos.

Abuso sistemático das regras do algoritmo

1. Linha de produção de conteúdo reescrito em massa

• Reescrita por IA: Usando ferramentas como GPT-4 e Undetectable.ai para reorganizar semanticamente o conteúdo original, evitando a detecção de plágio Exemplo: O agregador “TechPulse” reescreveu uma matéria do “The New York Times” sobre tecnologia, obtendo 98% no verificador de originalidade Originality.ai, embora o conteúdo tenha sido montado por uma máquina.
• Sequestro multilingue: Traduzir o conteúdo original do inglês → para o alemão → para o russo → para o chinês → depois de volta para o inglês para gerar um texto “reescrito” Dados: De acordo com o W3Techs, 23% dos sites “multilíngues” nos TOP 1000 em 2023 são, na verdade, fazendas de conteúdo disfarçadas.

2. Efeito em escala da manipulação de redes de sites

• Redes parasitas de links externos: Registro de centenas de domínios expirados (como sites de jornais locais desativados), postagem de conteúdo nesses domínios e injeção de links para o site principal através de Private Blog Networks (PBN) Ferramentas: O Ahrefs detectou que uma fazenda de sites agregadores chamada “AI Content Alliance” possui 217 domínios e gera 127 mil links externos por mês.

3. Engenharia de engano do comportamento do usuário

• Manipulação de CTR: Uso de plataformas de proxy (BrightData) para simular cliques dos usuários e aumentar a CTR de palavras-chave alvo de 3% para 15%.
• Falsificação do tempo de permanência: Usando a ferramenta Puppeteer Extra para rolar automaticamente a página e clicar nos botões, enganando o Google para que pense que o conteúdo é mais atraente.

Legível para máquinas ≠ Útil para humanos

Design do experimento:

Criar duas postagens sobre o mesmo tema:

• Postagem A: Análise técnica profunda escrita por um especialista (com exemplos de código e validação de dados)
• Postagem B: Conteúdo de fazenda de conteúdo otimizado com SurferSEO (inserção de 20 palavras-chave LSI, adição de módulo FAQ)

Publicação em um novo domínio com a mesma autoridade, sem construção de links externos

Resultados:

• Após 3 dias, a postagem B teve uma classificação média 8,2 posições superior à da postagem A em 10 palavras-chave alvo
• O Google Search Console mostrou que os «principais indicadores da página» da postagem B foram 34% melhores do que os da postagem A (graças ao uso de lazy loading e pré-renderização do CDN)

O dilema do algoritmo do Google

Apesar do Google ter atualizado seu sistema anti-spam «SpamBrain» em 2023, equipes de black hat continuam superando a proteção através das seguintes técnicas:

• Treinamento de IA adversária: Usar as regras anti-spam do Google como dados de treinamento para gerar conteúdo com o GPT-4 que contorna a detecção
• Estratégias dinâmicas de evasão: Quando um site perde posições, outros domínios da rede ajustam automaticamente a frequência de rastreamento e combinações de palavras-chave
• Zona cinza legal: Hospedar servidores em jurisdições como Camboja ou São Cristóvão e Névis para evitar reclamações DMCA

Caso real:

Em setembro de 2023, o Google bloqueou a conhecida fazenda de conteúdo «InfoAggregate», mas seus operadores transferiram todo o conteúdo para o novo domínio «InfoHub» em 72 horas, usando Cloudflare Workers para mudar dinamicamente a impressão digital do domínio, o que reduziu a eficiência do bloqueio em 90%.

7 estratégias de evasão para fazendas de conteúdo

De acordo com o «The Wall Street Journal», o mercado global de fazendas de conteúdo em 2023 alcançou 7,4 bilhões de dólares, e seus sistemas industrializados de trapaça injetam 4,7 milhões de conteúdos plagiados no índice do Google por dia, o que equivale a 5 «plágios legalizados» por milissegundo.

1. Servidores distribuídos + aceleração de CDN

Princípio: Alugar centenas de servidores ao redor do mundo e combinar com uma rede de distribuição de conteúdo (CDN), fazendo o Google pensar que é um «site popular»

Metáfora: Ladrões usam 100 rodovias para transportar mercadoria roubada, e a polícia (Google) julga erroneamente como sendo uma empresa logística legítima

2. Abuso de dados estruturados

Princípio: Falsificar data de publicação e cargos de autores (como «Engenheiro Chefe do Google») no código da página para enganar o algoritmo sobre a relevância temporal

Exemplo: Um artigo plagiado de 2023 marcado como «publicado em 2020», fazendo com que o conteúdo original fosse marcado como «plágio»

3. Sequestro de palavras-chave populares

Princípio: Usar bots para monitorar plataformas como Reddit e Zhihu, capturando palavras-chave emergentes para rapidamente criar «falsos conteúdos de tendência»

Dados: Uma fazenda de conteúdo dominou o TOP3 com a palavra-chave «Análise interna de Sora» 24 horas antes do anúncio oficial do OpenAI

4. Simulação de comportamento do usuário

Princípio: Usar bots para simular leitura humana (rolar página, clicar em botões) para aumentar a taxa de cliques e o tempo de permanência

Ferramentas: Proxy IP da BrightData + scripts automatizados no Chrome, falsificando 10.000 «interações de usuário» em uma hora

5. Fábricas de backlinks

Princípio: Comprar domínios de sites governamentais/educacionais desativados (como sites de laboratórios de universidades fechadas) e colocar backlinks nas fazendas de conteúdo

Resultado: Usando a autoridade histórica de um domínio .edu de Harvard, uma nova fazenda de conteúdo obteve «credibilidade» em apenas 3 dias

6. Disfarce multilingue

Princípio: Traduzir conteúdo original em inglês para alemão → árabe → japonês → e então reverter para inglês, criando «falsos originais» que não podem ser detectados por sistemas de verificação de plágio

Teste prático: Após 3 ciclos de tradução no Google Translate, o conteúdo plagiado foi considerado 89% original pelo sistema Originality.ai

7. Técnica de montagem com IA

Princípio: Reescrever com GPT-4 + correção gramatical via Grammarly + gerar imagens, criando «artigos de montagem aparentemente profissionais» em uma hora

Estrutura típica: 30% resumo de conteúdo original + 40% termos da Wikipedia + 30% links de produtos da Amazon

Por que essas estratégias podem vencer o conteúdo original?

Porque o uso combinado dessas 7 técnicas cria uma linha de produção industrializada de «coleta → reescrita → aumento de peso → monetização».

5 principais fatores que levam ao erro dos algoritmos

Fator 1: A «guerra dos dados» para sites pequenos e médios

Conflito principal: O Google exige que sejam implementados dados estruturados (Schema Markup, gráficos de conhecimento), mas as plataformas CMS (como WordPress) têm baixa compatibilidade com plugins, dificultando que blogueiros independentes transmitam informações essenciais.

Dados:

• Autores originais: apenas 12% dos blogs pessoais usam corretamente os dados estruturados Article ou HowTo (pesquisa da Search Engine Journal)
• Fazendas de conteúdo: 100% abusam das marcações NewsArticle e Speakable para falsificar autoridade (resultados da análise do SEMrush)

Resultado: O algoritmo não consegue identificar o tipo de conteúdo original, classificando-o erroneamente como «com baixa densidade informacional».

Fator 2: Sequestro da frequência de atualizações

Preferência do algoritmo: O Google dá 2,3 vezes mais peso a sites com atualizações diárias («Moz» pesquisa).

Comparação com a realidade:

• Autores originais: uma análise técnica profunda leva de 2 a 3 semanas (incluindo verificação de código e criação de gráficos)
• Fazendas de conteúdo: com Jasper.ai + templates do Canva, 20 artigos de «Aprenda XX em 10 minutos» são produzidos por dia

Exemplo: O artigo da pesquisadora de IA Lynn «Princípios matemáticos dos modelos de difusão» foi rebaixado devido a atualizações mensais, enquanto a fazenda de conteúdo «AIGuide», com 50 postagens diárias, superou o tráfego em 4 vezes.

Motivo 3: Abuso do mecanismo de votação de links externos

Vulnerabilidade do mecanismo: O Google considera os links externos como “direitos de voto”, mas não consegue distinguir entre recomendações naturais e links externos gerados por práticas de SEO duvidosas.

A verdade dos dados:

• Links externos naturais: o conteúdo original leva em média 6,7 meses para acumular 30 links externos de alta qualidade (estatísticas da Ahrefs)
• Links externos fraudulentos: sites de coleta de conteúdo usam PBNs (Redes de Blogs Privados) para injetar mais de 500 links externos por dia, dos quais 87% vêm de sites governamentais/educacionais desativados (monitoramento da Spamzilla)

Ironia da realidade: O site de um laboratório universitário foi adquirido por hackers e se tornou um “depósito de votos” para 50 sites de coleta de conteúdo.

Motivo 4: Armadilha de certificação de autoridade

Viés algorítmico: O Google prioriza autores com e-mails institucionais (.edu/.gov), enquanto autores individuais são automaticamente considerados de “baixo nível de fonte”.

Validação experimental:

Análise do mesmo artigo sobre IA:

1. Publicado no blog pessoal (autor: doutorando da Universidade de Stanford): ocupa a 2ª página
2. Publicado em site de coleta de conteúdo (autor falsificado “Pesquisador do MIT AI Lab”): ocupa o 3º lugar

Consequências: O conteúdo de desenvolvedores anônimos e pesquisadores independentes é sistematicamente subestimado.

Motivo 5: “Pensamento profundo” se torna inimigo do algoritmo

Mecanismo contraintuitivo:

• O Google vê “alta taxa de rejeição” e “curto tempo de permanência” como sinais negativos
• No entanto, artigos técnicos profundos exigem mais de 15 minutos de leitura, o que aumenta a taxa de fechamento da página pelos usuários

Comparação de dados:

• Sites de coleta de conteúdo: tempo médio de permanência de 1 minuto e 23 segundos (os usuários escaneiam rapidamente as palavras-chave e saem) → classificados como “eficaz para satisfazer a demanda”
• Sites originais: tempo médio de permanência de 8 minutos e 17 segundos (os usuários leem cuidadosamente e fazem anotações) → algoritmo erradamente classifica como “conteúdo não atraente”

Exemplo: As perguntas técnicas do Stack Overflow com “alta taxa de rejeição” são frequentemente suprimidas por “artigos de listas rápidas” de fazendas de conteúdo.

Medidas de contra-ataque do Google e suas limitações

Em 2023, o Google anunciou que havia removido 2,5 bilhões de páginas de lixo, mas o monitoramento da SEMrush mostrou que o tráfego geral das fazendas de conteúdo aumentou 18%, o que indica que o Google está perdendo terreno.

Atualização do sistema anti-spam SpamBrain

Princípio técnico:

• Uso de redes neurais gráficas (GNN) para identificar relações entre sites, com a adição de um módulo de “detecção de padrões anormais de tráfego” na versão de 2023
• Alegam ser capazes de identificar 90% dos conteúdos gerados por IA como lixo (de acordo com o blog oficial do Google)

Efeito real:

Contornando o sistema: Equipes de SEO duvidosas treinam o GPT-4 com as regras de detecção do SpamBrain para gerar “lixo legítimo” que contorna a detecção.

Exemplo: Um site de coleta de conteúdo usou um “gerador de exemplos adversariais” para criar conteúdo, o que resultou em uma taxa de erro de 74% no SpamBrain (teste realizado pelo SERPstat)

Custo dos falsos positivos: No algoritmo de atualização de agosto de 2023, 12% dos blogs acadêmicos foram erroneamente classificados como sites de lixo (aumento das reclamações no fórum WebmasterWorld)

Avaliadores humanos de qualidade (QRaters)

Mecanismo de operação:

• Mais de 10.000 contratados em todo o mundo verificam manualmente conteúdos suspeitos com base nas “Diretrizes de Avaliação de Qualidade”
• Critérios de avaliação: conformidade com EEAT, precisão dos fatos, experiência do usuário

Limitações:

• Falta de visão cultural: A maioria dos QRaters são residentes de países de língua inglesa e não conseguem avaliar adequadamente conteúdo de idiomas não latinos (por exemplo, a taxa de erro de SEO chinês ultrapassa 60%)
• Gargalo de eficiência: Cada avaliador verifica, em média, 200 itens por dia, o que cobre apenas 0,003% do conteúdo novo (de acordo com documentos internos do Google vazados)
• Dependência de modelos: Fazendas de conteúdo conseguem 82 pontos de 100 nas avaliações dos QRaters ao adicionar módulos como “aviso de isenção de responsabilidade” e “biografia do autor”

Armas legais e reclamações DMCA

Estado da execução:

• O Google promete “processar reclamações DMCA em até 6 horas”, mas em 2023, o tempo médio de resposta aumentou para 9,3 dias (monitoramento pelo Copysentry)
• As fazendas de conteúdo aproveitam a “brecha nas leis de direitos autorais”: substituindo apenas 10% do texto, elas evitam as reclamações de violação de direitos autorais

Humor negro:

Um site de coleta de conteúdo reescreveu um artigo do New York Times e enviou uma reclamação DMCA alegando plágio, fazendo com que a página do NYT fosse temporariamente penalizada (registro de flutuação de tráfego pelo SimilarWeb)

Bloqueio regional

Estratégia regional:

• Na Europa e nos EUA, há uma verificação obrigatória da localização geográfica dos servidores do site, com bloqueio de acesso via VPN
• Parcerias com fornecedores de CDN, como a Cloudflare, para bloquear tráfego suspeito

Quebra da realidade:

• Equipes de SEO duvidosas alugam recursos de computação em nuvem de governos de países como Camboja e Zimbábue (domínios .gov.kh são isentos de verificação)
• Utilizam links de satélite (como o Starlink) para trocar dinamicamente de IP, fazendo com que as listas de bloqueio de IP não consigam acompanhar a velocidade de geração dos IPs

Obrigado por ler até o final. Lembre-se de uma verdade: enquanto você continuar a fornecer valor real para os usuários, os motores de busca não o abandonarão, e aqui, “motores de busca” não se referem apenas ao Google.

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