Cuando Google lanzó BERT por primera vez en su motor de búsqueda hace un año, dijeron que afectaría uno de cada 10 resultados de búsqueda. Eso significa que aproximadamente 120 mil millones de páginas de resultados de motores de búsqueda (SERP) fueron reorganizadas debido a BERT en los últimos 12 meses.
A pesar del efecto en tantos resultados de búsqueda, Google originalmente dijo que no era necesario que los SEO hicieran nada para optimizar para BERT.
En caso de que te lo hayas perdido, las representaciones de codificador bidireccional de Transformers (afortunadamente, BERT para abreviar) es una técnica de código abierto para el procesamiento del lenguaje natural que Google lanzó en 2018. Google aplicó BERT a las consultas de búsqueda en 2019. En términos simples, BERT ayuda La Búsqueda de Google comprende mejor la forma en que se comunican los humanos.
Desde su lanzamiento, los mensajes de Google sobre BERT han sido más matizados, revelando tres formas en que afecta el resultado de los resultados de búsqueda. Es por eso que, en esta publicación, le mostraremos cómo BERT está cambiando los resultados para ciertos tipos de consultas y qué puede hacer para obtener o mantener su contenido al día en las SERP.
BERT prefiere la escritura natural a la ubicación de palabras clave
En un Hangout para webmasters de Google de enero de 2020, se le preguntó al analista de tendencias para webmasters de Google, John Mueller, cómo optimizar el contenido para BERT. Su respuesta dejó en claro que BERT puso otro (¿último?) clavo en el ataúd del relleno de palabras clave.
Nuestra recomendación es esencialmente escribir con naturalidad, dijo Mueller. “Algo así como lo que un humano normal podría entender. Entonces, en lugar de llenar tantas palabras clave como sea posible, escriba de forma natural .
¿Cómo reduce BERT la necesidad de colocar palabras clave?
BERT lee el contenido de forma bidireccional, lo que ayuda a Google a comprender mejor la intención de una consulta de búsqueda completa y, al mismo tiempo, depende menos de palabras clave individuales.
La clave es la B en BERT, que significa bidireccional. Significa que, con la ayuda de BERT, Google puede leer una consulta tanto de izquierda a derecha como de derecha a izquierda. Es uno de los mayores avances en cómo Google entiende las consultas.
Antes de BERT, Google leía las consultas en una dirección u otra. Un ejemplo de Google es la frase Accedí a la cuenta bancaria.
Sin la lectura bidireccional de BERT, Google contextualizaría banco basándose en lo que viene antes de la palabra (Accedí a) y cuenta. Entonces, Google sabe que banco se trata de instituciones financieras y no de la orilla de un río.
En consultas complejas, la lectura bidireccional produce resultados de búsqueda que coinciden mejor con la intención. y depender menos de la ubicación de las palabras clave.
A continuación se muestra un ejemplo de consulta de búsqueda de Google para ilustrar cómo funciona.
FuenteAntes de BERT, Google proporcionaba resultados que incluían las palabras clave esteticistas y estar de pie de manera destacada, aunque el contenido realmente no coincidía con la intención de la consulta. Con BERT, la historia es diferente. Google devolvió contenido que responde directamente a lo que preguntó el buscador. Más importante aún, observe que el resultado superior no incluye las palabras clave de manera destacada (en el título o en el párrafo inicial). BERT ha ayudado a Google a hacer coincidir la intención con las palabras clave.
Conclusión: escriba contenido para humanos, no como andamiaje para palabras clave
BERT puede detectar la intención de la consulta sin que coincidan las palabras clave. Para los creadores de contenido, eso significa que ya no es necesario incluir torpemente palabras clave, especialmente las de cola larga, en su copia. En su lugar, concéntrese en escribir contenido que sea fácil de leer y comprender para un ser humano. Si hace eso, BERT ayudará a Google a comprender el significado de su contenido y lo llevará a un lugar más alto en las SERP.
A continuación se ofrecen algunos consejos para escribir de forma natural, para que BERT comprenda mejor el significado de su contenido:
- Escriba para su público objetivo: Considere su tono, estilo y nivel de sofisticación, para que su contenido coincida con la forma en que hacen preguntas.
- Mantenga su contenido conciso: Dado que la densidad de palabras clave importa menos, puede transmitir el mensaje sin preocuparse por cuántas veces ha agregado palabras específicas.
- Vuelva a verificar la buena gramática y la simplicidad: Si tu escritura confunde a un humano, hará tropezar a BERT.
BERT comprende la intención de las palabras clave de cola larga
En otro Hangout para webmasters de Google en mayo de 2020, Mueller confirmó que la mayor fortaleza de BERT es la búsqueda de resultados relevantes para palabras clave de cola larga.
Cuando se trata de páginas en sí, tratamos de descubrir de qué se tratan realmente esas páginas y cómo se relacionan esas páginas con las consultas específicas que tenemos, dijo Mueller. En particular, cuando se trata de consultas largas en las que necesitamos comprender cuál es el contexto aquí, qué es lo que la gente realmente busca dentro de esta consulta.
¿Cómo entiende BERT la intención de las palabras clave de cola larga?
BERT utiliza algo llamado puntuaciones de atención, junto con la lectura bidireccional, para comprender mejor de qué tratan las páginas web y cómo se relacionan con las palabras clave de cola larga.
Así es como funciona. BERT compara cada palabra de una oración con todas las demás palabras. El resultado de esa comparación es una puntuación de atención.
Una puntuación de atención revela cuánta influencia deberían tener cada dos palabras de la oración sobre la palabra que se está revisando. Ese contexto ayuda a una máquina a comprender los significados previstos de palabras ambiguas.
Google explica esto con un ejemplo. Digamos que le diste a BERT estas dos oraciones:
“El animal no cruzó la calle porque estaba demasiado cansado” y “El animal no cruzó la calle porque era demasiado ancha”.
Las puntuaciones de atención le dicen a BERT que en la primera oración, animal es más importante en la representación de eso. Mientras que en la segunda oración, “calle” es más importante en la representación de “eso”.
Cuando Google probó esta capacidad en una consulta de búsqueda, sucedió algo interesante. BERT comprendió la importancia de palabras que Google habría ignorado anteriormente.
FuenteOriginalmente, Google ignoró la palabra a. Pero una vez que se implementó BERT, Google entendió que para cambió todo el significado de la consulta. BERT ayuda a Google a encontrar coincidencias más relevantes con palabras clave complicadas y de cola larga.
Conclusión: cree contenido más específico y relevante para la búsqueda de cola larga
BERT afecta específicamente a las SERP para consultas de búsqueda largas y complejas. Lo escuchamos de Mueller y lo vemos en las pruebas de Google. Por lo tanto, optimizar para BERT significa centrarse en su estrategia de cola larga.
Para mantener o mejorar su clasificación para palabras clave de cola larga, necesitará contenido que responda muy directamente a la intención de esas consultas de nicho. BERT pasará por alto su contenido si es rico en palabras clave pero no específicamente relevante.
Aquí hay algunos consejos para escribir específicamente, por lo que BERT elige mostrar su contenido en SERP:
- Dale a cada página un enfoque preciso: BERT premia las páginas que responden específicamente a las preguntas de búsqueda.
- Mantenga los subtítulos claros y encaminados: Cada uno de sus H2 debe responder directamente a su título y, a su vez, a la palabra clave a la que se dirige.
- Tenga una idea por párrafo: BERT se utiliza para obtener fragmentos destacados, que requieren un párrafo para responder solo una pregunta.
Hay una ventaja adicional cuando creas contenido para BERT. Dado que las búsquedas por voz son más conversacionales e incluyen palabras clave de cola larga, optimizar para BERT también lo ayudará a optimizar para voz.
BERT expone contenido inexacto
Google quiere ofrecer resultados que sean fiables y relevantes. El vicepresidente de búsqueda de Google, Pandu Nayak, señaló recientemente que están utilizando BERT para exponer contenido objetivamente incorrecto.
También acabamos de lanzar una actualización utilizando nuestros modelos de comprensión del lenguaje BERT para mejorar la coincidencia entre las noticias y las verificaciones de hechos disponibles, dijo Nayak.
¿Cómo mejora BERT la coincidencia de verificación de datos de los resultados de búsqueda?
BERT utiliza su capacidad para derivar contexto del lenguaje para ayudar a Google a relacionar mejor los artículos con fuentes relevantes de verificación de datos.
La verificación de hechos no es nueva para Google. Google lanzó la función de verificación de datos en 2016 y la amplió en 2017.
Para ser claros, Google en realidad no verifica los hechos. En cambio, Google relaciona artículos relevantes de verificación de datos creados por editores como Snopes y PolitiFact con el contenido y las consultas.
FuenteBERT mejora la capacidad de Google para hacer coincidir correctamente las publicaciones de verificación de datos con el contenido. Funciona de la misma manera que BERT relaciona la intención de la consulta de búsqueda con contenido relevante.
Según los comentarios de Nayak, ahora solo están usando BERT para unir noticias con contenido de verificación de hechos. Pero Google está motivado a ofrecer resultados confiables. Y BERT continúa aplicándose a más funciones de búsqueda, como Imágenes. Por lo tanto, es una apuesta justa que BERT se utilizará para hacer coincidir todos los resultados de búsqueda con contenido de verificación de datos disponible en algún momento.
Conclusión: duplique la verificación de datos de todo el contenido
El número de organizaciones de verificación de datos sigue aumentando y BERT ahora ayuda a mostrar mejor su contenido. Incluso si los resultados de la verificación de datos no afectan directamente los resultados de la búsqueda, no querrás que tu artículo aparezca junto a una publicación de verificación de datos que muestre por qué es inexacto.
Aquí hay algunos recursos que le ayudarán a verificar el contenido:
Google BERT no pretende penalizar su contenido
Las actualizaciones anteriores de Google han buscado penalizar las técnicas de SEO de “sombrero negro”. Mueller dice que BERT no está diseñado para eso.
Por lo tanto, no es necesariamente el caso que porque Google entiende mejor las páginas de repente decidiéramos penalizar un conjunto de páginas individuales, explica. Porque estamos tratando de entender mejor estas páginas, no de entender qué cosas está haciendo mal la gente.
En cambio, dice que BERT sirve únicamente para ayudar a los buscadores a encontrar mejores respuestas a sus preguntas. Tenga en cuenta al buscador y su contexto previsto y estará en el buen camino para optimizar para BERT.
