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5 claves para entender BERT, el nuevo algoritmo de Google

BERT es la nueva optimización del algoritmo de Google, que ha sido desarrollada con el objetivo de mejorar los resultados de búsqueda de los usuarios.

El pasado mes de septiembre Google anunció la puesta en marcha de la mayor actualización de su algoritmo en los últimos cinco años. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) comenzó entonces a afectar a las búsquedas en inglés, sin embargo, a partir del pasado 9 de diciembre ya está operativo también para las búsquedas de más de 70 idiomas diferentes y en más de 20 países.

¿Qué es Google BERT?

BERT es una red neuronal de código abierto basada en el procesamiento del lenguaje natural, cuyo objetivo es comprender de la forma más precisa posible las búsquedas de los usuarios. El gran avance reside en su capacidad de interpretar el lenguaje natural del ser humano, incluyendo el contexto y los matices. Hasta ahora, el algoritmo interpretaba las búsquedas palabra por palabra, pero gracias a esta actualización Google también es capaz de entender las conexiones existentes entre las palabras de una búsqueda.

¿Cómo funciona BERT?

El modelo de machine learningque utiliza BERT está basado en una idea que planteó el lingüista británico John Rupert Firth en la década de los 60, a través de la que afirmaba que es posible deducir el significado de una palabra en función de aquellas que la rodean.

BERT utiliza inteligencia artificial para permitir a Google una interpretación bidireccional de los términos que componen las búsquedas que teclean los usuarios. De este modo, es capaz de deducir qué significa cada palabra de una búsqueda en relación a su contexto y qué conexión tiene con el resto de palabras que conforman la búsqueda. Por ejemplo, si un usuario teclea “cambiar el brillo del portátil”, probablemente esté buscando indicaciones para ajustar el brillo de la pantalla de su portátil. La palabra “cambiar”, por tanto, en este caso no significa “sustituir una cosa por otra”, sino que hace referencia a la acepción “ajustar”.

En su esencia, Google Search se basa en entender el lenguaje. Nuestro trabajo es descifrar qué es lo que quieres buscar en la red, sin importar cómo lo escribas o cómo combines las palabras en el teclado”. (Pandu Nayak, vicepresidente de Google)

¿Qué ha llevado a Google a desarrollar esta actualización?

El gran cometido de Google es ofrecer de la forma más rápida posible los mejores resultados al usuario que realiza una búsqueda, aportándole información precisa, de calidad y redirigiéndole a páginas web de confianza.

Pandu Nayak, vicepresidente de Google Search, afirma que alrededor de un 15% de las búsquedas que se realizan a diario en Google son nuevas, no se han hecho previamente. Por este motivo, el análisis de los términos por coincidencia que venía llevando a cabo el algoritmo de Google hasta ahora no era suficiente para ofrecer resultados precisos a las nuevas búsquedas.

Otra de las motivaciones del desarrollo de BERT ha sido el notable aumento de las búsquedas por voz, especialmente en países como EE. UU., algo que ha hecho necesario que Google sea capaz de adaptarse de la forma más precisa posible al lenguaje natural. Por ello, BERT también afectará a aquellos usuarios que soliciten información a Google Assistant a través de la voz.

¿Qué ha conseguido la llegada de BERT?

Para comprender el gran salto que ha conseguido dar Google con la llegada de BERT podemos ver otro ejemplo que muestra de forma clara el avance logrado:

Este año 2019 un usuario hizo la siguiente búsqueda: “2019 viajar de Brasil a Estados Unidos hace falta visado”. De entre los resultados que le devolvió Google había un artículo del Washington Post que trataba sobre viajar desde Estados Unidos a Brasil. Lo que sucedió en este caso era que Google no era capaz de asimilar la importancia de la preposición “a”, y los resultados que ofrecía no se correspondían con la necesidad que tenía el usuario. Con la llegada de BERT, en esta misma búsqueda Google ofrece como primer resultado la página sobre visados para turistas procedentes de Brasil de la web oficial de la embajada de EE. UU. en Brasil.

Lo que BERT ha sido capaz de corregir es el desajuste que se producía en algunas búsquedas entre la intencionalidad de búsqueda del usuario, lo que expresaba en la propia búsqueda y lo que Google entendía.

¿Cómo afectará al posicionamiento web en buscadores?

Con BERT, Google posiciona en los primeros puestos de búsqueda a aquellas webs que de verdad se preocupan por responder de forma natural las consultas de los usuarios a través del contenido que ofrecen. De este modo, debemos empezar a considerar el SEO como un conjunto de técnicas para optimizar los resultados enfocándonos en los usuarios, y no tanto en los tradicionales robots de Google.

Las mejoras en la comprensión del lenguaje natural que ha conseguido Google BERT y sus esfuerzos por comprender mejor las consultas repercutirá positivamente en aquellas webs que ofrezcan contenidos redactados con una mayor naturalidad. De este modo, la información de cada sitio web es comprendida por Google de una forma mucho más natural, por lo que en un futuro todo apunta a que cada vez serán menos necesarias las técnicas SEO que generan textos “poco naturales” en cuanto al uso y a la disposición del lenguaje.

Debido a esto, no es posible optimizar una página web específicamente para BERT, ya que no es un factor de posicionamiento. Su función es enviar tráfico de mayor calidad a nuestra web cuando la información resuelva la necesidad del usuario, aunque suceda que por ejemplo la ‘keyword’ de búsqueda no esté presente de forma explícita en nuestro contenido. Se trata de un algoritmo más “humano”, que busca comprender el lenguaje natural de los usuarios.

Desde Protecmedia te animamos a celebrar este tipo de cambios que tanta incertidumbre generan, ya que Google trabaja constantemente para conectar de forma óptima las consultas de los usuarios con la información que resulte más precisa y útil. BERT es una evolución positiva para el posicionamiento orgánico, ya que nos permite una redacción de contenidos más conversacional y natural. De esta manera, no estaremos tan condicionados por el uso estático de ‘keywords’, que en ocasiones hacen perder naturalidad a los textos.