Estás leyendo la publicación: 3 cosas que Google nos dijo sobre BERT que pueden ayudar a su SEO
Cuando Google lanzó BERT por primera vez en su motor de búsqueda hace un año, dijeron que afectaría a uno de cada 10 resultados de búsqueda. Eso significa que aproximadamente 120 mil millones de páginas de resultados de motores de búsqueda (SERP) se reorganizaron debido a BERT en los últimos 12 meses.
A pesar del efecto en tantos resultados de búsqueda, Google dijo originalmente que no era necesario que los SEO hicieran nada para optimizar para BERT.
En caso de que te lo hayas perdido, las Representaciones de codificador bidireccional de Transformers (afortunadamente, BERT para abreviar) es una técnica de código abierto para el procesamiento del lenguaje natural que Google lanzó en 2018. Google aplicó BERT a las consultas de búsqueda en 2019. En términos simples, BERT ayuda La Búsqueda de Google comprende mejor la forma en que los humanos se comunican.
Desde su lanzamiento, los mensajes de Google sobre BERT han sido más matizados, revelando tres formas en que afecta el resultado de los resultados de búsqueda. Es por eso que, en esta publicación, le mostraremos cómo BERT está cambiando los resultados para ciertos tipos de consultas y qué puede hacer para obtener o mantener su contenido en buen estado en los SERP.
BERT prefiere la escritura natural a la colocación de palabras clave
En un Google Webmaster Hangout de enero de 2020, se le preguntó al analista de tendencias de webmasters de Google, John Mueller, cómo optimizar el contenido para BERT. Su respuesta dejó en claro que BERT puso otro (¿último?) clavo en el ataúd del relleno de palabras clave.
“Nuestra recomendación allí es esencialmente escribir de forma natural”, dijo Mueller. “Algo así como un humano normal sería capaz de entender. Entonces, en lugar de rellenar palabras clave tanto como sea posible, escribe de forma natural”.
¿Cómo reduce BERT la necesidad de colocar palabras clave?
BERT lee el contenido bidireccionalmente, lo que ayuda a Google a comprender mejor la intención de una consulta de búsqueda completa y depende menos de las palabras clave individuales.
La clave es la “B” en BERT, que significa “bidireccional”. Significa que, con la ayuda de BERT, Google puede leer una consulta tanto de izquierda a derecha como de derecha a izquierda. Es uno de los mayores avances en la forma en que Google entiende las consultas.
Antes de BERT, Google leía las consultas en una dirección u otra. Un ejemplo de Google es la oración “Accedí a la cuenta bancaria”.
Sin la lectura bidireccional de BERT, Google contextualizaría “banco” en función de lo que viene antes de la palabra (“Accedí a”) lo que viene después (“cuenta”). Con BERT, Google entiende “banco” en función de “Accedí a la” “cuenta”. Entonces, Google sabe que “banco” se trata de instituciones financieras y no del lado de un río.
En consultas complejas, la lectura bidireccional produce resultados de búsqueda que coinciden mejor con la intención y confíe menos en la colocación de palabras clave.
Aquí hay una consulta de búsqueda de ejemplo de Google para ilustrar cómo funciona.
Antes del BERT, Google proporcionaba resultados que incluían las palabras clave “esteticistas” y “soporte” de forma destacada, aunque el contenido no coincidía realmente con la intención de la consulta. Con BERT, es una historia diferente. Google devolvió contenido que responde directamente a lo que preguntó el buscador. Más importante aún, tenga en cuenta que el resultado superior no incluye las palabras clave de forma destacada (en el título o en el párrafo de apertura). BERT ha ayudado a Google a hacer coincidir la intención con las palabras clave.
Para llevar: escriba contenido para humanos, no como andamiaje para palabras clave
BERT puede detectar la intención de consulta sin hacer coincidir las palabras clave. Para los creadores de contenido, eso significa que ya no es necesario incluir torpemente palabras clave, especialmente las de cola larga, en su copia. En su lugar, concéntrese en escribir contenido que sea fácil de leer y comprender para un ser humano. Si hace eso, BERT ayudará a Google a comprender el significado de su contenido y lo ubicará más arriba en los SERP.
Aquí hay algunos consejos sobre cómo escribir de forma natural, para que BERT comprenda mejor el significado de su contenido:
- Escribe para tu público objetivo: Considere su tono, estilo y nivel de sofisticación, para que su contenido coincida con la forma en que hacen preguntas.
- Mantenga su contenido conciso: Dado que la densidad de palabras clave importa menos, puede transmitir el mensaje sin preocuparse por cuántas veces ha agregado palabras específicas.
- Vuelva a verificar la buena gramática y la simplicidad: Si tu escritura confunde a un humano, hará tropezar a BERT.
BERT entiende la intención de las palabras clave de cola larga
En otro Google Webmaster Hangout en mayo de 2020, Mueller confirmó que la mayor fortaleza de BERT es buscar resultados relevantes para palabras clave de cola larga.
“Cuando se trata de las páginas en sí, tratamos de averiguar de qué se tratan realmente esas páginas y cómo se asignan esas páginas a las consultas específicas que tenemos”, dijo Mueller. “En particular, cuando se trata de consultas largas en las que necesitamos comprender cuál es el contexto aquí, qué es algo que la gente realmente está buscando dentro de esta consulta”.
¿Cómo entiende BERT la intención de las palabras clave de cola larga?
BERT usa algo llamado “puntuaciones de atención”, junto con la lectura bidireccional, para comprender mejor de qué se tratan las páginas web y cómo se asignan a las palabras clave de cola larga.
Así es como funciona. BERT compara cada palabra en una oración con cualquier otra palabra. El resultado de esa comparación es un puntuación de atención.
Un puntaje de atención revela cuánta influencia debe tener cada palabra en la oración en la palabra que está revisando. Ese contexto ayuda a una máquina a comprender los significados previstos de las palabras ambiguas.
Google lo explica con un ejemplo. Digamos que le diste a BERT estas dos oraciones:
“El animal no cruzó la calle porque estaba muy cansada” y “El animal no cruzó la calle porque era muy ancha”.
Los puntajes de atención le dicen a BERT que en la primera oración, “animal” es más importante en la representación de “eso”. Mientras que en la segunda oración, “calle” es más importante en la representación de “eso”.
Cuando Google probó esta capacidad en una consulta de búsqueda, sucedió algo interesante. BERT entendió la importancia de las palabras que Google habría ignorado previamente.
Originalmente, Google ignoró la palabra “a”. Pero una vez que se implementó BERT, Google entendió que “to” cambió todo el significado de la consulta. BERT ayuda a Google a encontrar coincidencias más relevantes para palabras clave complejas y de cola larga.
Para llevar: cree contenido más específico y relevante para la búsqueda de cola larga
BERT afecta específicamente a los SERP para consultas de búsqueda largas y complejas. Lo escuchamos de Mueller y lo vemos en las pruebas de Google. Entonces, optimizar para BERT significa enfocarse en su estrategia de cola larga.
Para mantener o mejorar su clasificación para palabras clave de cola larga, necesitará contenido que responda muy directamente a la intención de esas consultas de nicho. BERT pasará por alto su contenido si es rico en palabras clave pero no es específicamente relevante.
Aquí hay algunos consejos para escribir específicamente, por lo que BERT elige mostrar su contenido en SERP:
- Dale a cada página un enfoque estricto: BERT recompensa las páginas que responden específicamente a las preguntas de búsqueda.
- Mantenga los subtítulos claros y encaminados: Cada uno de sus H2 debe responder directamente a su título y, a su vez, a la palabra clave a la que se ha dirigido.
- Tener una idea por párrafo: BERT se utiliza para obtener fragmentos destacados, que requieren un párrafo para responder solo una pregunta.
Hay una ventaja adicional cuando creas contenido para BERT. Dado que las búsquedas por voz son más conversacionales e incluyen palabras clave de cola larga, la optimización para BERT también lo ayudará a optimizar para la voz.
BERT expone contenido inexacto
Google quiere ofrecer resultados que sean fiables y relevantes. El vicepresidente de búsqueda de Google, Pandu Nayak, señaló recientemente que están utilizando BERT para exponer contenido fácticamente incorrecto.
“También acabamos de lanzar una actualización utilizando nuestros modelos de comprensión del lenguaje BERT para mejorar la coincidencia entre las noticias y las verificaciones de hechos disponibles”, dijo Nayak.
¿Cómo mejora BERT la coincidencia de verificación de datos de los resultados de búsqueda?
BERT usa su capacidad para derivar el contexto del lenguaje para ayudar a Google a relacionar mejor los artículos con fuentes de verificación de hechos relevantes.
La verificación de hechos no es nueva para Google. Google lanzó la función de verificación de datos en 2016 y la amplió en 2017.
Para ser claros, Google en realidad no verifica los hechos. En su lugar, Google relaciona los artículos de verificación de hechos relevantes creados por editores como Snopes y PolitiFact con el contenido y las consultas.
BERT mejora la capacidad de Google para hacer coincidir correctamente las publicaciones de verificación de datos con el contenido. Funciona de la misma manera que BERT hace coincidir la intención de consulta de búsqueda con contenido relevante.
Según los comentarios de Nayak, ahora solo usan BERT para hacer coincidir noticias con contenido de verificación de hechos. Pero Google está impulsado a ofrecer resultados confiables. Y BERT continúa aplicándose a más funciones de búsqueda como Imágenes. Por lo tanto, es una apuesta justa que BERT se utilizará para hacer coincidir todos los resultados de búsqueda con el contenido de verificación de hechos disponible en algún momento.
Para llevar: duplicar la verificación de hechos de todo el contenido
La cantidad de organizaciones de verificación de hechos continúa aumentando y BERT ahora ayuda a mostrar mejor su contenido. Incluso si los resultados de la verificación de hechos no afectan directamente los resultados de búsqueda, no desea que su artículo se encuentre junto a una publicación de verificación de hechos que muestre por qué es inexacto.
Aquí hay algunos recursos para ayudarlo a verificar el contenido:
Google BERT no pretende penalizar tu contenido
Las actualizaciones anteriores de Google han buscado penalizar las técnicas de SEO de “sombrero negro”. Mueller dice que BERT no está diseñado para eso.
“Entonces, no es necesariamente el caso que debido a que Google entiende mejor las páginas, de repente decidimos penalizar un conjunto de páginas individuales”, explica. “Porque estamos tratando de entender mejor estas páginas, no tratar de entender qué cosas están haciendo mal las personas”.
En cambio, dice que BERT se trata únicamente de ayudar a los buscadores a encontrar mejores respuestas a sus preguntas. Tenga en cuenta al buscador y su contexto previsto, y estará bien encaminado hacia la optimización para BERT.
