BERT de Google - Cómo le afecta el algoritmo del lenguaje natural

La actualización de Google BERT ahora está en marcha y es
el mayor avance en la historia de la Búsqueda
en los últimos 5 años y se caracteriza por ser un paso masivo.

BERT de Google - Cómo le afecta el algoritmo del lenguaje natural

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La semana pasada, Google hizo olas con su anuncio de supremacía cuántica: la afirmación de que han desarrollado una computadora cuántica que se ha demostrado que resuelve, en cuestión de días, un problema que una supercomputadora "clásica" probablemente tomaría miles de años. resolver. En otros lugares, abundan las historias sobre robots que toman nuestros trabajos, mientras que el aprendizaje automático parece estar en la mente de todos.

Pero el cambio no siempre es llamativo o incluso visible. La semana pasada, Google introdujo una nueva actualización llamada BERT, que se caracteriza por ser un gran y masivo paso adelante para la búsqueda en los últimos 5 años, así como uno de los mayores pasos adelante en la historia de la búsqueda. Sin embargo, mire y pregunte en la comunidad de SEO y verá muy poco que anuncie tanto. Además, aún no está muy claro a qué se dirige el BERT de Google y cómo se verá influenciada el panorama SEO por esta gran actualización. Entonces, ¡resolvamos todo!

  1. - ¿Qué es la actualización BERT de Google?
  2. - ¿Qué es la orientación BERT de Google?
  3. - ¿Google BERT afecta el SEO?
  4. - ¿Google BERT afecta el marketing de contenidos?


Los androides sueñan con ovejas eléctricas? Es el título de una novela del visionario escritor de ciencia ficción Philip K. Dick. Si no suena familiar, es mejor que lo reconozca bajo el título de adaptación de su película, Blade Runner. Tanto el libro como la película se preocupan por las preguntas sobre lo que significa ser humano en un mundo cada vez más tecnológico y cómo (todavía) distinguir entre humanos y androides. El ex-Machina de ciencia ficción independiente 2014 Ex-Machina, del director Alex Garland, hace una pregunta similar al hacer referencia al concepto de la prueba de Turing: si un robot pasara como humano a cualquier otro humano en el universo, ¿seguiría siendo un robot? Estas son preguntas fascinantes y afortunadamente aún podemos reflexionar sobre ellas en la literatura y el cine de ciencia ficción. Todavía no estamos allí en la vida real, aunque uno tiene que preguntarse cuánto tiempo pasará hasta que el robot más trivial "No soy un robot" sea revisado por un robot ( lo ha hecho).

A pesar de que todavía estamos lejos de los androides que sueñan con ovejas, estamos viendo un progreso constante en la forma de interacciones informáticas más humanas.

¿Qué es la actualización BERT de Google?

En pocas palabras, se supone que Google BERT ayuda a una máquina a entender lo que significan las palabras en una oración, pero con todos los matices del contexto.

Sin embargo, para responder a la pregunta, ¿qué significa BERT? Necesitamos hablar en una nota más explicativa.

BERT, que es lo que se llama la última y más grande actualización del algoritmo de Google, representa las representaciones de codificador bidireccional de Transformers, y es un algoritmo de aprendizaje profundo relacionado con el procesamiento del lenguaje natural.

Entonces, ¿es BERT un modelo de lenguaje? (alerta geek por delante)

Sí, podemos decir que es un modelo de lenguaje. Sin embargo, debe saber que incluso si BERT es un concepto nuevo, no es nuevo. El concepto BERT se hizo público en 2018, en un artículo publicado por investigadores de Google Artificial Intelligence Language.

Según los investigadores de Google, “a diferencia de los modelos recientes de representación del lenguaje, BERT está diseñado para pre-entrenar representaciones bidireccionales profundas a partir de texto sin etiquetar condicionando conjuntamente el contexto izquierdo y derecho en todas las capas. Como resultado, el modelo BERT previamente entrenado se puede ajustar con solo una capa de salida adicional para crear modelos de vanguardia para una amplia gama
gama de tareas, como respuesta a preguntas e inferencia del lenguaje, sin modificaciones sustanciales en la arquitectura específica de la tarea ".

Se ha demostrado que la capacitación previa del modelo de lenguaje es efectiva para mejorar muchas tareas de procesamiento del lenguaje natural. Estas incluyen tareas a nivel de oración tales como inferencia y parafraseo del lenguaje natural , cuyo objetivo es predecir las relaciones entre oraciones analizándolas de manera integral, así como tareas a nivel de token como reconocimiento de entidad con nombre y respuesta a preguntas , donde se requieren modelos para producir bien salida granulada a nivel de token.

Si le preguntamos a Google qué significa el nombre BERT, veremos una variedad de resultados interesantes. Para ser justos, mi consulta de búsqueda fue para "bert name", nada relacionado con la actualización. Sin embargo, si estamos viendo la sección "la gente también pregunta", obtenemos tres piezas diferentes de información. No es contradictorio, no es opuesto, sino diferente, lo que puede traducirse en confusión para el usuario. ¿La actualización del algoritmo BERT resolverá este problema? Sigamos nuestra investigación para averiguarlo.

Dato curioso: La actualización de Google BERT se lanzó el 25 de octubre, el mismo día que Kanye West lanzó su último álbum, Jesus Is King .

 

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¿Qué es la orientación BERT de Google?

Según las propias estimaciones de Google, la actualización BERT afectará al 10% de todas las consultas . Ese es un porcentaje tremendo, pero podría no haber causado un chapoteo visible según los estándares de la comunidad SEO. Eso es muy probable porque la actualización se centra en "consultas más largas y más conversacionales", mientras que estas consultas de cola más largas son consultas que (probablemente) los SEO no se dirigen tanto de una manera pesada.

Si esa última parte le resulta familiar, podría ser porque no está muy lejos de nuestras recientes discusiones sobre la intención de búsqueda. La pregunta básica es, entonces, ¿qué es lo que realmente quiere descubrir el usuario? Hay bastantes ejemplos que ilustran la diferencia que hizo BERT.

Search Engine Journal proporciona un ejemplo de comprensión BERT, usando la frase "cómo pescar una vaca", que no tiene nada que ver con la imagen que se puede conjurar en tu cabeza en este momento (o en la imagen a continuación) y todo lo que hay que hacer con un sentido muy particular de la palabra "vaca" en relación con la pesca, refiriéndose a un bajo rayado grande.

El propio Google ofrece algunos ejemplos de consultas que habrían sido bastante claras en la intención de un interlocutor humano (por ejemplo: "el viajero brasileño de 2019 a EE. UU. Necesitaba una visa" y "los estéticos tienen mucho trabajo"), pero eran anteriores a la actualización se perdió por completo en Google, según los resultados que mostró.

Al aplicar los modelos BERT a ambos rankings y fragmentos destacados en la Búsqueda, Google pretende poder hacer un trabajo mucho mejor, ayudando a los usuarios a encontrar información útil. De hecho, cuando se trata de clasificar los resultados, BERT ayudará a Search a comprender mejor una de cada 10 búsquedas en inglés en los EE. UU., Y con el tiempo llevaremos esto a más idiomas y localidades.

Particularmente para consultas más largas y más conversacionales, o búsquedas en las que las preposiciones como "para" y "to" son muy importantes para el significado, la búsqueda podrá comprender el contexto de las palabras en la consulta. Y los usuarios pueden buscar de una manera que les parezca natural.

En un artículo de 2018, Rani Horev predijo la importancia de BERT. Como dijo, BERT mejorará la búsqueda y, sin duda, es un gran avance en el uso del aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje natural. El hecho de que sea accesible y permita un ajuste rápido rápido probablemente permitirá una amplia gama de aplicaciones prácticas en el futuro.

¿Google BERT afecta el SEO?

Sí, la actualización BERT afecta el SEO y me permite explicar por qué.

SEO: la optimización de motores de búsqueda es el proceso de mejorar su sitio para los motores de búsqueda. Por lo tanto, cualquier actualización que los motores de búsqueda estén haciendo a su algoritmo influye en el proceso de optimización del motor de búsqueda.

Ahora, la pregunta que queda es ¿qué puede hacer para optimizar la actualización BERT?

Si escuchamos a Danny Sullivan, el Enlace de búsqueda público de Google, que ayuda a las personas a comprender mejor la búsqueda y ayuda a Google a escuchar mejor los comentarios del público, la respuesta es bastante sencilla: nada nuevo. Qué En realidad, Danny destaca que no hay nada que deba hacer a partir de hoy que no debería haber hecho antes del BERT. Y eso es: escribir contenido para los usuarios .

Esperamos que no haya duda para nadie de que Google se ha centrado en el contenido durante un par de años (aquí hay un estudio de caso sobre la actualización de Panda 4 , que se centró en el contenido a lo grande y afectó a muchos sitios web importantes). Y no queremos repetir el "contenido es el rey" ni destacar la importancia de escribir contenido SEO y fácil de usar. Sin embargo, intentemos comprender dónde se encuentra el SEO ahora en el contexto de BERT.

Creemos que deben tenerse en cuenta dos aspectos principales cuando nos preguntamos cómo la última actualización de Google influye en el SEO.

Identifique y optimice la intención de búsqueda del usuario correcto

En el proceso de capacitación BERT, el modelo recibe pares de oraciones como entrada y aprende a predecir si la segunda oración del par es la siguiente en el documento original. Por lo tanto, el algoritmo está tratando de comprender mejor las necesidades del usuario, incluso para predecirlas si es posible.

La actualización de BERT de Google intenta (incluso) comprender mejor la intención de búsqueda de los usuarios.

La intención de búsqueda o la intención de palabra clave es la razón por la cual las personas realizan una búsqueda específica. ¿Por qué están buscando? ¿Qué están tratando de lograr a través de su búsqueda? ¿Están tratando de encontrar la respuesta a una pregunta o quieren llegar a un sitio web específico?

Con el uso cada vez mayor de la búsqueda móvil y de voz, donde las personas necesitan respuestas rápidas y contextuales a sus preguntas, Google trata de ser cada vez más capaz de determinar la intención de búsqueda de las personas. Por lo tanto, todo el SERP de Google ahora está tratando de adaptarse mejor a la intención de búsqueda y no a la palabra clave buscada exacta. Ahora, más que nunca, habrá situaciones en las que el término exacto buscado ni siquiera se incluirá en la página de resultados de búsqueda de Google. Y esto sucede porque Google se ha vuelto cada vez mejor para determinar la intención de búsqueda de las personas.

Google tiene que descubrir qué es exactamente lo que la gente quiere, para poder ofrecerles los resultados de la página del motor de búsqueda que necesitan. Y, desde el punto de vista de SEO, su trabajo es crear contenido que sea relevante para los usuarios de Google y que coincida con su intención de búsqueda.

Para no demorarse más en esto, recuerde que la intención de búsqueda es más importante que nunca y aquí le mostramos cómo optimizar para cada tipo de intención de búsqueda.

Optimizar para fragmentos destacados

Google declaró que BERT se trata del lenguaje natural de los usuarios y de comprender consultas más largas. Lo que Google intenta resaltar con el foco en los fragmentos destacados es que la intención del buscador es encontrar contenido que responda exactamente a esta pregunta realmente rápido.

Fragmentos destacados (también conocidos como cuadros de respuestas, gráficos de conocimiento o respuestas directas de Google). Si está buscando algo como "cuántas calorías tiene una manzana", obtendrá una respuesta directa, resaltada dentro de un cuadro, como en los ejemplos a continuación. Hicimos una investigación realmente genial sobre los cuadros de respuestas hace un tiempo; Usted deberia comprobar esto.

Además, con la actualización BERT, Google se centró en mostrar fragmentos destacados aún más relevantes. Para comprender mejor de qué se trata esta mejora, se nos da el ejemplo del fragmento destacado para el estacionamiento de consultas en una colina sin bordillo. Antes, Google solía dar demasiada importancia a la palabra "bordillo" e ignoraba la palabra "no", sin entender cuán crítica era esa palabra para responder adecuadamente a esta consulta. Por lo tanto, devolverían los resultados del estacionamiento en una colina con una acera. Esta última actualización parece solucionar este problema, ya que el motor de búsqueda comprende mejor la consulta y el contexto.

Pero, ¿cómo debe optimizar para los fragmentos destacados o los cuadros de respuesta? Bueno, aquí es donde entra el contenido, así que sigue leyendo.

 

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¿Google BERT afecta el marketing de contenidos?

Sí, Google afirmó que el contenido es aún más importante y, por lo tanto, uno debe centrar toda su atención en escribir contenido relevante para el usuario.

Por definición, el marketing de contenidos implica crear contenido valioso, relevante y consistente para atraer y retener una audiencia claramente definida. Y el fragmento destacado de Google parece respaldar eso. Y desde que Google anunció que había aprovechado su modelo de lenguaje BERT previamente entrenado para mejorar drásticamente la comprensión de las consultas de búsqueda, está claro que el marketing de contenido debe cumplir con este gran salto adelante en la historia de la búsqueda.

A medida que Google comprende mejor el lenguaje natural, centrándose en palabras clave de cola más larga y en fragmentos destacados, está claro que hay grandes oportunidades para que los escritores de contenido sirvan a sus lectores con contenido escrito de manera más "humana", que responde a la pregunta de un buscador lo más rápido posible y proporciona Mucho valor.

Dejando a un lado la teoría, estos son los pasos que debe seguir para escribir contenido que sea relevante para sus usuarios, pero también contenido que se clasifique alto para que sus usuarios lo encuentren.

Paso 1. Realizar un análisis SERP de Google

Toda investigación de palabras clave o proceso de optimización de contenido debe comenzar con un análisis SERP junto con un análisis de la competencia. El análisis de clasificación de la herramienta Optimizadora de contenido le brinda toneladas de información relacionada con la palabra clave analizada. Rápido y fácil, puede conocer los volúmenes de búsqueda, qué tipo de contenido se clasifica en esa palabra clave, cuán difícil es clasificar en esa consulta (siguiendo la dificultad de la palabra clave), así como cuán popular es esa palabra clave entre los buscadores. Además, la herramienta le permite conocer las palabras clave y los enlaces exactos que impulsaron esa página en los principales resultados de Google para optimizar fácilmente su contenido.

Paso 2. Crear contenido relevante y optimizado

Content Optimizer hace la mayor parte del trabajo por usted. Sé que soy parcial y no quiero elogiar demasiado la herramienta, pero la realidad es que hace la mayor parte del trabajo por ti. Una vez que haya realizado el análisis de clasificación, lo que debe hacer es comenzar a escribir una nueva pieza de contenido u optimizar el existente y el Asistente de contenido le informará las palabras clave exactas que debe usar para que su contenido sea relevante para la búsqueda del usuario intención.

Recuerda, necesitas escribir para humanos. BERT parece hacer que Google entienda aún mejor las consultas del buscador, por lo que no tiene excusas.
Y si se pregunta por qué necesita una herramienta para “escribir para humanos”, le diría que una herramienta puede brindarle una gran cantidad de información sobre lo que realmente le interesa a los usuarios y puede escribir contenido que responda sus necesidades; y en segundo lugar, sus usuarios necesitan encontrar su contenido primero en el primer resultado de la página de Google para acceder a él.

Paso 3. Descubre nuevas palabras clave y oportunidades de ranking

No tiene que limitarse a una palabra clave específica; necesita descubrir otras consultas que puedan interesar a sus usuarios. Los buscadores tienen más de una pregunta cuando se trata de productos de su empresa. Aproveche la oportunidad y ofrézcales contenido relevante para la mayoría de sus preguntas. Puede usar el mismo Optimizador de contenido para esta tarea. La herramienta tiene dos secciones que le permitirán saber automáticamente qué otras preguntas están relacionadas con su consulta de búsqueda:

El Explorador de palabras clave : esta sección es ideal para el análisis de palabras clave y para descubrir nuevas oportunidades de palabras clave. También le da la posibilidad de ver solo las sugerencias de preguntas. Inspírese con la lista de preguntas, consulte la relevancia de la pregunta, su volumen, CPC (costo por clic) y elija la que sea más adecuada y rentable.

La sección La gente también pregunta : el Asistente de contenido le permitirá conocer las palabras clave exactas que debe usar en su contenido, lo que las personas buscan, pero también le ofrecerá un conjunto de preguntas relacionadas con su consulta de búsqueda original. Debería considerar responder estas preguntas en su contenido o crear contenido nuevo a partir de estas preguntas.

Aunque la integración de BERT en la Búsqueda de Google actualmente solo está disponible para consultas en inglés en los EE. UU., Google dice que planea aplicar BERT a idiomas y ubicaciones adicionales. Por lo tanto, el resto del mundo no tendrá que esperar demasiado hasta que BERT sea responsable de las búsquedas en docenas de idiomas.

Cuando se aplica a la clasificación y los fragmentos destacados en la búsqueda, los modelos BERT pueden procesar palabras en relación con todas las demás palabras en una oración en lugar de considerarlas una por una y en orden. Esto permite una mejor "comprensión" del contexto, lo cual es particularmente útil cuando se trata de consultas más largas y más conversacionales, o búsquedas donde las preposiciones afectan fuertemente el significado. Esto brinda enormes oportunidades al mundo de la búsqueda y grandes desafíos para los SEO y los especialistas en marketing digital.

Y aunque las mejoras de rendimiento son impresionantes, Google reconoce que la comprensión del lenguaje natural sigue siendo un desafío continuo. Esto no significa que uno no deba adaptar su estrategia de marketing o que deba repensar sus estrategias de automatización de marketing y SEO para cumplir con los requisitos de marketing de búsqueda actuales. Sin embargo, con los motores de búsqueda cada vez más complejos, no hay listas de "guías completas" o "consejos y trucos" para optimizar para BERT o cualquier otra actualización futura (muy probablemente). Debe mantenerse actualizado y tener al usuario en mente sin importar lo que haga.

 

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