Google Bert

¿Qué es Google Bert?

Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo de lenguaje de inteligencia artificial desarrollado por Google. Es un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural, ya que permite a las máquinas comprender mejor el contexto de las palabras en una oración mediante el análisis bidireccional, es decir, considerando tanto las palabras anteriores como las posteriores.

BERT se entrena en grandes cantidades de texto para mejorar su capacidad para entender el significado y la intención detrás de las consultas de búsqueda, lo que ayuda a ofrecer resultados más precisos y relevantes para los usuarios de Google.

¿Cómo funciona Google Bert y por qué es diferente a otros algoritmos?

Google BERT es un modelo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que utiliza redes neuronales artificiales (RNA) para mejorar la comprensión del lenguaje natural en las búsquedas. A diferencia de otros algoritmos, BERT analiza las palabras en el contexto de una oración completa, en lugar de una por una, lo que le permite entender mejor la intención detrás de las consultas de búsqueda.

BERT es innovador porque es bidireccional, lo que significa que puede considerar el contexto completo de una palabra observando las palabras que vienen antes y después de ella. Esto es especialmente útil para comprender las consultas que contienen preposiciones y matices que cambian el significado, como “a” en “2019 turista brasileño a EE.UU. necesita visa”, donde la preposición es crucial para entender la consulta correctamente.

En resumen, BERT ayuda a los algoritmos de Google a interpretar el lenguaje de búsqueda de los usuarios de manera más natural y precisa, utilizando inteligencia artificial y programación neurolingüística (PNL) para mejorar los resultados de búsqueda y las estrategias SEO.

¿Por qué es importante BERT para el SEO?

Antes de BERT, los motores de búsqueda podían tener dificultades para comprender correctamente los matices y la ambigüedad en el lenguaje humano, lo que a menudo llevaba a resultados inexactos o irrelevantes.

Con BERT, Google puede comprender mejor el significado de las palabras y su relación entre sí en una oración. Esto permite que los resultados de búsqueda sean más relevantes y precisos, ya que el motor de búsqueda puede identificar mejor la intención del usuario y ofrecer resultados que coincidan con esa intención.

Para los profesionales de SEO, esto implica la necesidad de crear contenido de alta calidad que se centre en satisfacer la intención del usuario. Optar por palabras clave exactas ya no es suficiente; ahora es necesario comprender las preguntas y consultas que los usuarios hacen y cómo se relacionan con su contenido. BERT también pone énfasis en crear contenido informativo y relevante, en lugar de simplemente insertar palabras clave en una página.

En resumen, BERT es importante para el SEO porque mejora la calidad de los resultados de búsqueda y enfatiza la importancia de crear contenido relevante y de calidad que satisfaga las necesidades y preguntas de los usuarios.

Cómo crear contenido web para BERT

Crear contenido web para BERT implica comprender cómo funciona el modelo y adaptar tu estrategia de contenido en consecuencia. Aquí hay algunos consejos para ayudarte a crear contenido web optimizado para BERT:

1. Comprende la intención del usuario: BERT se enfoca en comprender la intención detrás de una consulta de búsqueda. Investiga y analiza las preguntas y consultas que los usuarios hacen con frecuencia para comprender qué buscan realmente. Asegúrate de que tu contenido responda a esas preguntas y satisfaga esa intención.
2. Proporciona información relevante y valiosa: BERT valora el contenido informativo y de calidad. En lugar de crear contenido superficial que solo se enfoque en palabras clave, concéntrate en brindar información relevante y valiosa que responda a las preguntas de los usuarios. Esto ayudará a aumentar la calidad y la relevancia de tu contenido.
3. Escribe en lenguaje natural: BERT es capaz de comprender el lenguaje natural y las conversaciones reales. Evita el uso excesivo de jerga o lenguaje complicado y escribe de manera clara y concisa. El objetivo es que tu contenido sea comprensible y accesible para los usuarios.
4. Utiliza palabras clave de manera contextual: En lugar de simplemente insertar palabras clave en tu contenido, asegúrate de utilizarlas de manera contextual. Piensa en cómo las palabras clave encajan naturalmente en la oración y cómo los usuarios las utilizarían al realizar una búsqueda. Esto ayudará a que BERT entienda mejor el contenido y su relevancia.
5. Estructura tu contenido de manera clara: Utiliza subtítulos, viñetas y párrafos bien organizados para estructurar tu contenido. Esto hace que sea más fácil de leer y comprender tanto para los usuarios como para BERT. Además, considera incluir una respuesta breve y concisa en la introducción para resumir claramente el tema del contenido.
6. Optimiza para preguntas y frases long tail: BERT permite una mejor comprensión de las preguntas y las frases de cola larga. Incluye preguntas y frases long tail relevantes en tu contenido para atraer a usuarios que realizan consultas más específicas.

En general, crear contenido web para BERT implica centrarse en la intención del usuario, proporcionar información valiosa y relevante, escribir en un lenguaje claro y estructurar el contenido de manera adecuada. Al seguir estas pautas, puedes mejorar la visibilidad y relevancia de tu contenido en los motores de búsqueda.

Referencias:

• Rock Content. (2020, November 30). Google BERT: How Does The New Search Algorithm Work [Webpage]. https://rockcontent.com/blog/google-bert/
• Reddit. (2020, November 23). [N] Google now uses BERT on almost every English query [Webpage]. https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/jzol5g/n_google_now_uses_bert_on_almost_every_english/