De vez en cuando, Google realiza una gran actualización de su algoritmo central. En octubre de 2019, fue la introducción de BERT .
Pero con cientos de actualizaciones de Google cada año, ¿qué distingue a BERT del resto?
Bueno, según Google, BERT es su mayor actualización en cinco años (desde RankBrain) e impacta en una de cada diez consultas de búsqueda.
En pocas palabras: BERT promete responder con mayor precisión las preguntas que tenga en Google.
¿Qué es Google BERT?
BERT son las siglas de Bidirectional Encoder Representations from Transformers.
Si bien esto suena complejo, todo lo que necesitamos saber es que es la forma que tiene Google de comprender mejor los detalles más finos del lenguaje natural que usamos.
De hecho, antes de que Google presentara BERT como parte de su algoritmo principal, se lanzó como una red neuronal de código abierto.
Esto significaba que cualquier persona con conocimientos técnicos podía usar el código para entrenar su propio sistema de respuesta a preguntas de última generación.
Vaya, eso suena muy divertido, pero ¿cómo funciona BERT?
¿Cómo funciona Google BERT?
En el pasado, Google no siempre ha sido excelente para comprender las búsquedas complejas o conversacionales.
Y de acuerdo con Google, “la gente a menudo escribe cadenas de palabras que creen que entenderemos, pero que en realidad no son la forma natural en que hacen una pregunta”.
Este fenómeno se conoce en Google HQ como "keyword-ese" y es algo que Google quiere evitar.
Entonces, a través del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, BERT procesa el contexto completo de una palabra a partir de una consulta. Luego, revisa las palabras que vienen antes y después, en lugar de enfocarse en cada palabra a la vez.
Antes de lanzar BERT a la naturaleza, Google hizo muchas pruebas. Pruebas para ver si se mejoraron los resultados del antes y el después. Aquí hay dos ejemplos de las pruebas para que las revise:
Para la palabra clave "2019 Brasil viajero a EE. UU. Necesita una visa", la preposición "a" es importante.
Esto demuestra que el viajero quiere visitar EE. UU. Desde Brasil y no al revés.
Antes de BERT, Google no entendía este matiz o el contexto completo de la consulta y promovía resultados para los visitantes de EE. UU. Que viajan a Brasil, lo que, por supuesto, no es lo que espera el buscador.
Para la palabra clave "estacionamiento en una colina sin acera", Google se confundiría previamente con esta consulta. Pondría demasiado énfasis en la palabra clave "frenar" e ignoraría la palabra "no". Nuevamente, entregando resultados que no eran necesariamente los que el usuario esperaba.
De la concordancia de palabras clave a la concordancia por intención de palabras clave
Ahora, decidir qué hace que el contenido sea de calidad y relevante es algo en lo que Google se ha estado enfocando durante un tiempo.
En 2013, Google renovó su algoritmo principal y lo llamó Hummingbird.
Antes de esto, la puntuación de Google sobre si una página se consideraba relevante o no, estaba relacionada en gran medida con qué tan bien se había optimizado para las palabras clave.
Si incluye palabras clave en elementos importantes de la página, como etiquetas de título, encabezados y dentro del cuerpo del contenido, obtendrá una puntuación alta. Puede pensar en este enfoque como relevancia 1.0.
Sin embargo, uno de los principales objetivos de Hummingbird era alejarse de las "cadenas, a las cosas" al comprender mejor el significado de las palabras clave y cómo se relacionan con otros temas, en lugar de la cadena de caracteres que componen una palabra.
Avance rápido un par de años (2015), y Google presentó el primer subalgoritmo nuevo de Hummingbird: RankBrain.
Fue especial porque fue el primer algoritmo de inteligencia artificial de Google.
RankBrain comprende mejor la intención del usuario detrás de una palabra clave y se enfoca en brindar el mejor resultado posible, en lugar del mejor resultado optimizado para palabras clave.
Google se ha hecho público al decir que RankBrain es uno de sus tres principales factores de clasificación.
Entonces, esto es lo que necesita saber ... ahora hay un cambio cada vez mayor de la mera coincidencia de palabras clave con una consulta de búsqueda a satisfacer la intención de la palabra clave subyacente de una consulta.
Si lo piensas, tiene mucho sentido. Google ahora usa inteligencia artificial en un intento de averiguar cuándo un usuario está satisfecho o no. La concordancia de intención de palabras clave se está convirtiendo rápidamente en uno de los aspectos más importantes del SEO moderno.
Entonces, ¿cuál es la diferencia entre BERT y RankBrain?
Bueno, comencemos con las similitudes. Ambos están controlados por el algoritmo principal de Google, Hummingbird, utilizan inteligencia artificial y se centran en comprender la intención detrás de una consulta de búsqueda, para que puedan ayudar a ofrecer el mejor resultado posible.
RankBrain sobresale en la comprensión de la intención del usuario para palabras clave de cola larga, más específicas y desconocidas; mientras que BERT aborda los matices más finos del lenguaje natural.
Cuando empiezas a pensar en la intención del usuario detrás de una palabra clave y cuáles podrían ser los mejores resultados para el usuario, has graduado tu pensamiento de relevancia 1.0 (concordancia de palabras clave) a relevancia 2.0 (concordancia de intención de palabra clave).
¿Debería cambiar su enfoque de SEO?
Probablemente no.
Google ha estado diciendo, durante lo que parece una eternidad, " céntrate en el usuario y todo lo demás seguirá ".
La filosofía de Google no ha cambiado, pero con los avances en inteligencia artificial, Google ahora está mejorando en la comprensión de lo que quiere el usuario y está trabajando más duro para identificar la intención del usuario detrás de muchas más palabras clave.
Por lo tanto, el SEO moderno ahora combina la relevancia 1.0 (concordancia de palabras clave) y la relevancia 2.0 (concordancia de intención de palabra clave) para producir contenido relevante. Ambos son fundamentales para el éxito de su SEO.
Ahora, con la introducción de la inteligencia artificial a través de Hummingbird, RankBrain y ahora BERT, está claro que Google se está duplicando para brindar la mejor experiencia de usuario a sus usuarios.
Estas haciendo lo mismo?
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