¿Cómo usar Google Bert?

Nos atrevemos a decir que quizás hayas escuchado lo que es Google BERT, pero ¿realmente sabes en qué consiste y cómo usar está actualización?

Google BERT es una actualización, la cual es llevada a cabo por el popular buscador para mejorar la capacidad semántica de su algoritmo. Los algoritmos de Google experimentan actualizaciones constantemente, y muchas de ellas pasan desapercibidas.

No obstante, algunas pocas tienen una increíble importancia y representan cambios palpables, como es el caso de Google BERT.

Esta reciente y ya conocida actualización de Google impacta de manera directa a las labores del SEO dentro de las estrategias de Inbound Marketing y Marketing Digital en general. Por eso es que consideramos oportuno explicar de qué trata, cuáles mejoras brinda y en qué se diferencia de otros subsistemas de algoritmos.

¿De qué estamos hablando? Específicamente de RankBrain.

¿Ya vas entendiendo? ¡Tranquilo, seguiremos con la explicación paso a paso para ti!

¿Qué es Google BERT?

BERT es el acrónimo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers y en español quiere decir “Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores”. Consiste en un sistema basado en inteligencia artificial (IA) para ayudar a los algoritmos de Google Search. Esto hace que se pueda entender mejor el lenguaje que utilizamos los usuarios al momento de realizar una búsqueda mediante oraciones.

Por esta razón, la nueva actualización en los algoritmos de Google es tan innovadora como la realizada en 2015 con RankBrain. Es decir, que es el primer mecanismo de IA utilizado para analizar las consultas de los usuarios y clasificar mejor los resultados en las SERPs.

Dichos sistemas, BERT en mayor medida, se aplican a un método de análisis que permite contextualizar de forma más natural cada consulta. Para lograrlo, BERT posee una característica que se llama “bidireccionalidad”, la cual consiste en analizar una oración en dos direcciones. Por lo tanto, se considera a las palabras que se encuentran tanto a la izquierda como a la derecha de una palabra clave (keyword).

Dicho lo anterior, le permite entender en profundidad el contexto y la temática de toda frase que introduzca un usuario para la búsqueda en Google. De este modo, después de entender muy bien de qué trata la determinada consulta, los algoritmos de Google ponen en funcionamiento sus más de 200 factores de clasificación.

Estos eligen aquellos contenidos que mejor responden a esa búsqueda. Y así influyen en los resultados de las SERPs, las cuales se vuelven cada vez más relevantes para los usuarios.

Aunque BERT no es propiamente un factor de clasificación, sí que está relacionado de forma directa con varios de ellos, ya que este sistema comenzará a ser el encargado de decirle a los algoritmos qué es exactamente lo que los usuarios necesitan encontrar.

¿Qué mejoras Google BERT le brinda al SEO?

Como se puede leer, el nacimiento de Google BERT se traduce en una mejor clasificación de los resultados en las SERPs. Pero esta nueva actualización tiene muchas más implicaciones en la optimización de mecanismos de búsqueda, las cuales. a continuación, explicaremos con profundidad. Algunas de las mejoras específicas que le brinda al SEO son las siguientes:

Identificación de acepciones correctas

Sabemos lo que se puede entender como acepción, pero ¿en el Marketing puede interpretarse de la misma manera?

El término acepción en esta área hace referencia al sentido y significado que tiene una palabra o expresión. Mientras que, en el castellano, al igual que en muchos diferentes idiomas, algunas palabras pueden tener múltiples acepciones, como “derecho”, “banco” y “estación”. Es por ello que para determinar su significado real es importante indagar e inferir el contexto en la que se menciona para su posterior interpretación.

Justamente, esto es lo que hace Google BERT, específicamente, su propiedad “transformers” (transformadores). Asimismo, se refiere a asignar ciertos puntajes, con el objetivo de determinar la acepción más correcta de una palabra dentro de una frase de búsqueda.

Aunque pueda leerse un poco confuso lo importante es entender y practicar, asimismo existen muchos especialistas en estas áreas a los que puedes acudir sin ningún tipo de problema.

Análisis de preposiciones

¿A qué te suena cuando lees análisis de preposiciones? ¿Sabes qué son las preposiciones?

Te ayudamos a refrescar un poco la memoria.

Las preposiciones son aquellas palabras invariables que sirven para enlazar dos palabras u oraciones, y expresar la relación entre ellas. Entonces, para comprender la intención del usuario, esta nueva actualización de Google no se deja escapar ningún detalle. Dicho de otra manera, analiza las preposiciones dentro de una frase de consulta en el buscador para así proyectar los resultados mucho más centrados en las necesidades reales del usuario.

A continuación, te mostramos algunos ejemplos para que puedas entender:

Ejemplos de las diferencias de BERT

Antes de BERT, la preposición “to” en la frase “2019 brazil traveler to usa need a visa” no era tomada en cuenta por el algoritmo. A causa de esto, el primer resultado en las SERPs respondía a una intención de búsqueda acerca de “los ciudadanos estadounidenses puedan viajar a Brasil sin un visado”.

Por otro lado, tenemos que, luego de la implementación de BERT, la preposición “to” es tomada en cuenta por el algoritmo. Así, BERT le otorga bastante valor como un elemento determinante para entender la verdadera intención de búsqueda. Gracias a ello, el nuevo resultado en la SERP sí se adapta a la consulta sobre “los viajeros brasileños que quieren viajar a EE. UU. y desean obtener información sobre el visado”.

Conoce el algoritmo de Google BERT

Teniendo en cuenta esta información clave, y aunque BERT no sea un factor de clasificación, sí que podemos aplicar ciertos cambios en la manera de redactar los contenidos con el objetivo de posicionarnos mejor en Google. Esta característica es inédita en un algoritmo de Google y en cualquiera de sus actualizaciones.

Además, Google BERT es una red neuronal de código abierto, y está programa para procesar el lenguaje natural. Esto se refiere a que puede mejorarse o entrenarse a sí misma para cada vez ofrecer respuestas más precisas y solucionar de manera concreta las dudas y preguntas.

Aunque no se trata de un factor de clasificación en sí, dichas mejoras implantadas por Google BERT demuestran que es necesario examinar los nuevos principios y métodos a seguir para establecerse en los primeros lugares de la lista de resultados del buscador.

¿Cómo es la dinámica de Google Bert?

En general, la dinámica planteada por BERT hace que sea mucho más importante desarrollar contenidos conversacionales y no focalizarse únicamente en llenar los textos de palabras clave muy elaboradas. Dado que esto puede ocasionar que se pierda la espontaneidad al dejar fuera las preposiciones y otros elementos lingüísticos.

El principal objetivo es centrarse en contextualizar muy bien cada tema tratado y expresarlo tanto en el título SEO como en el contenido y no enfocarse en lo textual. Sin duda, todo esto debe integrarse a las prácticas habituales para el desarrollo del contenido, reflejado principalmente con la comprensión de la buyer persona y su etapa en el funnel de ventas.

¿Cómo podemos concluir?

Explicamos la definición de BERT que, en resumen, es una actualización y su principal objetivo es entender con la mayor precisión posible qué queremos decir los humanos cuando buscamos algo en Google o cuando hacemos una búsqueda por voz.

Asimismo, comprendimos el funcionamiento de un algoritmo como Google BERT y su importancia en esta época tan influenciada por la transformación digital, en que el Internet y sus plataformas son medios indispensables para conectar con el público.

Además, es importante valorar que, si bien parece un gran desafío, BERT no es un problema para el SEO. Todo lo contrario. Se trata de una oportunidad para alcanzar un óptimo y razonable posicionamiento orgánico. Esta maravillosa actualización de Google nos brinda información sobre la importancia de desarrollar contenidos, mensajes y flujos de interacción realmente humanos.

Muchas veces se espera que el sistema de contextualización se centre en el sistema de inteligencia artificial y, a su vez, se valore positivamente, ya que es capaz de identificar la intención del usuario.

El procesamiento del lenguaje natural, conocido simplemente como NLP, ciertamente nos desafía a plantearnos nuestras estrategias de comunicación en Internet. Esto de manera como si lo hiciéramos cara a cara, con la cercanía y el sentido humano que esto conlleva.