BERT Google

Naya

La actualización BERT de Google está configurada para cambiar la forma en que el motor de búsqueda maneja las consultas de búsqueda redactadas de forma natural. Con miles de millones de búsquedas diarias, muchas son demasiado matizadas para que el motor de búsqueda las entienda completamente. Esta importante actualización está diseñada para permitirle manejar consultas de búsqueda que no puede anticipar, o para entender frases complejas que normalmente no podría.

Entonces, ¿qué es BERT y qué significa para la búsqueda en Google?

La actualización de Google tiene como objetivo ayudarlo a procesar el lenguaje natural con el uso de un algoritmo llamado Bidirectional Encoder Representations from Transformers, o BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores).

La actualización del BERT AI tiene por objeto avanzar en la ciencia de la comprensión del lenguaje empleando el aprendizaje automático de un cuerpo completo de texto, en este caso, una búsqueda en Google. Es algo que, según ellos, representa la mayor actualización de su sistema de búsqueda en al menos cinco años. El mayor cambio en el algoritmo de búsqueda desde la famosa actualización de RankBrain 2015 del gigante de la búsqueda como indica la agencia seo.

El algoritmo de búsqueda del BERT procesa las palabras introducidas en Google en relación con todas las demás palabras de la frase, en lugar de una por una en orden. Esto se aplica tanto a los resultados de ranking como a los resultados de fragmentos de contenido para que pueda encontrar con mayor precisión los resultados para los usuarios. Google afirma que el modelo BERT afectará a 1 de cada 10 búsquedas en los EE.UU., y que su capacidad para analizar el lenguaje conversacional significa que ahora puede entender el contexto que preposiciones como “para” y “para” proporcionan a una frase.

Más concretamente, el modelo BERT para el procesamiento del lenguaje puede contextualizar cada palabra de una frase -en relación con cualquier otra palabra de la frase- simultáneamente. Esto lo diferencia de los modelos de procesamiento de lenguaje natural (PNL) que contextualizan las palabras en orden de izquierda a derecha o de derecha a izquierda.

Parte de la forma en que lo hace es “enmascarando” algunas de las palabras en el texto de entrada y luego haciendo que el modelo BERT prediga bidireccionalmente la palabra enmascarada. De esta manera, puede deducir el significado de cada palabra en función del contexto lingüístico y evitar confusiones con palabras sinónimas.

“Este gran avance fue el resultado de la investigación de Google sobre transformadores: modelos que procesan las palabras en relación con todas las demás palabras de una frase, en lugar de una por una en orden. Por lo tanto, los modelos BERT pueden considerar el contexto completo de una palabra observando las palabras que vienen antes y después de ella, especialmente útiles para comprender la intención detrás de las consultas de búsqueda”. – Google Fellow y Vicepresidente de Búsqueda, Pandu Nayak

El algoritmo puede procesar el significado de las palabras clave contextualmente mediante la referencia cruzada de las consultas de búsqueda a los datos que se derivan de un texto de formación – en este caso Wikipedia. Al alimentar al BERT con un gran conjunto de datos de texto de formación, el modelo puede comprender mejor el texto nunca antes visto, incluidas las frases de búsqueda.

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Cuando Google anunció la actualización del BERT, su Fellow y Vicepresidente de Búsqueda, Pandu Nayak, explicó cómo el algoritmo basado en la IA podría afectar una consulta específica como “2019 brasilero viajero a los EE.UU. necesita una visa”.

Anteriormente, en una búsqueda como ésta, la palabra “to” puede no tener significado. Pero la comprensión del BERT de la redacción y el contexto ayuda al motor de búsqueda a comprender que esta consulta se refiere específicamente a un brasileño que viaja a los EE.UU. y no sólo a las visas para esos dos países en general.

Este ejemplo demuestra cómo estos avances en el procesamiento del lenguaje están ayudando a Google a entender mejor lo que la gente pretende cuando introducen consultas en la barra de búsqueda o hablan con sus asistentes digitales.

¿Qué significa BERT para las estrategias SEO?

¿Cómo afecta el modelo BERT a las técnicas de optimización de motores de búsqueda para webmasters y expertos en SEO?

Debido a que el BERT tiene como objetivo principal abordar la intención de los buscadores, es probable que no cambie mucho para el SEO. No representa un cambio en los factores de clasificación de Google, sino que su objetivo es determinar con mayor precisión qué resultados aparecen y con qué consultas.

Esta nueva actualización no reemplaza a RankBrain, sino que tiene como objetivo llenar los vacíos en las capacidades de procesamiento de lenguaje de Google que RankBrain puede no ser lo suficientemente sofisticado como para analizar.

Debido a que la actualización es similar en intención a RankBrain, el consejo para la optimización puede ser el mismo que el que Google sugirió para RankBrain: simplemente escribir contenido para humanos con el objetivo de que coincida con lo que los usuarios quieren. Google afirmó que los ajustes tradicionales de SEO no serían suficientes. En cambio, el mejor enfoque era hacer que el contenido de abajo hacia arriba fuera autoritativo, preciso y se centrara en lo que la audiencia quiere.

Muchas de las estrategias tradicionales de los motores de búsqueda se centran en la creación de metadatos, los enlaces y la optimización del contenido y la densidad de palabras clave. Con cambios de algoritmos como el BERT, la mejor estrategia es centrarse en el contenido del sitio que sea bueno para las personas y les ayude a alcanzar el objetivo de su búsqueda original. La creación de contenido que se construya en torno a temas y no en torno a las clasificaciones de palabras clave deseadas es probablemente la mejor manera de optimizar para el BERT.

Traducción realizada con el traductor www.DeepL.com/Translator

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