En SEO últimamente se habla mucho del algoritmo de búsqueda de Google llamado Google BERT, que tiene como objetivo ayudar a comprender mejor el matiz y el contexto de las palabras ingresadas por los usuarios como criterio de búsqueda y de esta manera hacer coincidir mejor esas consultas con resultados útiles. Este algoritmo también es un proyecto de investigación de código abierto y trabajo académico para la comprensión de lenguaje natural.
Si haces una búsqueda sobre BERT en línea, probablemente encontrarás mucha información que no esté relacionada con las actualizaciones en el algoritmo de búsqueda empleado por Google, sino con las investigaciones de código abierto a través de transformadores bidireccionales. Sin embargo, guardan relación entre sí y han contribuido a establecer un cambio en el modo de procesar las búsquedas de los usuarios de internet.
Desafíos que enfrenta Google BERT
Hay cosas que los humanos entendemos fácilmente y que las máquinas no comprenden en absoluto, incluidos los motores de búsqueda. Una de estas cosas es el uso del lenguaje. El problema con las palabras es que están en todas partes y que muchas de ellas son ambiguas, polisémicas y sinónimas, lo que provoca que al momento de ingresar un término en el buscador los resultados arrojados realmente no sean lo que esperamos.
El algoritmo está diseñado para ayudar a resolver este problema con oraciones y frases ambiguas que se componen de muchas palabras y a las que se les puede atribuir múltiples significados. De esta manera, Google puede mostrar resultados que se aproximen más a las necesidades de búsqueda de los usuarios.
Combatiendo la ambigüedad
Casi todas las palabras tienen múltiples significados, lo que se presta a diferentes interpretaciones y en el lenguaje hablado esto todavía es peor debido a los homófonos y la prosodia. Para los humanos no resulta difícil, o no muy difícil, comprender el sentido de palabras que pueden interpretarse de distintas maneras, gracias a nuestro sentido común y al contexto, pero los motores de búsqueda no pueden entenderlos y seleccionar los resultados adecuados para cada criterio.
Una palabra básicamente no tiene significado a menos que se use en un contexto particular. El significado de una palabra cambia literalmente a medida que se desarrolla una oración debido a las múltiples partes del discurso en un contexto dado. Entre más larga sea la oración, más difícil es hacer un seguimiento de todas las diferentes partes del discurso. Aquí es donde el reconocimiento del lenguaje natural y, por tanto, el algoritmo cobra importancia.
Es necesario mencionar que el conocimiento del lenguaje natural no es entender como tal el sentido de las palabras. La comprensión del lenguaje natural requiere un juicio del contexto y el razonamiento de sentido común, lo que es de por sí desafiante para los seres humanos y mucho más para las máquinas, pero se hace posible gracias a BERT y las herramientas que integra para la desambiguación.
Las palabras en el lenguaje natural tienen características específicas, como la concurrencia que se encarga de proporcionar el contexto, cambiar el significado de las palabras, definir la similitud y parentesco entre términos y modos en que se distribuyen dentro de una oración. Actualmente existen modelos vectoriales para la interpretación del lenguaje utilizado por los usuarios en los buscadores que aprenden la distancia de similitud y relación entre palabras, lo que es bastante útil pero no suficiente ya que deja de lado el contexto que termina por darle significado al lenguaje.
Las palabras simples por sí solas no tienen un significado y para adquirirlo es necesario valorar la cohesión del texto, es decir, la forma en que se vinculan gramaticalmente dentro de una oración para mantenerla unida y darle sentido. Aquí el algoritmo comienza a configurar una aproximación mejor a la interpretación del lenguaje natural empleado en los motores de búsqueda.
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¿Qué significa BERT?
Para entender mejor cómo funciona este algoritmo conviene que veamos qué significa el acrónimo en inglés.
B: bidireccional
Anteriormente, todos los modelos de lenguaje utilizados eran unidireccionales, por lo que solo podían mover la ventana de contexto en una dirección: una ventana móvil de «N» palabras, ya sea izquierda o derecha de una palabra objetivo, para entender el contexto. BERT es diferente, utiliza un modelo de lenguaje bidireccional y puede ver la oración completa a cada lado de un modelo de lenguaje contextual, así como todas las palabras que componen la oración, esto al mismo tiempo.
ER: Representaciones de codificador
Lo que se codifica se decodifica; es un mecanismo de entrada y salida.
T: transformadores
BERT utiliza «transformadores» y «modelado de lenguaje enmascarado». Uno de los grandes problemas con la comprensión del lenguaje natural es poder entender en qué contexto se utiliza una palabra. Por ejemplo, los pronombres. Es muy fácil perder la noción de quién habla en una conversación. Incluso a las personas nos puede ser difícil darle seguimiento a quién se refiere alguien durante toda una conversación y para los motores de búsqueda es todavía más complicado saber a quién te refieres cuando dices él, ellos, ella, nosotros, etcétera.
La atención de los transformadores parte de esto y se centra en los pronombres y el significado de todas las palabras que van juntas para tratar de vincular a quién se le está hablando o de qué se está hablando en un contexto dado. El modelado de lenguaje enmascarado impide que la palabra objetivo se vea a sí misma y así el algoritmo adivina las palabras faltantes en una consulta ingresada.
Cuando la máscara está en su lugar, BERT simplemente adivina cuál es la palabra que falta. También es parte del proceso de ajuste.
¿Con qué tipos de tareas de lenguaje natural ayuda Google BERT?
- Implicación textual y predicción de la siguiente oración.
- Resolución de correferencia.
- Respuestas a preguntas
- Desambiguación del sentido de las palabras.
- Resumen automático.
- Resolución de polisemia. Determinación de entidades nombradas.
Impacto en las búsquedas
El algoritmo ayuda a Google a comprender mejor el lenguaje humano. Los matices del lenguaje humano marcan una gran diferencia en cuanto a cómo Google interpreta las consultas, porque la gente utiliza frases más largas y complejas. Por lo que se logra escalar la búsqueda conversacional y la búsqueda por voz, que son cada vez más comunes.
Los modelos del algoritmo BERT pueden considerar el contexto completo de una palabra al observar las que vienen antes y después, lo que es particularmente útil para comprender la intención detrás de las consultas de búsqueda. El avance en software ha hecho esto posible, pero no solo eso, también el nuevo hardware cada vez más complejo que requiere de unidades de procesamiento en la nube, como servidores para los resultados de búsqueda y, de esta manera, poder obtener información relevante de manera rápida.
Estos son muchos detalles técnicos, pero ¿qué significan para los usuarios? Bien, al aplicar los modelos del algoritmo tanto a los fragmentos destacados como a los clasificados en la búsqueda puedes encontrar información útil más fácilmente. En lo que se refiere a la clasificación de resultados, BERT ayuda a Google a entender mejor una de cada diez búsquedas, en particular las consultas más largas y conversacionales o en las que se utilizan ciertas preposiciones clave para el significado, de esta manera puedes buscar de una forma que te resulte más natural.
Particularmente para consultas más largas y conversacionales, o búsquedas en las que las preposiciones, como «para», son muy importantes para el significado, la búsqueda podrá comprender el contexto de las palabras en su consulta. Puede buscar de una manera que te resulte natural.
Este nuevo algoritmo de Google se ha aplicado a diferentes idiomas para generar un sistema de aprendizaje que pueda ser utilizado cada vez en más lenguas. Gracias a la base de datos de las estructuras interpretadas, se pueden tomar modelos que aprenden de las mejoras realizadas en el algoritmo en inglés, el idioma original en que comenzó a desarrollarse. En el caso de los fragmentos destacados se han aplicado mejoras notables en múltiples idiomas para ofrecer resultados que se aproximan más a los criterios e intenciones de búsqueda.
Independientemente de lo que estés buscando o del idioma que hables, con BERT puede utilizar el buscador de una manera que te resulte más natural en Google. Aunque la comprensión de los idiomas es un desafío constante, el algoritmo se encuentra en constante mejora y Google trabaja para tener modelos más precisos que favorezca la interpretación del sentido de las búsquedas de los usuarios.
BERT y la search engine optimization
Google ha declarado que no se exige implementar ningún tipo de estrategia SEO especial para el posicionamiento con este algoritmo; sin embargo, recomienda tener en cuenta al usuario y crear contenido que satisfaga sus intenciones de búsqueda. Debido a que el algoritmo está diseñado para interpretar esa intención, implementar esta recomendación cuanto antes es lo mejor.
En este sentido, en la creación de contenidos cobra todavía más importancia centrarse en una escritura clara y buena que resulte relevante para la audiencia que se quiere atraer. El uso y la selección de palabras clave también tienen más peso y la relevancia del contenido dentro del sitio asociado con palabras clave particulares ganará más puntos que aquellos sitios que emplean palabras clave únicamente para aumentar la atracción de tráfico.
Implementar palabras clave long tail o de cola larga puede ser una buena estrategia para optimizar un sitio y tener un mejor posicionamiento web con la actualización de BERT, ya que estas son propias del lenguaje natural. Esto se debe principalmente a que es bastante común que las personas utilicen preguntas en sus búsquedas estructuradas de una manera diferentes a la que emplean al hablar.
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