Desvendando o Google BERT: O que é e como afeta os resultados de busca

Neste mundo cada vez mais digital, a forma como interagimos com as máquinas está constantemente mudando. E se uma coisa é certa, é que o Google está na vanguarda dessas mudanças. 

Um dos desenvolvimentos mais recentes é o Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), um algoritmo de aprendizado profundo relacionado ao processamento de linguagem natural. Mas o que é exatamente o Google BERT e como ele afeta os resultados de busca? 

Este artigo busca desvendar esse mistério. Vamos explorar como este algoritmo de ponta trabalha para entender melhor o contexto das palavras em uma pesquisa, promovendo resultados mais precisos e relevantes. 

Compreender o Google BERT é crucial para qualquer estratégia de SEO, pois ele influencia diretamente o ranking e a visibilidade de seu site. 

Tenha uma boa leitura!

O que é Google BERT?

O Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de linguagem pré-treinado desenvolvido pelo Google. Ele utiliza a O Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de linguagem pré-treinado desenvolvido pelo Google. Ele utiliza a arquitetura de transformadores, que é um tipo de rede neural, para aprender representações de palavras e frases em um contexto bidirecional.

O treinamento do BERT é feito em uma grande quantidade de texto de várias fontes, como a Wikipédia, para que o modelo possa capturar o significado e a relação entre as palavras em diferentes contextos. Ele é pré-treinado em duas tarefas: preenchimento de lacunas (masking) e previsão de próxima sentença.

Uma vez pré-treinado, o BERT pode ser adaptado (fine-tuned) para tarefas específicas, como:

• Classificação de texto;
• Perguntas e respostas;
• Resumo de texto;
• Entre outros. 

Essa adaptação é realizada treinando o modelo em conjuntos de dados específicos para a tarefa desejada.

O Google BERT foi uma contribuição importante para o campo do processamento de linguagem natural (NLP) e ajudou a melhorar o desempenho em várias tarefas relacionadas ao entendimento da linguagem humana.

Continue a leitura: Como usar o Google Search Console para impulsionar seu site.

O que são redes neurais e processamento de linguagem natural?

Antes de saber mais sobre o Google BERT é fundamental entender mais sobre as redes neurais e o processo de linguagem natural.

Redes neurais

As redes neurais são um subconjunto de aprendizado de máquina (machine learning) inspirado no funcionamento do cérebro humano. Elas são construídas com camadas de nós, chamados “neurônios”, que podem aprender a fazer previsões e tomar decisões ao analisar dados de entrada. 

Elas são especialmente úteis para tarefas complexas, como reconhecimento de imagens, previsão de séries temporais e, no caso que nos interessa, o processamento de linguagem natural (PLN).

Processamento de Linguagem Natural

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma disciplina de Inteligência Artificial (IA) que foca na interação entre computadores e humanos através da linguagem natural. O objetivo é ler, decifrar, entender e fazer sentido da linguagem humana de uma maneira útil. Isso é crucial para tarefas como tradução automática, reconhecimento de voz, análise de sentimentos, etc.

O Google BERT é um exemplo de como as redes neurais e o PLN podem trabalhar juntos para melhorar a pesquisa na internet. 

Antes do BERT, a busca por palavras-chave era baseada principalmente na correspondência exata de palavras e frases. BERT mudou isso ao permitir que o Google entenda melhor o contexto de cada palavra em uma frase, tornando os resultados da pesquisa muito mais precisos.

Como o Google BERT influencia os resultados de busca?

O Google BERT tem um impacto significativo nos resultados de busca, principalmente por sua habilidade em entender a intenção por trás das palavras em uma consulta, em vez de focar apenas em palavras-chave isoladas. 

Este aprimoramento na compreensão da linguagem natural resulta em uma precisão maior na entrega de resultados de pesquisa relevantes.

Para dar um exemplo, digamos que você digite uma frase como “passagens de avião para Paris de Nova York”. Antes do BERT, o Google poderia focar nas palavras “passagens de avião”, “Paris” e “Nova York”, mas poderia não entender completamente a relação entre elas. 

Com o BERT, o Google entende que você está procurando especificamente por “passagens de avião de Nova York para Paris”, e não apenas informações gerais sobre passagens de avião ou sobre as cidades de Paris e Nova York.

Outro aspecto em que ele é especialmente útil é para entender a intenção por trás de buscas que incluem preposições como “para”, “em”, “de”, que costumam ser cruciais para a interpretação de uma frase.

No entanto, é importante notar que o BERT não está ativo para todas as pesquisas. Para buscas mais simples e diretas, como uma pesquisa pelo termo “Google BERT”, os algoritmos de busca mais tradicionais do Google provavelmente são suficientes para fornecer resultados relevantes.

Em termos de SEO, isso significa que a qualidade do conteúdo e a capacidade de corresponder à intenção do usuário são mais importantes do que nunca. A otimização de palavras-chave ainda é relevante, mas o foco precisa ser no fornecimento de informações que sejam úteis e pertinentes para a consulta de um usuário.

Como considerar o BERT em sua estratégia SEO?

O BERT é usado pelo Google para entender melhor as consultas de pesquisa dos usuários, ele não pode ser usado diretamente como parte de uma estratégia de SEO.

No entanto, você pode otimizar seu conteúdo para melhor se alinhar com as diretrizes do Google e com a maneira como ele interpreta o contexto da pesquisa. 

Aqui estão algumas práticas recomendadas para usar o BERT e melhorar sua estratégia de SEO:

Foco na intenção do usuário

Ele visa entender melhor a intenção por trás das consultas de pesquisa. Certifique-se de criar conteúdo relevante que atenda às necessidades e intenções dos usuários. Pesquise as palavras-chave e tópicos relevantes para sua audiência e crie conteúdo de qualidade em torno desses temas.

Crie conteúdo de qualidade

Ele é projetado para entender o contexto e o significado das palavras em uma consulta de pesquisa. Portanto, é importante criar conteúdo bem escrito e informativo. Evite técnicas de enchimento de palavras-chave e concentre-se em fornecer informações úteis e relevantes para os usuários.

Otimize para perguntas e frases longas

O BERT é particularmente eficaz na compreensão de consultas de pesquisa em forma de pergunta e frases longas. Ao otimizar seu conteúdo, leve em consideração a maneira como as perguntas são formuladas e como as pessoas usam linguagem mais natural para fazer pesquisas. Responda às perguntas de forma direta e ofereça informações úteis em suas respostas.

Estruture seu conteúdo

Organize seu conteúdo de forma clara e bem estruturada. Use títulos e subtítulos relevantes para ajudar a linaguem e os mecanismos de busca a entenderem o conteúdo do seu texto. Além disso, use marcadores de lista, parágrafos curtos e formatação adequada para tornar o conteúdo mais legível e fácil de ser compreendido pelos usuários.

Otimize para palavras-chave relevantes

Embora ele não exija uma otimização tradicional de palavras-chave, ainda é importante pesquisar e usar palavras-chave relevantes em seu conteúdo. No entanto, concentre-se em fornecer valor e responder às perguntas dos usuários em vez de simplesmente inserir palavras-chave em excesso.

Analise e ajuste

Acompanhe o desempenho do seu conteúdo nos resultados de pesquisa e faça ajustes conforme necessário. Analise as consultas de pesquisa que direcionam o tráfego para o seu site e identifique oportunidades de otimização adicionais.

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