BERT Google – rewolucja w rozumieniu języka naturalnego w SEO

W październiku 2019 roku Google wprowadziło jedną z najbardziej znaczących aktualizacji w historii swojego algorytmu wyszukiwania – BERT. Ta nazwa, która brzmi jak imię człowieka, oznacza Bidirectional Encoder Representations from Transformers i kryje się za nią prawdziwa rewolucja w sposobie, w jaki wyszukiwarka interpretuje zapytania użytkowników.

W tym artykule dowiesz się, czym dokładnie jest BERT, jak działa, dlaczego jest tak przełomowy, jakie zmiany przyniósł dla SEO i czego można się spodziewać w przyszłości.

Czym jest BERT?

BERT to model oparty na sztucznej inteligencji (AI) i głębokim uczeniu (deep learning), który pozwala komputerom znacznie lepiej rozumieć język naturalny – taki, jakim posługujemy się na co dzień.

W praktyce oznacza to, że BERT pozwala Google na znacznie głębsze i bardziej precyzyjne zrozumienie sensu całych fraz, a nie tylko pojedynczych słów kluczowych. Do tego celu wykorzystuje technikę tzw. transformerów, które analizują słowa w kontekście całego zdania – zarówno patrząc na słowa z przeszłości, jak i te, które występują później (stąd określenie bidirectional – dwukierunkowy).

Dzięki temu BERT może np. rozróżnić znaczenie słowa „bank” w zależności od tego, czy chodzi o instytucję finansową, czy brzeg rzeki, a także lepiej zrozumieć zaimki i złożone konstrukcje językowe.

Dlaczego Google wprowadziło BERT?

Do tej pory, choć Google był niezwykle zaawansowany, w wielu sytuacjach miał trudności z pełnym zrozumieniem intencji użytkownika, zwłaszcza przy skomplikowanych zapytaniach, które zawierały przyimki, zaimki, czy inne elementy języka naturalnego.

Przykładowo:

• Zapytanie: „2019 brazil traveler to USA need a visa”
  Przed BERT-em Google mogło pomylić, czy chodzi o obywateli Brazylii podróżujących do USA, czy odwrotnie.
• Zapytanie: „can you get medicine for someone pharmacy”
  Tutaj ważne jest, aby Google zrozumiało, że pytanie dotyczy możliwości uzyskania leków na czyjąś prośbę, a nie samodzielnego zakupu.

BERT pozwala Google analizować takie niuanse, poprawiając trafność wyników i dając użytkownikom to, czego naprawdę szukają.

Jak działa BERT technicznie?

BERT jest modelem typu transformer, który został opracowany przez naukowców z Google AI. Kluczowe cechy to:

• Dwukierunkowość: Model analizuje każde słowo w kontekście całego zdania, biorąc pod uwagę zarówno słowa po lewej, jak i po prawej stronie danego słowa. To odróżnia go od wcześniejszych modeli, które czytały tekst tylko od lewej do prawej lub odwrotnie.
• Uczenie się kontekstowe: BERT uczy się, jakie znaczenie mają słowa w różnych kontekstach, dzięki czemu potrafi rozpoznawać wieloznaczność i subtelności językowe.
• Maskowanie słów: Podczas treningu model uczy się przewidywać „ukryte” słowa w zdaniu, co pomaga mu rozumieć złożone zależności.

W efekcie BERT tworzy zaawansowane reprezentacje semantyczne tekstu, które Google może wykorzystać do lepszego dopasowania wyników wyszukiwania do zapytań użytkowników.

Zakres wdrożenia BERT w Google

Kiedy BERT pojawił się w październiku 2019, Google poinformowało, że dotyczy on 15% zapytań w języku angielskim, szczególnie tych złożonych i rozmownych.

W kolejnych miesiącach BERT zaczął być stosowany globalnie i w innych językach, w tym polskim, choć na razie w mniejszym zakresie niż po angielsku.

Jak BERT zmienia SEO?

BERT znacząco wpłynął na sposób, w jaki Google ocenia strony internetowe. Oto najważniejsze konsekwencje dla twórców treści i specjalistów SEO:

• Stawiaj na naturalny język – treści powinny być pisane tak, aby odpowiadały na faktyczne pytania i potrzeby użytkowników, a nie jedynie upychały słowa kluczowe.
• Zrozumienie intencji użytkownika jest kluczem – zamiast skupiać się wyłącznie na frazach, należy zadbać, aby treść odpowiadała na różne możliwe intencje stojące za zapytaniami.
• Długie, rozmowne frazy mają znaczenie – BERT świetnie radzi sobie z bardziej naturalnymi, dłuższymi zapytaniami, więc optymalizacja powinna uwzględniać tego typu frazy.
• Nie ma co kombinować z „black hat SEO” – sztuczne upychanie słów kluczowych czy nienaturalne linkowanie nie przyniesie korzyści, a wręcz może zaszkodzić.

Przykłady działania BERT w praktyce

Google sam udostępnił przykłady, gdzie dzięki BERT wyniki wyszukiwania stały się znacznie bardziej trafne:

• Zapytanie: „do estheticians stand a lot at work?”
  Przed BERT Google mogło mylnie zinterpretować frazę „stand a lot” jako osobę „stojącą”, a nie czynność „dużo stać”. Po BERT odpowiedź uwzględniała właściwe znaczenie i podawała trafne informacje.
• Zapytanie: „can you get medicine for someone pharmacy”
  BERT pozwolił zrozumieć, że pytanie dotyczy możliwości uzyskania leków na czyjąś prośbę, co poprawiło trafność wyników.

BERT a przyszłość wyszukiwania

BERT to nie koniec drogi Google w rozwoju rozumienia języka naturalnego. To fundament pod kolejne innowacje – jak integracja z asystentami głosowymi, chatbotami i systemami AI.

Coraz częściej użytkownicy wyszukują informacje w sposób naturalny, mówiony – BERT i jego następców czeka dalsza ewolucja, by sprostać tym oczekiwaniom.

Podsumowanie

BERT to jeden z najważniejszych algorytmów Google ostatnich lat, który zmienił podejście do analizy zapytań i wyników wyszukiwania. Dzięki niemu wyszukiwarka stała się znacznie bardziej inteligentna, a użytkownicy otrzymują wyniki bliższe swoim faktycznym potrzebom i intencjom.

Dla twórców treści oznacza to konieczność skupienia się na naturalności języka, jakości i zrozumieniu użytkownika, a nie tylko na technicznych sztuczkach SEO.