Explicación de Google BERT: qué significa para su sitio web

Con elLanzamiento de BERTLa actualización más grande del algoritmo de Google en años ha revolucionado el motor de búsqueda. La actualización se lanzó en otoño deActualizado y ya se ha implementado en todo el mundo. Afecta a los resultados de búsqueda en docenas de idiomas. Entonces, ¿cómo afectará a su sitio web?

Es importante mantenerse al día con las actualizaciones del algoritmo de Google para obtener los mejores resultados en las clasificaciones. ¿Qué cambió Google BERT? ¿Cómo afectó a la optimización SEO? Repasemos la última actualización de Google, cómo utiliza el aprendizaje automático para comprender mejor las consultas y qué puede hacer, si es que puede hacer algo, para optimizarla.

¿Qué es Google BERT?

BERT es, por supuesto, un acrónimo que significa Representaciones de codificador bidireccional de transformadores. Es la última actualización importante del algoritmo de búsqueda de Google y una de las más importantes en mucho tiempo. Si bien se lanzó en octubre deActualizado, la actualización estuvo en desarrollo durante al menos un año antes de eso, ya que se publicó como código abierto en noviembre deActualizado.

El objetivo de BERT es ayudar a la Búsqueda de Google a interpretar mejor lo que preguntan sus usuarios. Esto es especialmente necesario en consultas conversacionales como las deBúsqueda por vozque son prolijas y hacen uso de preposiciones. Antes, la mejor manera de buscar con Google era mantener las frases simples. Ahora, puede entender todo tipo de entradas.

Para ello, utiliza una red neuronal, un sistema muy complejo similar al cerebro que puede reconocer patrones en los datos. Con billones de búsquedas anteriores para analizar, BERT es muy inteligente y capaz de decodificar las consultas de los usuarios como nunca antes.

Es importante tener en cuenta que BERT es una extensión de la Búsqueda de Google, no un reemplazo. Algunas consultas, como las que son más largas y conversacionales, pueden usar BERT o una combinación de este y otros algoritmos comoCerebro de rangoEs posible que algunas búsquedas más sencillas no lo utilicen en absoluto. En este momento, afecta a aproximadamente10% de las búsquedas.

Es sólo una pequeña pieza del enorme rompecabezas que es la Búsqueda de Google.

¿Por qué BERT?

Históricamente, Google siempre ha tenido problemas con ciertos tipos de consultas. El algoritmo se ha vuelto más inteligente cada año, pero nunca ha entendido del todo el contexto ni las relaciones entre palabras como las preposiciones.

La mayoría de los usuarios solucionaron este problema manteniendo sus consultas breves y usando palabras simples. Pero ahora queLas proyecciones dicenque el 50% de todas las búsquedas se realizarán mediante voz, las cosas se están poniendo más difíciles para Google.

A diferencia de las preguntas fragmentadas que se hacen en las computadoras y los teléfonos, las búsquedas por voz tienden a ser oraciones completas, generalmente más largas y con una gramática compleja que fácilmente confundiría a los sistemas antiguos. En consecuencia, se hizo necesario mantenerse al día con la ola de búsquedas conversacionales que se estaban apoderando del motor.

Además, Google siempre está buscando formas de hacer que su sistema sea más preciso, y su algoritmo ya es complejo. Ya estaban haciendo uso del aprendizaje automático para RankBrain, por lo que era solo cuestión de tiempo antes de que se sumergieran en el procesamiento del lenguaje natural para mejorar sus sistemas.

En ese sentido, veamos exactamente cómo funciona Google BERT.

¿Cómo funciona Google BERT?

BERT es una bestia complicada, construida sobre un sistema aún más complejo llamado Transformer. Sería difícil explicar en profundidad cómo funciona exactamente sin escribir un libro completo.trabajo de investigación.

Es mucho más fácil simplificar estos conceptos complejos y explicar en términos más simples cómo funciona Google BERT. Básicamente, utiliza redes neuronales y aprendizaje automático para aprender a comprender mejor las consultas de los usuarios e intenta comprender el contexto detrás de las palabras.

Como se dijo antes, BERT significa Representaciones de codificador bidireccional de transformadores. “Representaciones de codificador bidireccional” significa que lee el conjunto completo de palabras en una entrada para comprender cómo interactúan entre sí. “Transformer” es un modelo de aprendizaje automático que se ocupa del procesamiento del lenguaje eninteligencia artificial.

¿Confundido? Vamos a explicar qué significa todo esto.

Redes neuronales y aprendizaje automático

El aprendizaje automático tiene como objetivo brindar a las computadoras la capacidad de realizar tareas de alto nivel que antes solo eran posibles para los humanos. Lo hace alimentando un sistema con enormes cantidades de datos.

Por ejemplo, puede que tengas un coche que se conduce solo y que necesite reconocer con precisión las señales de stop (y saber qué no es una señal de stop). Si le proporcionas al sistema miles de imágenes de señales de stop, acabará aprendiendo por sí solo. Al principio, es posible que solo sea capaz de identificar imágenes claras y de cerca, o puede que se confunda si le muestras una imagen de objetos similares. Pero con datos suficientes, el sistema aprenderá a identificar con precisión las señales de stop en cualquier imagen, incluso en aquellas que nunca antes había visto.

Las redes neuronales son un subtipo de aprendizaje automático que funciona de manera similar a las neuronas del cerebro. Aprenden gradualmente a través de ejemplos. Sin embargo, a diferencia del aprendizaje automático básico, estas redes suelen volverse tan avanzadas que pueden comenzar a hacer predicciones y correlaciones por sí solas. Por ejemplo, ahora mismo, BERT está utilizando los miles de millones de búsquedas que recibe por día para aprender cada vez más sobre lo que estamos buscando.

BERT se basa enCodificador de transformador, un sistema de red neuronal que se utiliza principalmente para el procesamiento del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un campo dedicado al desarrollo de una IA que pueda comprender realmente lo que los humanos intentan decir.

El mejor ejemplo de esto es, por supuesto, Google Search: necesita entender lo que estás pidiendo y ofrecer resultados que sean relevantes. Ese es el objetivo de BERT, y sus avances han tenido un gran impacto no solo en el algoritmo de Google, sino en el procesamiento del lenguaje natural en su conjunto.

Sensibilidad al contexto

El mayor avance de BERT es que lee una entrada de forma bidireccional. La mayoría de los modelos de lenguaje natural leen de izquierda a derecha, de derecha a izquierda o de ambas formas. Esto significa que solo podían entender cómo una palabra interactuaba con otra que estuviera justo al lado.

“Bidireccional” aquí no significa que lee tanto RTL como LTR, sino más bien que procesa toda la entrada como un todo para entender lo que significa cada palabra en conjunto.

Por ejemplo, tomemos la búsqueda conversacional “qué computadora debo comprar para la universidad”. Antes, Google habría tenido problemas con las preposiciones y la naturaleza extensa de esta pregunta. Podría haber sido capaz de identificar los sustantivos “universidad” y “computadora”, o confiar en artículos que usaran partes de esa frase clave. Pero hubiera sido mejor buscar simplemente “mejor computadora universitaria” para obtener resultados más claros y relevantes.

Ahora, el sistema tiene en cuenta cada palabra de la oración para comprender el contexto de la búsqueda. También analiza cómo interactúa cada palabra con las demás, incluso con aquellas que no están justo al lado.

Eso no quiere decir que sea perfecto. BERT todavía…lucha con lo negativo(no, no, etc.) y a menudo parece ignorarlos por completo. Tampoco tiene ni de lejos la misma comprensión del contexto y las implicaciones que un ser humano. Todavía queda un largo camino por recorrer.

El procesamiento del lenguaje siempre ha sido difícil para las máquinas, pero BERT ha logrado grandes avances en el campo del PNL.

Optimización para Google BERT

No existen reglas estrictas para la optimización de BERT. A diferencia de otros algoritmos, no podrá encontrar ninguna que sea fácil de seguir.Lista de verificación de SEO. Si es así, sus creadores probablemente estén haciendo muchas suposiciones falsas.

Lo único que puedes hacer es seguir centrándote en tu contenido y examinarlo.Intención del usuariopara ofrecerles a las personas lo que buscan. En lugar de buscar una simple lista de verificación BERT, comience a investigarmarketing de contenidosY mejorEstrategias de blogs.

Dicho esto, si tienes curiosidad por saber cómo BERT ha impactado el SEO, esto es lo que necesitas saber para mejorar el enfoque de tu contenido.

Consultas conversacionales

BERT se creó para comprender mejor cómo las personas utilizan los motores de búsqueda y la intención real detrás de sus consultas. Las consultas conversacionales, aquellas que son oraciones largas y completas con la gramática correcta, son lo que se diseñó para descifrar.

Esto afecta en particular a los usuarios de dispositivos móviles. Son el grupo demográfico más numeroso que realiza búsquedas por voz, lo que da como resultado un lenguaje más largo y coloquial. Es más probable que alguien que habla en voz alta diga “¿Cómo llego a Phoenix desde donde estoy ahora?” que “¿Cómo llegar a Phoenix, Arizona?”.

¿Qué significa esto para usted? Significa que las palabras clave de concordancia exacta son mucho menos importantes. Por supuesto, siguen siendo un factor, pero Google ha estadoAlejándose del enfoque de palabras claveen los últimos diez años para combatir su abuso.

Sin embargo,Investigación de palabras claveSigue siendo muy útil para ti. Puedes usarlo paraComprenda qué busca su grupo demográfico, especialmente aquellos en dispositivos móviles, y las búsquedas conversacionales que dominan su campo de interés.

Y las palabras clave seguirán teniendo un impacto en tu SEO. Google es mucho mejor a la hora de entender las búsquedas que no utilizan los tipos de palabras clave para las que optimizabas en el pasado. BERT fue el clavo en el ataúd para eso.

El contenido es el rey

El objetivo principal de Google siempre ha sido hacer que los usuarios encuentren contenido de calidad. Por lo tanto, el objetivo de todos los sitios web debería ser crear contenido para ellos. El algoritmo se ha ido alejando constantemente de las formas artificiales de inflar el SEO y se ha orientado a promoverArtículos de alta calidadPero es más importante que nunca centrarse en el contenido.

Ahora que las búsquedas son más sensibles al contexto, la intención del usuario es más relevante que las palabras clave reales que utiliza. El marketing de contenidos sigue siendo la mejor manera de mejorar el SEO. Sin embargo, modifique su estrategia para centrarse menos en las palabras clave y más en abordar la intención.

Proporcionar información precisa y de calidad de manera constante es lo más cercano a “optimizar para BERT”. Si su estrategia de contenido actual consiste en incluir tantas frases de palabras clave de alto rango como sea posible en su artículo, independientemente de lo extraño o fuera de lugar que suene, ahora es el momento de reconsiderarlo. Ciertamente, no descarte las palabras clave por completo, pero no son lo importante.

Esta actualización también afecta a sufragmentos destacados, no sólo el contenido de tu sitio web, así que estate atento a eso.

BERT en idiomas distintos del inglés

BERT se lanzó originalmente solo para búsquedas en inglés. Unos meses después, en diciembre deActualizado, se implementó por completo en72 idiomas. Así que, incluso si escribes en un blog que no sea inglés, es muy probable que esta actualización te afecte. Probablemente ya te haya afectado.

BERT, nuestra nueva forma de que Google Search comprenda mejor el lenguaje, ya está disponible en más de 70 idiomas en todo el mundo. Inicialmente, se lanzó en octubre para inglés de EE. UU. Puede leer más sobre BERT a continuación y una lista completa de idiomas en este hilo…https://t.co/NuKVdg6HYM

— Enlace de búsqueda de Google (@searchliaison)9 de diciembre deActualizado

No hay noticias sobre si BERT se actualizará para admitir otros idiomas en el futuro cercano. Sin embargo, es posible que afecte a más búsquedas en todo el mundo en el futuro.

¿Cómo lograron hacerlo tan rápido? BERT es tan avanzado que, hasta cierto punto, puede utilizar los datos que recopila de un idioma y aplicarlos a cualquier otro. De modo que, a medida que siga aprendiendo de estos más de 70 idiomas, las búsquedas en inglés también mejorarán.

El impacto en las búsquedas en idiomas distintos del inglés probablemente no sea tan grande como el 10%, pero sin duda tendrá un efecto duradero que seguirá creciendo a medida que BERT se vuelva más inteligente.

Desmitificando la última actualización de Google

Con la actualización de Google BERT, no existen trucos rápidos para obtener SEO gratis. No hay listas de verificación que seguir ni cambios sencillos que puedas hacer para mejorar tu posicionamiento; el algoritmo recompensará automáticamente el buen contenido. Por lo tanto, lo mejor que puedes hacer es crear más.

La nueva red neuronal ha hecho que Google sea mejor que nunca a la hora de comprender consultas conversacionales y relacionarlas con contenido relevante. Si ya estás publicando artículos fantásticos, ¡genial! Los sitios web mediocres serán los más afectados por BERT, por lo que debes analizar tu estrategia de marketing de contenidos para ver si lo que estás creando es realmente relevante para tu base de usuarios.

Concéntrese en artículos bien escritos, que atraigan los intereses de su grupo demográfico y que tengan como objetivo brindar a las personas acceso a información realmente útil. De esta manera, estará haciendo lo mejor que puede para optimizar su sitio para BERT.

¿Cómo se ha visto afectado tu tráfico desde que se lanzó BERT en octubre deActualizado? ¿Fue un efecto positivo o negativo? Cuéntanos sobre los cambios que hayas notado en los comentarios.