O quanto otimizar tags e links internos impactam no SEO?

O Magazine Luiza tem vários clusters de conteúdo, mas neste trabalho atuamos em um único, dividido em dois subgrupos menores por produto. Aplicamos duas otimizações: melhoria das tags de título e description em páginas com CTR abaixo da média do próprio site, e reestruturação da linkagem interna via aproximação de vetores. O problema era saber se essas mudanças realmente funcionaram ou se o resultado que víamos era só sazonalidade ou variação natural de tráfego.

Qualquer alteração feita em escala num site de e-commerce de grande porte pode ser confundida com ruído. O desafio era distinguir causalidade de coincidência: provar, com rigor estatístico, que as otimizações foram responsáveis pela melhora observada e não o calendário, o mercado ou qualquer outro fator externo.

A análise e o processamento dos dados foram feitos com Python e estatística aplicada. Primeiro, identificamos as páginas com CTR sistematicamente abaixo da média do site e reescrevemos suas tags de título e description para aumentar a relevância e o apelo no resultado de busca.

Em paralelo, usamos aproximação de vetores para estruturar a linkagem interna. A técnica consiste em representar cada página como um vetor de significado, gerado a partir do conteúdo e das palavras-chave, e criar links entre páginas semanticamente próximas. Em vez de linkar por categoria ou manualmente, os links seguem a proximidade de sentido entre os conteúdos, o que tende a reforçar a autoridade temática do cluster para o Google. Foram dezenas de páginas apontando links para as elegíveis do teste, todas com contexto real entre origem e destino.

Para medir o impacto, estruturamos um teste A/B com dois grupos: 10 URLs de PS5 como variante (as otimizadas) e 9 URLs de Xbox como controle, mesmo tipo de página, mesma intenção de busca, produto equivalente no mercado. Usamos 90 dias de histórico para treinar uma regressão linear, que gerou previsões diárias de tráfego para o grupo variante. O desempenho real foi comparado ao previsto e a diferença foi avaliada estatisticamente para confirmar se havia causalidade.

As páginas variantes performaram 16% acima do que o modelo previa para o período. As áreas verdes no gráfico acima representam os dias em que o grupo otimizado superou a expectativa, e as áreas vermelhas os dias em que ficou abaixo. O modelo controla sazonalidade através da proporção entre os dois grupos, então o que aparece no delta é o efeito das otimizações, validado estatisticamente.

SEO sem validação estatística é opinião. Com o método certo é possível provar que uma intervenção funcionou, ou descartar o que não funcionou. No fim, tudo vira resultado que colabora com a estratégia de alguma forma.