Google BERT para dummies – entendiendo la «rara» actualización del algoritmo

Esta semana vuelvo a la carga con un post concentrado hablando sobre Google BERT, supuestamente «una de las mayores actualizaciones del algoritmo en los últimos años».

¿Hasta qué punto esto es realmente cierto y cómo nos puede afectar como webmasters en el futuro? Daré rápidamente mi humilde punto de vista al respecto, quédate

Este post será corto y conciso (o eso pretende) por dos motivos:

  1. Mi tiempo es más escaso que nunca, ante el inminente lanzamiento del membership site SEO
  2. Realmente no hay «demasiado» que decir, puede ser interesante desde un punto de vista SEO profundizar un poco en el concepto pero no es necesariamente práctico

No obstante, a pesar de eso creo que es importante que desde un blog como Blogger3cero se difunda sobre este tipo de noticias que causan bastante revuelo (y a veces bastante desinformación) en el sector, así que vamos allá.

Estructuraré el artículo como si fuera un «FAQ», es decir, un listado de «preguntas frecuentes» que hará que lo comprendas todo a la velocidad de la luz.

¿Qué es Google BERT y por qué causa tanto revuelo?

BERT son las sigas de «Bidirectional Encoder Representations from Transformers», pero vamos a simplificarlo más: BERT es un algoritmo que Google necesitaba para mejorar la comprensión de las búsquedas que hacen los usuarios, basado en NPL (natural language processing en inglés) o procesamiento del lenguaje natural.

A mi modo de ver, el excesivo revuelo que está causando estos días se debe más a una cuestión de «contexto» que a un escenario real de «gravedad o importancia»  en sí misma del update.

Me explico: en los últimos meses el ecosistema Google está bastante convulso, que si nuevos enlaces sponsored, UGC, que si la patente del Link Graph renovada en 2018, que si los nofollow podrán transmitir autoridad a partir de marzo de 2020…

En un momento donde cada vez más querys son respondidas desde las SERPS, donde los anuncios de Adwords son cada vez más indistinguibles de los resultados orgánicos y con Google de fondo introduciendo cambios constantemente, la comunidad webmaster se encuentra «a la expectativa» ante cada novedad más que nunca.

¿Cuál es el funcionamiento básico de Google BERT que debes entender?

Esto es el equivalente a preguntar: «¿Ok Dean, pero qué coñ* hace/implica Google BERT a nivel SEO, más allá de decirme qué significan sus siglas?

¡Buena pregunta! 😀

A partir de la implementación de BERT Google será más eficaz a la hora de interpretar determinadas querys de los usuarios.

Al final es una update que viene a mejorar el core de la actividad del buscador, que no es otra que  entender lo que el usuario busca para darle los resultados más satisfactorios dentro de sus SERPS .

¿Y cómo mejorará Google en la comprensión de determinadas intenciones de búsqueda de los usuarios?

Pues básicamente entendiendo mejor que nunca la direccionalidad en un sentido semántico.

¿Cómo? ¡Esto era «Google BERT para dummies»! 😰 😱😨😵

Tranquilo que a través de los siguientes ejemplos lo vas a entender perfectamente.



Ejemplo 1 de bidireccionalidad

Un ejemplo conceptual (y por lo tanto un poco abstracto; en el siguiente ejemplo pondremos uno más concreto):

Si antes aparcabas al lado de una acera Google interpretaba «coche aparcando al lado de la acera». Sin más. Pero ahora es capaz de entender que al lado de la acera hay una señal de sentido único. Esa direccionalidad le permite saber si el coche está bien o mal aparcado y además es capaz de relacionarlo con un contexto como podría ser una señal de prohibido aparcar de lunes a viernes de 9 a 2. Cuál es la diferencia: antes entendía coche aparcado al lado de la acera, ahora entiende coche aparcado al lado de la acera en sentido contrario y en un día en el que está prohibido estacionar.

Ejemplo 2 de bidireccionalidad

Un ejemplo más tangible:

Imaginemos la keyword: «Vuelo Madrid Barcelona». Sin BERT puedes llegar a encontrar en las SERPS vuelos tanto de Madrid a Barcelona como puntualmente de Barcelona a Madrid, después de BERT ya no, ya que interpreta la dirección de esa búsqueda / la intención de esa query de forma más precisa.

Ejemplo 3 de bidireccionalidad

Un ejemplo que ya ha aparecido mucho para explicar mejor el funcionamiento de BERT:

En la búsqueda «2019 turista brasileño a EEUU necesita VISA«, la preposición «a» es fundamental. Pero antes de BERT, era totalmente ignorada por el buscador, por lo que los resultados terminaban «entendiendo» que podía tratarse de alguien de EEUU que necesitaba VISA para Brasil.

Por eso, los resultados de la búsqueda eran por lo general artículos de prensa que hacían reseñas de viaje de EEUU a Brasil.

Con BERT, el buscador es capaz de entender el contexto que le aporta la preposición ‘a’ y de esa manera puede ofrecer unos resultados más óptimos, como por ejemplo la página del Departamento de Estado donde se da esa información.

Esa direccionalidad es apreciada por BERT debido a la bidireccionalidad del algoritmo.

Ejemplo 4 de bidireccionalidad

Fíjate en esta imagen:

De forma muy simplificada: antes, Google interpretaba el contexto de esta query de izquierda a derecha ya que tradicionalmente teníamos modelos de lenguaje entrenados para predecir la siguiente palabra («bank») en una oración (contexto de derecha a izquierda utilizado en GPT) o modelos de lenguaje que fueron entrenados en un contexto de izquierda a derecha, pero si te fijas eso es «unidireccional«, ahora con BERT será capaz de interpretar el contexto tanto por la izquierda, como la derecha, indistintamente.

«Bank» tiene dos contextos diferentes y por tanto dos significados diferentes.

Antes, en la frase número 2 «necesito ir al banco a hacer un depósito»  puesto que la palabra «banco» va antes que el contexto Google habría tenido más dificultades  para entender que en esa oración «banco» hace referencia a «banco de dinero».

¿Es posible optimizar tu web para Google BERT?

No es posible optimizar de forma directa tu página para Google BERT (¡y tampoco sustituye a Rankbrain!).

BERT se basa en la comprensión de un lenguaje más natural, donde probablemente Google entrena para seguir desarrollando sus crecientes búsquedas por voz (en países como EEUU, donde se utilizan más que en España por ejemplo).

¿Cuándo entra en juego y a qué cantidad de búsquedas afecta?

Ya está corriendo en EEUU y para España aún no tiene fecha oficial de llegada.

Irá apareciendo progresivamente en distintas versiones del buscador.

Afectará a un 10% de las búsquedas, aproximadamente.

La posible problemática (especulación) que puede traer en un futuro para nosotros

Este es posiblemente uno de los puntos más controvertidos respecto a esta nueva actualización y probablemente todo lo que se diga a partir de aquí sea solo especulación, pero no por ello podemos perderlo de vista.

Voy a exponer un fragmento de texto con declaraciones del propio Google y luego aportaré mi punto de vista personal:

Para los fragmentos destacados, estamos utilizando un modelo BERT para mejorarlos en las dos docenas de países en los que esta función está disponible, y observamos mejoras significativas en idiomas como el coreano, el hindi y el portugués. Pandu Nayak Vicepresidente de búsqueda de Google

Si Google mejora cada vez más sus famosos rich snippets aportará una respuesta de usuario más precisa en sus SERPS, respondiendo de manera más frecuente las consultas de los usuarios desde el propio buscador sin que éste tenga que entrar en las páginas (en nuestras páginas) para obtener la respuesta.

Es mucho aventurar decir que va a traer consecuencias negativas en un futuro.

Por otro lado, sería lo mismo a decir «que el progreso traerá consecuencias negativas para los SEOs» y no me atrevería a realizar tal afirmación, aunque sí quiero dejar la puerta abierta a este tipo de interpretación y ya que cada uno saque sus propias conclusiones.

Gracias por seguir ahí lector.

Dean Romero.

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