De la finele lunii octombrie, Google operează cea mai importantă schimbare a sistemului de căutare de la introducerea RankBrain, de acum aproximativ cinci ani. Această modificare, numită BERT, se estimează că va avea un impact semnificativ asupra rezultatelor căutărilor în 1 din 10 cazuri. Deși momentan se aplică mai mult conținutului scris în limba engleză, în scurt timp această schimbare va fi pe deplin funcțională pentru toate.
Ce este BERT și care este rolul sau?
BERT este abrevierea de la Bidirectional Encoder Representations from Transformers, iar rolul său sau este acela de a contribui atât la o mai bună înțelegere a limbajului natural folosit pentru interogări, cât și la expunerea și ierarhizarea mai adecvată a conținutului vizat. El poate ajuta computerele să înțeleagă mai bine limbajul folosit, într-o manieră mai apropiată de cea a oamenilor, ținând cont mai mult de nuanțe, sensuri și contexte.
Grație acestei îmbunătățiri, interogarările după o expresie mai lungă, vor conduce la rezultate ce vor ține mai bine seama de înțelesul folosirii cuvintelor în limbajul natural și vor fi mai relevante pentru intențiile utilizatorului. Astfel interogările Google vor expune date care vor fi mai adecvate modului de folosire a cuvintelor și sensurilor acestora de către vorbitorii umani, fiind mult mai potrivite și mai utile pentru cei care au avut nevoie de acea informație sau de un răspuns anume.
Ce aduce nou BERT fată de RankBrain sau față de Hummingbird?
Hummingbird update a fost prima acțiune întreprinsă de Google, în 2013, pentru a răspunde cât mai bine nevoi de interogare a utilizatorilor. Apoi, a fost utilizat RankBrain, primul instrument de inteligență artificială folosit pentru a îmbunătăți răspunsurile oferite utilizatorilor Google. El avea/ are rolul de a lega o interogare de conținut disponibil pe acel subiect, încercând să ofere un rezultat cât mai relevant. Acesta este și scopul BERT, updatarea din 2019 a acestui algoritm, dar la alt nivel de înțelegere, mult mai nuanțat și mult mai inteligent.
Atunci când a fost folosit pentru prima oară în anul 2015, RankBrain a fost o metodă revoluționară. Însă, în unele cazuri mai speciale, răspunsurile oferite erau tot departe de intenția utilizatorilor. De aceea, updatarea recentă BERT vine în completare, oferind răspunsuri din ce în ce mai adecvate pentru nevoia de informare a celor care fac interogarile, punând accentul pe cuvântul sau sensul considerat cel mai important pentru folosirea umană a acelui limbaj.
Așadar BERT nu înlocuiește RankBrain, ci este o îmbunătățire a acestuia, intervenind cu răspunsuri mai potrivite, atunci când acesta din urmă este depășit de o interogare primită. Astfel, pentru a răspunde cât mai bine întrebărilor utilizatorilor, toate interogările mai speciale vor primi de la Google, de acum încolo, variantele oferite de ambele instumente. Pentru a oferi cele mai bune rezultate, aceste mijloace combinate, vor recurge și la corectarea unei greșeli de scriere sau la înlocuirea unui cuvânt care nu se potrivește în expresia sau în contextul solicitat. Amândouă formele de inteligență artificială sunt menite să contribuie la îmbunătățirea experienței utilizatorilor și la oferirea unor răspunsuri care să corespundă cât mai bine solicitărilor primite.
De fapt BERT a fost anunțat drept cel mai mare salt din ultimii cinci ani și cel mai important salt din istoria și evoluția interogărilor din motoarele de căutare.
Ce măsuri SEO pot fi luate pentru a fi mai bine văzuți de BERT?
Dacă dispuneți deja de un conținut de calitate, bine redactat, care oferă informații și detalii relevante pentru cuvintele cheie utilizate, aveți deja un avantaj. Însă, în cazul în care dispuneți de conținut care a fost creat special pentru SEO, dar nu este prea natural și ușor de urmărit de către utilizatori, ar fi bine să-l înlocuiți. Iar recomandarea cea mai utilă este să aveți de acum încolo mult mai multă grijă la orice formă de conținut pe care o inserați. Aceasta trebuie să fie creată cu mare atenție, pentru a se adresa clienților voștri și din ce în ce mai puțin motoarelor de căutare.
Pentru a vedea care este impactul și ce modificari aduce această updatare a algoritmilor, cel mai bine este să faceți interogările necesare și să vedeți care este schimbarea pe care BERT o aduce în rezultatele obținute de anumite pagini ale site-ul vostru. În multe cazuri rezultatele sunt neschimbate. Însă există și cazuri, cam 10% după estimări, în care veți descoperi schimbări, care vă vor pune la lucru.
Pentru a nu fi afectați de această modificare și pentru a rămâne în pozițiile dorite sau pentru a modifica rezultatele în avantajul vostru va trebui ca de acum încolo să țineți mereu seama de calitatea și relevanța conținutului postat, care trebuie să fie unic, original, proaspăt, atrăgător și interesant.
Ce impact are/va avea BERT aspra SERP?
Datorită accesului la device-uri din ce în ce mai practice și a modalităților de interacțiune cu acestea cât mai facile, inclusiv prin interogări verbale, multe căutări capătă forma unor interogări conversaționale. Astfel și rezultatele ce trebuie să fi oferite utilizatorilor, trebuie să țină pasul cu trend-ul și să răspundă cât mai bine acestei modalități de informare.
În mod tradițional, computerele nu puteau să “înțeleagă” textele. Ele puteau să stocheze texte și permiteau căutări în texte după anumite cuvinte sau expresii. De aceea dezvoltarea unor modele de înțelegere a textelor este o adevărată revoluție pentru modul de operare a computerelor. Modalitatea lor de interacțiune cu textele este uimitoare, fiind programate să recunoască, clasifice, analizeze, să sesizeze intenția sau direcția de comunicare.
În acest sens BERT este conceput ca o tehnica neuronală folosită de rețea pentru a obține o înțelegere cât mai bună a limbajului natural. Pentru a clarifica mai bine lucrurile putem spune că “rețea neuronală” ( neural network) înseamnă “recunoașterea modelului” ( pattern recognition) de limbaj uman. Cu alte cuvinte NLP sau Natural Language Processing, așa cum este numit, este de fapt un sistem care ajută calculatoarele să înțeleagă mai bine cum comunică ființele umane. Astfel BERT ne ajută, prin recunoașterea modelului de vorbire, să ne informăm într-o manieră cât mai apropiată de cea în care oamenii comunică în mod natural.
Fiind vorba despre cea mai recentă updatare Google, există foarte multe întrebări și nelămuriri în legătură cu ce modificări aduce ea și ce trebuie făcut pentru a optimiza paginile pentru a răspunde cât mai bine noii provocări. Chiar dacă oficialii companiei au oferit câteva detalii, rămâne ca cei care se ocupă de procesele SEO să vadă și singuri care este impactul acestor modificări și ce înseamnă să creezi conținut de cea mai bună calitate pentru utilizatori. Cu timpul lucrurile vor deveni mai clare și vor fi identificate cele mai adecvate metode pentru a obține cele mai relevante rezultate.
Un lucru rămâne cert și incontestabil. Conținutul prezent pe un site trebuie să fie realizat pentru utilizatorii umani și ei reprezintă cea mai importantă miză a procesului de optimizare. Grație lui BERT, interogările lor vor primi de astăzi încolo răspunsuri din ce în ce mai adecvate și mai relevante.
Însă nu trebuie să supraestimăm capacitățile acestui model de inteligență artificială. Chiar dacă algoritmii folosiți sunt din ce în ce mai performanți, va mai trece ceva timp până vor ajunge să identifice limbajul în maniera în care o face un vorbitor uman. Oricum este salutar faptul că rezultatele obținute sunt simțitor îmbunătățite și în unele cazuri uimitoare. Toate testările recent făcute au condus la răspunsuri surprinzător de bune. Astfel BERT se dovedește un model revoluționar, care va schimba radical relevanța răspunsurilor oferite interogărilor utilizatorilor.
De ce este BERT așa de isteț?
Pentru a putea înțelege cât mai bine limbajul natural, modele dezvoltate se bazează pe informații oferite de Wikipedia. Ele constituie baza antrenamentului de recunoaștere folosit de algoritmii de înțelegere utilizați mai nou de Google.
Modelele de înțelegere furnizate de BERT se aplică chiar și frazelor mai lungi, ambigue sau arbitrare, în unele cazuri oferind și sugestii de înlocuire a unora dintre cuvintele folosite, intuirea unui cuvânt lipsă sau chiar o reformulare a frazei folosite pentru interogare. Limbajul utilizat este transcris într-un vector, care este un șir fix de numere. Această modalitate de transpunere ajută ca limbajul să poată fi tradus de o mașină. Acest lucru se întâmplă într-un spațiu n-dimensional, pe care nici măcar nu ni-l putem imagina. Astfel computerul dobândește capacitatea de a sesiza similaritatea și de a o folosi în contexte asemănătoare, cu un grad de precizie foarte mare.
BERT este un model de prelucrare a limbajului natural nesupervizat, care poate realiza 11 dintre cele mai frecvente sarcini NLP, furnizând performanță maximă în procesarea și înțelegerea limbajului natural. El este bi-direcțional, ceea ce înseamnă că, pentru a oferi o cât mai bună înțelegere a limbajului, privește cuvintele ca entități în sine, dar verifică și contextul pre-instruit de pe Wikipedia.
Toate testele realizate folosind noua updatare Google au scos în evidență o serie de realizări surprinzătoare, menite să îmbunătățească semnificativ rezultatele oferite interogărilor utilizatorilor. Se pare că există și limitări, ce țin de folosirea negațiilor, dar și altele, pe care analize viitoare cu siguranță le vor releva.
