Como sabemos, las búsquedas en Google son realizadas por personas reales y el motor de búsqueda por excelencia trata de salir de esta definición restrictiva para convertirse más bien en un “motor de respuestas”, posicionándose como una fuente de información autorizada para sus usuarios.

Para ello, debe ser capaz de entender cada vez más eficazmente lo que las búsquedas tecleadas por la gente realmente significan.

El aprendizaje de las máquinas, el autoaprendizaje de las máquinas, resulta ser un componente esencial para poner los algoritmos en posición de comprender la cantidad cada vez mayor de búsquedas realizadas por la gente cada día en los motores de búsqueda. Los cambios en las serps están de hecho a la orden del día y no es sorprendente que la posición cambie incluso varias veces en el mismo día.

Por esta razón, Google Bert podría ser el mayor cambio de los motores de búsqueda en los últimos años.

¿Qué es Google Bert?

Google Bert (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es el nombre dado a la reciente actualización de Google.

Es una aplicación basada en la red neuronal activada con el propósito de ayudar a los algoritmos de Google a comprender el significado real de lo que la gente escribe en la red, incluyendo preposiciones como “para” y “por”.

Con este nombre resumimos las técnicas neurales de procesamiento del lenguaje natural (tecnología introducida y hecha de código abierto por Google, como en los anuncios del Blog de la IA de Google del 2 de noviembre de 2018) diseñadas para apoyar los esfuerzos de las máquinas para entender el lenguaje desde un punto de vista cada vez más humano y para ofrecer respuestas mejor calibradas.

Esta tecnología está diseñada para poner en abstracto a cualquiera en posición de establecer su propio sistema de comprensión de preguntas y respuestas.

Pandu Nayak, de Google, llama a esta innovación “el mayor paso adelante en los últimos cinco años y uno de los mayores saltos en la historia de la investigación”, no segundo en importancia para el RankBrain en su día. Google Bert se creó para ofrecer respuestas oportunas a consultas complejas que se están volviendo cada vez más populares gracias al uso generalizado de dispositivos de voz.

La tecnología neural aplicada a la comprensión del lenguaje debería llevar a la comprensión de los matices de significado que una mente humana está acostumbrada a captar mientras que las máquinas no lo están tanto. Este nuevo algoritmo ayudará a comprender de manera más relevante las claves de búsqueda de larga cola y la intención de búsqueda relacionada con grupos de palabras, examinando cada término en relación con el anterior y el siguiente.

¿Cómo funciona Google Bert?

Las nuevas arquitecturas neurales abordan las palabras no como entidades individuales sino como un todo, incluyendo las relaciones que las unen entre sí. Así pues, digamos adiós a la forma limitada y obsoleta de los viejos algoritmos de considerar una palabra a la vez, un método que obviamente excluye la posibilidad de aceptar todos los matices de los discursos relacionados con el contexto.

Bert debería permitir a Google comprender mejor el significado de las expresiones y preposiciones de varias palabras, para acercarse a lo que la gente realmente quiere decir o escribe.

Este modo también permite analizar una palabra con respecto a la palabra que la sigue y la precede, y esto viene en ayuda de la necesidad de entender la intención de la búsqueda de una manera más relevante a la realidad.

En el caso de las expresiones compuestas de varias palabras será menos difícil analizar las palabras, teniendo también en cuenta las preposiciones que pueden afectar al significado global.

La tecnología de Bert debería, por lo tanto, permitir a los usuarios escribir o pronunciar las búsquedas sin necesidad de adaptarlas para obtener la información correcta requerida.

En el ejemplo presentado, una expresión como “el viajero de Brasil a EE.UU. en 2019 necesita un visado” se entiende ahora mejor por los algoritmos en lo que respecta a la preposición “a”, ya que antes el sistema podía malinterpretar el significado de la frase y creer que se trata de un viajero de EE.UU. a Brasil y no al revés.

O, en el ejemplo “aparcamiento en una colina sin bordillo”, el algoritmo capta la importancia del “no” actuando directamente sobre el fragmento presentado.

¿En qué consultas estará interesado Google Bert?

Google Bert debería impactar en alrededor del 10% de las consultas (por ahora sólo en inglés) pero razonablemente se expandirá a otros idiomas también. El despliegue comenzó oficialmente el 24 de octubre pero, dado el mar de serpientes, no sería extraño si sus efectos ya hubieran empezado a extenderse a partir del 19 del mismo mes.

Dado su funcionamiento, se deduce que Google Bert se dirigirá particularmente a las claves de búsqueda de cola larga para comprender con una tasa de error menor lo que significan las expresiones largas.

Otra cualidad apreciable de las redes neuronales es la capacidad de adaptar la información adquirida sobre la comprensión del inglés a otros idiomas a fin de aumentar progresivamente la eficacia del modelo a lo largo del tiempo.

Google Bert también debería cubrir todo el contenido de las serps, incluyendo fragmentos destacados y resultados 0.

Google Bert y RankBrain

Google Bert no está diseñado para reemplazar a RankBrain, sino para ayudarte a entender las consultas y el significado completo de las palabras que escribes.
Las palabras, de hecho, pueden significar algo si se toman solas y algo más dentro de un grupo de términos, por lo que Google Bert se fija el ambicioso objetivo de llevar la comprensión de las consultas de Google a un nivel mucho más humano que el actual.

¿Se puede optimizar un sitio para Google Bert?

Según Danny Sullivan de Google, un sitio web no puede ser optimizado para el Bert de Google. No se trata de un cambio en los dictados de Google sobre lo que se considera calidad según sus estándares, sino de la forma en que sus algoritmos tratan de percibir los significados de las consultas.

Si los propietarios de los sitios ya se esfuerzan por crear contenido valioso, original y completo para sus usuarios, no es necesario cambiar nada para optimizar un sitio para Google Bert.

En teoría, entonces, si un sitio ha perdido tráfico debido Google Bert, no podría hacer nada para recuperarse. El problema es que el contenido hecho principalmente alrededor de palabras clave puede fácilmente ser de poca utilidad cuando Google cambia sus parámetros en la interpretación de las palabras clave. Por lo tanto, el trabajo de posicionamiento debe ser repensado hacia un intento de búsqueda más “humano” para asegurarnos de que las actualizaciones progresivas de Google puedan aumentar el tráfico en nuestro beneficio y no al revés.

Tenemos que abandonar la idea de escribir el contenido “en el lenguaje de Google”, como si se tratara de productos para máquinas, y optar por comprender la intención de búsqueda de las personas tanto como sea posible para satisfacerla, porque eso es exactamente lo que Google está tratando de hacer con Google Bert.

Como dice el propio Google, no hay guías reales para optimizar Google Bert, ni tutoriales sobre cómo recuperar el tráfico perdido después de que esté completamente operativo. Esta es la evolución natural de la capacidad de Google para comprender el significado de las búsquedas, en particular las búsquedas de voz, para proporcionar resultados más relevantes. Lo que podemos hacer, y lo que en teoría ya deberíamos estar haciendo, es crear un contenido de alta calidad que responda muy bien a las necesidades de nuestro público.

Google BERT – Consideraciones

Esta interesante aplicación de las redes neuronales podría impulsar constantemente la creación de un buen contenido escrito realmente para las personas y no según la óptica mecánica de la redacción SEO con fines de posicionamiento solamente.

Google Bert, en teoría, debería favorecer el posicionamiento de un buen contenido, asumiendo que Google puede entender mejor las búsquedas y los matices de significado de las expresiones y proporcionar los resultados más adecuados a las necesidades de información.

¿Necesitas ayuda con tu sitio?

Sin embargo, incluso con esta introducción, no tenemos un problema completamente resuelto. La comprensión de las búsquedas es un tema insidioso que requiere un gran esfuerzo – como reconoce el propio Google – para adaptar las máquinas a los muchos matices de la expresión humana. Los errores seguirán estando lejos de los eventos remotos pero el camino, con suerte, debería ser al menos un poco más cuesta abajo.