Entenda o Google BERT e como esse algoritmo afeta as buscas na SERP

O BERT é o nome do algoritmo do Google que entende a linguagem humana de um modo mais efetivo. Dessa forma, ele funciona com base em uma inteligência artificial que muda a forma como o buscador analisa as pesquisas dos usuários.

Ele faz parte do machine learning que se baseia em máquinas que analisam os padrões dos dados por conta própria. Portanto, trata-se de um jeito de otimizar as buscas na internet e ofertar conteúdos no marketing digital cada vez mais relevantes.

O que é Google BERT?

Chama-se BERT o algoritmo que processa a linguagem humana de uma forma natural. Nesse sentido, ele entende os conteúdos como um todo e os usos não orgânicos das palavras-chave, por exemplo.

Ele está na área da inteligência artificial e se baseia apenas em robôs para analisar os dados e determinar padrões. Por isso, especialistas o chamam de rede neural, que é um ponto central de um bot que traz benefícios como:

  • Melhor experiência do usuário com o buscador;
  • Humanização das relações entre o visitante e as páginas;
  • Maior precisão nos conteúdos ranqueados.

O algoritmo leva em conta o contexto no qual se inserem os termos e otimiza a relação deles com as palavras-chave. Dessa forma, você não precisa encher o seu texto de PC e pode focar em construir um conteúdo relevante.

Machine learning

A máquina de aprendizagem é uma área que consiste em algoritmos supervisionados e outros que não. No primeiro caso, eles consistem nas interações dos usuários para gerar os dados, já o segundo não depende deles para analisar informações.

É fato, então, que o BERT faz parte desse sistema, pois ele funciona como um robô autônomo que analisa tudo sozinho. Com isso, trata-se de uma inteligência artificial que não precisa dos humanos para elaborar seus relatórios.

Inteligência artificial com o BERT

Vale dizer que nem toda IA é uma máquina de aprendizagem, mas todas elas são uma inteligência artificial. Nesse sentido, esse algoritmo é uma forma de tornar as buscas mais precisas e de fazer com que o buscador entenda melhor os conteúdos das páginas. 

O Google BERT é um algoritmo que possui seu código aBERTo para os usuários. Imagem de PhotoMIX-Company no Pixabay.

Qual a data de lançamento do BERT?

O Google lançou o BERT em novembro de 2018 como uma alternativa para os usuários que lidam com códigos e sistemas. Depois disso, no ano de 2019, ele anunciou o seu uso como algoritmo no buscador. 

BERT em código aBERTo

A plataforma GitHub foi a casa do lançamento do algoritmo como código aBERTo e as pessoas o usavam para as próprias criações. Com isso, vários usuários testaram os modelos de perguntas e respostas, bem como, as análises de sentimentos. 

Tudo isso se encontra no campo de NPL que faz com que o computador entenda tudo de uma forma mais orgânica. Portanto, tem-se maior precisão para reconhecer os desejos do usuário.

BERT em mais de 70 idiomas

O início do BERT foi nos Estados Unidos e, portanto, estava disponível apenas em inglês no seu lançamento. Contudo, ampliaram ele para 70 idiomas em 2019 e isso fez países de todos os cantos do mundo terem maior exatidão nas suas buscas. 

O que é NPL?

Dentro da área da inteligência artificial existe o processamento de linguagem natural (NPL) que estuda a conversa entre humanos e computadores. Nesse sentido, as IAs permitem que uma grande base de dados seja processada de uma vez. 

O NPL usa vários recursos para fazer com que o sistema entenda da melhor forma possível o que é natural. Para isso, existem uma série de ações que ajudam a estruturar os conteúdos, como:

  • Correções de erros ortográficos;
  • Redução das palavras grandes para suas radicais;
  • Não leva em conta o que é irrelevante no texto.

Ele ajuda não só a segmentar os conteúdos como também a melhorar a comunicação entre as perguntas e as respostas. Por exemplo, os chatbots e as assistentes virtuais de sites e páginas de blogs. 

Revolução entre homens e máquinas

O NPL gera, então, uma revolução entre homens e máquinas, pois permite que elas compreendam melhor a linguagem sem estrutura. Dessa forma, cria-se algoritmos como o BERT que é capaz de entender o contexto da interação. 

Linguagem não-estruturada e o BERT 

A linguagem não-estruturada é a que se usa no cotidiano e esse algoritmo já identifica nela questões como as variações sintáticas, por exemplo. Com isso, é possível que os computadores compreendam melhor tanto as buscas quanto as páginas e seus conteúdos.

Qual a diferença entre o BERT e o RankBrain?

O RankBrain é um algoritmo do Google que se diferencia desse primeiro, pois não usa o NPL para realizar os seus estudos de dados. Por outro lado, ele foca em palavras de buscas anteriores que possuem relação semântica com as novas.

Trata-se de outro modo de entender a linguagem humana que o Google desenvolveu antes do novo molde. Portanto, vale dizer que o BERT veio como um complemento para dar ao sistema outros meios de analisar as interações entre conteúdo e usuário.

Eles também podem ser usados ao mesmo tempo pelo Google para analisar os dados de uma busca. Além disso, o RankBrain não é capaz de compreender como um todo a linguagem humana e o seu contexto.

O BERT substituiu o RankBrain?

Cada busca demanda uma análise que conta com várias formas de entender a linguagem dentro do Google. Então, ele não substitui o RankBrain. Portanto, entenda eles como dois meios diferentes de analisar o mesmo objeto.

Como funciona o Google BERT?

Para entender como funciona o BERT é preciso compreender a definição de processo bidirecional. Nesse sentido, trata-se de um sistema que verifica o contexto tanto da direita quanto da esquerda da palavra analisada. 

Ele também realiza outras ações que possuem vantagens em relação aos outros jeitos de analisar a linguagem. Por exemplo, os modelos que são feitos com poucos dados, ou seja, pouco texto e outras questões como:

  • Pode ser usado no buscador e em outras ferramentas;
  • Ele entende as frases e os contextos de forma completa como as pessoas.

O algoritmo também consegue, após criar os modelos de linguagem, fazer a relação deles com as páginas. Além disso, ele escolhe as melhores opções de resultado em relação à relevância do conteúdo para o usuário com maior precisão.

Esse algoritmo também não precisa ir atrás de buscas passadas, pois o sistema bidirecional permite que ele analise as novas pesquisas de forma única. Portanto, é um modo mais completo de avaliar a linguagem humana.

Análise do contexto do conteúdo

Vale dizer que o contexto do conteúdo é o foco da análise do BERT, então, os textos que não são orgânicos não interessam ao algoritmo. Por isso, ele muda de forma severa o modo como as produções devem ser otimizadas, como o uso de palavras-chave. 

O BERT entende conteúdos inteiros

A compreensão dos conteúdos inteiros faz com que ele se adapte a cada busca. Portanto, os usuários têm uma resposta cada vez mais precisa, pois as produções indexadas são melhor entendidas pelo algoritmo.

Planeje o conteúdo correto a ser entregue para o usuário para ser melhor ranqueado pelo BERT. Imagem de DiggityMarketing no Pixabay.

O que muda na experiência de busca com o BERT?

É fato que a experiência de busca passa por mudanças significativas com o BERT, como o contexto e a intenção de busca. Dessa forma, até os erros ortográficos que não atrapalham a forma de entender a palavra são compreendidos pelo algoritmo.

Para as palavras-chave, o tipo de pesquisa pode ser exato como era antes ou o modo amplo que leva em conta a intenção. Portanto, essa mudança faz com que o usuário tenha uma experiência mais agradável com a sua busca. 

Tenha em mente que a pesquisa ampla de termos-chave só pode ser feita graças ao machine learning. Então, esses algoritmos de práticas NPL têm um papel de revolução em como as pessoas se relacionam com o buscador. 

Entrega o conteúdo correto ao usuário com BERT 

O novo algoritmo do Google chamado BERT faz uso de uma série de ações neurais tecnológicas e entrega o conteúdo correto ao usuário. Para isso, ele tenta alinhar ao máximo o contexto da busca com os conteúdos indexados.

Qual o impacto do BERT nas SERPS?

As SERPS já são impactadas pelo BERT mesmo que de uma forma indireta, ou seja, não é uma punição objetiva. Nesse sentido, as páginas que fazem mau uso dos mecanismos de otimização SEO já perderam espaço no ranqueamento por práticas como:

  • Uso em excesso das palavras-chave e tags;
  • Backlinks sem relação com o conteúdo do texto;
  • Apenas PC’s de relação exata e nenhuma ampla.

Os textos que focam na linguagem natural e que não forçam palavras onde não fazem sentido são beneficiados pelo algoritmo mais recente do Google

Garanta, acima de tudo, que o seu conteúdo seja humano e não foque em agradar uma inteligência artificial, pois isso gera excesso de otimização.

Todas as atualizações que o Google fez em relação aos seus algoritmos são baseadas em entender melhor a linguagem humana. Dessa forma, o SEO do seu texto precisa agradar o cliente ou leitor e não os robôs.

Sem penalizações com o BERT

O BERT não penaliza as páginas que possuem más práticas de otimização, mas ele qualifica melhor aquelas que são mais alinhadas à busca do usuário. Então, após essa atualização, alguns sites e blogs perderam posições, pois outros subiram com base na linguagem. 

Featured snippets

O mecanismo das featured snippets funciona como uma forma de acelerar a satisfação do usuário. Nesse sentido, é um meio de mostrar uma resposta de busca antes mesmo do visitante entrar em alguma página. 

Como otimizar o conteúdo SEO para o BERT?

Busque otimizar o conteúdo SEO para o público leitor e não para o BERT, afinal, ele é capaz de compreender uma linguagem mais humana. Portanto, tentar agradar um algoritmo com táticas robóticas não funciona. 

Otimizar a experiência do usuário

Faça um marketing de conteúdo baseado na otimização da experiência do usuário, ou seja, use as técnicas de SEO com foco em sua persona. Para isso, confira uma série de ações que ajudam no ranqueamento de um site nas pesquisas.

1- Escreva de forma correta o seu conteúdo

Tente sempre escrever os conteúdos de forma correta e não pratique erros ortográficos de propósito. Nesse sentido, use sempre bons conectivos e palavras de apoio como os artigos e as preposições, além de:

  • Foque sempre na linguagem natural e não force termos;
  • Tente agradar sempre o usuário e não o RankBrain ou o BERT;
  • Faça um uso calculado de palavras-chave bem dispostas pelo conteúdo.

Uma boa escrita varia de acordo com os objetivos do texto produzido e, portanto, cada um demanda um tom de linguagem diferente. Dessa forma, o algoritmo é capaz de entender esse alinhamento no momento da busca que o usuário realiza.

Vale dizer também que para escrever de forma correta é preciso ter uma persona bem definida. Afinal, os termos e suas variações dependem de como uma marca deseja passar a mensagem por meio do seu conteúdo.

Mantenha a credibilidade do site

Uma escrita correta vai garantir a credibilidade do site, afinal, as pessoas notam os erros mais graves e isso gera desconfiança. Então, garanta que o seu material passe por diversas revisões.

Escrita natural no conteúdo

A escrita natural no conteúdo é, basicamente, ter em mente o seu leitor ideal e escrever para ele sem invadir o seu espaço. Nesse sentido, os buscadores, bem como, os algoritmos qualificam melhor o seu site com base nesse aspecto orgânico de criação e fluidez.

Os dados e as métricas de benchmark são relevantes para o BERT entender a intenção de busca do usuário. Imagem de PhotoMIX-Company no Pixabay.

2- O que são intenções de busca?

As intenções de busca são uma parte mais subjetiva da estratégia de SEO e do plano de marketing, pois ela lida com as dores do usuário. Com isso, entende-se que uma procura é feita com o objetivo de solucionar um problema.

O algoritmo de aprendizado profundo do Google é capaz de entender essas intenções de pesquisa. Então, ele consegue trazer ao usuário respostas mais exatas de acordo com a identificação do que realmente originou a busca.

Trazer respostas com o seu conteúdo

Analisar as intenções de maneira certa faz com que o seu conteúdo traga a resposta que o usuário está em busca. Por isso, a produção dos seus textos deve se basear nos resultados obtidos dos dados relativos às palavras-chave. 

Benchmark

O benchmark significa “referência”, logo, suas métricas são usadas pelas empresas e equipes para analisar o comportamento da concorrência. Dessa forma, ele é uma forma de entender um setor do mercado em específico para suprir as necessidades dele.

Existem muitos tipos de benchmark como o modo competitivo que faz uma comparação do seu serviço com outros negócios do seu nicho. Então, são dados importantes para que você entenda a intenção de busca.

3- Como pesquisar as relações semânticas das palavras?

Para pesquisar as palavras-chave e as suas relações semânticas é preciso levar em conta os sinônimos, além dos termos similares. Afinal, o uso da PC não tem mais base na exatidão e repetição de expressões, mas no campo semântico que se relaciona com elas.

Um bom jeito de verificar quais são as relações semânticas das palavras é pesquisar elas no Google. Após isso, analise os termos que as pessoas usam para buscar o mesmo, só que de um jeito diferente.

Palavras-chaves x semântica

A semântica é uma aliada das palavras-chaves, pois permite a otimização das estratégias de conteúdo. Dessa forma, ela faz com que os novos algoritmos façam ligações de extrema relevância entre os seus textos e a busca do usuário.

4- O que é um conteúdo de qualidade para o BERT?

Tenha em mente que o BERT entende como conteúdo de qualidade os textos que são feitos de forma natural e possuem valor para o leitor. Nesse sentido, isso se constrói ao passo que as produções atingem as intenções de busca dos usuários.

Uma boa otimização SEO deve se basear na melhoria da experiência do leitor e no engajamento dele. Para isso, produza um conteúdo que tenha uma boa CTA e que possua backlinks de qualidade.

Alto nível de EAT

O alto nível de EAT (Expertise, Authoritativeness and Trust) é um dos fatores de rankeamento do Google. Nesse sentido, os algoritmos entendem que quanto mais autoridade e confiança o texto passa, melhor ele é.

Para que as suas páginas tenham um alto EAT é preciso que você produza conteúdos de qualidade e com frequência. Além disso, busque sempre ter boas fontes e ser transparente com o seu leitor, ou seja, informe os dados dos produtores e figuras relevantes do site.

Marketing de conteúdo

Tudo isso faz parte das estratégias de uma equipe de marketing de conteúdo que precisa entender como o algoritmo funciona e se adequar a ele. No entanto, o foco principal é a relevância, além da boa imagem dos textos e do site que os expõe no mercado.

5- Qual a melhor forma de oferecer uma boa experiência de leitura?

Uma boa forma de oferecer boas experiências de leitura é focar no uso de recursos visuais como imagens e gifs. Além disso, os links bem posicionados e com uma CTA efetiva também são fatores primordiais, além disso, busque:

  • Um texto leve e agradável de ler;
  • Boa escaneabilidade;
  • Uso correto dos conectivos.

Todos esses recursos fazem com que o leitor se guie pelo próprio texto de um modo que ele flui naturalmente. Nesse sentido, uma produção otimizada em SEO que aplica esses pontos vai ser melhor ranqueada pelo BERT.

O que é escaneabilidade

A escaneabilidade é uma forma de tornar seu texto fácil de entender por meio de uma leitura dinâmica. Nesse aspecto, os leitores de blogs e sites estão cada vez mais cansados e precisam de um material com pontos chave e de fácil identificação para prendê-los. 

Uso de links e imagens para o BERT 

O uso de links e imagens são importantes para o BERT, pois melhora a experiência do usuário na página. Dessa forma, aplique o marketing de conteúdo visual e planeje sua disposição, paleta de cores, além da identidade da marca.

O BERT fez com que o SEO tenha como foco a interação e satisfação do usuário, logo, as KPIs ajudam a mensurar isso. Imagem de Tumisu no Pixabay.

Como o BERT influenciou o Marketing Digital e o SEO?

As buscas, por causa do BERT, assim como todo o marketing digital e o SEO, foram influenciados a mudar o foco para a qualidade do conteúdo. Nesse sentido, cada palavra vale na hora da análise, entre outros fatos como:

  • As equipes de marketing precisam respeitar os leitores e suas linguagens;
  • Os textos precisam ser cada vez mais adaptados ao contexto da busca;
  • A intenção de pesquisa muda todo o aspecto da produção de conteúdo.

Ele procura entender as diversas formas nas quais os humanos tentam dizer uma mesma coisa de um modo diferente. Por isso, as agências que otimizam conteúdo e fazem planos de marketing precisam refletir sobre qual é o campo semântico da sua campanha.

As otimizações SEO, antes desse algoritmo, eram feitas de um jeito que o foco se tornava a representação exata da palavra-chave. Nesse aspecto, o algoritmo de código aBERTo do Google faz com que esses detalhes sejam pensados em uma relação ampla e similar. 

O que é busca inteligente no e-commerce com BERT? 

Buscas inteligentes são feitas por meio de IAs para que a pesquisa online aconteça de modo mais assertivo. Assim, o e-commerce é um dos que se beneficiam, logo, o BERT faz com que esse recurso fique cada vez mais natural e certeiro.

Outra forma de busca inteligente é a pesquisa por voz, bem como, a por imagem. Com isso, tem-se uma melhoria que tenta fazer com que o caminho do cliente até o produto seja mais curto.

Principais tipos de buscas

As buscas por voz, imagem e alta velocidade são as principais e mais diretas. Além disso, tem-se aquelas que são por similaridade, comportamento e cor automatizada. 

Como usar o BERT para melhorar o seu rankeamento no Google?

Para fazer com que o seu rankeamento melhore no Google pelo BERT é preciso focar no conteúdo humanizado. Nesse sentido, as suas produções devem gerar valor para o leitor por meio de práticas como:

  • Garantir alto EAT;
  • Entender as intenções do usuário;
  • Palavras-chave naturais com repetições planejadas.

Tanto o marketing de conteúdo quanto o SEO precisaram se adaptar ao novo contexto do algoritmos do Google. Dessa forma, a produção de textos para os sites se tornou uma forma mais humana de interação e para ranquear melhor é preciso focar no usuário.

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