Entenda a relação entre ganho de informação, conteúdo útil e encontrabilidade, sem cair em interpretações simplistas sobre o algoritmo do Google.
O termo Information Gain tem aparecido com bastante frequência nas discussões sobre SEO moderno, especialmente com o avanço das buscas por IA e a pressão por conteúdos mais originais. Em tradução literal, a expressão significa “ganho de informação” e é usada para indicar o quanto uma página acrescenta algo novo ou mais aprofundado em relação ao que já aparece nos resultados de busca.
O grande problema é que o conceito passou a ser tratado por parte do mercado como se já fosse uma técnica objetiva para ranquear melhor no Google. No entanto, não é bem assim que funciona, o que exige cuidado antes de transformar o termo em fórmula pronta de SEO.
Neste conteúdo, explicamos o que é information gain e como ele surgiu nas conversas sobre busca orgânica e IA, quais são os riscos de interpretar o conceito de forma simplista e como ele pode ser aplicado dentro de uma estratégia mais ampla de conteúdo, autoridade e encontrabilidade.
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O que é information gain e por que o termo virou assunto no SEO?
Quando falamos em produção de conteúdo e gestão de blog, o information gain pode ser entendido como a informação nova, útil ou complementar que uma página entrega ao leitor em relação aos outros conteúdos disponíveis sobre o mesmo tema na SERP.
Ele aparece quando um conteúdo acrescenta contexto, dados, exemplos, análises ou respostas que ajudam o usuário a entender melhor determinado assunto.
O termo passou a ser debatido no SEO principalmente por causa da patente do Google chamada Contextual Estimation of Link Information Gain, publicada em 2022, que descreve um sistema capaz de estimar quanto um novo documento acrescenta de informação em relação a documentos que já foram apresentados ao usuário
Para entender melhor, você pode imaginar, por exemplo, que uma pessoa pesquise no Google “como escolher um tênis de corrida”. A maioria dos resultados pode repetir recomendações parecidas: observe o conforto, o tipo de pisada, o amortecimento e o tamanho correto.
Já um conteúdo com maior ganho de informação poderia ir além, trazendo testes de desgaste do solado, comparação entre modelos para corrida de rua e esteira, relatos de corredores com diferentes tipos de pisada e uma tabela mostrando em quais situações cada característica realmente importa.
Nesse caso, o ganho não está em escrever mais. Está em entregar algo que os outros conteúdos ainda não entregaram com a mesma profundidade.
A partir dessa patente do Google, parte do mercado passou a interpretar que páginas com mais informação nova poderiam ter vantagem nos resultados de busca. A leitura faz sentido como hipótese editorial, mas precisa de cuidado: a existência da patente não confirma que o Google usa o information gain como fator direto de ranqueamento. É o que veremos no tópico a seguir.
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Atenção: information gain não deve ser considerado fator de ranqueamento confirmado
Um ponto que precisamos destacar neste conteúdo é que information gain não deve ser tratado como fator de ranqueamento comprovado.
Inclusive, já falamos resumidamente sobre isso no nosso conteúdo sobre “A queda dos mitos do SEO para IAs”, que tem como ponto de partida o artigo “Debunking and Demystifying Generative Information Retrieval”, da especialista em SEO técnico Dawn Anderson.
No texto, Dawn explica que o termo ganhou ampla aceitação nas discussões atuais de SEO como um indicador relevante e acionável, mas que, na verdade, ainda é uma métrica vaga e difícil de medir. Ao mesmo tempo, ela destaca que a ideia de agregar mais valor ao conteúdo não deixa de ser importante.
Segundo a autora, embora o information gain pareça um conceito novo para parte do mercado, ele não está tão distante do que bons profissionais de SEO já faziam antes do termo ganhar popularidade: analisar conteúdos fortes da concorrência, identificar lacunas e produzir um material mais preciso, pertinente e valioso para o usuário.
Ou seja, a discussão não deveria ser sobre perseguir uma pontuação invisível de ganho de informação. O ponto mais importante continua sendo criar conteúdos que respondam melhor à intenção de busca, tragam contexto real e ajudem o leitor a tomar uma decisão ou compreender um tema com mais clareza.
“O foco continua sendo o usuário. Em vez de otimizar para uma métrica que ninguém consegue confirmar ou medir oficialmente, o caminho mais seguro é produzir conteúdo claro, confiável, útil e sustentado por experiência real”, analisa Flávia Crizanto, CEO da Experta.
Flávia também trouxe o assunto no programa Otimização Semanal ao comentar a apresentação de Dawn Anderson no WTSFest 2026. Confira:
Páginas no topo do Google são mais originais? Estudo responde
Para entender como essa discussão se traduz nos resultados de busca, algumas pesquisas já começaram a analisar páginas bem posicionadas no Google a partir da lógica do ganho de informação. Uma delas é um estudo recente da On-Page.ai, que avaliou 150 páginas no top 3 orgânico, em 50 palavras-chave e 10 verticais.
O objetivo era medir quanto cada conteúdo acrescentava em relação aos concorrentes ranqueados para a mesma consulta. Para isso, a análise usou o chamado “Índice de Ganho de Informação”, com pontuação de 0 a 100, considerando o significado do conteúdo, e não apenas a repetição exata das palavras.
Na metodologia, as páginas foram classificadas em três grupos:
- altamente originais: pontuação entre 70 e 100;
- moderadamente originais: pontuação entre 40 e 69;
- majoritariamente compartilhadas: pontuação entre 0 e 39.
Os resultados mostram um cenário mais complexo do que a ideia de que “mais ganho de informação” significa, automaticamente, melhor posição no Google. A pontuação mediana das páginas do top 3 foi de 52/100.
Além disso, entre todas as páginas analisadas, 21% foram classificadas como altamente originais e 24% como majoritariamente compartilhadas, acrescentando pouco além do que já aparecia nos outros resultados
Para facilitar a leitura, reunimos os principais achados abaixo:
| Achado do estudo | O que isso indica |
| A mediana das páginas do top 3 foi de 52/100 | Mesmo páginas bem posicionadas repetem parte do que já existe na SERP |
| 21% das páginas foram altamente originais | Há espaço para conteúdos com dados próprios, exemplos reais e análises mais específicas |
| 24% foram majoritariamente compartilhadas | Estar no topo não significa, necessariamente, entregar algo muito diferente dos concorrentes |
| A posição 1 não foi mais original que as posições 2 e 3 | Originalidade, sozinha, não explica o ranqueamento |
| Páginas com 15 ou mais dados únicos marcaram média de 62/100 | Evidências quantitativas originais aparecem como um dos sinais mais fortes de diferenciação |
| Páginas com no máximo um dado único marcaram média de 40/100 | Conteúdos sem dados próprios tendem a repetir mais o que já está disponível |
A conclusão mais importante do estudo é a mesma que já vimos até aqui: a originalidade não aparece como um pré-requisito absoluto para ranquear.
Ao mesmo tempo, a pesquisa reforça um ponto muito importante para quem produz conteúdo: dados próprios podem ser um diferencial. Páginas com medições, testes, evidências de primeira mão e números exclusivos tiveram pontuação média mais alta do que páginas que apenas repetiam informações já presentes nos concorrentes.
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Information gain, E-E-A-T e conteúdo non-commodity: o que você deve lembrar?
Como vimos até aqui, mesmo sem confirmação como fator de ranking, o debate sobre information gain aponta para uma direção que o Google já vem reforçando: conteúdo útil, original, confiável e focado no usuário.
E aqui vale retomar o conceito de E-E-A-T, usado pelo Google para avaliar a qualidade e a credibilidade de conteúdos publicados na web. A sigla reúne quatro pilares:
- Experience, ou experiência: indica vivência prática com o tema. Um conteúdo escrito por alguém que já testou, aplicou ou viveu determinada situação tende a trazer mais detalhes e exemplos reais;
- Expertise, ou especialização: considera o conhecimento técnico de quem produz ou valida o conteúdo, especialmente em temas sensíveis, como saúde, direito e finanças;
- Authoritativeness, ou autoridade: observa o reconhecimento do autor, da marca ou do site dentro de um assunto, incluindo menções, citações, backlinks e reputação construída;
- Trustworthiness, ou confiabilidade: avalia se o conteúdo transmite segurança, com informações verificáveis, fontes confiáveis, transparência e atualização.
Dessa forma, o E-E-A-T pode ser compreendido como um guia de boas práticas para a encontrabilidade das marcas no ambiente digital. Mais do que tentar “pontuar” em information gain, o foco deve estar em construir conteúdos que demonstrem experiência, profundidade e confiança.
“O problema não é falar em ganho de informação. O problema é transformar um conceito técnico em receita pronta de SEO. Para uma marca ser encontrada hoje, ela precisa entregar conteúdo com contexto, experiência e clareza temática. Isso vai além de adicionar um parágrafo novo ao que já existe na SERP”, explica Flávia Crizanto, CEO da Experta.
Segundo Flávia, essa mesma lógica se conecta ao que chamamos de conteúdo non-commodity. O termo descreve conteúdos que não poderiam ser produzidos por qualquer pessoa a partir de uma pesquisa rápida. Eles trazem conhecimento próprio, exemplos específicos, dados, experiência de mercado, visão crítica e casos reais.
Em resumo: conteúdo commodity é aquele genérico, feito a partir de informações já repetidas em vários sites. Já o conteúdo non-commodity é mais difícil de replicar, porque depende da experiência de quem produz e do contexto da marca.
Saiba mais no nosso blog: Conteúdo Non-Commodity: o novo padrão do Google
Information gain e machine learning: qual é a relação entre eles?
Outro debate levantado no artigo elaborado por Dawn Anderson e que achamos interessante trazer aqui é a relação entre ganho de informação e aprendizado de máquina, também chamado de machine learning. Essa discussão é importante porque, na era das IAs generativas, pensar em encontrabilidade também exige entender como sistemas automatizados podem interpretar, classificar e recuperar informações.
Ela explica que, fora do SEO, o ganho de informação tem uma origem mais técnica. O conceito está ligado à entropia, uma medida dos níveis de incerteza presentes na informação, e tem relação com os estudos de Claude Shannon, considerado o pai da teoria da informação.
Mais tarde, o pesquisador Ross Quinlan adaptou parte dessa lógica para o campo do aprendizado de máquina, usando o ganho de informação em árvores de decisão. Nesse tipo de modelo, ele ajuda o sistema a separar dados em grupos mais claros, reduzindo incertezas e melhorando processos de classificação ou previsão.
Para entender melhor, pense em duas páginas sobre temas parecidos:
| Exemplo de conteúdo | Pureza | Como o sistema pode interpretar |
| Artigo sobre “cartão de crédito” que também fala de empréstimo, investimento e organização financeira sem hierarquia clara | Menor pureza temática | O sistema pode ter mais dificuldade para entender se a página é sobre cartão de crédito, educação financeira ou produtos bancários em geral |
| Um artigo sobre “cartão de crédito para MEI”, com foco em microempreendedores, termos relacionados, exemplos específicos e estrutura clara | Maior pureza temática | O sistema tende a entender com mais precisão o tema central, o público e o tipo de resposta que aquela página entrega |
Ou seja, nesse caso, o ganho de informação não estaria apenas em trazer “mais novidades” do que a concorrência. Ele também poderia estar ligado à capacidade de uma página deixar claro a qual tema, intenção ou categoria pertence.
Por isso, tratar information gain como sinônimo de “adicione informações inéditas ao texto” é uma simplificação. Para SEO e encontrabilidade, o debate deve ser mais amplo: conteúdo original importa, mas clareza temática, estrutura, contexto e precisão também ajudam sistemas de busca e IA a compreenderem melhor uma página.
Leia também: Seu site está pronto para agentes de IA?
Método IDEA da Experta te ajuda a transformar ganho de informação em encontrabilidade
Se o seu site não gera oportunidades reais, se os concorrentes aparecem antes da sua marca ou se a sua presença digital não acompanha a qualidade do seu trabalho, o problema pode estar na encontrabilidade. Ou seja, na capacidade de ser encontrado, citado e reconhecido nos pontos em que o seu público pesquisa, compara e toma decisões.
Hoje, isso não se resume apenas aos resultados tradicionais do Google. Uma estratégia orgânica precisa considerar também AI Overviews, LLMs, redes sociais, menções de marca, conteúdos distribuídos e autoridade em diferentes ambientes digitais.
Na Experta, olhamos para essas frentes a partir do método IDEA de Encontrabilidade, aplicado em todos os projetos para transformar análise em crescimento orgânico sustentável. São quatro pilares:
- Imersão: Antes de qualquer ação, entendemos o negócio, o mercado, a jornada de busca e os fatores que influenciam a presença digital da marca;
- Diagnóstico: A análise se transforma em direção estratégica. Identificamos causas raiz, gargalos técnicos, lacunas de conteúdo e oportunidades de crescimento;
- Expansão: A marca passa a ganhar ou ampliar espaço por meio de estratégias de SEO, GEO, link building, Digital PR e produção de conteúdo para blog;
- Aceleração: As ações são priorizadas e executadas com foco em ganho rápido de visibilidade, autoridade e crescimento contínuo.
“O ganho de informação só faz sentido quando está dentro de uma estratégia maior. Não adianta adicionar uma informação nova se a marca não tem autoridade e presença digital o suficiente para ser reconhecida como fonte”, explica Flávia.
Com esse direcionamento, o conteúdo deixa de ser só mais uma resposta na SERP e passa a funcionar como um ativo da marca, reunindo dados, repertório, posicionamento e distribuição estratégica.
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