Ordenação (estatística)

 Nota: Para outros significados, veja Ordenação ou Classificação

Em estatística, uma ordenação, também chamada de lista de classificação (ou listagem), classificação ordenada (ou classificação), ou seriação (também, frequentemente, usado o verbete inglês ranking) é um processo de posicionamento de itens de estatísticas individuais, de grupos ou comerciais, na escala ordinal de números, em relação a outros. Segundo o Dicionário Houaiss da Língua Portuguesa, listagem é uma "classificação ordenada de acordo com critérios determinados". A palavra vem do inglês "rank", que significa ranque.

Nas diferentes modalidades esportivas, rankings são organizados para classificar os competidores ao longo de vários campeonatos ou torneios. Os critérios dos rankings variam conforme o esporte, o país, a época, entre outros quesitos - mas, ainda que sua aplicação seja sempre discutível, todo ranking busca sua legitimação em pressupostos objetivos.

Há, basicamente, dois tipos de rankings: os "históricos" e os "de momento". Rankings históricos são cumulativos, e buscam classificar os competidores somando pontos em toda a história da competição. Rankings de momento referem-se apenas aos pontos conquistados pelos competidores num período recente, em geral os últimos 12 meses.

Rankeamento nos resultados de busca

Embora os motores de busca sejam programados para ranquear websites com base em alguma combinação de sua popularidade e relevância, pesquisas empíricas indicam diversos vieses políticos, econômicos e sociais nas informações que eles fornecem e nas suposições subjacentes à tecnologia. Esses vieses podem ser um resultado direto de processos econômicos e comerciais (por exemplo, empresas que anunciam por meio do motor de busca podem também se tornar mais populares nos resultados de busca orgânica), bem como de processos políticos (por exemplo, remoção de resultados de busca para cumprir leis locais).

Os resultados de busca orgânica (SERP) são resultados naturais gerados pelos motores de busca, que exibem páginas web correspondentes à consulta. As páginas são ordenadas por nível de relevância, baseado em uma série de métricas que geralmente consideram fatores como qualidade e relevância do conteúdo, expertise, autoridade, confiabilidade do website e do autor sobre o tema, experiência positiva do usuário e backlinks. Cada página web correspondente é apresentada como um elemento visual, consistindo de atribuição, link do título e trecho da página web relevante, mostrando como a consulta correspondeu à página. Com o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLM), como Gemini do Google e GPT da OpenAI, a abordagem dos motores de busca para avaliação e ranqueamento de conteúdo está mudando. Em vez de apenas analisar palavras-chave e backlinks, algoritmos modernos priorizam a relevância semântica, a profundidade temática e a estrutura do conteúdo.

As páginas de resultados de busca geralmente contêm muitos resultados orgânicos, e os usuários tendem a visualizar apenas os primeiros resultados na primeira página. Vários grandes motores de busca oferecem às empresas “resultados patrocinados”, que podem pagar ao motor de busca para que seus produtos ou serviços sejam exibidos acima dos demais resultados de busca. Isso geralmente ocorre na forma de leilões entre as empresas, onde quem oferece o maior lance obtém o resultado mais alto. O relatório da Comissão Europeia de 2018 mostrou que os consumidores tendem a evitar esses resultados, pois esperam que os resultados no topo da página do motor de busca sejam patrocinados e, portanto, menos relevantes.

Os snippets avançados são exibidos pelo Google nas páginas de resultados de busca quando um website contém conteúdo em formato de marcação estruturada de dados. A marcação estruturada de dados ajuda o algoritmo do Google a indexar e entender melhor o conteúdo. O Google suporta snippets avançados para vários tipos de dados, incluindo produtos, receitas, avaliações, eventos, artigos de notícias e vagas de emprego.