Tutto quello che devi sapere sull'aggiornamento BERT

Non è un segreto che Google sia intenzionato a rendere i risultati di ricerca il più accurati possibile, il recente annuncio di "l'aggiornamento più importante degli ultimi 5 anni" ne è una testimonianza. L'aggiornamento BERT è un tentativo di insegnare alle macchine il linguaggio umano. Google afferma che mirano a query di ricerca che assumono una struttura di conversazione naturale. Quindi, BERT dovrebbe consentire al motore di ricerca di comprendere il contesto della lingua utilizzata. Per un po', le sfumature nelle query di ricerca sono state ignorate e ciò porta a risultati di ricerca che non sono così accurati come il ricercatore vorrebbe che fossero.

In superficie, questo potrebbe non sembrare così grande come viene presentato da Google, ma una comprensione più profonda di come è probabile che influisca fino al 10% delle ricerche potrebbe rivelare quanto sia grande e come influenzerà il mondo della SEO . È probabile che l'aggiornamento BERT influisca sul traffico verso molti siti Web e potresti già accorgertene se analizzi il tuo sito.

BERT è già utilizzato per la classifica generale, quindi non sorprenderti quando alcuni degli strumenti che usi iniziano a mostrare la tua classifica BERT. Sì, questa è probabilmente un'altra classifica di cui preoccuparsi ed è meglio che tu la comprenda appieno.

Cos'è BERT?

No, non è uno strumento che prende il nome da qualcuno chiamato Albert o Gilbert o qualsiasi altro "bert".

L'aggiornamento BERT è l'abbreviazione di Bidirectional Encoder Representations di Transformers. Questo è un algoritmo che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale o NLP nelle macchine per aiutarli a capire il modo in cui gli esseri umani usano il linguaggio. Potresti dire che è un modo per insegnare alle macchine la conversazione umana solo che in questo caso è ancora limitato alle query di ricerca.

BERT utilizza Transformers per analizzare una parola in una frase e confrontarla con le altre parole nella frase in modo che il contesto della query di ricerca sia evidente. Ciò significa che BERT esaminerà l'intera frase invece di scegliere alcune parole chiave. Esaminerà anche come è strutturata la frase e dove sono poste le preposizioni.

Questo è probabilmente ancora più utile ora che stiamo usando le ricerche vocali che sono più del parlato naturale. BERT è in grado di distinguere tra "Sto cercando gli occhiali" e "lo specchio". Questo algoritmo è certamente mirato a cambiare il modo in cui le persone cercano e il modo in cui vengono presentati i contenuti.

Diamo un'occhiata più da vicino.

In che modo BERT influenzerà la SEO?

Forse hai appena speso in SEO e sei preoccupato che questo nuovo algoritmo trasformi tutti i tuoi sforzi in uno spreco.

Bene, rilassati, non lo farà.

Se possiamo seguire il tweet del collegamento di ricerca pubblica di Google, Danny Sullivan, non c'è niente di diverso da quello che hanno sottolineato per decenni.

Che cosa vuol dire? BERT è più un impegno per un buon contenuto. Se hai fornito buoni contenuti sul tuo sito, non c'è molto di cui preoccuparsi. Se, invece, hai scritto per i motori di ricerca, hai molto di cui preoccuparti.

Anche se potresti già fornire ottimi contenuti e potresti non essere in grado di ottimizzare direttamente per BERT, potrebbe esserci comunque qualcosa a cui devi prestare attenzione. BERT si concentra sulla comprensione delle domande degli utenti più che sul contenuto. Dopo aver compreso la domanda, troverà il contenuto più pertinente.

In qualità di proprietario di un sito Web o fornitore di SEO, ciò significa che dovresti anche rivolgere la tua attenzione alle domande che vengono poste. Non si tratta più solo di parole chiave, i tuoi contenuti devono essere in grado di fornire risposte dirette alle domande. Ciò rappresenta un'opportunità per massimizzare l'impatto delle domande frequenti e dei contenuti "come fare".

È più probabile che BERT raccolga contenuti che forniscano risposte precise alle domande. Tuttavia, devi assicurarti che anche se stai fornendo risposte precise, non si tratta di contenuti scarsi.

BERT probabilmente renderà le query a coda lunga ancora più popolari. Vale la pena verificare se il contenuto del tuo sito Web verrà scelto come risposta alle query a coda lunga.

BERT vs RankBrain

Guardando cosa rappresenta BERT, viene naturale chiedersi: "cosa accadrà a RankBrain ora che BERT è qui?"

La risposta breve e precisa non sarebbe niente!

Non è una competizione qui.

Quando Google ha introdotto RankBrain, aveva lo scopo di aiutare a comprendere meglio le query di ricerca, questo è stato il primo tentativo di Google di utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare i risultati di ricerca. Google non ha mai smesso di provare a farlo ed è per questo che BERT è ora qui.

Non è una competizione tra i due, è probabile che continuino a lavorare fianco a fianco per rendere i risultati di ricerca ancora migliori di prima. I risultati della ricerca possono essere determinati da uno dei due o anche da entrambi. Non dimenticare tutto ciò che hai imparato su RankBrain e pensa che dovresti concentrarti solo su BERT, i due funzionano per completarsi a vicenda anche se BERT è come la versione migliorata.

Diamo un'occhiata a BERT in azione (esempi)

Quando Google ha annunciato l'algoritmo BERT, ha fornito alcuni esempi per dimostrare come avrebbe funzionato. Un esempio è stata la query di ricerca "Il viaggiatore brasiliano negli Stati Uniti del 2019 ha bisogno di un visto".

Prima di BERT, i primi risultati di questa query parlerebbero di cittadini degli Stati Uniti che viaggiano in Brasile senza visto.

Dopo il BERT, il risultato della ricerca è più accurato e parla di turisti provenienti dal Brasile che viaggiano negli Stati Uniti. La differenza qui è che Google ora è più consapevole delle parole che non prenderebbe in considerazione come "a" e queste fanno la differenza.

Questo è ciò che Google intende tenendo conto del linguaggio umano naturale. Questa ricerca era in relazione a un viaggiatore dal Brasile negli Stati Uniti e non a qualcuno dagli Stati Uniti al Brasile.

Un altro esempio è la query "Parcheggio su una collina senza marciapiede". Prima di BERT, l'enfasi è posta sulla parola marciapiede, quindi i risultati ignorano la parola "no". Ciò si traduce in un frammento su come parcheggiare un'auto su una collina e utilizzare il marciapiede come blocco.

Dopo BERT, tuttavia, i risultati sono più specifici di ciò che il ricercatore sta cercando e fornisce consigli sul parcheggio su un pendio senza cordolo. Questo frammento in primo piano è pertinente alla domanda posta.

Cosa significa per i proprietari di siti Web e i creatori di contenuti?

Google potrebbe insistere sul fatto che si tratta principalmente dei ricercatori, ma la verità è che influenzerà anche i siti Web. Se il contenuto del tuo sito non viene scelto a causa di BERT, vedrai sicuramente un cambiamento nella classifica del sito.

Al momento il miglior consiglio sarebbe quello di continuare a monitorare il ranking e le prestazioni del tuo sito. Stai attento a qualsiasi calo o addirittura a un aumento della classifica e indaga se potrebbe avere qualcosa a che fare con BERT.

Dovrai anche ripensare alla strategia della "densità delle parole chiave". Anche prima dell'annuncio del BERT, molti siti Web avevano smesso di porre molta enfasi sulla densità delle parole chiave. È tempo di pensare alle persone e al motivo per cui effettuano ricerche online. Prendi nota di questi tre:

- Informazione
– Navigazione
– Transazione

Queste sono le tre domande comuni che le persone pongono online e devi essere in grado di rispondere nel modo più preciso possibile. Ad esempio, una domanda di informazioni potrebbe essere "come fare il cioccolato", la risposta dovrebbe essere specifica e concentrarsi sulla produzione del cioccolato e non sui vantaggi di un milkshake con aggiunta di cioccolato. Quando hanno la ricetta, possono cercare gli ingredienti e questa sarebbe una query di navigazione che sarebbe quindi seguita da una transazione per trovare dove acquistare gli ingredienti.

Per un sito Web, non si tratta più di creare un certo numero di parole, si tratta di dare al lettore ciò che desidera il più rapidamente possibile e garantire che ciò che gli dai sia pertinente e aggiunga alla sua conoscenza.

Devi anche ricordare che la concorrenza otterrà queste informazioni e proverà ad applicarle, quindi significa che la competizione tra i siti Web per creare ottimi contenuti sarà ancora più dura, devi prepararti per questo. Assicurati che i tuoi contenuti siano migliori della concorrenza e che stai rispondendo a quante più domande possibili e nel modo più semplice da capire.
Ottimizzazione per BERT

Al momento ti verrà detto che non c'è nulla da ottimizzare per questo nuovo algoritmo e dovresti continuare a fare le cose nel modo giusto. Tuttavia, è necessario reagire a ogni cambiamento e la reazione che fai è l'ottimizzazione.

Come abbiamo già consigliato, monitora il tuo sito web, osserva i cali di ranking e presta molta attenzione alle pagine che potrebbero essere scese di ranking dall'introduzione di questo algoritmo. È qui che puoi iniziare l'ottimizzazione, trovare modi in cui puoi rendere quelle pagine più pertinenti a ciò che le persone cercano. Potrebbe esserci un'alta possibilità che ti sei concentrato su parole chiave senza l'aspetto dell'interesse umano.

In conclusione, non si tratta più di trovare contenuti che menzionino la parola chiave, ora è necessario rispondere alle domande relative alla parola chiave e questa è la CHIAVE di questo aggiornamento.

Domande frequenti sul BERT

Cos'è BERT?

BERT sta per Rappresentazioni encoder bidirezionali di Transformers. È un nuovo algoritmo introdotto da Google che utilizza Natural Language Processing o NLP per comprendere il contesto delle domande di ricerca. Con BERT, Google può fornire risultati di ricerca più pertinenti.
Quando è stato lanciato BERT?

BERT è stato lanciato nell'ottobre 2019. L'annuncio è arrivato nella quarta settimana di ottobre ed è stato lanciato per la prima volta per le ricerche in inglese, ma Google ha annunciato che sarà disponibile in futuro per tutte le lingue in cui Google fornisce opzioni di ricerca.

Cos'è la PNL?

NLP sta per Natural Language Processing: questo è un processo di intelligenza artificiale che insegna alle macchine il modo in cui gli umani parlano. La PNL consente all'intelligenza artificiale come i chatbot di comprendere la comunicazione umana. In relazione a BERT, la PNL viene utilizzata per aiutare i motori di ricerca a comprendere il contesto delle domande di ricerca in modo che vengano fornite solo le risposte pertinenti.

BERT è utilizzato in tutte le ricerche?

Secondo Google, BERT sarà utilizzato solo nel 10% delle ricerche, il che significa che solo 1 ricerca su 10 sarà interessata da BERT e al momento è solo per le ricerche in inglese.

Ecco altri esempi da guardare:

Qual è la differenza tra BERT e RankBrain?

Sebbene siano entrambe "intelligenza artificiale" orientate a rendere i risultati di ricerca più pertinenti, BERT e RankBrain sono completamente diversi. BERT mira a comprendere le parole in una query per ottenere il miglior risultato contestuale, in altre parole, prenderà in considerazione le parole prima e dopo una parola chiave per comprendere la domanda.

RankBrain, d'altra parte, prenderà in considerazione i risultati di ricerca passati relativi a una particolare query e quindi fornirà i risultati che si sono classificati meglio in passato quando è stata effettuata una query simile. RankBrain è anche in grado di indovinare cosa potrebbe cercare un utente anche se la ricerca non è specifica. Ad esempio, una ricerca per "l'altezza del punto di riferimento più alto di Parigi" produrrà informazioni sulla Torre Eiffel anche se non è stata inclusa nella query.

Cosa significa BERT per SEO?

Poiché BERT si concentra sulle query di ricerca più che sul contenuto, il contenuto di qualità sarà molto importante e il contenuto deve essere mirato a fornire risposte precise alle domande non tanto sulla densità delle parole chiave.

In poche parole, è molto più difficile ingannare il motore di ricerca con parole chiave che potrebbero non essere direttamente pertinenti al contenuto.