BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to algorytm opracowany przez Google w 2018 roku, oparty na technice uczenia maszynowego. Wykorzystuje model językowy o nazwie Transformer, aby analizować i lepiej rozumieć znaczenie zapytań użytkowników, uwzględniając kontekst słów zarówno z lewej, jak i z prawej strony.
Rozwinięcie definicji
BERT jest kluczowym krokiem w ewolucji wyszukiwarek, ponieważ pozwala Google na interpretację bardziej złożonych fraz i pytań, szczególnie tych zawierających niuanse językowe, takie jak negacje, homonimy czy pytania kontekstowe. Jego dwukierunkowy charakter oznacza, że analizuje każde słowo w kontekście całego zdania, a nie tylko w odniesieniu do poprzednich lub następnych słów. Dzięki temu zapytania stają się bardziej precyzyjnie interpretowane, a wyniki wyszukiwania są bardziej trafne.
BERT działa głównie w zapytaniach w językach naturalnych, w tym takich, które mają formę pytań. Wprowadzenie BERT-a zrewolucjonizowało SEO, kładąc większy nacisk na wysokiej jakości treści pisane z myślą o użytkownikach, a nie tylko optymalizację pod kątem słów kluczowych.
Przykłady zastosowania w praktyce
- Poprawa wyników wyszukiwania:
Użytkownik wpisuje zapytanie „czy mogę kupić leki bez recepty w aptece w Polsce?”. Dzięki BERT, Google zrozumie znaczenie frazy „bez recepty” i kontekst, oferując wyniki odnoszące się do leków, a nie do samej recepty. - Optymalizacja treści pod wyszukiwania głosowe:
BERT umożliwia lepsze zrozumienie naturalnych zapytań użytkowników korzystających z asystentów głosowych, takich jak Google Assistant, np. „Jakie są zasady parkowania w centrum Warszawy w weekendy?”.
Powiązane narzędzia lub techniki
- Google Search Console: Narzędzie do monitorowania, jak zmiany w algorytmach, w tym BERT, wpływają na widoczność strony.
- SEO Content Optimization Tools (np. SurferSEO): Pomagają dostosować treści do zapytań użytkowników, które BERT może lepiej rozumieć.
- Natural Language Processing (NLP): Podstawa technologiczna BERT, wykorzystywana również w analizie treści.
Zalecenia i dobre praktyki
- Twórz treści zorientowane na użytkownika: Pisanie w sposób naturalny, zrozumiały i kompleksowy jest kluczowe.
- Unikaj sztucznego upychania słów kluczowych: BERT karze strony za nienaturalną optymalizację treści.
- Zadbaj o odpowiedzi na konkretne pytania: Tworzenie sekcji FAQ lub artykułów odpowiadających na pytania wprost zwiększa widoczność w wyszukiwarce.
- Testuj i analizuj dane w Google Search Console: Monitoruj, jak zapytania użytkowników ewoluują i jak algorytmy wpływają na pozycjonowanie.
Powiązane pojęcia
- Algorytm RankBrain: Starszy algorytm Google wspomagający rozumienie zapytań, którego BERT jest rozwinięciem.
- Natural Language Processing (NLP): Technologia przetwarzania języka naturalnego, na której bazuje BERT.
- Transformer: Architektura sieci neuronowej, która pozwala na dwukierunkową analizę kontekstu.
FAQ
Czy mogę zoptymalizować stronę specjalnie pod BERT?
Nie. BERT nie jest algorytmem, który można „oszukać”. Kluczem jest tworzenie wartościowych treści odpowiadających na rzeczywiste potrzeby użytkowników.
Czy BERT działa na wszystkie zapytania?
Nie. BERT jest aktywny głównie w zapytaniach długich, złożonych lub w języku naturalnym.
Podsumowanie
Algorytm BERT to kamień milowy w ewolucji wyszukiwania, pozwalający Google lepiej rozumieć złożone zapytania użytkowników. Dzięki niemu treści przyjazne i wartościowe stają się bardziej widoczne w wyszukiwarce. Jeśli chcesz zoptymalizować swoją stronę, skup się na użytkownikach, a nie na algorytmach.