Los algoritmos de Google experimentan actualizaciones constantemente, y muchas de ellas pasan desapercibidas.
Sin embargo, algunas pocas tienen una increíble importancia y representan cambios palpables, como es el caso de Google BERT.
Esta reciente y ya famosa actualización de Google impacta de manera directa las labores de SEO dentro de las estrategias de Inbound Marketing y Marketing Digital en general.
Por eso es que consideremos muy oportuno explicar de qué trata, cuáles mejores brinda y en qué se diferencia con otros subsistemas de algoritmos, específicamente de Rank Brain.
¡Acompáñanos!
¿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.
Sí, algunos de 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, esta óptima interpretación 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), comprendiendo a profundidad el concepto e intención del usuario.
¿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:
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.
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.
Por supuesto, 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: Rank Brain 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 Rank Brain 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 Rank Brain 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 Rank Brain.
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.
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.
Esta actualización de Google 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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