Probablemente haya escuchado o leído en fechas recientes muchos comentarios en el mundo del marketing sobre un “individuo” llamado Bert. Y aunque me encantaría contarle una historia sobre un caballero sureño un tanto peculiar pero adorable, no puedo. Este Bert en particular es, en realidad, Google BERT, el algoritmo de búsqueda lanzado recientemente que parece tener a algunas empresas temerosas sobre sus estrategias de SEO… y posiblemente con razón.
¿Por qué? Bueno, la novedad con esta actualización del algoritmo es que en realidad no es posible optimizarlo. (¡Pausa para grito ahogado de asombro colectivo!). Por ende, si su empresa ejecuta actualmente una estrategia de marketing de contenido y ya se acostumbró a que los profesionales del marketing como nosotros le aconsejen que optimice sus palabras clave, BERT, con toda razón, parecería un tanto irritante.
Sí. Quizá llevará tiempo acostumbrarse al impacto de BERT en las páginas de resultados, pero en realidad lo que significa es que las búsquedas se están volviendo más inteligentes. Más intuitivas. Más amigables.
El día de hoy, quisiera dar una breve introducción al algoritmo BERT de Google para quienes aún no han oído mucho al respecto. Luego, presentaré las opiniones de algunos de los expertos más prominentes en el mundo del marketing de búsquedas.
¿Qué diantres es Google BERT?
Si usted ya ha leído sobre BERT, puede omitir esta sección. Para el resto de ustedes, les presento las “representaciones de codificador bidireccional de transformadores” (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), o BERT, en su forma abreviada. Es la técnica basada en redes neuronales de Google para el procesamiento de lenguaje natural (PLN). En otras palabras, BERT puede, en esencia, ayudar a las computadoras a entender el lenguaje casi como lo hacen los humanos, con sus matices y contexto. Y debido a esa comprensión más profunda del lenguaje, BERT se puede utilizar para hacer coincidir las consultas de búsqueda con resultados mucho más relevantes.
Echemos un vistazo al siguiente ejemplo, tomado del blog de Google: al ingresar como criterio de búsqueda la frase “do estheticians stand a lot at work” (“¿los estilistas pasan mucho tiempo de pie en el trabajo?”), la manera en que Google la interpreta es distinta a partir de la implementación de BERT. Google ha reconocido que, anteriormente, habría hecho coincidir la palabra “stand” en la frase de búsqueda (que en este contexto significa “estar de pie”) con el término “stand-alone” (que significa “autónomo” o “independiente”). Ahora, los modelos de BERT pueden “entender que, aquí, ‘stand‘ tiene que ver con el concepto de las exigencias físicas del trabajo y, por lo tanto, puede mostrarle al usuario una respuesta más útil”. (Fuente). En pocas palabras, BERT le ayuda a Google a dar más importancia a la palabra “stand” en el contexto de la frase de búsqueda.
Otro ejemplo interesante muestra cómo BERT también puede afectar los fragmentos destacados de Google. En este caso, la frase de búsqueda es “parking on a hill with no curb” (“estacionarse en una pendiente sin bordillo”), e ilustra cómo Google muestra un fragmento destacado mucho más relevante en la página de resultados. Antes de BERT, Google simplemente habría pasado por alto la palabra “no” en la frase de búsqueda, sin entender lo importante que es para el sentido de toda la oración.
Es genial, ¿no cree? Google ha descrito esta actualización del algoritmo como “uno de los mayores avances en la historia de las búsquedas”. Por lo tanto, aunque no necesariamente se pueda optimizar de manera específica para BERT, ¡le recomiendo enfáticamente que no lo pase por alto!”
Veamos lo que dicen sobre BERT algunos de nuestros colegas expertos en el ámbito digital.
Creadores de contenido: ¡no cambien nada de lo que ya están haciendo!
Nuestros amigos del Content Marketing Institute destacan una diferencia clave en la actualización BERT: ¡no está sumiendo al mundo del SEO en el caos ni provocando una caída súbita y generalizada en el tráfico a los sitios web, como ha sucedido con algunas actualizaciones del algoritmo en el pasado! Dado que esta actualización tiene por objeto ayudar a los usuarios a buscar de manera más natural, aquellos de ustedes que ya generan texto que suena natural pueden seguir trabajando como lo han hecho hasta ahora. Si ha estado generando contenido para sus usuarios, no tiene nada de qué preocuparse. Sea menos rígido en cuanto a la densidad de palabras clave “de fórmula” (pero no la ignore por completo), y concéntrese en escribir de manera conversacional y natural.
Analice la intención de los usuarios que visitan su sitio web
Ahora que ya entiende lo esencial sobre el funcionamiento de BERT, aplique estos conocimientos al análisis de sus datos web y haga las adecuaciones necesarias. Uno de los efectos adversos más notables observados después del lanzamiento del BERT fue una caída en el tráfico de búsquedas orgánicas. Jason Wilson, profesional del SEO en Better Collective, subraya la importancia de optimizar en función de la intención del usuario. “Ahora es más importante que nunca. Analice los resultados que arroja Google para su término de búsqueda y produzca (mejor) contenido en torno a esa consulta”.
Revise e identifique cuáles páginas o términos de búsqueda no funcionan tan bien después de BERT, analice los sitios de la competencia que aparecen bien calificados para esos términos y modifique su contenido con base en ello. Usar sus datos para identificar las oportunidades que están más a nuestro alcance es una manera fácil de asegurar que está usted alineando sus estrategias con BERT.
¡No se olvide de Bing!
Todo el mundo habla de Google, pero Search Engine Land señaló hace poco que el buscador Bing ha estado aplicando BERT desde abril. ¡Seis meses antes de la actualización de Google! Además, Microsoft ha implementado los modelos de transformadores para todas las consultas de Bing a nivel mundial. (Por el momento, en el caso de Google, BERT afecta únicamente a 1 de cada 10 búsquedas en inglés en los EE.UU.). Mejoras como ésta subrayan la viabilidad de Bing como una plataforma competitiva para campañas orgánicas y de paga; en pocas palabras: ¡no descarte a Bing de su estrategia digital!
¡Mantenga la calma y sea cauto con las exageraciones en torno a BERT!
Si bien es un paso enorme para las búsquedas en general, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático todavía tienen un largo trecho por recorrer en lo referente a la comprensión del lenguaje y del contexto como lo hacemos los seres humanos. En un Whiteboard Friday reciente, Moz compartió un interesante trabajo de investigación titulado “Lo que BERT no puede hacer“, desarrollado por Allyson Ettinger, una investigadora y profesora de PLN en la Universidad de Chicago. Una conclusión estupenda es que BERT no es bueno para entender la negación, o lo que las cosas no son. El siguiente ejemplo ilustra cómo le falta sentido común en sus predicciones de búsqueda cuando el contexto es negativo (lo que es un petirrojo en comparación con lo que no es). Es fascinante, y todos deberíamos estar muy atentos al rumbo futuro que podría tomar esta tecnología.
Cada vez que sobreviene un cambio relevante desde cualquier rincón del espacio del marketing digital, uno de los ejercicios que hacemos es explorar e investigar lo que dicen otras autoridades de marketing. Estudiar, investigar y compartir conocimientos es una de las mejores maneras de mantenerse al día en una industria que está en constante evolución. Si está descubriendo nuevos retos o aprendiendo a partir de ellos a la luz de la tecnología BERT o del PLN en general, ¡nos encantaría saberlo!
