Optimizando el SEO con BERT: Cómo aprovechar sus capacidades

El SEO ha cambiado desde la llegada de las primeras páginas webs y con ello, la forma de crear contenido optimizado para los internautas.

Sin embargo, las novedades están a la vuelta de la esquina y BERT es la nueva tendencia que debes conocer para no perder los primeros puestos en el posicionamiento orgánico.

¿Estás preparado para adaptarte o perderte entre el mar de contenido? Acompáñanos a descubrir cómo deberás optimizar tu contenido con la llegada de las nuevas tecnologías.

¿Qué es BERT?

El término «BERT» es un acrónimo del inglés para «Bidirectional Encoder Representations from Transformers», el cual es un modelo de aprendizaje profundo desarrollado por Google en 2018.

Se trata de una técnica de procesamiento del lenguaje natural (NLP), basada en redes neuronales que ha tenido un gran impacto en la comprensión del lenguaje y en la mejora de los resultados de búsqueda en los motores de búsqueda.

A diferencia de otros modelos de NLP, es un modelo bidireccional, lo que significa que puede analizar el contexto de una palabra en función de las palabras que la preceden y las que la siguen en una oración. Esto le permite comprender mejor el significado y el contexto de las palabras y las frases en una consulta de búsqueda.

El entrenamiento contextual

El entrenamiento de BERT implica una alimentación del modelo con grandes cantidades de texto para que aprenda a representar el significado de las palabras y oraciones en función del contexto en el que se utilizan. 

Una vez entrenado, puede ser utilizado por los motores de búsqueda para mejorar la comprensión de las consultas de búsqueda de los usuarios y proporcionar resultados más relevantes y precisos.

Gracias a la capacidad de capturar el contexto y el significado de las palabras, ha tenido un impacto significativo en el campo del SEO, ya que los profesionales pueden adaptar sus estrategias para mejorar la optimización del contenido y aumentar la visibilidad y el tráfico orgánico de sus sitios web. 

BERT ha mejorado la comprensión del lenguaje por parte de los motores de búsqueda, lo que se traduce en una experiencia de búsqueda más relevante y satisfactoria para los usuarios.

Así funciona BERT

Funciona a través de la utilización de una arquitectura basada en transformers, una clase de modelos de aprendizaje profundo diseñados para procesar secuencias de datos, como el lenguaje natural. 

A diferencia de los modelos de lenguaje anteriores que procesaban el texto de manera unidireccional (de izquierda a derecha o de derecha a izquierda), BERT utiliza un enfoque bidireccional para comprender el contexto y el significado de las palabras.

Dicho proceso es crucial para su eficacia, ya que al alimentarse con grandes cantidades de texto de manera supervisada y no supervisada, puede aprender a representar el significado de las palabras y frases en función del contexto en el que aparecen.

Arquitectura de BERT

La estructura se basa en la arquitectura Transformer, que es una red neuronal diseñada para procesar secuencias de datos, como el lenguaje natural. Al ser un modelo de lenguaje de aprendizaje profundo utiliza esta arquitectura para comprender el contexto y el significado de las palabras en una secuencia de texto.

Como toda arquitectura, está compuesto por diferentes capas de encoders bidireccionales:

1. Tokenización

El texto de entrada se divide en «tokens» más pequeños, que pueden ser palabras individuales o fragmentos más cortos. Cada token es mapeado a un vector numérico para que la red neuronal pueda procesarlo.

2. Capas de encoders

BERT utiliza múltiples capas de encoders bidireccionales y cada una de ellas está compuesta por múltiples bloques de transformadores, que realizan la atención multi-cabezal y la transformación lineal para procesar los tokens de entrada.

3. Atención multi-cabezal

La atención es un mecanismo que permite al modelo asignar diferentes niveles de importancia a diferentes partes del texto. La atención multi-cabezal, utilizada en los bloques de transformadores, permite que BERT capture diferentes relaciones entre los tokens y comprenda las relaciones contextuales.

4. Capa de clasificación

En las tareas de procesamiento del lenguaje natural, BERT utiliza una capa de clasificación en la parte superior de la arquitectura para realizar tareas específicas, como clasificación de texto o etiquetado de entidades.

5. Pre-entrenamiento y ajuste

BERT se pre-entrena en grandes cantidades de texto sin etiquetar utilizando tareas de llenado de huecos y predicción de palabras. Luego, se ajusta finamente en tareas específicas con datos etiquetados para adaptar el modelo a tareas más específicas, como clasificación de texto o traducción automática.

¿Cómo afectará BERT en el algoritmo?

El impacto en los motores de búsqueda ha sido significativo desde su implementación, ya que ha mejorado la capacidad del algoritmo para comprender el contexto y el significado de las consultas de búsqueda realizadas por los usuarios, lo que ha llevado a resultados de búsqueda más precisos y relevantes.

Aunque lo mejor sería detallar los aspectos en que afectó de manera directa en cuanto a los resultados de búsqueda. 

1. Mejora en la comprensión del lenguaje

Permite al algoritmo comprender el lenguaje de manera más similar a como lo hacen los seres humanos, ya que al procesar el texto de manera bidireccional, el algoritmo puede capturar relaciones más complejas entre las palabras.

Gracias a este cambio en el modelo de entendimiento del lenguaje, es capaz de entender mejor el contexto en el que se utilizan las palabras, lo que resulta en una comprensión más profunda y precisa de las consultas de búsqueda.

2. Interpretación de la intención del usuario

Gracias a su capacidad para comprender el contexto de las palabras en una consulta, BERT ayuda al algoritmo a interpretar mejor la intención detrás de una búsqueda de los usuarios. 

Así es como permite que el motor de búsqueda ofrezca resultados más relevantes y adecuados a las necesidades, mejorando las tasas de respuesta y la calidad misma de los resultados.

3. Mejora en las búsquedas conversacionales y de preguntas

BERT ha sido beneficioso para las búsquedas conversacionales y de preguntas, donde las consultas pueden ser más largas y complejas. El algoritmo puede entender mejor el significado completo de la consulta y proporcionar respuestas más precisas y detalladas.

4. Mayor importancia de la calidad del contenido

El algoritmo se centra más en la calidad del contenido y su relevancia para la consulta del usuario, lo que significa que el contenido bien escrito, informativo y relevante tiene más probabilidades de clasificar mejor en los resultados de búsqueda.

5. Importancia de las palabras clave de cola larga

BERT ha aumentado la importancia de las palabras clave de cola larga, ya que ayuda al algoritmo a comprender mejor el contexto específico en el que se utilizan estas palabras clave. 

Las webs o nichos centradas en sitios o mercados más específicos se han visto beneficiadas de manera contundente, puesto que sus palabras claves de cola larga pueden ser contextualizadas con facilidad.

¿Cómo optimizar estrategias inbound de contenido para Google BERT?

Las estrategias de contenido no dejarán de tener peso en el SEO de las páginas web, pero sí habrá un antes y un después con BERT. No es nada nuevo en la optimización de contenidos que te adaptas o caes en el posicionamiento, así que es clave el adaptarse a los cambios.

¿Cómo puedes hacerlo? Si bien BERT está en una etapa embrionaria de desarrollo, sí ha dejado ya algunas pistas de cómo se deberán desarrollar las estrategias de contenido a partir de ahora y de cara al futuro.

Veamos algunas implementaciones que deberás llevar a cabo.

1. Contenido relevante y de calidad

Este aspecto no es nada nuevo, pero el tema es que con BERT, que se enfoca en comprender el contexto y el significado de las palabras en una consulta, es fundamental crear contenido relevante y de alta calidad.

La clave en este punto estará en asegurar que el contenido y las estrategias de contenido que desarrolles sean informativas, útiles y respondan, como siempre, a las preguntas y necesidades de los usuarios, pero desde un enfoque más contextual.

2. Longitud y estructura del contenido

BERT tiene en cuenta el contexto en el que se utilizan las palabras, lo que lo hace sensible a la estructura del contenido. Definir estructuras será clave, por lo que hacerlo de manera adecuada será crucial.

Plantéate escribir párrafos bien estructurados y utilizar encabezados relevantes, claros y que ayuden al algoritmo a entender mejor el contenido y la organización de los contenidos globales de tu web.

3. Palabras clave de cola larga

BERT ha aumentado la importancia de las palabras clave de cola larga, que son frases más específicas y detalladas de una intención de búsqueda que en sitios web más amplios, resultaban poco rentables.

Ahora, gracias a este nuevo método, utiliza palabras clave de cola larga que reflejen las consultas de búsqueda más comunes de los usuarios y que estén relacionadas con tu contenido.

4. Respuestas directas a preguntas

Durante mucho tiempo los usuarios realizaban preguntas de manera directa en los motores de búsqueda, los cuales, al no poder interpretar el contexto, no ofrecían los resultados más adecuados. 

Con BERT se ha mejorado la interpretación de las búsquedas de preguntas, por lo que proporcionar respuestas directas y concisas a preguntas frecuentes puede mejorar tu clasificación en los resultados de búsqueda.

5. Evita el relleno de palabras clave

Aunque el contenido de relleno siempre ha sido penalizado por los motores de búsqueda, es cierto que su identificación no siempre ha sido eficiente. 

El caso ahora es que BERT es capaz de detectar el relleno de palabras clave y, por consiguiente, lo penalizará. En lugar de enfocarte en repetir las palabras clave, enfócate en la calidad y relevancia del contenido.

6. Análisis de la intención del usuario

Comprender la intención detrás de las consultas de búsqueda de los usuarios es crucial. Investiga y analiza las consultas más comunes para adaptar tu contenido y abordar las necesidades específicas de tu audiencia.

¿La versión de BERT es definitiva?

No y nadie te puede decir lo contrario, dado que este y otros modelos de lenguaje similares siguen en constante evolución, puesto que se encuentran en una etapa temprana de desarrollo.

Los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, dentro de los que incluimos a BERT, son sistemas de aprendizaje profundo que requieren entrenamiento continuo y actualizaciones para mejorar su rendimiento y adaptarse a los cambios en el lenguaje y las necesidades de los usuarios.

Google y otros desarrolladores de modelos de lenguaje continúan refinando y en la aplicación de mejoras a estos sistemas para abordar nuevas tareas, como mejorar la comprensión del lenguaje para ofrecer resultados de búsqueda más precisos y relevantes.

Las actualizaciones de BERT y otros modelos de lenguaje pueden implicar ajustes en su arquitectura, cambios en el conjunto de datos de entrenamiento o modificaciones en el algoritmo de procesamiento.

Es fundamental que tanto los especialistas en SEO como los creadores de contenido estén informados de las actualizaciones y tendencias en el procesamiento del lenguaje para optimizar sus estrategias.

Sobre todo si quieren asegurarse de que su contenido mantenga la relevancia y esté bien clasificado en los resultados de búsqueda. Con BERT mantenerse informado y adaptarse a las actualizaciones en el algoritmo será la clave para mantener una estrategia de SEO efectiva en un entorno en constante cambio.

El futuro de BERT es ahora

Tanto de este modelo de lenguaje, como el de otros motores de búsqueda es prometedor, sobre todo si el crecimiento, las actualizaciones y mejoras continúan llegando para ofrecer mejor lectura y comprensión de los contextos 

Y es que hay que recordar que  BERT ha demostrado una capacidad impresionante para capturar relaciones complejas entre palabras y entender el contexto en el que se utilizan, pero se prevé que futuras versiones serán aún más precisas en este aspecto.

Además, es inevitable que esta tendencia llegue a todos los mercados, porque sí, de momento está disponible sólo en los idiomas más populares, pero a medida que la demanda crezca, es cuestión de tiempo para que se expanda.

Es por ello que o te adaptas o pierdes tu puesto en el posicionamiento orgánico, así que te queremos hacer la siguientes preguntas: ¿estás preparado para conocer todo lo que necesitas saber sobre BERT? Y si es así, ¿qué estrategias estás planificando para adaptarte a los cambios? Te estaremos leyendo en los comentarios.