È Arrivato BERT, il Nuovo Algoritmo di Google. Prime SEO Reaction!

“Rappresenta il più grande balzo in avanti negli ultimi cinque anni e uno dei più grandi balzi in avanti nella storia della ricerca”

Questa è la citazione tipica che puoi trovare in rete su BERT – Bidirectional Encoder Representations from Transformers.

Che cos’è BERT?

BERT è il nuovo algoritmo di Google che comprende meglio il linguaggio naturale, ed è stato annunciato come una rivoluzione.

“Applicando i modelli Bert al posizionamento e agli snippet in primo piano nella ricerca, siamo in grado di fare un lavoro migliore aiutandoti a trovare informazioni utili”
Pandu Nayak, vice presidente di Google

BERT è stato lanciato in modalità  open source a Novembre 2018, basato su una rete neurale, ovvero l’ultima frontiera dell’informatica per l’elaborazione distribuita, emulazione del cervello biologico.

L’aggiornamento, rilasciato totalmente negli Stati Uniti (in inglese) il 27 ottobre 2019 (non ci sono ancora date di rilascio in altri paesi), ha lo scopo di migliorare ulteriormente le capacità  di Google di comprendere le richieste degli utenti in Google (query) e identificare le risposte migliori da pubblicare nei risultati (SERP = Search Engine Result Pages).

La struttura stessa dell’algoritmo è basata su:

• Apprendimento: analizzando il comportamento degli utenti nel motore di ricerca
• Analisi preventiva: elaborando la query per intercettare l’intento di ricerca dell’utente

Avrà  un impatto su 1 query di ricerca su 10.

Cosa cambia rispetto all’epoca pre-BERT?

Google si era già  fortemente evoluto nel 2013 con il lancio di Google Hummingbird, in cui il cambio tecnologico totale ha segnato il passaggio da “motore di ricerca” a “motore di risposta”.

Il passo successivo fu invece Google Rank Brain ovvero l’applicazione di una serie di analisi alle query digitate, per intercettare il “concetto” e quindi raffinare la vera ricerca nei propri database, con l’obiettivo di dare la migliore risposta possibile agli utenti.

Dal concetto il passo finale fatto con BERT è quello di focalizzarsi sulle parole, determinarne il reale significato, legato ad un concetto, per definire al meglio l’intento di ricerca del navigatore.

In summary:
— RankBrain helps Google better relate pages to concepts
— Neural matching helps Google better relate words to searches.

And there's nothing special searchers or webmasters need to do. These are part of our core systems designed to naturally increase understanding.

— Google SearchLiaison (@searchliaison) March 21, 2019

Un aggiornamento che non cambia la rotta di Google, BERT offre agli utilizzatore del motore di Mountain View risposte migliori e permette di offrire anche annunci migliori, diventando sempre più incisivo sul mondo dell’advertising e dell’advertising semi-automatizzato!

Ecco alcuni esempi tratti dall’annuncio ufficiale di Google in cui è evidente come i risultati proposti siano fortemente più coerenti rispetto alle richieste:

• 2019 brazil traveler to usa need a visa (nel 2019 i viaggiatori brasiliani necessitano di un visto per andare negli USA)
• do estheticians stand a lot sat work (le estetiste stanno molto in piedi al lavoro)
• can you get medicine for someone pharmacy (si possono ritirare medicine per terze persone)

Ma come mai molti SEO, nonostante le analisi sui software di web analitica, non si sono accorti più di tanto di tale rivoluzione?

Innanzitutto l’algoritmo riguarda le frasi lunghe di ricerca, quelle conversazionali per intenderci. E questo fa fuori tutti i software che monitorizzano le query di ricerca, tipicamente brevi. L’algoritmo ha un impatto casomai sulla coda lunga, normalmente meno mappata da SEO e web analyst.

Molte persone ci contattano però per chiederci come possiamo o possono migliorare i loro siti ora che BERT è attivo.

Danny Sullivan di Google ha già  detto che non esiste un modo reale di ottimizzarlo. La sua funzione è quella di aiutare Google a comprendere meglio l’intento di ricerca fatto con linguaggio naturale dagli utenti, probabilmente più utile per le ricerche vocali.

BERT analizza le query di ricerca, non le pagine Web. Ad esempio la parola “rosa” ha più significati (colore, fiore…) e il contesto deve accompagnare la parola altrimenti la parola di per sé non significa nulla.

Il vantaggio per i SEO è che non devono fare nulla di particolare. Casomai i creatori di contenuti possono preoccuparsi meno di scrivere per la SEO e molto e meglio per gli utenti.

Un bell’esempio di conversazioni che BERT valorizzerà  nel suo fare è il sito, per molti troppo prolisso, di Aranzulla, dove la contestualizzazione dei termini è ben fatta con pagine ricche oltremodo di contenuti contestualizzanti, linkanti pagine attinenti, depositate in silos di contenuti congruenti; al contrario di molti siti ecommerce, ad esempio, che sui prodotti si limitano a un’etichetta col nome, una foto, un codice e poco altro, e sul catalogo non sono mappati e organizzati in cartelle e sottocartelle e in un unico (o pochi) contenitori dove dentro c’è un po’ di tutto. In questi contesti BERT farà  fatica a dare il meglio di sé…

BERT implementa tecnologie di machine learning per cui è destinato a migliorarsi costantemente nel tempo e su precisi cluster locali o di popolazione.

Siamo alle prime SEO reaction a BERT naturalmente. Appena ne sapremo di più ci risentiamo!

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Studio Cappello Agenzia SEO