Te explicamos Google Bert en pocas palabras

¿Se puede realmente saciar la curiosidad de las personas? Y más importante, Google realmente puede responder cualquier pregunta que se le haga.? La respuesta es, esencialmente no. Pandu Nayak nos lo confirmó en un discurso, argumentando que Google recibe miles y miles de millones de "consultas" todos los días, de las cuales casi el 15% son nuevas o nunca antes vistas. No es un porcentaje pequeño, si nos paramos a pensar. Y entonces, ¿qué hacer?

Debe ser ingresado un algoritmo que responde preguntas de manera predictiva que no se puede anticipar. Dé la bienvenida a las Representaciones de codificador bidireccional de Transformers, también conocido como el amigo de Google, Bert. Google Bert es, explicado en términos simples, una red neuronal que procesa el lenguaje humano natural y se propone, con éxito, comprender mejor el contexto de la consulta para proporcionar respuestas más pertinentes, con umbrales de comprensión cruzados entre ellos, que en cualquier caso tienen un margen de precisión tan bueno que incluso parece un poco inquietante.

Google Bert se lanzó oficialmente el 9 de diciembre de 2019 en Italia.

vudú de redes neuronales

Parece magia negra, pero en realidad es un sistema complejo de modelos matemáticos y estadísticos que juntos... realmente funcionan. Estamos hablando de redes neuronales, o aquellos sistemas inteligentes que aprenden de una base de datos y de la información que ingresan las personas. Sistemas que, en definitiva, evolucionan por sí mismos, alimentados por las personas, para satisfacer sus curiosidades. Lo mágico es que realmente funcionan, incluso si no tienen absolutamente nada de "brujos". Una red neuronal aprende de su entorno y crece, llegando a conclusiones a las que a veces no tiene los datos para llegar con el poder de relacionar la información que tiene a su disposición. Si quieres saber más sobre redes neuronales, pregunta a un experto. Esta definición proviene de una niña que, un día, se encontró con un maravilloso artículo en inglés sobre redes neuronales y quedó asombrada por su increíble poder. Solo soy un novato acercándome al tema. Dejaré la explicación técnica a la persona competente.

Ahora, volvamos a Google Bert.

Google Bert (y su actualización de la que tanto se habla)

BERTI es el nuevo Actualización del algoritmo de Google, un nuevo motor de búsqueda que intenta hacer coincidir las búsquedas con los resultados más relevantes. El procesamiento del lenguaje natural es la base de esta actualización y consiste en agregar todos los algoritmos de Google para comprender las palabras de la frase ingresada en el cuadro de búsqueda y darle un significado general a la frase, en su contexto semántico. Una novedad simplemente revolucionaria.

BERTI examina el contexto y no se limita a analizar las palabras tomadas individualmente. De esta forma, si buscas en Google "Pescaba un cangrejo", no obtendrás resultados relativos al cangrejo real de las costas atlánticas del continente americano, sino únicamente resultados en relación al hecho de que "te equivocaste". Este ejemplo es muy generalista y no describe perfectamente lo que Google Bert realmente puede hacer, pero te da una idea del concepto general detrás del mismo.

Google Bert: ¿Cómo puede ayudar al SEO de tu blog?

Ok, todo muy bien, pero ¿cómo cambiará este BERT la forma en que uso el SEO de mi sitio web? ¿Cómo cambiará mi clasificación?

Algunos dicen que la influencia probablemente será mínima y que BERT no tendrá el impacto trascendental con el que fue pintado. En realidad, algo podría cambiar. Nos mantenemos siempre dentro del ámbito de las posibilidades porque, como bien sabes, los algoritmos de Google son el cuarto secreto de Fátima.

BERT podría hacerte perder tráfico cuando su sitio web no tiene claramente definido el contexto en el que opera. Además, las palabras clave a cola larga (las palabras clave de cola larga) podrían asumir una importancia aún más preponderante dentro del personal de una pieza.

¿Qué opinas sobre Google BERT? ¿Cómo cambiará nuestro enfoque del SEO onpage y offpage?