Legibilidade do conteúdo SEO｜5 erros que os plugins não conseguem detectar

“O seu plugin de SEO (como Yoast, Rank Math, Surfer SEO) mostra ‘boa legibilidade’ (Flesch-Kincaid Grau 7 ou superior)?

Os dados mostram que até 83% desses artigos com alta pontuação ainda têm um tempo médio de permanência na página inferior a 60 segundos.

Por quê? Porque os plugins apenas medem dados superficiais (comprimento médio das frases, frequência das palavras), mas não conseguem captar a experiência real de leitura.

Eles ignoram a distribuição desigual do comprimento das frases (uma frase muito longa estraga a fluidez), não consideram jargões ou abreviações (a ferramenta não entende o seu vocabulário técnico), não percebem a densidade visual (como uma “parede de texto”), não diagnosticam conexões bruscas entre frases e parágrafos (mesmo com palavras simples) e não avaliam se a profundidade do conteúdo corresponde ao nível de conhecimento do público-alvo (resultando em especialistas achando raso e iniciantes achando complicado).

O resultado é um aumento da taxa de rejeição. Aqui estão 5 erros que os plugins não conseguem detectar:

​​Frases muito longas

Não se deixe enganar pela “média de comprimento de frases”. O plugin pode mostrar 15 palavras por frase em média (valor recomendado por Flesch-Kincaid), mas o texto ainda pode ser difícil de ler.

Por quê? Porque a ferramenta calcula apenas a média! Na prática: basta uma frase com mais de 25 palavras para aumentar a dificuldade de compreensão em mais de 50% (com base em estudos de rastreamento ocular).

Por exemplo, uma frase de 40 palavras entre algumas curtas ainda gera uma média aceitável, mas será um grande “obstáculo”.

Testes mostram: um parágrafo contendo uma frase de mais de 35 palavras exige 30% mais tempo de compreensão e aumenta a taxa de rejeição em 22%.

O problema central

Yoast e similares calculam: número total de palavras ÷ número de frases. Não alertam sobre uma frase específica que seja longa demais.

Uma frase de 28 palavras e outra de 12 dão uma média de 20. A ferramenta pode considerar aceitável (por exemplo, Grau 6), mas a frase de 28 palavras já é difícil de acompanhar.

Quando uma frase contém várias orações subordinadas (“embora… mas… porque…”), estruturas encaixadas ou muitas expressões preposicionais, a complexidade aumenta mesmo com vocabulário simples — como se tivesse mais 10 palavras.

É por isso que o leitor pensa: “Conheço todas as palavras, mas o sentido não fica claro”.

Critérios para identificar frases problemáticas

Pesquisas e prática mostram: frases com mais de 25 palavras devem ser analisadas. Acima de 35 palavras, geralmente representam um problema em conteúdo não acadêmico.

• Muitos conectores (e, mas, ou, então): Exemplo: “O usuário pesquisou uma palavra-chave e clicou no resultado, mas saiu rápido, porque o conteúdo era difícil, então precisamos melhorar.” (31 palavras)
• Muitas orações subordinadas encaixadas: Exemplo: “O Google enfatiza [que o conteúdo [criado para atender [a intenção do usuário]]] é fator central no ranqueamento do algoritmo.”
• Excesso de preposições: Exemplo: “Na ausência de uma compreensão clara da intenção do usuário, a capacidade de definir corretamente o argumento principal no início do artigo é crucial para avaliar a qualidade do conteúdo.” (25 palavras, foco difuso)

Impacto prático

• Tempo de permanência: Dados mostram que artigos com mais de 3 frases longas (>30 palavras) têm de 15% a 18% menos leituras até 80% do conteúdo em comparação a textos sem frases longas.
• Erros de compreensão: Um estudo com instruções online revelou que, quando etapas-chave eram descritas em frases longas (30+ palavras), a taxa de erro dos usuários era 12% maior do que quando descritas em frases curtas (<15 palavras).
• No celular é ainda pior: Em telas pequenas, uma frase de 30 palavras pode ocupar 5–6 rolagens. Isso aumenta a carga cognitiva e a frustração, levando ao abandono mais rápido.

Não é apenas dividir frases

Depois de escrever, passe os olhos rapidamente ou leia em voz alta. Se precisar parar, respirar ou reler, verifique o comprimento e a estrutura.

Divida nos conectores: antes ou depois de and, but, so, because, although (garantindo que a frase continue fazendo sentido).

Original: “Queremos melhorar a legibilidade e a experiência do usuário” —> Dividido: “Queremos melhorar a legibilidade. Isso também melhora a experiência do usuário.”

Encontre o sujeito e o verbo principal, e reconstrua ao redor deles.

Frase original (27 palavras): “Para garantir melhores resultados de SEO, os administradores devem prestar atenção à integração natural das palavras-chave e evitar seu excesso durante a edição e publicação.”

Uso inteligente de listas ou ponto e vírgula

• Se a frase longa lista razões, etapas ou características — transforme em uma lista com marcadores.
• Se duas frases curtas estão muito conectadas, use ponto e vírgula (;). É mais claro do que “e” ou vírgula, e não conta como uma nova frase pelos instrumentos de análise. Exemplo: “Melhorar a legibilidade exige esforço; a ferramenta de verificação é apenas um apoio.”

Cuidado com construções concessivas: estruturas como “embora… mas…” facilmente deixam as frases longas demais.

Expresse a oposição de forma mais simples. Original: “Embora o plugin mostre uma pontuação de legibilidade alta, ele ignora o impacto das frases longas.” —> Reescrito: “O plugin mostra uma pontuação alta de legibilidade. No entanto, ignora o impacto real das frases longas.”

Conceitos-chave sem explicação

Plugins de SEO podem reconhecer palavras difíceis de uso geral, como “photosynthesis” (fotossíntese), mas praticamente não entendem os termos centrais da sua área.

Jargões do setor, siglas (como SaaS, LTV, CPC) ou nomes exclusivos de funcionalidades de produto — se não forem explicados na primeira vez que aparecem, criam barreiras de compreensão.

Dados mostram: cada termo não explicado aumenta a taxa de rejeição em média de 7 a 10% (fonte: testes internos de plataforma de experiência de conteúdo).

Em um artigo técnico B2B, “API” foi mencionado pela primeira vez sem explicação; 70% dos leitores não técnicos (segundo dados de persona) saíram em menos de 60 segundos.

Após adicionar uma definição simples (“API — Interface de Programação de Aplicações: ferramenta que permite que softwares conversem entre si”), a taxa de leitura completa desse público aumentou 40%.

Ferramentas de legibilidade não mostram isso; elas só reconhecem palavras de uso comum.

O vocabulário das ferramentas não corresponde ao “idioma” da sua área

Ferramentas padrão (como Flesch-Kincaid ou análise de palavras do Yoast) usam dicionários e bases de frequência gerais.

Mas não têm capacidade para lidar com termos de nicho (como healthtech, fintech de cadeia de suprimentos ou e-commerce específico).

Um termo frequente no setor, mas desconhecido para o público geral (como “logística de cadeia fria” no e-commerce de alimentos frescos, ou “RPA” em automação empresarial), será tratado como “comum”.

Algumas siglas mais difundidas (CRM, KPI) até podem ser detectadas. Mas termos internos ou exclusivos (como “Proj_Omega” de um projeto, ou “aprovação SOW” de um processo empresarial) a ferramenta não consegue avaliar se são compreendidos pelo leitor.

Consequências da falta de explicação

Um teste A/B mostrou: em um artigo sobre automação industrial, quando “PLC” (Controlador Lógico Programável) não foi explicado, o tempo médio na página para leitores não engenheiros foi de apenas 45 segundos (versus 68 segundos no grupo de controle), e a taxa de rejeição subiu 18%.

Mapas de calor (como Hotjar) frequentemente mostram que os leitores param de rolar assim que encontram um termo que não entendem, fazendo com que a segunda metade do conteúdo perca oportunidades de conversão.

Se um usuário busca “O que é SAAS?” (clara intenção de aprendizado), e o artigo começa direto com “Estratégias de crescimento de MRR no modelo SAAS” sem definir o termo, ele achará o conteúdo irrelevante e sairá rapidamente.

Ferramentas não conseguem analisar essa adequação de contexto.

Como identificar termos que precisam de explicação

Princípio central: pense a partir da perspectiva do leitor

• É jargão de nicho? (por exemplo, “laparotomia” em medicina — precisa de explicação para o público geral)
• É uma sigla fora do vocabulário comum? (ex.: “GMV” <Volume Bruto de Mercadorias> no e-commerce, “ARPU” <Receita Média por Usuário> em jogos)
• É uma função exclusiva de produto/serviço? (ex.: “análise de superlink” em uma ferramenta de SEO específica)
• Qual o nível de conhecimento da audiência? Para especialistas em TI, “IDE” não precisa de explicação; mas para iniciantes, é melhor escrever: “IDE (Ambiente de Desenvolvimento Integrado: software para programar e executar código)”.

Forma simples e eficaz de tratar termos

Na primeira vez que qualquer termo ou sigla aparece, dê uma explicação clara e curta.

• Nome completo + definição curta: “SEO (Search Engine Optimization — Otimização para Mecanismos de Busca: técnicas para melhorar o ranking do site e atrair tráfego)”.
• Explicação descritiva alternativa: “Usamos CDN (uma rede de servidores distribuídos pelo mundo que acelera o carregamento das páginas) para aumentar a velocidade do site”.
• Evite explicações complicadas: não use palavras ainda mais difíceis que o termo original.

Consistência de termos: use sempre a mesma definição ao longo do texto, evitando confusão.

Glossário (opcional): em textos muito técnicos (como white papers), adicione um glossário no fim. Mas isso não substitui a explicação no primeiro uso.

Equilíbrio na densidade de informação: em textos para especialistas, pode-se reduzir explicações de termos comuns, mas termos de nicho ainda precisam ser definidos.

Links internos: para termos básicos (como “hiperlink”), que o leitor pode ter esquecido, pode-se adicionar link para a central de ajuda ou Wikipedia, mas isso também não substitui a explicação inicial.

Densidade excessiva de parágrafos

Sua ferramenta de SEO mostra “em média 12 palavras por frase” (ótimo), e a pontuação está adequada. Mas por que os visitantes saem rápido? Este é um artigo de blog com código HTML; você só precisa traduzir o texto para o português mantendo a estrutura HTML sem mudanças, e deixar o estilo natural e fácil de ler.

O problema pode estar na «densidade visual»: parágrafos consecutivos com mais de 5 linhas (aprox. 120 palavras), mesmo que as palavras sejam simples, podem dificultar significativamente a leitura para o usuário.

Estudos (baseados em rastreamento ocular e análise de tempo de fixação) mostram que a mesma quantidade de conteúdo, quando dividida em parágrafos de 3–4 linhas, obtém 27% mais profundidade de rolagem e 33% mais atenção aos pontos-chave do que quando apresentada em parágrafos de mais de 6 linhas.

A razão: as ferramentas medem apenas a complexidade linguística — não reconhecem o design visual.

Blocos longos de texto criam pressão visual mesmo que as palavras não sejam difíceis.

Problema principal

As avaliações de legibilidade em SEO atuais (como Flesch-Kincaid, Yoast, Rank Math) focam em características linguísticas — dificuldade das palavras, comprimento médio das frases, número de sílabas.

Elas analisam a «complexidade do conteúdo». Mas o tamanho dos parágrafos e como aparecem na tela (densidade visual) ficam fora do alcance delas.

Normalmente, com uma fonte padrão da web (16px) e espaçamento normal entre linhas, um parágrafo com mais de 5 linhas no desktop ou que exige 4–5 rolagens no celular, sem divisões visuais (títulos, listas, imagens, espaços), é pesado para os olhos.

Efeitos da fadiga visual

• Menor velocidade e disposição de leitura: Testes de usabilidade mostram que, diante de parágrafos longos, os usuários tendem a escaneá-los ou pular partes. Em média, parágrafos com mais de 4 linhas são lidos integralmente 21% menos que os de 2–3 linhas. Os pontos-chave no meio ou no fim se perdem mais facilmente.
• Dificuldade em localizar informações: Sem divisões visuais, o usuário precisa procurar sozinho pelos dados importantes. O rastreamento ocular revela que leva 40% mais tempo para encontrar informações específicas em blocos longos do que em textos bem estruturados.
• Mau desempenho no celular: Em smartphones, o «efeito parede de texto» é ainda mais evidente. Um parágrafo de 6 linhas no desktop pode virar 6–8 telas no celular. O início do parágrafo perde-se facilmente.

Dicas práticas para melhorar a legibilidade

Controle o tamanho dos parágrafos

• 3–5 linhas por parágrafo (aprox. 80–150 palavras no desktop)
• Se passar de 6 linhas (~175 palavras), divida obrigatoriamente, especialmente em introduções, conclusões ou trechos-chave

Quando dividir parágrafos?

• Após concluir uma ideia
• Ao mudar de tema
• Ao dar exemplos, dados ou nova perspectiva

Nota:

• Alguns editores marcam «parágrafo muito longo», mas a decisão final é sempre do autor.

Estratégias de otimização

Divida parágrafos ativamente: faça uma quebra de linha após cada ideia ou passo lógico.

Não junte pontos demais em um único parágrafo em nome da «fluidez».

Use subtítulos (H2, H3): Coloque títulos destacados no início de seções importantes (vantagens/desvantagens, etapas, causas, soluções …).

Estruture a informação com clareza: para pontos paralelos, etapas ou características, use listas com marcadores (<ul>) ou listas numeradas (<ol>).

Aproveite os espaços em branco: Adicione margens entre parágrafos, antes/depois de subtítulos e entre listas e texto.

Combine texto com elementos visuais: tabelas, esquemas ou gráficos simples.

Otimize para mobile: Em telas pequenas, mantenha parágrafos de no máximo 3 linhas e facilite a leitura com listas e subtítulos.

Transições pouco fluídas

As ferramentas de SEO contam quantas palavras de transição você usa (ex.: «porque», «então», «no entanto»), mas isso não significa que o texto realmente esteja fluido.

O verdadeiro problema: as frases podem não estar conectadas logicamente, ou as transições serem artificiais, obrigando o leitor a deduzir a relação sozinho.

Problema principal

Os verificadores de texto (como a nota de «legibilidade» do Yoast) funcionam como um contador de palavras de transição.

Eles apenas checam se suas frases incluem termos da lista: «mas», «então», «também», «enquanto isso», «porque», «por exemplo», «em resumo» … ou seja, palavras que indicam contraste, causa, adição ou conclusão.

Se aparecem em quantidade suficiente, a ferramenta marca: «Transições boas».

Onde a ferramenta falha

Ela não entende o conteúdo nem avalia se as frases fazem sentido. Apenas verifica a presença das palavras.

Pontos que não detecta:

As palavras foram usadas corretamente?

• Frase 1: «Hoje o clima está bom.» Frase 2: «Então devo levar um guarda-chuva.» — Lógica incorreta, mas a ferramenta aceita.
• Deveria ser «mas», mas o autor escreve «enquanto isso». Erro de sentido, a ferramenta não nota.

As frases realmente estão conectadas?

• Frase 1: «A opção A é barata.» Frase 2: «A opção B é muito cara.» — A ferramenta aceita se você colocar «também», mas o leitor pensa: e daí?

Falta um elo explicativo? Em textos complexos, pular de A para B sem uma frase intermediária gera confusão.

Exemplo:

Frase 1: «O produto é difícil de usar.» Frase 2: «A satisfação do cliente é baixa.» A ferramenta aceita. Mas, na verdade, deveria ser: Porque é difícil de usar → os usuários ficam frustrados → a satisfação cai.

Problemas que as ferramentas não conseguem detectar

Saltos bruscos:

• Exemplo: “Xiao Zhang trabalha duro. Xiao Ming gosta de comer maçãs.” As duas frases não têm conexão! O leitor fica confuso. A ferramenta pode achar que está “ok” se você colocar algo como “além disso” ou mesmo nada, mas para o leitor a leitura fica estranha.

Uso inadequado de conectores:

• Exemplo: “No fim de semana o tempo estava bom. Portanto, fomos ao shopping.” O bom tempo e ir às compras estão relacionados, mas “portanto” soa forçado. A ferramenta só vê o conector e aprova.

Adicionar palavras só para cumprir regra:

• Exemplo: “Eu gosto de ler. Além disso e ao mesmo tempo, também tenho tempo para me exercitar.” Apenas para atender à exigência da ferramenta de “mais conectores”, adicionam-se vários de forma artificial, deixando o texto redundante e estranho. A ferramenta pensa “ótimo, muitos conectores!”, mas o leitor acha irritante.

As ferramentas não sabem para quem você escreve

Ferramentas de legibilidade (como Flesch-Kincaid Grade) usam um critério único e não conseguem distinguir entre “texto difícil demais” e “texto inadequado para o público”.

Um relatório técnico aprofundado voltado para especialistas geralmente recebe uma pontuação “baixa” (por exemplo, Grau 12), mas é adequado para esse público. Já um guia para iniciantes escrito com linguagem de especialista pode ter uma pontuação “aceitável” (por exemplo, Grau 10), mas ainda assim será difícil de entender para o usuário.

Exemplo: Um artigo sobre otimização de arquitetura em serviços de nuvem (público-alvo: engenheiros), reescrito em linguagem mais simples (Grau 8), teve uma queda de 42% em compartilhamentos, com comentários dizendo “informação superficial demais”.

A ferramenta só avalia a complexidade do texto, mas não entende “difícil para quem”.

O cerne do problema

O objetivo principal de algoritmos como Flesch-Kincaid é avaliar a dificuldade de um texto para “o falante médio de inglês” (ou seja, o nível educacional médio da população).

Eles não têm capacidade de se ajustar a um campo especializado ou a um nível de conhecimento específico. Um texto cheio de terminologia técnica (como medicina, direito, programação) é eficiente e preciso para especialistas, mas inevitavelmente terá nota baixa em um sistema de avaliação geral.

O erro não está no texto ser complexo ou simples, mas no fato de que o nível de complexidade (linguagem + profundidade) não corresponde às capacidades e conhecimentos do leitor. Dar um relatório complexo a leigos (não entendem nada) ou dar um manual básico a especialistas (acham superficial).

Defina com precisão as necessidades do público

Antes de escrever, defina claramente de 3 a 5 características principais do seu público-alvo (identidade, nível de conhecimento, objetivos, dores).

Crie conteúdos em diferentes níveis sobre o mesmo tema:

• Nível iniciante (Know-What): Explicar o que é e por que é importante. Para iniciantes — evitar jargão, usar exemplos e imagens. Exemplo: “O que é CDN? Uma rede que acelera sites”.
• Nível prático (Know-How): Guias passo a passo, comparações de soluções. Para quem já tem base e precisa aplicar. Exemplo: “Como configurar uma estratégia de cache no AWS CloudFront CDN”.
• Nível avançado (Know-Why): Análise profunda, explicação técnica, tendências do setor. Para profissionais experientes e tomadores de decisão. Exemplo: “Estudo de modelos de otimização de topologia CDN em ambientes de edge computing”.

Não confie apenas na “nota de aprovação” das ferramentas de legibilidade

Isso não é o conteúdo útil que os usuários realmente querem