Un año después, ¿ha cambiado BERT la búsqueda para siempre?

Un año después, ¿ha cambiado BERT la búsqueda para siempre?

miércoles, marzo 10, 2021
Nyo Logan

La última vez que investigamos a fondo el prometedor futuro de BERT, la IA de Google, sólo afectaba al 10% de todas las búsquedas en inglés. Pero Google siempre ha tenido un ambicioso plan de expansión para BERT; prueba de ello es la implementación de BERT en 70 idiomas en diciembre de 2019.

Y aquí estamos poco más de un año después de que BERT tuviera su gran oportunidad. Es hora de echar revisar y medir exactamente cuánto ha revolucionado la búsqueda, con la IA revolucionaria de Google.

Pero recuérdame… ¿Quién es BERT?

Aunque el significado del acrónimo BERT es un poco aséptico (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores), BERT es considerado la actualización de búsqueda más importante que ha realizado Google desde su lanzamiento RankBrain allá por 2015.

El objetivo de BERT es comprender mejor el lenguaje conversacional. Poniendo especial énfasis en las siempre importantes, aunque ambiguas, preposiciones (como desde y hasta) que conforman los bloques de construcción del lenguaje, pero son difíciles de comprender para las computadoras.

Algunos ejemplos de BERT en acción

Google nos enseñó un ejemplo en vivo de cómo BERT ayuda a mejorar los resultados de búsqueda basándose en la intención del usuario:

BERT en acción

Una búsqueda tipo “2019 visa para viajar a US desde Brasil”. La palabra “a” y su relación con el orden de las demás palabras de la búsqueda es particularmente importante para entender el significado. Se trata de un brasileño que viaja a los US y no al contrario. Antes los algoritmos no entendían la importancia de esta conexión y devolvían resultados sobre ciudadanos estadounidenses viajando a Brasil. Con BERT, la búsqueda es capaz de detectar los matices y saber que cada palabra cuenta mucho y que se pueden obtener resultados más relevantes.

En el mismo post, Google daba otros ejemplos de BERT captando los matices sutiles del lenguaje como nunca antes se había hecho:

Veamos otra búsqueda: «¿los esteticistas pasan mucho tiempo de pie en el trabajo?». Antes, nuestros sistemas tenían en cuenta un enfoque basado en la coincidencia de palabras clave, emparejando el término «de pie» en resultados relacionados con la palabra pie. Nuestros modelos BERT por otro lado entienden que la palabra “de pie” está relacionada con el hecho de trabajar de pie y arroja resultados más acertados.

Del 10% al 100%… casi

Google anunció el mes pasado que «BERT se usa ahora mismo en todas las búsquedas en inglés, ayudando así a obtener los mejores resultados a las búsquedas». Esto es un gran avance respecto al año pasado, cuando BERT solo impactaba al 10% de las búsquedas en inglés.

GIF animado que muestra a BERT organizando resultados de búsqueda.

Google completa así un hat-trick de productos de IA—RankBrain, Hummingbird, y ahora BERT—todos comparten el mismo objetivo final que es comprender el lenguaje en el que buscan los usuarios, para ofrecerles mejores resultados. El énfasis se pone directamente en el usuario y le proporciona contenido de alta calidad que coincida con su intención de búsqueda. Si eso te suena familiar, es porque ese es el mismo objetivo de todos los SEO del mundo.

¿Cómo impacta BERT al SEO?

A medida que BERT se expanda en otros idiomas y regiones las websites irán perdiendo más tráfico. ¿Por qué? Porque BERT arrojará los mejores resultados para esa búsqueda en el SERP, lo que hará innecesarios más clicks. Esta IA encuentra los pasajes más relevantes en las páginas y los genera como respuesta—una característica que es conocida como «passage indexing«.

Recuerde que tener menos tráfico no es necesariamente algo malo. Consideremos cómo un usuario puede haber buscado «cómo hacer ejercicio sin salir de casa» y hace clic en un artículo que en realidad describe cómo el ejercicio al aire libre es más efectivo, se largará de esa página casi de inmediato. Es poco probable que el tipo de tráfico perdido debido a la introducción de BERT convierta ya que ciertos resultados de búsqueda prominentes nunca coincidieron con la intención del buscador.

La mejor forma de optimizar de cara a BERT es asegurarnos de que el contenido de tu web está bien escrito de cara a la audiencia humana (¿podría ser este el fin del contenido tipo spun, escrito tipo robot para ser detectado por robots?). Si notas un descenso significativo del tráfico orgánico, empieza determinando dónde se produce esa pérdida e investiga si hay que echarle la culpa a BERT. ¿Aún no estás seguro? Consulta nuestras estrategias de SEO y de contenido: es hora de crear contenido fresco y relevante para las búsquedas de vuestros clientes.

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