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Google BERT

 

Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es una de las actualizaciones más significativas en el algoritmo de búsqueda de Google.

 

Introducido en octubre de 2019, BERT es un modelo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) desarrollado por Google.

Que mejora la comprensión del contexto de las palabras en las consultas de búsqueda y en el contenido de las páginas web.

 

¿Qué es BERT?

 

BERT es un modelo de aprendizaje automático basado en la arquitectura de Transformers.

Que se utiliza para comprender mejor el contexto y el significado de las palabras en las oraciones.

 

A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales, que procesan texto de manera unidimensional (de izquierda a derecha o de derecha a izquierda).

BERT es bidimensional y puede entender el contexto de las palabras en ambas direcciones simultáneamente.

 

Características Clave de BERT

 

Bidireccionalidad

BERT procesa el texto en ambas direcciones, lo que le permite captar mejor el contexto completo de una oración.

Esto contrasta con los modelos de procesamiento de lenguaje anteriores que solo leían el texto en una dirección, limitando su comprensión del contexto.

 

Contextualización de Palabras

En lugar de asignar un solo significado a una palabra en un contexto, BERT puede comprender cómo el significado de una palabra cambia dependiendo de las palabras que la rodean.

Esto mejora la capacidad del modelo para interpretar consultas y contenido más complejos.

 

Pre-entrenamiento y Ajuste Fino

BERT es preentrenado en grandes cantidades de texto para aprender el lenguaje de manera general.

Luego se ajusta finamente para tareas específicas como la clasificación de texto o la respuesta a preguntas.

Esto permite a BERT aplicar su comprensión del lenguaje a diferentes aplicaciones de búsqueda.

 

Impacto en el SEO

 

Mejora en la Comprensión de Consultas

BERT permite a Google comprender mejor las consultas de búsqueda que tienen matices y significados complejos.

Esto significa que las búsquedas con intenciones más detalladas o frases naturales son mejor comprendidas y pueden devolver resultados más relevantes.

 

Optimización de Contenidos

Con la implementación de BERT, es fundamental para los creadores de contenido centrarse en proporcionar información clara y útil.

El contenido debe ser escrito para abordar las intenciones de búsqueda de los usuarios y no solo centrarse en palabras clave.

 

Menos Enfoque en Palabras Clave Exactas

Dado que BERT comprende el contexto de las palabras, el énfasis en la optimización de palabras clave exactas se ha reducido.

En lugar de simplemente repetir palabras clave, es más importante crear contenido que responda de manera efectiva a las preguntas y necesidades de los usuarios.

 

Impacto en las Consultas de Largo Plazo

Las consultas de búsqueda más largas y complejas, conocidas como long-tail queries, se benefician significativamente de BERT.

Esto se debe a la capacidad de BERT para entender y procesar frases completas en lugar de solo palabras individuales.

 

Ejemplos de BERT en Acción

 

Preguntas de Formato Completo

En lugar de buscar solo términos clave, los usuarios ahora pueden hacer preguntas completas y obtener respuestas precisas.

Por ejemplo, una consulta como «¿Cómo puedo mejorar mi clasificación en Google usando BERT?» será comprendida en su totalidad y proporcionará resultados más relevantes.

 

Comprensión de Ambigüedades

BERT puede diferenciar entre palabras que tienen significados diferentes en diferentes contextos.

Por ejemplo, en la consulta «banco de peces» frente a «banco de dinero», BERT entiende el contexto para proporcionar resultados relevantes para cada interpretación.

 

Cómo Prepararse para BERT

 

Enfócate en la Experiencia del Usuario

Crea contenido que responda de manera efectiva a las preguntas y necesidades de tus usuarios.

Proporciona información útil y relevante que aborde las intenciones de búsqueda.

 

Optimiza para la Intención de Búsqueda

Entiende qué buscan tus usuarios y crea contenido que cubra esas intenciones.

No te limites a insertar palabras clave, sino que enfócate en ofrecer respuestas completas y detalladas.

 

Mejora la Calidad del Contenido

Asegúrate de que tu contenido sea de alta calidad, bien estructurado y fácil de leer.

La claridad y la utilidad del contenido son cruciales para la optimización bajo BERT.

 

Utiliza Datos Estructurados

Implementa datos estructurados para ayudar a Google a comprender mejor el contenido de tus páginas y mejorar la visibilidad en los resultados de búsqueda.

 

Google BERT representa un avance significativo en la forma en que los motores de búsqueda entienden y procesan el lenguaje natural.

 

Su capacidad para comprender el contexto bidireccionalmente mejora la precisión y relevancia de los resultados de búsqueda.

Para los profesionales de SEO, adaptar las estrategias de contenido para alinearse con las intenciones de búsqueda y proporcionar respuestas útiles y completas.

Es clave para aprovechar al máximo el impacto de BERT en los resultados de búsqueda.

 

 

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