¿Qué es BERT, la última actualización del algoritmo de Google y cómo funciona?

A finales de octubre del 2019, Google anunció el uso de una nueva red neuronal de código abierto para el procesamiento del lenguaje natural llamada BERT. Es una actualización del algoritmo de Google que comenzó el año pasado en la fase de prueba. En palabras del vicepresidente de Búsqueda de Google, Pandu Nayak, el "mayor avance de los últimos cinco años" y uno "de los mejores en la historia de la Búsqueda de Google".

Como dice Nayak en un artículo, "el 15% de las consultas se realizan por primera vez, no se han hecho antes". Por lo tanto, el motor de búsqueda ha desarrollado formas de devolver resultados para consultas que no se pueden anticipar. Y aunque los usuarios creen que el motor de búsqueda comprende las cadenas de palabras clave que escriben, "a veces todavía no podemos hacerlo bien".

¿Cómo enfrenta Google Search las consultas en las que las palabras no se combinan bien porque el usuario no sabe exactamente cómo hacer la consulta? Teniendo en cuenta, como se señaló, que miles de millones de consultas se hacen de forma diaria y el 15% son consultas realizadas por primera vez.
Lo hace con el desarrollo de BERT. Un avance que ya debería estar disponible en más de 70 países.

Nayak afirma que la Búsqueda de Google ha logrado "mejoras significativas" en idiomas como el coreano, hindi y portugués. Porque, como él dice, la comprensión del lenguaje y los matices de las consultas "sigue siendo un desafío continuo y nos mantiene motivados para continuar mejorando el motor de búsqueda".

El objetivo de BERT y el algoritmo de Google: comprender la intención de las consultas.

Como explica Nayak, la esencia de la Búsqueda de Google es comprender el idioma. Es decir, el trabajo del departamento de Búsqueda de Google es "descifrar lo que está buscando y encontrar información útil en la web, sin importar cómo la escriba o combine las palabras en su consulta".

El objetivo de Google es proporcionar información "útil" a las consultas de los usuarios y que escriban las consultas de la manera más natural posible. Aunque no siempre es fácil, especialmente en largas consultas conversacionales o en las que las preposiciones "para" o "a" tienen muchos significados posibles. Para estos casos, BERT y el algoritmo de Google ayudarán al motor de búsqueda a "poder entender el contexto de las palabras en la consulta". Pero sí, estos modelos no son infalibles.

“No importa lo que esté buscando o el idioma en el que hable, esperamos poder dejar de lado algunas palabras clave y hacer que el motor de búsqueda funcione de una manera que sea natural para ti. Pero de todos modos, todavía tropezarás con Google de vez en cuando. Incluso con el uso de BERT, no siempre hacemos las cosas bien ", dice Nayak.

Este cambio en el algoritmo de aprendizaje automático de Google y que está directamente relacionado con el procesamiento del lenguaje natural, busca comprender qué significan las palabras en una oración, pero teniendo en cuenta todos los matices del contexto. Esto resalta que las búsquedas de palabras clave tienden a ser más refinadas y totalmente enfocadas en devolver los resultados más óptimos para lo que el usuario está buscando. Por lo tanto, donde antes nos servía una palabra clave raíz, ahora será una palabra clave contextual que se posicionará mejor en los primeros resultados de Google. Con BERT, el posicionamiento se basará en todo el contexto y los contenidos que creemos deberían ajustarse a él si queremos aparecer en los resultados ”.

¿Qué significa este cambio para las empresas?

Para las empresas, representa un desafío importante en términos de mantenerse posicionados y relevantes en el motor de búsqueda. Dado que muchas de las fórmulas que se usaron en SEO deben cambiarse a un SEO más orientado al contenido y la parte técnica.

La oportunidad radica en aprovechar este cambio y comenzar a implementar un trabajo de posicionamiento orgánico que realmente signifique una diferencia para el negocio y su tráfico web.

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