La actualización del BERT de Google: el mayor cambio de algoritmo de Google en años

30 enero, 2020

Introducción a Google BERT Update

Toda la charla en la arena de SEO es sobre la recientemente anunciada actualización del BERT de Google. Como las otras actualizaciones de Google Algorithm, hay un poco de confusión entre los SEO sobre el impacto de lo que Google llama el mayor cambio en su algoritmo en los últimos cinco años.

El anuncio oficial de Google dice que el algoritmo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es una técnica basada en la red neural para la comprensión del lenguaje natural. Suena confuso, ¿verdad? Pero el concepto es bastante simple.

¿Qué es el modelo de PNL del BERT?

BERT es un Modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) de código abierto y pre-entrenado desarrollado por Google que es capaz de interpretar la intención y el contexto de la consulta de búsqueda basado en la relación de la frase de búsqueda completa. El modelo BERT intenta comprender el contexto de una palabra basándose en todas las demás palabras que la rodean, haciendo que los resultados de búsqueda de las consultas conversacionales sean más precisos.

Por encima de todo, el BERT se une al club de élite de Google de Algoritmos de Aprendizaje Automático que aprenden a medida que encuentran nueva información.

La capacidad de comprensión del lenguaje del BERT dará a los usuarios mejores resultados que satisfagan su verdadera intención.

Dado que la intención del usuario se basa más en el interés personal que se suele alimentar en forma de consultas complejas o conversacionales, es difícil para los motores de búsqueda como Google interpretar la intención deseada.

Según Google, la razón por la que las personas utilizan la cadena de consulta compleja se debe al temor de que los motores de búsqueda no entiendan las consultas que, de otro modo, serían conversacionales. Sin embargo, con el Google BERT Update, el gigante de los motores de búsqueda tratará de salvar esta brecha específica.

Google BERT utilizará el Procesamiento de Lenguaje Bi-direccional en lugar de los tradicionales modelos de procesamiento de lenguaje de izquierda a derecha y de derecha a izquierda. A diferencia del procesamiento de lenguaje bidireccional poco profundo que va de izquierda a derecha y de derecha a izquierda, BERT utiliza un modelo de lenguaje enmascarado más sofisticado que trata de entender la relación de cada palabra con la otra.

Google ha integrado ahora el BERT a su Procesamiento de Lenguaje Natural para proporcionar la mejor representación contextual de cada palabra, no sólo el contexto izquierdo o derecho.

Mira este video de Meetup de Danny Luo explicando los aspectos técnicos del BERT de Google

Algoritmo BERT: Impacto en la búsqueda por voz por agencia seo

La búsqueda por voz es sin duda la próxima gran cosa en el mundo del SEO e Internet. Google ha estado impulsando las características enfocadas a los asistentes de voz en los últimos años, y el BERT puede ser considerado como el último.

El anuncio dice que la actualización de algoritmos del BERT es el fruto de años de duro trabajo del equipo de investigación de idiomas de su departamento de aprendizaje automático. Google dice que el BERT marca un hito en la búsqueda, ya que es el mayor salto que la empresa ha dado en toda su historia.

Con la llegada de las búsquedas por voz y de los dispositivos de asistencia personal, como Google Home, que se han convertido en parte de la familia de todos, existe una necesidad significativa de mejores resultados de búsqueda contextuales.

El origen del algoritmo BERT

El origen del Algoritmo BERT se remonta a 2017 cuando el equipo de la IA de Google comenzó a trabajar en el proyecto Transformers. El modelo de comprensión del lenguaje de los Transformadores desarrollado por Google se basó en el concepto de la novedosa arquitectura de la red neuronal.

El concepto de la novedosa arquitectura de red neuronal trata de procesar las palabras en relación con las otras palabras de una frase en lugar de una a una.

El concepto de codificación de los Transformadores se ha utilizado para formular el modelo BERT, que intenta comprender el contexto de una palabra en relación con las palabras que la preceden y la suceden.

Esto ayuda a Google a comprender mejor la intención de la consulta de búsqueda y a proporcionar un resultado de búsqueda que cumpla con la intención del usuario.

El gigante de los motores de búsqueda también ha confirmado que la actualización del nuevo algoritmo de búsqueda no se limita a los cambios en el software, sino también a toda la infraestructura.

Para ampliar aún más los límites de la búsqueda, Google ha introducido los TPU en la nube para proporcionar rápidamente más información contextual.

El cambio en el resultado de la búsqueda fue provocado por la preposición «a», que Google ahora considera importante después de la actualización del BERT. Google ahora cree que la comprensión de estas palabras más pequeñas dentro de la consulta de búsqueda marcará una gran diferencia al proporcionar el mejor resultado a los usuarios.

Aquí hay otro ejemplo del algoritmo del BERT en acción. Para una cadena de consulta, «¿los esteticistas trabajan mucho?», Google solía entender la intención intentando hacer coincidir los resultados con palabras clave individuales.

Resultado de la búsqueda antes y después de la actualización del algoritmo Bert de Google Ejemplo 02

Sin embargo, este método tiene sus defectos, y es bastante evidente en el resultado de la búsqueda. Sin embargo, después del lanzamiento de la actualización del algoritmo BERT, Google da un nuevo resultado que coincide con la intención con más precisión.

En este caso, el algoritmo BERT fue capaz de entender la verdadera intención detrás de la palabra clave «stand». Debido a esto, los resultados están relacionados con el concepto de las demandas físicas de un trabajo, que es contextualmente relevante.

¿Afectó la actualización del algoritmo BERT a su sitio web?

Si ves un descenso orgánico del tráfico después del 20 de octubre, especialmente en lo que respecta a los Recortes Destacados y la búsqueda por voz, hay una alta probabilidad de que hayas sido golpeado por la actualización del BERT. Dado que esta actualización se centra más en el contenido, hay muy pocas posibilidades de que la realización de mejoras técnicas en el sitio pueda ayudar a mejorar las clasificaciones.

El enfoque aquí debe ser mejorar la calidad del contenido basado en la intención de los usuarios. Esto hace que el Mapeo de Audiencia sea un área de enfoque en el SEO una vez más. El contenido creado para un sitio web debe calificar para su público objetivo, y por lo tanto, la presentación del contenido y su estilo ahora jugará un papel importante en el SEO.

Actualizado el 29-10-2019

Impacto de la actualización del BERT

Han pasado casi cinco días desde que Google lanzó su nueva actualización de Algoritmos, bautizada como la «Actualización del BERT». Sin embargo, el impacto de la actualización del BERT es algo que ha desconcertado al mundo de los SEO, ya que el shock que Google predijo nunca ocurrió o los SEO sobreestimaron las consecuencias del BERT.

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