Sobre el nuevo algoritmo Google BERT
Hablemos de qué es Google BERT. Sin entender los principios básicos de este algoritmo es imposible promocionar y hacer crecer un negocio con eficacia, sea cual sea su sector.
Para explicar el concepto, primero hay que entender las redes neuronales y qué es el procesamiento del lenguaje natural.
Una red neuronal es la base del algoritmo. Es capaz de reconocer patrones. Es lo que encuentra imágenes por categoría. También puede reconocer la escritura a mano. Para mejorar su funcionamiento, los desarrolladores usan grandes conjuntos de datos para el entrenamiento y las pruebas previas. Google BERT, por ejemplo, se entrenó con la Wikipedia.
El procesamiento del lenguaje natural es una de las tareas más importantes de la IA. En pocas palabras, se trata de aprender a entender cómo se comunican las personas. Gracias a ello recibimos sugerencias precisas al escribir en el móvil y análisis de cómo se comportan ciertas búsquedas. Pasemos ahora al algoritmo en sí.
BERT Según Google, es una actualización muy importante que permitirá entender mejor el comportamiento de los usuarios y mostrar enlaces más informativos y útiles.
Google BERT se presentó en 2018. Poco después, la empresa liberó el código. Así, cualquier otra compañía pudo no solo entender cómo funciona BERT, sino también usarlo para entrenar sus propios sistemas de análisis del lenguaje. En octubre del año siguiente se lanzó en el buscador.
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (eso significan las siglas) es el método más reciente de procesamiento del lenguaje natural. Influye directamente en el posicionamiento de fragmentos de páginas, de modo que los usuarios obtienen las respuestas más relevantes, porque entiende mejor el sentido de las búsquedas.
En qué se diferencia RankBrain de BERT
No todo el mundo entiende la diferencia entre BERT y RankBrain. Podría parecer que son dos nombres para lo mismo. Pero no: son independientes, así que pueden funcionar a la vez, lo que también mejora la calidad de los resultados.
RankBrain sirve para ajustar otros algoritmos. Compara una búsqueda nueva con las que se han hecho antes.
A partir de esos datos, ajusta los resultados y ayuda al buscador a entender qué quiere el usuario, aunque no use las palabras clave de forma directa.
Bidirectional Encoder Representations from Transformers funciona algo distinto. Los algoritmos anteriores analizaban el contenido de la página para saber de qué trataba. BERT es bidireccional. Analiza todo lo que hay antes y después de una palabra, por lo que entiende mejor el contexto. Puede aprender modelos de lenguaje teniendo en cuenta todas las palabras, mientras que antes el análisis solo era posible de izquierda a derecha o al revés. Por eso es tan eficaz.
Google BERT y el posicionamiento SEO
Si ya estás pensando con pánico cómo optimizar tu web para no quedarte atrás, espera. Los propios creadores dijeron que la actualización afectaría a un número muy limitado de páginas, así que los cambios serían poco perceptibles. Además, al principio el algoritmo solo se aplicó a búsquedas en inglés. Sus usuarios fueron los primeros en notar las mejoras: resultados que responden al máximo a la pregunta. Las webs en otros idiomas no tenían nada que temer por el momento.
¿Sigues preocupado? Entonces haz tu contenido lo más vivo y útil posible, no un conjunto vacío de frases trilladas escritas para una máquina. Y no olvides la importancia de la arquitectura de la información. Distribuye con criterio las búsquedas de los datos de visibilidad y de las sugerencias del buscador.
Los usuarios valorarán el algoritmo, porque ahora la relevancia de las búsquedas es mucho mayor. Además, mejora la búsqueda por voz. Es una buena noticia, ya que cada día más gente navega desde el móvil, donde los comandos de voz son imprescindibles.
En cuanto a los especialistas SEO, les permite adaptar las metaetiquetas al CTR sin arriesgar la calidad de la optimización. Antes había que elegir: escribirlas para el posicionamiento SEO o para el CTR. En resumen, es un paso firme hacia una mejor interacción con las personas que buscan información y un incentivo para llenar internet de contenido de calidad.
