¿QUE ES BERT?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo de lenguaje desarrollado por Google en 2018. Se entrena usando una técnica llamada «entrenamiento de lenguaje causa-efecto» para comprender el contexto de las palabras en una oración. BERT ha sido utilizado en una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la clasificación de texto, la extracción de información y la generación de texto. Ha mejorado significativamente los resultados en muchas tareas y es considerado un avance importante en el campo del aprendizaje automático de lenguaje natural.

Es básicamente una red neuronal que ha sido entrenada por Google para que aprenda a procesar de forma mucho más efectiva el lenguaje natural, es decir, la manera en que los internauta nos expresamos.

Este esfuerzo se explica por las palabras Nayak. Nos cuenta que en los 15 años que lleva trabajando para google ha entendido que «la curiosidad de las personas es infinita». Tanto es así que  el 15% de las millones de consultas que se hacen a diario en el buscador no se habían hecho antes. 

Google considera que BERT es la respuesta puesto que le ha permitido crear maneras de devolver resultados para consultas que no pueden anticipar por no responder a patrones conocidos.

Long Tail

Uno de los elementos no resulto que tenia google es que en una búsqueda tipo «long tail» en su buscador estrella no procesaba todas las palabras en relación con las otras. Esto generada que google devolvía resultados no del todos satisfactorios.

La búsqueda de long tail se refiere a las búsquedas de palabras clave que son más específicas y tienen menos búsquedas mensuales. Por ejemplo, en lugar de buscar solo «zapatos», una búsqueda de long tail podría ser «zapatos para correr para hombres en talla 10». Estas búsquedas de long tail suelen ser más precisas y relevantes para el usuario, ya que buscan un producto o información específica.

Las búsquedas de long tail también pueden ser más valiosas para los sitios web, ya que las palabras clave específicas suelen tener menos competencia y pueden generar tráfico y conversiones más altas. Sin embargo, estas búsquedas también pueden ser más difíciles de optimizar debido a su naturaleza específica. Por lo tanto, las estrategias de SEO deben ser diseñadas para atraer búsquedas de long tail, y no solo las palabras clave generales.

Los que nos dedicamos al marketing digitales somos conscientes de que los investigadores trabajaban en en tres direcciones para mejorarle buscador:

La noticia de esta importantísima actualización la ha dado el mismo vicepresidente de Google Pandu Nayak por medio de un comunicado en el blog de google presentando Goolge BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

¿COMO MEJORAR LAS BUSQUEDA BERT?

BERT hace un paso más en el proceso de búsqueda basado en “palabras clave” y se adapta a las búsqueda formulada en formado de preguntas a Google como si de una petición a una persona se tratara.

Hay varias maneras de mejorar las búsquedas utilizando BERT, algunas de ellas son:

1. Optimizar el contenido para BERT: Asegurarse de que el contenido está escrito de manera clara y concisa, y que incluye palabras clave relevantes.
2. Utilizar las palabras clave de manera natural: En lugar de forzar las palabras clave en el contenido, utilizarlas de manera natural y orgánica.
3. Crear contenido de calidad: BERT tiene en cuenta la calidad del contenido, así que es importante asegurarse de que el contenido es relevante, informativo y útil para el usuario.
4. Utilizar técnicas de SEO: Asegurarse de que el contenido está optimizado para los motores de búsqueda, como utilizar etiquetas correctas, meta descripciones, títulos y encabezados.
5. Utilizar preguntas y frases de conversación: BERT entiende el lenguaje natural, así que utilizar preguntas y frases de conversación puede ayudar a mejorar el rendimiento de las búsquedas.
6. Utilizar sinonimos y variantes de las palabras clave: BERT es capaz de entender las relaciones semánticas entre las palabras, entonces utilizar sinonimos y variantes de las palabras clave puede ayudar a mejorar el rendimiento de las búsquedas.
7. Utilizar BERT en la optimización de la experiencia de búsqueda: BERT puede ayudar a mejorar la precisión de la búsqueda, aumentar la relevancia de los resultados y proporcionar respuestas más precisas.

EJEMPLOS DE BÚSQUEDAS CON BERT

“2019 viajar de Brasil a Estados Unidos hace falta visado”

Si buscaba en google “2019 viajar de Brasil a Estados Unidos hace falta visado” probablemente google me devolvía un artículo del Washington Post sobre viajar a Brasil desde Estados Unidos. Antes de BERT el buscador no entendía la importancia de la preposición “a” en la frase. Con la llegada BERT, ahora el buscador me devuelve, como primer resultado, la web de la embajada de estado unidos en Brasil; y más concretamente, la página sobre visados para turistas brasileños.

“Aparcar en una cuesta si no hay bordillo”

Me ocurriría lo mismo si en mi búsqueda pongo los adverbios. Antes de BERT, si mi búsqueda era “aparcar en una cuesta si no hay bordillo” google obviaba la importancia de la palabra “no” y me devolvía un resultado sobre aparcar en una cuesta con bordillo. Con BERT, el algoritmo comprende mejor la frase y cambia el resultado a un tutorial más relevante.

“¿Puedes comprar un medicamento para otra persona en la farmacia?”

Por último si antes de BERT, me interesaba saber donde “¿puedes comprar un medicamento para otra persona en la farmacia?” google no entendía la importancia de “para otra persona” en la frase, así que me devolvía resultados generales sobre medicamentos y farmacias. Con BERT, la pregunta queda contestada en el primer resultado con una página especifica del gobierno.

BERT es sin duda un cambio importante para el buscador, pero no es ninguna novedad dentro de Google. Google lleva años mejorando sus algoritmos de comprensión del lenguaje a través de Google Assistant (el asistente de Android) y dispositivos como el Google Nest Hub.

COMO AFECTA EL SEO On Oage

BERT tiene un impacto significativo en el SEO on-page, ya que ayuda a los motores de búsqueda a entender mejor el contenido de una página y a proporcionar resultados más precisos y relevantes. Algunos de los cambios específicos en el SEO on-page que se han observado con BERT incluyen:

1. Contenido de calidad: BERT tiene en cuenta la calidad del contenido, así que es importante asegurarse de que el contenido es relevante, informativo y útil para el usuario.
2. Palabras clave: BERT ayuda a los motores de búsqueda a comprender el contexto de las palabras clave, por lo que es importante utilizar palabras clave relevantes de manera natural en el contenido.
3. Preguntas y frases de conversación: BERT entiende el lenguaje natural, por lo que utilizar preguntas y frases de conversación en el contenido puede ayudar a mejorar el rendimiento de las búsquedas.
4. Sinónimos y variantes de palabras clave: BERT entiende las relaciones semánticas entre las palabras, por lo que utilizar sinónimos y variantes de las palabras clave puede ayudar a mejorar el rendimiento de las búsquedas.
5. Optimización de títulos y descripciones: Es importante utilizar títulos y descripciones precisas y relevantes para ayudar a los motores de búsqueda a comprender mejor el contenido de la página.

En resumen, BERT es un avance importante en el campo del procesamiento del lenguaje natural, y su implementación ha mejorado significativamente los resultados en muchas tareas. Para aprovechar al máximo BERT es necesario tener en cuenta estos aspectos en la optimización on-page, para mejorar la precisión de las búsquedas y aumentar la relevancia de los resultados.

Para aprovechar al máximo BERT es empezar a escribir nuestros contenidos de forma natural para los usuarios. La gran novedad de BERT trata de entender el lenguaje natural. Por lo tanto, nuestro contenido debe ser claro y creíble para las consultas de búsqueda del usuario. Definitivamente BERT apuesta por el contenido natural. Esa es la única forma en que podamos optimizar nuestros contenidos y sobretodos nuestro SEO para BERT AI en 2020.

Beneficios para las campañas de marketing digital

BERT tiene varios beneficios para las campañas de marketing digital, algunos de ellos son:

1. Mejora la precisión de las búsquedas: BERT ayuda a los motores de búsqueda a comprender mejor el contenido de una página y a proporcionar resultados más precisos y relevantes. Esto puede ayudar a las campañas de marketing a llegar a su público objetivo de manera más eficiente.
2. Mejora la relevancia de los resultados: Al entender mejor el contenido de una página, BERT puede ayudar a los motores de búsqueda a proporcionar resultados más relevantes para las búsquedas de los usuarios. Esto puede ayudar a las campañas de marketing a aumentar su alcance y su impacto.
3. Mejora la experiencia del usuario: BERT entiende el lenguaje natural, por lo que puede ayudar a los motores de búsqueda a proporcionar respuestas más precisas y útiles para las preguntas de los usuarios. Esto puede ayudar a las campañas de marketing a mejorar la experiencia del usuario y aumentar la satisfacción del cliente.
4. Mejora el rendimiento de las búsquedas: Al entender mejor el contexto de las palabras clave, BERT puede ayudar a las campañas de marketing a mejorar el rendimiento de las búsquedas y a aumentar el tráfico a sus sitios web.
5. Mejora la optimización SEO: BERT puede ayudar a las campañas de marketing a optimizar mejor su contenido para los motores de búsqueda y a mejorar su posicionamiento en los resultados de búsqueda.

En resumen, BERT tiene el potencial de mejorar significativamente el rendimiento de las campañas de marketing digital, ayudando a las empresas a llegar a su público objetivo de manera más precisa y eficiente, y mejorando la experiencia del usuario.

Para ampliar información:

BERT Google AI Algorithm Update 2019 | What’s in it for SEO?

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