De vez em quando, o Google faz uma grande atualização em seu algoritmo principal. Em outubro de 2019, foi a introdução do BERT .

Mas com centenas de atualizações do Google todos os anos, o que diferencia o BERT de todo o resto?

Bem, de acordo com o Google, o BERT é a maior atualização em cinco anos (desde o RankBrain) e afeta uma em cada dez consultas de pesquisa.

Simplificando: o BERT promete responder com mais precisão às perguntas que você tem no Google.

O que é o Google BERT?

BERT significa Representações de codificadores bidirecionais dos transformadores.

Embora isso pareça complexo, tudo o que precisamos saber é que é a maneira do Google entender melhor os detalhes da linguagem natural que usamos.

De fato, antes que o Google introduzisse o BERT como parte de seu algoritmo principal, ele foi lançado como uma rede neural de código aberto .

Isso significava que qualquer pessoa com conhecimento técnico poderia usar o código para treinar seu próprio sistema de atendimento de perguntas de última geração.

Uai, isso parece muito divertido – mas como o BERT funciona? 

Como o Google BERT funciona?

No passado, o Google nem sempre era bom em entender pesquisas complexas ou de conversação.

E, de acordo com o Google, “as pessoas costumam digitar sequências de palavras que pensam que entenderemos, mas não são realmente como elas naturalmente fazem uma pergunta”.

Esse fenômeno é conhecido no QG do Google como “palavra-chave-ese” e é algo que o Google deseja evitar.

Assim, através do aprendizado de máquina e do processamento de linguagem natural, o BERT processa o contexto completo de uma palavra a partir de uma consulta. Em seguida, analisa as palavras que vêm antes e depois dele, em vez de se concentrar apenas em cada palavra de cada vez.

Da correspondência de palavras-chave à correspondência de intenção de palavras-chave

Agora, decidir o que torna a qualidade e o conteúdo relevante é algo em que o Google se concentra há um tempo.

Em 2013, o Google reformulou seu algoritmo principal e o nomeou Hummingbird.

Antes disso, a pontuação do Google para determinar se uma página era considerada relevante ou não estava relacionada, em grande parte, à otimização da palavra-chave.

Se você incluir palavras-chave em elementos importantes da página, como tags de título, títulos e no corpo do conteúdo, obterá uma pontuação alta. Você pode pensar nessa abordagem como relevância 1.0.

No entanto, um dos principais objetivos do Hummingbird era afastar-se das “sequências, para as coisas”, melhor compreendendo o significado das palavras-chave e como elas se relacionavam com outros tópicos, em vez da sequência de caracteres que compõem uma palavra.

Avanço rápido em alguns anos (2015), e o Google lançou o primeiro sub-algoritmo do Hummingbird: RankBrain.

Foi especial porque foi o primeiro algoritmo de inteligência artificial do Google.

O RankBrain entende melhor a intenção do usuário por trás de uma palavra-chave e se concentra em fornecer o melhor resultado possível, em vez do melhor resultado otimizado de palavra-chave.

O Google se tornou público ao dizer que o RankBrain é um dos seus três principais fatores de classificação .

Então, aqui está o que você precisa saber … agora há uma mudança crescente, passando apenas da palavra-chave que corresponde a uma consulta de pesquisa para satisfazer a intenção subjacente de uma consulta.

Se você pensar sobre isso, faz muito sentido. O Google agora usa inteligência artificial na tentativa de descobrir quando um usuário está satisfeito ou não. A correspondência de intenção de palavra-chave está rapidamente se tornando um dos aspectos mais importantes do SEO moderno.

Então, qual é a diferença entre BERT e RankBrain?

Bem, vamos começar com as semelhanças. Ambos são controlados pelo algoritmo principal do Google, Hummingbird, usam inteligência artificial e se concentram em entender a intenção por trás de uma consulta de pesquisa, para que possam ajudar a fornecer o melhor resultado possível.

O RankBrain prima pela compreensão da intenção do usuário por palavras-chave de cauda longa, mais específicas e desconhecidas; enquanto o BERT aborda as nuances mais refinadas da linguagem natural.

Quando você começa a pensar na intenção do usuário por trás de uma palavra-chave e quais podem ser os melhores resultados para o usuário, você graduou seu pensamento da relevância 1.0 (correspondência de palavras-chave) para a relevância 2.0 (correspondência de intenção de palavras-chave).

Você deve mudar sua abordagem para SEO?

Provavelmente não.

O Google tem dito, pelo que parece uma eternidade, ” concentre-se no usuário e tudo o mais se seguirá “.

A filosofia do Google não mudou, mas com os avanços na inteligência artificial, o Google agora está melhorando o entendimento do que o usuário deseja e está trabalhando mais para identificar a intenção do usuário por trás de muitas outras palavras-chave.

Portanto, o SEO moderno agora combina a relevância 1.0 (correspondência de palavras-chave) e a relevância 2.0 (correspondência de intenção de palavras-chave) para produzir conteúdo relevante. Ambos são fundamentais para o seu sucesso em SEO.

Agora, com a introdução da inteligência artificial através do Hummingbird, RankBrain e agora BERT, fica claro que o Google está dobrando, fornecendo a melhor experiência do usuário para seus usuários.