Como usuario de Google, debes haber notado que los resultados que aparecen en tus búsquedas se adaptan mejor a tus necesidades. Esto se debe a la nueva actualización del algoritmo de Google llamada BERT, desconocida para muchos usuarios.
Día tras día, Google recibe billones de búsquedas por personas como tú, que quieren encontrar una respuesta específica y resolver todas sus dudas a través de Internet. Además, el 15% de estas búsquedas son sobre nuevos temas o asuntos que Google no conoce todavía.
Para poder encontrar la mejor respuesta a tus preguntas, el equipo de Google desarrolla nuevos algoritmos para su motor de búsqueda que comprendan mejor los pensamientos del ser humano.
Tabla de contenidos
¿Qué es Google BERT?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es una técnica de inteligencia artificial (IA) que mejora la comprensión del lenguaje humano en las búsquedas de Google a través de NPL.
Se trata del primer sistema de aprendizaje bidireccional y automático, es decir, sin supervisión humana, para entrenar algoritmos de NPL (Procesamiento de Lenguajes Naturales).
El objetivo de esta actualización es conseguir una mayor comprensión de las verdaderas intenciones e intereses de las búsquedas de los usuarios, analizando todas las palabras de la búsqueda para escoger el contexto y la temática específica de cada intención de búsqueda, es decir, no solo serán importantes las keywords, si no que el motor de búsqueda tendrá en cuenta el resto de palabras que rodean las keywords.
La actualización BERT del algoritmo de Google se hizo publica en octubre de 2019, convirtiéndose en una de las actualizaciones más importantes de los últimos años y revolucionando el posicionamiento de los resultados en las SERP.
¿Cómo funciona Google BERT?
Hasta hace poco, Google analizaba cada una de las palabras de las consultas de los usuarios. A partir de ahora, empezará a relacionarlas todas para entender e interpretar el contexto de las mismas. Para entender mejor su funcionamiento, es importante entender dos de las siglas de BERT: «Bidirectional» y «Transformers».
Significado de ‘Bidireccional’
El buscador empezará a entender la bidireccionalidad de las frases en un sentido semántico. Cualquier palabra de la búsqueda, estando a su derecha o a su izquierda, será analizada por BERT y podrá representar una variación del significado final de la frase, es decir, cambiando la interpretación de Google sobre la intención de búsqueda del usuario.
La bidireccionalidad permitirá leer la frase en ambas direcciones, relacionando todo el contenido y entendiendo su contexto para reconocer el verdadero significado.
Te ponemos un ejemplo:
Fuente: Analytics Vidhya.
En el pasado, Google interpretaba las consultas de los usuarios de forma unidireccional con modelos de lenguaje entrenados en un contexto de izquierda a derecha, por lo que habría sido difícil que en la segunda frase interpretará que se trata de un banco de dinero, dado que la palabra «bank» se encuentra situada antes que el contexto.
Sin embargo, gracias a BERT el buscador interpreta el contexto de izquierda a derecha y de derecha a izquierda, por lo que se entiende que en esta situación «bank» tiene dos contextos diferentes.
Significado de ‘Transformers’
Los transformadores son una arquitectura de RNA (Red Neuronal Artificial) que utiliza mecanismos de puntuación de atención, que asocian las palabras entre sí para entender el contexto en el que se encuentran.
Como hemos comentado, en el lenguaje humano las palabras tienen unas posibles acepciones que cambian el sentido de estas. Gracias a Transformers, el algoritmo analizará el conjunto entero de la frase en el sentido semántico, entendiendo todas las variables posibles que tiene una palabra y les asignará una puntuación de atención, valorando a qué contexto se refiere cada palabra.
¿Cómo afecta BERT al SEO?
Existen muchos factores que ayudan a posicionar las páginas en los resultados (SERP) que nos muestra Google que te explicamos en nuestra Tabla Periódica de Factores SEO de 2019.
Los algoritmos se basan en los factores de clasificación más adecuados en base a la comprensión de la búsqueda del usuario, por lo que en cada nueva consulta que reciba Google se utilizará el método más apropiado, pudiendo basarse en RankBrain, BERT o la mezcla de ambos con el objetivo de entender esa búsqueda.
Esta actualización en el algoritmo de Google, permitirá que los resultados de las búsquedas sean más precisas, principalmente en las búsquedas ambiguas y en las búsquedas por voz.
Te ponemos un ejemplo explicado por Google: En la búsqueda «2019 brazil traveler to usa need a visa» podemos ver un cambio importante tras la actualización.
Antes de BERT, Google ignoraba la palabra «to« por lo que mostraba un post sobre ciudadanos que van de Estados Unidos a Brasil, sin responder la consulta, ya que el usuario esta interesado en viajar de Brasil a Estados Unidos, y no al revés.
Después de BERT, el algoritmo analiza el contexto de la búsqueda y entiende que el usuario quiere ir de Brasil a Estados Unidos y por eso le muestra el resultado de la web de la embajada de Estados Unidos en Brasil.
Consejos para crear una página optimizada en SEO para BERT
Tras esta nueva actualización, la creación de contenidos en las páginas web deberá adaptarse y facilitar al algoritmo que establezca una relación entre nuestro contenido y las intenciones de búsqueda de los usuarios. No obstante, no debemos olvidar que lo más importante es crear contenido que aporte valor y que responda a las consultas de los usuarios.
Aquí os contamos cuales son los 4 principales aspectos que deberemos tener en cuenta para asegurarnos de que nuestro contenido tiene valor y, por lo tanto, Google lo relacionará con las consultas de forma más eficiente.
- Crear contenido claro para que la Inteligencia Artificial pueda reconocerlo.
- Trabajar keywords de ‘long tail‘ o cola larga, para responder a los problemas reales de los usuarios.
- Resolver dudas más específicas y de forma rápida, para que Google sepa que resuelve un problema y que la intención es satisfacer la búsqueda.
- Contextualizar cada tema desarrollado en la página, no solo pensando en keywords, si no en toda la frase.
Además de estos consejos, hay varios errores que no debemos cometer a la hora de implementar nuestra página web y qué debes revisar con este Checklist Web que hemos hecho para ti.
¿Qué es el NPL?
El NPL (Natural Language Processing) es la Inteligencia Artificial que permite reconocer los errores ortográficos o entender las distintas acepciones de una misma palabra. Gracias a este procesamiento, Google ha mejorado más de un 30% en los SERPS.
Te ponemos un ejemplo de Google sobre las diferentes acepciones que tiene la palabra «change» en estas búsquedas:
¿Cómo funciona el NLP en BERT?
Como ya hemos comentado, BERT es un sistema de código abierto que puede ser utilizado para entrenar a los NPL, a través de esquemas de análisis bidireccionales y de aprendizaje automático.
Este sistema puede ser utilizado para realizar múltiples tareas de Natural language Processing (NPL) cómo por ejemplo el análisis de sentimientos, las respuestas a preguntas o el reconocimiento de entidades nombrades (NER).
La importancia de BERT en los resultados de búsqueda
BERT es el último avance de Google que impacta en la clasificación de contenidos en los resultados que aparecen en Google y en la creación de fragmentos destacados.
Los fragmentos destacados permiten a los usuarios recibir respuestas inmediatas y directas, por lo tanto, BERT se dedicará a analizar las preposiciones y otros elementos lingüísticos de las consultas para perfeccionar en la generación de estos fragmentos, llegando a crear fenómenos como el zero click.
Existen distintas directrices para crear fragmentos destacados de Google, sin embargo, lo mejor que se puede hacer es crear contenidos de valor que se conviertan en una respuesta directa a la petición del usuario y para ello es importante valorar las preposiciones para que se convierta en una conversación natural y fluida con la máquina.
Pero…¡Cuidado! No podemos trabajar las preposiciones como keywords, ya que el uso inadecuado de cualquier elemento lingüístico hará que Google, mediante BERT o cualquier otro método de análisis, penalice la página web por falta de naturalidad.
En resumen, tras la implementación de BERT, Google conseguirá ofrecer resultados más precisos y satisfactorios en sus SERP, gracias a que podrá interpretar las consultas y búsquedas de los usuarios de una forma más eficiente.
