Saiba como funciona um algoritmo e conheça os principais exemplos existentes no mercado

Quando se fala em algoritmo, muitas pessoas pensam rapidamente em computadores, tecnologia e até mesmo códigos difíceis de serem compreendidos. No entanto, o conceito e a aplicação são bem mais simples do que parecem.

Os algoritmos datam de tempos babilônicos, mas tornaram-se mais conhecidos na modernidade, principalmente, quando associados aos computadores e às estratégias de otimização para buscadores.

Nos próximos tópicos, confira o que são e como podem ser usados em suas ações de Marketing Digital!

O que é e como funciona o algoritmo?

Um algoritmo é uma sequência de raciocínios, instruções ou operações para alcançar um objetivo, sendo necessário que os passos sejam finitos e operados sistematicamente. Um algoritmo, portanto, conta com a entrada (input) e saída (output) de informações mediadas pelas instruções.

Parece complexo? Calma, vamos simplificar. Alguns exemplos de algoritmos que podemos citar são: receitas culinárias, manual de instrução de aparelhos, funções matemáticas e até mesmo páginas da Web, como esta que você está lendo.

Pense na receita culinária, por exemplo. Ela tem os ingredientes necessários (dados de entrada), passo a passo para realizar a receita (processamento ou instruções lógicas) e atinge um resultado (o prato finalizado). 

É fundamental compreender que o algoritmo se justifica no resultado que ele almeja alcançar, logo, deve ter um objetivo específico. Uma sequência de instruções simples pode se tornar mais complexa conforme a necessidade de considerar outras situações.

Dessa forma, o algoritmo vai crescendo e ficando mais complexo para englobar todos os cenários possíveis. Quando um programa de computador trava, por exemplo, é porque ele está recebendo informações que não foi programado para processar, ou seja, não foram considerados todos os cenários.

Também é relevante que a estrutura siga uma lógica sistemática. Por exemplo, se você está fazendo um bolo, mas “pula” a etapa de inserir farinha, no final, você não terá mais um bolo.

Com o código, é a mesma coisa, sendo necessário ler linha por linha para que ele atinja o objetivo final. As estruturas de um algoritmo são:

• variáveis: são as informações de entrada inseridas que determinam aonde o algoritmo poderá ir. As mais comuns são texto, inteiro, lógico e real;
• comandos de repetição: consiste no uso de “se” e “enquanto”, para que o algoritmo saiba o que fazer quando determinados processos ocorrerem e o que fazer se eles mudarem.

Com essas duas estruturas, o algoritmo fica mais completo e capaz de englobar múltiplas situações para permitir que o resultado final seja alcançado.

Quais os principais benefícios?

Agora que você já entendeu o que é um algoritmo e como, por meio de comandos, ele permite que “A + B + C” resulte em “D”, é preciso conhecer os benefícios proporcionados pela adoção do modelo.

Mediação

Atualmente, diversas polêmicas estão relacionadas a como as grandes empresas de tecnologia têm usado os algoritmos para impactar a vida das pessoas.

Um dos casos mais famosos é o algoritmo do Facebook, que define o que será exibido no feed de notícias de cada usuário (veremos mais sobre isso a seguir!).

Apesar de muito criticado, pois o algoritmo pode ser alterado para determinados fins, o recurso proporciona uma mediação mais neutra sobre o que é exibido para cada usuário.

Dessa forma, assuntos mais comentados tendem a aparecer para mais pessoas, mas também estão relacionados com preferências, histórico, comportamento etc.

Portanto, um dos benefícios atualmente é que o algoritmo busca fazer essa mediação mais equilibrada entre tudo que está disponível online e filtrar o que é mais relevante de ser exibido.

Automação

Os programas são compostos por sequências de algoritmos. Dessa forma, é essa sistematização que viabiliza todo tipo de softwares que facilitam a vida e também permitem a automação dos processos.

A partir do Machine Learning, os processos são aprendidos pelas máquinas e reproduzidos, consistindo em um algoritmo complexo que faz a entrada e o processamento dos dados, em que a saída torna-se a entrada de uma estrutura e, assim, sequencialmente, fornecendo lógica e capacidade de aprendizado aos softwares.

Evolução

A evolução humana nas últimas décadas está totalmente atrelada à ideia de algoritmos. Aparelhos como smartphones, computadores, smart TVs e tablets funcionam com sistemas baseados em algoritmos.

Conforme novos comandos e possibilidades de uso surgem, significa que mais aprimorados e complexos estão os níveis de instrução de um algoritmo.

Assim como a tecnologia em si, as aplicações estão difundidas em diferentes áreas, como marketing, vendas, relacionamento, compras online, logística, financeiro etc.

Um exemplo inédito de uso de um algoritmo é o VITAL, que, desde 2014, faz parte da direção da Deep Knowlegde Ventures, uma empresa de capital de risco de Hong Kong.

Com direito a voto no conselho, o algoritmo faz a recomendações de investimentos após a análise de grandes quantidades de dados e testes clínicos.

Mas também é preciso estar atento ao uso dos algoritmos, principalmente, quando não supervisionados.

Em 2011, uma situação não explicada fez com que o livro “The Making of a Fly”, de Peter Lawrence, alcançasse o valor de 1,7 bilhão de dólares na Amazon e, em seguida, subisse para quase 23,7 bilhões de dólares (mais frete). A empresa, que usa algoritmo para precificação, não conseguiu explicar a anormalidade.

Como os algoritmos são usados na internet?

Ao explorar o mundo dos algoritmos, podemos seguir por uma infinidade de campos e também de exemplos.

A seguir, destacamos o uso desses modelos nas redes sociais e ferramentas online mais usadas, como o Google e Spotify, direcionando uma visão mais específica para as estratégias digitais. Acompanhe!

Google

É provável que o algoritmo do Google seja o mais conhecido e não é por acaso que seu segredo é muito bem guardado pela empresa.

O PageRank, como é chamado, foi criado em 1998, com o objetivo de rastrear e apresentar os resultados de pesquisa ao usuário por relevância.

A importância de um site era determinada pela quantidade de sites vinculados a ele, o que tornava relativamente fácil burlar os resultados, surgindo o black hat, que usa más práticas para tentar “enganar” o PageRank.

Desde então, o Google já promoveu uma série de mudanças no algoritmo, passando a considerar centenas de variáveis para que uma página seja rankeada.

Nas atualizações mais recentes, conhecidas como Core Updates, o Google tem demonstrado um interesse crescente em avaliar a qualidade e a autoridade do conteúdo.

A última grande atualização, finalizada em março de 2024, colocou um foco ainda maior nos critérios de EEAT (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness – ou Expertise, Autoridade e Confiabilidade), que são essenciais para avaliar a profundidade e a confiabilidade das informações fornecidas.

Essa mudança é particularmente importante em uma era de desinformação e conteúdo de baixa qualidade proliferando na internet.

Ao priorizar o EEAT, o Google não apenas melhora a experiência de pesquisa do usuário, mas também incentiva os criadores de conteúdo a produzirem materiais mais informativos, precisos e úteis.

Esses critérios são aplicados de forma ainda mais rigorosa em nichos que o Google considera de “Your Money or Your Life” (YMYL), como finanças e saúde, nos quais informações precisas e confiáveis são cruciais.

Facebook

O Facebook foi a primeira rede social a usar algoritmos para categorizar os posts e utilizar critérios para definir o que seria ou não exibido para cada usuário. O objetivo era mostrar os conteúdos mais relevantes de acordo com o comportamento, preferências e engajamento do usuário.

Atualmente, de acordo com o próprio Facebook, o algoritmo de recomendação trabalha meticulosamente para determinar quais conteúdos são mais relevantes para cada usuário cada vez que ele abre o aplicativo.

Esse processo é dividido em quatro etapas principais:

1. Inventário: primeiramente, o algoritmo faz um inventário do conteúdo disponível que foi compartilhado por amigos e páginas que o usuário segue. Dependendo da interface que o usuário está utilizando (como o feed de notícias ou o Facebook Watch), ele verá diferentes tipos de publicações;
2. Sinais: em seguida, o algoritmo analisa vários sinais relacionados a cada postagem, incluindo quem postou, o momento da publicação, a hora atual e a velocidade da conexão à internet. Esses sinais ajudam a determinar a relevância inicial do conteúdo;
3. Previsões: com base nos sinais coletados, o algoritmo faz previsões sobre como o usuário provavelmente interagirá com o conteúdo. Isso inclui avaliar a probabilidade de o usuário comentar, dedicar tempo à leitura, assistir a um vídeo até o final, e se ele encontrará a publicação informativa;
4. Índice de Relevância: finalmente, todas essas informações são combinadas para criar um índice de relevância. Esse índice é um valor numérico que representa o quão interessante o algoritmo acredita que a publicação será para o usuário. Esse índice leva em conta fatores como a probabilidade de clique, tempo de leitura, interações como curtidas, comentários e compartilhamentos, além de avaliar se a publicação é um “clickbait” ou redireciona para um site de baixa qualidade.

Este processo é repetido constantemente para todas as atualizações de todos os contatos, a cada vez que o usuário abre o Facebook.

O algoritmo então classifica essas publicações de acordo com o índice de relevância estimado, determinando assim o conteúdo que aparece no feed de notícias do usuário.

X (ex-Twitter)

Em 2024, o algoritmo de recomendação do Twitter, conhecido como X, continua a evoluir para oferecer uma experiência personalizada aos usuários.

Ele seleciona tweets baseando-se em uma combinação de fontes internas e externas para maximizar a relevância e o engajamento. As fontes internas incluem tweets de contas seguidas pelo usuário, enquanto as fontes externas exploram tópicos de tendência e notícias, ajustando o feed com base nas interações recentes e interesses do usuário.

O algoritmo de ranqueamento prioriza tweets com base no engajamento do usuário, recência do conteúdo e a relação entre o usuário e o autor do tweet.

Além disso, o Twitter utiliza heurísticas e filtros para manter a qualidade do conteúdo, evitando spam e regulando discursos de ódio ou desinformação.

Finalmente, a mistura e o serviço de conteúdo são cuidadosamente gerenciados para assegurar um fluxo de conteúdo diversificado e engajante no feed dos usuários, considerando tanto a carga do servidor quanto as interações em tempo real.

Instagram

Quando foi fundado, o Instagram seguia a mesma lógica cronológica do X (ex-Twitter), exibindo todas as postagens por ordem, das mais novas às mais antigas.

Essa estrutura foi alterada em 2016 e, conforme o Instagram expandiu, tornou-se evidente que um único algoritmo não poderia gerenciar adequadamente as diversas áreas do aplicativo, como o Feed, Explorar e Reels. Portanto, cada seção tem seu próprio sistema de classificação, ajustado de acordo com a interação do usuário.

Os algoritmos, no plural, levam em consideração diversos fatores, incluindo o engajamento com o conteúdo, a relação do usuário com o criador do conteúdo, a relevância das postagens e a frequência de uso do app. Este sistema complexo assegura que o conteúdo mostrado seja o mais relevante e envolvente possível para cada usuário individualmente.

Neste link, você pode ver um vídeo oficial explicando os principais fatores analisados por esses algoritmos.

Mudanças em 2024

Em uma mudança significativa em 2024, o Instagram começou a focar mais na promoção de conteúdo original. A plataforma atualizou suas políticas para combater contas que frequentemente repostam conteúdo de outros sem criar ou aprimorar significativamente o material original.

Agora, o Instagram removerá as recomendações de conteúdo repostado que não adicionam valor material e ocorrem mais de dez vezes em um período de 30 dias.

Além de penalizar, o Instagram está inovando ao substituir conteúdo repostado por publicações originais nas recomendações, quando o original é recente e os posts são considerados idênticos com base em sinais audiovisuais. Isso não apenas dá aos criadores originais o crédito que merecem, mas também garante que o conteúdo autêntico tenha prioridade sobre cópias.

Outra novidade é o aprimoramento no sistema de recomendação, que agora testa conteúdos em grupos pequenos de usuários que possam ter interesse no tema, independente de seguirem o criador ou não.

Os Reels que performam bem nesse teste inicial são então expandidos para um público mais amplo, potencializando a chance de qualquer criador virar uma sensação viral.

YouTube

Lá em 2005, quando o YouTube surgiu, o algoritmo usado analisava apenas quantas vezes um vídeo tinha sido iniciado para determinar o rankeamento. No entanto, isso fez com que os produtores de conteúdo priorizassem chamadas apelativas e até mesmo sensacionalistas.

O YouTube percebeu que essa prática não garantia a qualidade dos conteúdos e, desde 2012, o algoritmo mudou bastante.

Atualmente, estamos falando de uma ferramenta sofisticada que utiliza aprendizado de máquina para entender o comportamento do usuário e otimizar as recomendações de vídeos.

A principal função é encontrar vídeos que os usuários estejam mais propensos a assistir e interagir, adaptando-se continuamente para oferecer uma experiência personalizada e satisfatória.

Personalização para o Usuário

O YouTube analisa várias informações de personalização do espectador, como:

• Vídeos assistidos: Quais vídeos o usuário decide assistir.
• Vídeos ignorados: Quais vídeos o usuário opta por não assistir.
• Histórico de visualização: O que o usuário assistiu no passado.

Esses dados ajudam o algoritmo a entender as preferências individuais de cada usuário, moldando as recomendações para atender melhor a esses interesses.

Desempenho do Vídeo

O desempenho do vídeo é avaliado principalmente através da satisfação do espectador, que é medida por indicadores como:

• Tempo de visualização prolongado: Quanto mais tempo os usuários passam assistindo a um vídeo, maior a indicação de que eles acharam o conteúdo valioso.
• Compartilhamentos do vídeo: A frequência com que um vídeo é compartilhado também é um forte indicador de valor.
• Métricas de engajamento: Inclui curtidas, comentários e inscrições geradas pelo vídeo.

Todos esses indicadores são sintomas de ações positivas em um vídeo, contribuindo para a avaliação de sua qualidade e relevância.

Com isso, as recomendações do site garantem maior qualidade do conteúdo e relevância ao usuário, assegurando uma melhor experiência de navegação.

Busca e descoberta

Por fim, além das recomendações no feed, o YouTube também atua como um motor de busca. Os vídeos são classificados e apresentados com base em sua relevância para as consultas de pesquisa, engajamento dos usuários e sinais de qualidade do canal.

Elementos como títulos de vídeos, descrições e tags (ou seja, elementos de SEO para YouTube) são essenciais para determinar a relevância, enquanto o engajamento dos usuários ajuda a validar a utilidade do vídeo para atender a uma intenção de busca específica.

Para entender melhor, vale dar uma olhada no vídeo oficial do YouTube que comenta em detalhes o algoritmo e as principais dúvidas sobre seu funcionamento:

Spotify

O Spotify tem se dedicado a melhorar o algoritmo usado para aprimorar as sugestões e listas criadas, usando um amplo modelo de Machine Learning.

De acordo com o próprio Spotify, o algoritmo de recomendações da plataforma é projetado para criar experiências únicas e personalizadas para cada usuário, visando conectar os ouvintes ao conteúdo que amam e ajudá-los a descobrir novidades.

O sistema aprende as preferências e até mesmo identifica se uma música é feliz ou triste, buscando uma recomendação mais acertada para melhorar a experiência do usuário.

Curadoria editorial

No Spotify, a curadoria editorial e a tecnologia trabalham juntas para fornecer recomendações relevantes. Alguns conteúdos são recomendados por meio de curadoria editorial, na qual editores de música utilizam sua expertise e compreensão das tendências culturais para criar playlists, como uma seleção de músicas pop.

Recomendações personalizadas

Além da curadoria editorial, o Spotify utiliza algoritmos avançados para oferecer recomendações personalizadas baseadas no gosto único de cada ouvinte. Essas recomendações são integradas em diversas partes da experiência do usuário no Spotify, incluindo a página inicial, resultados de busca e playlists personalizadas como “Discover Weekly”.

Informações utilizadas

Os algoritmos do Spotify analisam uma série de informações para personalizar suas recomendações:

• Perfil musical: as interações do usuário com a plataforma, como músicas ouvidas, puladas ou salvas, informam os algoritmos sobre preferências e hábitos de escuta, ajudando a moldar um perfil musical individual;
• Informações compartilhadas: dados como localização, idioma e idade também são usados para ajustar as recomendações, proporcionando uma experiência ainda mais personalizada;
• Tendências e comportamentos gerais: o Spotify observa como grupos de usuários interagem com conteúdos específicos para aprimorar as recomendações;
• Características do conteúdo: detalhes como gênero musical, data de lançamento e categoria de podcast ajudam a identificar conteúdos com características semelhantes que possam agradar a ouvintes com gostos parecidos.

TikTok

De acordo com o próprio TikTok, os sistemas de recomendação são fundamentais para personalizar a experiência do usuário em várias plataformas digitais, desde compras online até serviços de streaming e motores de busca. No TikTok, esses sistemas são peça-chave para moldar o feed “Para Você”, que reflete as preferências únicas de cada usuário.

O algoritmo do TikTok recomenda conteúdo analisando uma combinação de fatores que começam com os interesses expressos pelo usuário quando ele começa a usar o aplicativo e se ajusta pouco a pouco com base no que o usuário demonstra não estar interessado. Esse processo forma um feed personalizado que se adapta aos gostos e desgostos de cada um.

As recomendações são baseadas em uma série de fatores, incluindo:

• interações do usuário: como os vídeos que o usuário curte ou compartilha, contas que segue, comentários que posta e o conteúdo que cria;
• informações do vídeo: que podem incluir detalhes como legendas, sons e hashtags;
• configurações de dispositivo e conta: como preferência de idioma, configuração do país e tipo de dispositivo. Esses fatores são considerados para otimizar o desempenho do sistema de recomendação, mas têm um peso menor em relação a outros dados, já que não expressam diretamente as preferências do usuário.

Todos esses fatores são processados pelo sistema de recomendação e ponderados com base em seu valor para o usuário. Indicadores fortes de interesse, como um usuário assistir a um vídeo mais longo do início ao fim, recebem maior peso do que indicadores mais fracos, como o vídeo ser de um criador que está no mesmo país que o espectador.

Embora um vídeo postado por uma conta com mais seguidores possa receber mais visualizações devido à base de seguidores já estabelecida, nem a quantidade de seguidores nem o histórico de vídeos de alta performance da conta são fatores diretos no sistema de recomendação.

Assim, o TikTok busca equilibrar a descoberta de novos conteúdos com a promoção de conteúdos que já são populares entre os usuários, criando uma experiência altamente personalizada e engajadora.

Como os algoritmos podem melhorar as estratégias de marketing digital?

Com tudo que vimos até aqui, é possível perceber que os algoritmos — que explicamos inicialmente como um sistema de instruções com um objetivo específico — ganham contornos bastante complexos conforme seu uso em áreas mais robustas, como o marketing digital.

Atualmente, o modelo pode ser unido ao Machine Learning e gerar resultados mais complexos e surpreendentes, sendo imprescindível para quem atua nessa área conhecer essas possibilidades.

A seguir, destacamos algumas formas de usar o conhecimento em algoritmo nas estratégias digitais.

Escolha os canais mais adequados

Se o gestor de marketing conhece a estratégia da empresa e os critérios considerados pelos algoritmos dos diferentes canais sociais, é possível elencar em quais plataformas a solução proposta por ela pode ser mais eficaz e gerar melhores resultados.

Por exemplo, se a estratégia é mais baseada em engajamento, o Facebook ganha destaque, no entanto, se o objetivo passa por muitas publicações de teor mais urgente, o Twitter torna-se mais adequado.

Então, conhecendo como cada plataforma funciona, junto com outros critérios, é possível elencar qual delas tende a contribuir mais com a presença online da marca.

Crie conteúdos de qualidade

Independentemente do canal usado e persona, as diferentes empresas têm um objetivo em comum: melhorar a experiência do usuário.

Dessa forma, torna-se indispensável que haja qualidade e relevância nos conteúdos criados para as diferentes plataformas, além de considerar as estratégias de SEO para executá-los.

Por exemplo, uma campanha divulgada no Facebook e Instagram deve considerar as particularidades do algoritmo de cada rede para ser mais interessante e, assim, ganhar um destaque maior.

Acompanhe as atualizações

Os algoritmos passam por constantes mudanças para aprimorar a experiência do usuário e evitar práticas negativas, como o black hat. Estima-se, por exemplo, que o Google faça mais de 500 alterações por ano no algoritmo PageRank.

Apesar de ser difícil conhecer todas as mudanças nos algoritmos, as mais importantes são sempre divulgadas, e é fundamental que os profissionais de marketing conheçam essas particularidades para adequar e aprimorar as estratégias online e não perder resultados.

Ao falar de algoritmo, é importante conhecer que se trata de um sistema lógico, realizando instruções sequencialmente até alcançar um resultado. Apesar da complexidade de modelos mais modernos, entender o que é e como ele funciona ajuda a compreender seu impacto em uma estratégia digital.

Algoritmos em Inteligência Artificial

Os algoritmos são a base para a construção de modelos de IA, a partir do processamento de grande quantidade de dados, análise de padrões e tomada de decisão a partir dos padrões analisados.

Nesse contexto, você certamente já ouviu falar sobre as redes neurais, certo? Elas são consideradas uma das áreas mais populares de Inteligência Artificial e funcionam a partir de um algoritmo inspirado no cérebro humano.

As redes neurais têm sido amplamente utilizadas em tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e sistemas de recomendação.

Outro algoritmo popular na IA são os algoritmos genéticos que são algoritmos matemáticos que têm como inspiração os mecanismos de evolução natural e recombinação genética.

Os algoritmos genéticos são usados para otimizar problemas corriqueiros da sociedade, como na área de finanças em identificar fraudes, ou também no contexto de busca por soluções para problemas relacionados à área da tecnologia.

Atualmente, a IA tem sido aplicada em uma ampla variedade de setores e tem trazido benefícios significativos.

Por exemplo, na indústria automotiva, a IA é usada em veículos autônomos para tomar decisões em tempo real com base em informações do ambiente.

Ética e transparência em algoritmos

Ética e transparência são pontos críticos quando o assunto é algoritmo, pois conforme os algoritmos desempenham um papel cada vez mais importante e presente em nosso dia a dia, mais se torna necessário garantir que eles sejam utilizados de forma responsável e justa.

Uma das principais questões em relação aos algoritmos é a privacidade, uma vez que os dados dos usuários são coletados, o que causa um certo desconforto quanto ao armazenamento desses dados.

Portanto, é indispensável que os direitos de privacidade sejam respeitados e que os dados coletados sejam usados com ética e responsabilidade.

Outro ponto que merece atenção é a equidade, ou seja, é importante garantir que as decisões tomadas a partir de algoritmos não discriminem ou prejudiquem determinado grupo de pessoas.

Outra questão importante é a garantia de que os algoritmos não atinjam um nível de complexidade superior ao que um ser humano possa compreender, para continuar sendo possível entender como as decisões são tomadas, dessa forma garantindo a explicabilidade do algoritmo.

Futuro dos algoritmos

O chatbot é uma das tendências de uso de algoritmos como modelo de IA mais falado atualmente e que certamente ganhará cada vez mais espaço em diferentes modelos de negócio.

O Gemini do Google é um exemplo disso, ferramenta do Google que utiliza redes neurais artificiais e aprendizado de máquina, dentre outras funções, para criar códigos com base em exemplos já existentes.

Mas qual o impacto dessa inovação na indústria de software, seguindo o exemplo de criação de código que mencionamos? O principal diferencial é a otimização de tempo e recursos, além disso, IAs como o Google Bard podem ajudar na criação de códigos de maior qualidade e com maior eficiência.

Então, o futuro dos algoritmos certamente é muito promissor, tendo em vista que grandes empresas como Google, OpenAI e a própria Microsoft estão investindo cada vez mais em fornecer diferentes produtos que tenham como base o uso de IAs.

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