Todo lo que necesita saber sobre la actualización BERT

No es ningún secreto que Google tiene la intención de hacer que los resultados de búsqueda sean lo más precisos posible, el reciente anuncio de "la actualización más importante en 5 años" es un testimonio de esa intención. La actualización BERT es un intento de enseñar a las máquinas el lenguaje humano. Google dice que apuntan a consultas de búsqueda que adoptan una estructura conversacional natural. Por lo tanto, se supone que BERT permite que el motor de búsqueda comprenda el contexto del idioma que se utiliza. Durante un tiempo, se han ignorado los matices en las consultas de búsqueda y eso conduce a resultados de búsqueda que no son tan precisos como el buscador quisiera que fueran.

En la superficie, esto puede no parecer tan grande como lo presenta Google, pero una comprensión más profunda de cómo es probable que afecte hasta el 10 por ciento de las búsquedas puede revelar cuán grande es y cómo afectará el mundo del SEO. . Es probable que la actualización de BERT afecte el tráfico de muchos sitios web y es posible que ya pueda notarlo si analiza su propio sitio.

BERT ya se está utilizando para la clasificación general, así que no se sorprenda cuando algunas de las herramientas que utiliza comiencen a mostrar su clasificación BERT. Sí, esta es probablemente otra clasificación de la que preocuparse y es mejor que la entienda por completo.

¿Qué es BERT?

No, no es una herramienta que lleva el nombre de alguien llamado Albert o Gilbert o cualquier otro "bert".

La actualización BERT es una abreviatura de representaciones de codificador bidireccional de transformadores. Este es un algoritmo que utiliza procesamiento de lenguaje natural o NLP en máquinas para ayudarlas a comprender la forma en que los humanos usan el lenguaje. Puede decir que es una forma de enseñar a las máquinas la conversación humana, solo que en este caso todavía se limita a las consultas de búsqueda.

BERT usa Transformers para analizar una palabra en una oración y compararla con las otras palabras en la oración para que el contexto de la consulta de búsqueda sea evidente. Esto significa que BERT observará la oración completa en lugar de seleccionar algunas palabras clave. También verá cómo se estructura la oración y dónde se colocan las preposiciones.

Esto es probablemente aún más útil ahora que estamos usando búsquedas por voz que son más de habla natural. BERT es capaz de diferenciar entre "Estoy buscando anteojos" y "espejo". Este algoritmo ciertamente tiene como objetivo cambiar la forma en que las personas buscan y la forma en que se presenta el contenido.

Miremos más de cerca.

¿Cómo afectará BERT al SEO?

Tal vez acabas de gastar en SEO y te preocupa que este nuevo algoritmo vaya a convertir todos tus esfuerzos en un desperdicio.

Bueno, relájate, no lo hará.

Si nos guiamos por el tweet del enlace de búsqueda pública de Google, Danny Sullivan, no hay nada diferente de lo que han estado enfatizando durante décadas.

¿Entonces que significa eso? BERT es más un compromiso con el buen contenido. Si ha estado proporcionando buen contenido en su sitio, entonces no hay mucho de qué preocuparse. Si, por el contrario, ha estado escribiendo para los motores de búsqueda, tiene mucho de qué preocuparse.

Aunque es posible que ya esté proporcionando un excelente contenido y es posible que no pueda optimizar directamente para BERT, aún puede haber algo a lo que deba prestar atención. BERT se enfoca en comprender las consultas de los usuarios más que el contenido. Después de entender la pregunta, encontrará el contenido más relevante.

Como propietario de un sitio web o proveedor de SEO, esto significa que también debe prestar atención a las preguntas que se le hacen. Ya no se trata solo de palabras clave, su contenido debe poder proporcionar respuestas directas a las consultas. Esto presenta una oportunidad para maximizar el impacto de las preguntas frecuentes, así como el contenido de "instrucciones".

Es más probable que BERT seleccione contenido que proporcione respuestas precisas a las preguntas. Sin embargo, debe asegurarse de que, incluso si proporciona respuestas precisas, no se trata de contenido delgado.

Es probable que BERT haga que las consultas de cola larga sean aún más populares. Vale la pena verificar si el contenido de su sitio web será elegido como la respuesta a las consultas de cola larga.

BERT frente a RankBrain

Mirando lo que representa BERT, es natural preguntarse, "¿qué pasará con RankBrain ahora que BERT está aquí?"

¡La respuesta corta y precisa sería nada!

No es una competencia aquí.

Cuando Google presentó RankBrain, tenía la intención de ayudar a una mejor comprensión de las consultas de búsqueda, este fue el primer intento de Google de utilizar inteligencia artificial para mejorar los resultados de búsqueda. Google nunca ha dejado de intentar hacer esto y es por eso que BERT ahora está aquí.

No es una competencia entre los dos, es probable que sigan trabajando codo con codo para que los resultados de búsqueda sean incluso mejores que antes. Los resultados de búsqueda pueden ser determinados por cualquiera de los dos o incluso por ambos. No olvides todo lo que aprendiste sobre RankBrain y piensa que solo debes enfocarte en BERT, los dos funcionan para complementarse aunque BERT es como la versión mejorada.

Echemos un vistazo a BERT en acción (ejemplos)

Cuando Google anunció el algoritmo BERT, proporcionó algunos ejemplos para demostrar cómo funcionaría. Un ejemplo fue la consulta de búsqueda, "2019 Brasil viajero a EE. UU. necesita una visa".

Antes del BERT, los mejores resultados de esta consulta se referían a ciudadanos de EE. UU. que viajaban a Brasil sin visa.

Después del BERT, el resultado de la búsqueda es más preciso y habla de turistas de Brasil que viajan a EE. UU. La diferencia aquí es que Google ahora es más consciente de las palabras que no tendría en cuenta como "to" y estas marcan la diferencia.

A esto se refiere Google al tener en cuenta el habla humana natural. Esta búsqueda se refería a un viajero de Brasil a EE. UU. y no a alguien de EE. UU. a Brasil.

Otro ejemplo es la consulta, "Estacionamiento en una colina sin bordillo". Antes de BERT, el énfasis se coloca en la palabra bordillo, por lo que los resultados ignoran la palabra "no". Esto da como resultado un fragmento sobre cómo estacionar un automóvil en una colina y usar la acera como un bloque.

Después de BERT, sin embargo, los resultados son más específicos de lo que busca el buscador y da consejos sobre cómo aparcar en una pendiente que no tiene bordillo. Este fragmento destacado es relevante para la pregunta formulada.

¿Qué significa para los propietarios de sitios web y los creadores de contenido?

Google puede insistir en que se trata principalmente de los buscadores, pero la verdad es que también afectará a los sitios web. Si el contenido de su sitio no se elige debido a BERT, seguramente verá un cambio en la clasificación del sitio.

Por el momento, el mejor consejo sería seguir monitoreando la clasificación y el rendimiento de su sitio. Esté atento a cualquier caída o incluso un aumento en la clasificación e investigue si puede tener algo que ver con BERT.

También tendrá que repensar la estrategia de "densidad de palabras clave". Incluso antes del anuncio de BERT, muchos sitios web habían dejado de poner mucho énfasis en la densidad de palabras clave. Es hora de pensar en las personas y por qué buscan en línea. Toma nota de estos tres:

- Información
– Navegación
– Transacción

Estas son las tres preguntas comunes que la gente hace en línea y debe poder responderlas con la mayor precisión posible. Por ejemplo, una consulta de información podría ser “cómo hacer chocolate”, la respuesta debe ser específica y enfocarse en hacer chocolate y no en los beneficios de un batido con chocolate agregado. Cuando tienen la receta, pueden buscar los ingredientes y esa sería una consulta de navegación que luego sería seguida por una transacción para encontrar dónde comprar los ingredientes.

Para un sitio web, ya no se trata de hacer una cierta cantidad de palabras, se trata de darle al lector lo que quiere lo más rápido posible y asegurarse de que lo que le das sea relevante y aumente su conocimiento.

También debe recordar que la competencia obtendrá esta información y tratará de aplicarla, lo que significa que la competencia entre sitios web para crear contenido excelente será aún más difícil, debe prepararse para eso. Asegúrese de que su contenido sea mejor que el de la competencia y que esté respondiendo tantas preguntas como sea posible y de la manera más fácil de entender.
Optimización para BERT

Por el momento, se le indicará que no hay nada que optimizar para este nuevo algoritmo y que debe continuar haciendo las cosas de la manera correcta. Sin embargo, es necesario reaccionar ante cada cambio y la reacción que realiza es la optimización.

Como ya le recomendamos, controle su sitio web, mire las caídas en la clasificación y preste mucha atención a las páginas que pueden haber caído en la clasificación desde la introducción de este algoritmo. Aquí es donde puede comenzar la optimización, encontrar formas en las que puede hacer que esas páginas sean más relevantes para lo que buscan las personas que buscan. Puede haber una gran posibilidad de que se haya concentrado en palabras clave sin el aspecto de interés humano.

En conclusión, ya no se trata de poder encontrar contenido que mencione la palabra clave allí, ahora debe responder las preguntas en relación con la palabra clave y esa es la CLAVE de esta actualización.

Preguntas frecuentes sobre BERT

¿Qué es BERT?

BERT significa Representaciones de codificador bidireccional de transformadores. Es un nuevo algoritmo introducido por Google que utiliza procesamiento de lenguaje natural o NLP para comprender el contexto de las preguntas de búsqueda. Con BERT, Google puede proporcionar resultados de búsqueda más relevantes.
¿Cuándo se implementó BERT?

BERT se implementó en octubre de 2019. El anuncio se produjo en la cuarta semana de octubre y se implementó por primera vez para búsquedas en inglés, pero Google anunció que estará disponible en el futuro para todos los idiomas en los que Google ofrece opciones de búsqueda.

¿Qué es la PNL?

PNL significa Procesamiento del lenguaje natural: este es un proceso de inteligencia artificial que enseña a las máquinas la forma en que hablan los humanos. La PNL permite que la inteligencia artificial, como los chatbots, comprenda la comunicación humana. En relación con BERT, NLP se usa para ayudar a los motores de búsqueda a comprender el contexto de las preguntas de búsqueda para que solo se brinden las respuestas relevantes.

¿Se utiliza BERT en todas las búsquedas?

Según Google, BERT solo se utilizará en el 10 por ciento de las búsquedas, lo que significa que solo 1 de cada 10 búsquedas se verá afectada por BERT y, por el momento, es solo para búsquedas en inglés.

Aquí hay algunos ejemplos más para ver:

¿Cuál es la diferencia entre BERT y RankBrain?

Aunque ambos son "inteligencia artificial" orientada a hacer que los resultados de búsqueda sean más relevantes, BERT y RankBrain son completamente diferentes. BERT tiene como objetivo comprender las palabras en una consulta para obtener el mejor resultado contextual, en otras palabras, tendrá en cuenta las palabras antes y después de una palabra clave para comprender la pregunta.

RankBrain, por otro lado, tendrá en cuenta los resultados de búsqueda anteriores relacionados con una consulta en particular y luego proporcionará los resultados que se clasificaron mejor en el pasado cuando se realizó una consulta similar. RankBrain también puede adivinar lo que un usuario puede estar buscando, incluso si la búsqueda no es específica. Por ejemplo, una búsqueda de "la altura del monumento más alto de París" dará como resultado información sobre la Torre Eiffel incluso si no se incluyó en la consulta.

¿Qué significa BERT para SEO?

Dado que BERT se enfoca en las consultas de búsqueda más que en el contenido, el contenido de calidad será muy importante y el contenido debe orientarse para brindar respuestas precisas a las consultas, no tanto sobre la densidad de palabras clave.

En pocas palabras, es mucho más difícil engañar al motor de búsqueda con palabras clave que pueden no ser directamente relevantes para el contenido.