¿Qué es la nueva actualización de Google BERT?

BERT ha hecho que Google comprenda mejor el lenguaje natural. Esto hace que sea más importante que el contenido del sitio web esté escrito de forma natural y comprensible, en lugar de utilizar el relleno de palabras clave u otros métodos de SEO manipuladores.

Alrededor del 10 % de todas las consultas de búsqueda se ven influidas por la actual actualización BERT de Google. ¿Qué consecuencias tiene esto para el gasto en resultados? ¿Qué efecto tiene esto en quienes dirigen sitios web?

BERT está siendo desarrollado por Google como método de aprendizaje automático y son las siglas de «Bidirectional Encoder Representations from Transformers» (representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores). El algoritmo está diseñado específicamente para el procesamiento del lenguaje natural y se basa en la PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) y la RNA (Red Neuronal Artificial).

Antecedentes históricos del BERT

En octubre de 2018, se lanzó BERT, que cambió fundamentalmente la forma en que Google interpreta y procesa las consultas de búsqueda. A diferencia de los enfoques anteriores, que determinaban el significado de las palabras utilizando su entorno, BERT utiliza el análisis bidireccional dentro de una frase para identificar el significado de las palabras. Esto permite una mejor comprensión del contexto y da lugar a respuestas más precisas a las consultas de búsqueda.

Antes de la introducción de BERT, Google utilizaba principalmente un enfoque denominado «bolsa de palabras», que se limitaba a contar el número de determinadas palabras clave en un documento para determinar la relevancia de una consulta de búsqueda. Sin embargo, este enfoque no era capaz de tener en cuenta el contexto de una pregunta, por lo que a menudo producía resultados de búsqueda inexactos o engañosos.

Con la ayuda de BERT, Google podrá entender el lenguaje más parecido al de un ser humano.

Ejemplo:

Por ejemplo, si busca «Apple», tiene que prestar atención a si necesita información en función de la empresa tecnológica o del tipo de fruta. Sin la capacidad de comprender el contexto, los resultados de las búsquedas no pueden ser precisos y sólo informan sobre uno u otro. Pero la introducción de BERT por parte de Google ha desarrollado aún más su capacidad para comprender el contexto de una consulta y ofrecer resultados más relevantes.

¿Qué hace realmente el BERT?

BERT – Modo de acción en el día a día

BERT permitirá a Google ofrecer una respuesta mejor y más precisa a las consultas de búsqueda de sus usuarios al ser capaz de comprender el contexto de cada pregunta. Para que esto sea posible, el contenido del sitio web debe reconocer las necesidades y exigencias de los usuarios y responder en consecuencia. Ahora permite a un motor de búsqueda procesar el lenguaje como lo haría un ser humano, y esto se nota claramente en las búsquedas de cola larga. Las preposiciones se incluyen en los resultados de búsqueda, lo que no ocurría antes. De este modo, el motor de búsqueda ofrece mejores respuestas a las preguntas.

BERT se utiliza principalmente para enriquecer los resultados de búsqueda de Google, pero también puede emplearse para otras implementaciones del procesamiento lingüístico, como el uso de un procesador de textos. chatbots o clasificaciones de texto.

Con el BERT, sin embargo, el usuario puede obtener la respuesta a su pregunta básica. Esta actualización también afecta a los Fragmentos Destacados.

BERT resume la información relevante en un fragmento destacado

BERT tiene una influencia significativa en la creación de Google Featured Snippets. Se trata de pequeños resúmenes de respuestas a consultas de búsqueda que los usuarios quieren encontrar en la página de resultados para obtener una respuesta rápidamente. Antes de BERT, estos fragmentos se generaban a partir de simples coincidencias de palabras, pero el modelo ha aumentado significativamente la precisión de los fragmentos al tener en cuenta el contexto de la pregunta, lo que le permite identificar y resumir más información relevante para un fragmento destacado.

De este modo, BERT ayuda a los usuarios a obtener la información que buscan de forma más rápida y precisa, y también aumenta la relevancia y credibilidad de los fragmentos destacados.

Es de suma importancia escribir contenido que sea adecuado para ser mostrado en los fragmentos destacados con el fin de aumentar el tráfico y la atención.

¿Es lo mismo BERT y RankBrain?

Google ha desarrollado BERT y RankBrain para optimizar el procesamiento del lenguaje humano y los resultados de las consultas de búsqueda. Sin embargo, se trata de dos tecnologías completamente distintas.

BERT no es el sucesor de RankBrain, pero la nueva actualización pretende ser un complemento. Ambas técnicas pueden utilizarse en el algoritmo para ofrecer resultados más precisos a los usuarios. Algunas consultas son respondidas únicamente por RankBrain, otras por BERT.

El modelo de aprendizaje automático RankBrain, que se introdujo en 2015, forma parte del algoritmo de búsqueda de Google y se utiliza para interpretar el significado de las consultas de búsqueda y ofrecer los resultados de búsqueda correspondientes. Con ello, ha revolucionado la forma en que Google entiende y procesa las consultas de búsqueda.

BERT representa un modelo de aprendizaje automático basado en la arquitectura Transformer y diseñado exclusivamente para la interpretación del lenguaje natural. Desde su lanzamiento en octubre de 2018, ha cambiado significativamente la forma en que Google entiende y procesa las consultas de búsqueda.

Sin embargo, también es posible que se utilicen varias técnicas para la búsqueda, como cuando Google corrige una palabra mal escrita o/e introduce sinónimos. Ahora las preposiciones también pueden incluirse en la consulta de búsqueda. A pesar de su objetivo de mejorar los resultados de Google, RankBrain y BERT tienen enfoques y propósitos de uso diferentes. RankBrain es una parte esencial del algoritmo de búsqueda de Google, mientras que BERT es un modelo de aprendizaje automático especial para tratar el lenguaje natural.

Consultoría SEO

¿Qué consecuencias tiene el BERT para la optimización de los motores de búsqueda?

BERT facilita a Google la comprensión de consultas más largas y complejas, por lo que cada vez es más importante optimizar las palabras clave de cola larga. De este modo, las listas de resultados se presentan de forma optimizada y el usuario se beneficia de una mayor aproximación a la comunicación humana.

Sin embargo, no cabe esperar cambios en el SEO a raíz de la actualización. Google aconseja que los contenidos se sigan redactando pensando en el usuario. Por el momento, la actualización sólo está disponible en inglés, mientras que el lanzamiento de la versión alemana sigue en el limbo.

Es muy importante que el contenido de las páginas web se redacte ahora en lenguaje natural, más pertinente y contextual para lograr una mejor posición en los resultados de búsqueda tras la introducción del BERT.

Google exhorta a los propietarios de sitios web a seguir creando contenidos de calidad para sus usuarios, pero el coste del SEO no deja de aumentar, lo que hace cada vez más difícil que los optimizadores de fin de semana y los estudiantes de academias de marketing online aparezcan en la primera página.

Experto SEO Zurich

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