Google BERT: Algoritmo falopa

Para continuar un poco con el tema algoritmos, cómo lo hicimos con Hummingbird y RankBrain. Hoy le toca a Google BERT, que en realidad, es una actualización cuyo objetivo busca mejorar la capacidad semántica del algoritmo. Como lo mencionamos en los otros post, los algoritmos de Google experimentan actualizaciones constantemente, y la mayoría de estas pasan desapercibidas.

Sin embargo, la actualización BERT es más relevante, tiene una importancia muy relevante, pues, nos trae cambios sensibles. Está reciente y ya famosa actualización de Google impacta de manera directa el SEO que estás aplicando en las estrategias de Inbound Marketing y Marketing de contenidos.

Por eso es muy oportuno explicar de qué trata, cuáles mejores brinda y en qué se diferencia con otros subsistemas de algoritmos, específicamente de RankBrain.

¿Qué es Google BERT?

Para entender qué es Bert, primero debemos tener claro que se trata del acrónimo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers; es decir, representaciones de codificador bidireccional de transformadores. Estos términos pueden resultar confusos y técnicos, pero dejan algo muy claro: Google BERT es un sistema basado en la inteligencia artificial (IA).

Gracias a la IA, permite que los algoritmos de Google entiendan mejor el lenguaje utilizado por los usuarios a la hora de realizar búsquedas. Específicamente, depende de la característica conocida como “bidireccionalidad”, que no es más que el análisis de una frase u oración en dos direcciones.

Esto quiere decir que analiza las palabras que se ubican tanto a la izquierda como a la derecha de una keyword (palabra clave). Gracias a ésto, pueden comprender con profundidad el concepto e intención del usuario. Es decir, supraponderando las LSI keywords.

¿Qué son las LSI keywords?

Las LSI (Latent Semantic Indexing) keywords, o palabras clave de indexación semántica latente, son términos relacionados semánticamente con una palabra clave principal. Estas Keywrods están relacionadas conceptualmente con el tema principal dea contenido, ayudando a comprender mejor el contexto y el tema de una página web.

La principal diferencia entre las LSI keywords y las keywords en general radica en su función y enfoque. Mientras que las keywords tradicionales se centran en términos específicos, las LSI keywords son términos relacionados que se utilizan para enriquecer el contexto.

Por ejemplo, si el tema principal de una página es «marketing digital», algunas LSI keywords podrían incluir términos como «SEO», «SEM», «estrategias de marketing en línea», «publicidad digital», etc. Estas palabras clave relacionadas ayudan a los motores de búsqueda a entender mejor de qué trata el contenido y a quién podría interesarle.

¿Qué mejoras Google BERT le brinda al SEO?

Como ves, el nacimiento de Google BERT se traduce en una mejor clasificación de los resultados en las SERP. Pero esta nueva actualización tiene muchas más implicaciones en la optimización de mecanismos de búsqueda. Algunas de las mejoras específicas que le brinda al SEO son las siguientes:

1. Identificación de acepciones correctas

El término acepción hace referencia al sentido y significado que tiene una palabra o expresión. En el español, al igual que en muchos otros idiomas, algunas palabras pueden tener múltiples acepciones, como derecho, banco y estación, por ejemplo. Es por ello que para determinar su significado real es importante analizar el contexto en la que se menciona.

Precisamente, esto lo hace Google BERT, específicamente su propiedad “transformers” (transformadores), asignando puntajes para determinar la acepción más correcta de una palabra dentro de una frase de búsqueda.

2. Análisis de preposiciones

Para comprender la intención del usuario, esta nueva actualización de Google no deja escapar ningún detalle. Entre otras cosas, analiza las preposiciones dentro de una frase de consulta en el buscador, para así arrojar resultados mucho más centrados en las necesidades reales del usuario. Esta característica es inédita en un algoritmo de Google y en cualquiera de sus actualizaciones.

Además de todo esto, Google BERT es una red neuronal de código abierto, entrenada para procesar el lenguaje natural. Esto quiere decir que puede mejorarse o entrenarse a sí mismo, para cada vez ofrecer respuestas más precisas y solucionar de manera concretas las dudas y preguntas. 

Aunque no se trata de un factor de clasificación en sí, estas mejoras introducidas por Google BERT demuestran que es necesario reflexionar sobre los nuevos principios y métodos a seguir para “estacionarse” en los primeros lugares de la lista de resultados del buscador.

En general, la dinámica planteada por BERT hace que sea mucho más importante desarrollar contenidos conversacionales y no enfocarse tanto en llenar el texto de palabras clave rigurosas, que pueden ocasionar que se pierda la naturalidad al dejar fuera preposiciones y otros elementos lingüísticos.

Por otro lado, es necesario no centrarse únicamente en lo textual, sino también enfocarse en contextualizar muy bien cada tema abordado y plasmarlo tanto el título SEO como en el interno. Está claro que, todo esto debe integrarse a las prácticas habituales para el desarrollo del contenido, relacionadas principalmente con la comprensión de la buyer persona y su etapa en el funnel de ventas.

¿Qué tan diferentes son Google BERT y RankBrain?

Google, el mayor buscador del mundo, ha contado con una extensa lista de algoritmos en su historia, entre ellos Google Panda, Google Penguin, Google Hummingbird y Google Pigeon.

Sin embargo, apenas dos han trabajado con inteligencia artificial: RankBrain y, por supuesto, Google BERT.

En relación a estos sistemas, es importante aclarar que no son lo mismo y, también, que pueden trabajar de forma simultánea.

Google BERT no nació para eliminar a RankBrain y, al contrario, es un método adicional para depurar y comprender las consultas e intenciones de los usuarios.

La diferencia más sustancial entre ambos es que BERT se centra en el aspecto contextual, mientras que RankBrain es considerado un factor de clasificación netamente textual.

Características como la bidireccionalidad y la transformación hacen que Google BERT represente una gran innovación al ser comparado con RankBrain. 

La forma de análisis en sí también es muy distinta, pues el sistema desarrollado por el equipo Brain de Google lo hace palabra por palabra, mientras que BERT se centra en la oración completa, aunque también pondera y evalúa cada uno de los términos que la componen.

¿Cómo mejorar el SEO ante BERT?

Otra de las innovaciones que caracteriza a BERT es una propiedad que se llama “Transformers” (Transformadores). Esta consiste en un mecanismo de asignación de puntajes que permite identificar cuál es la acepción más correcta de una palabra dentro de una frase en particular (en el caso de las palabras que tienen varias acepciones). Estos puntajes los asigna al analizar, de forma bidireccional, las palabras ubicadas a la izquierda y a la derecha de cada uno de los términos.

Gracias a este proceso, BERT puede establecer una relación semántica muy potente entre todos los elementos de una oración, detectando, así, de forma bastante efectiva la intención de búsqueda de los usuarios.

Como vemos, a BERT no se le escapa nada, ni siquiera las preposiciones. Antes de BERT, las preposiciones en una consulta eran ignoradas por los algoritmos, arrojando resultados que no se adaptaban muy bien a las necesidades de los usuarios.

Vamos con un ejemplo:

Veamos un ejemplo de ello:

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. Debido a esto, el primer resultado en la SERP respondía a una intención de búsqueda sobre que “los ciudadanos estadounidenses puedan viajar a Brasil sin un visado”. 

Después de BERT, la preposición “to” es tomada en cuenta por el algoritmo, el cual 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”.

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.

Sin embargo, en líneas generales, la principal recomendación es que empieces a crear contenidos mucho más conversacionales, como si hablaras a tus lectores cara a cara. No te obsesiones por las keywords tan estrictas del Keyword Planner. A veces vemos artículos que, por mantener intacta una palabra clave, carecen de toda la naturalidad humana que dan las preposiciones, los conectores y demás elementos lingüísticos.

Con BERT, Google Search está valorando cada vez más aquellos contenidos que de verdad se preocupan por responder de forma natural las consultas de los usuarios. Así, el SEO quizás pronto pase a segundo plano como “optimización para buscadores” y debamos empezar a aplicar la “optimización para humanos”.

Conclusión

Comprender el funcionamiento de un algoritmo como Google BERT es indispensable en esta época influenciada por la transformación digital, en la cual Internet y sus plataformas son medios indispensables para conectar con el público.

Además, es importante valorar que, si bien representa un gran desafío, BERT no es un problema para el SEO y, en cambio, se trata de una oportunidad para alcanzar un óptimo y sustentable posicionamiento orgánico.

El Google BERT nos trae información sobre la importancia de desarrollar contenidos, mensajes y flujos de interacción realmente humanos, que sean valorados positivamente por este sistema de inteligencia artificial centrado en la contextualización, que es capaz de identificar la intención del usuario.

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

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