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Analisi di Bert, l’algoritmo di Google

Bert, algoritmo di Google che è stato rilasciato lo scorso anno, ha consentito di migliorare e potenziare i risultati di ricerca in virtù di una comprensione più efficace dei testi che gli utenti digitano. Bert è l’acronimo di Bidirectional Encoder Representations for Transformers, ed è stato sviluppato come tecnica di pre-training nell’ambito delle procedure di elaborazione del linguaggio naturale. La sperimentazione che lo ha visto protagonista è durata un anno, al termine del quale Bert è entrato a far parte della vita degli utenti, inizialmente solo in lingua inglese.

Che cosa cambia

L’algoritmo bert è stato messo a punto per essere in grado di offrire risposte migliori alle ricerche degli utenti: questo vuol dire che da un lato ha la capacità di cambiare la pagina dei risultati di ricerca (la SERP); dall’altro lato non può non condizionare in modo significativo la Seo, che rappresenta l’attività di ottimizzazione che viene effettuate sulle pagine web in modo che possano apparire nei primi risultati delle ricerche. Quello alla base di Bert è un meccanismo neuronale che è in grado di capire le ricerche che usano espressioni complesse e comunque parte del linguaggio naturale, così come quelle che sono costituite dalle parole chiave long tail.

Nuove prospettive per le aziende

È spontaneo domandarsi che cosa potrebbe cambiare per quelle aziende che, per raggiungere le prime posizioni dei risultati di ricerca, contano sulle competenze dei copywriter Seo. Ebbene, l’uso di una capacità redazionale naturale sembra essere la conseguenza più immediata: una capacità che si rivolge a persone vere e che non si basa su contenuti che servono a farsi trovare dalle macchine. È chiaro che nel momento in cui la comprensione delle query migliore si beneficia di diversi vantaggi: per esempio risposte che corrispondono, in modo più efficace rispetto a quanto accadeva in passato, alle ricerche degli utenti, e quindi alle loro concrete esigenze. Le aziende, così, hanno l’opportunità di ottenere un maggior numero di visite verso i rispettivi siti web, per merito di risposte più pertinenti e più appropriate alle ricerche.

Quale strategia Seo adottare

La strategia che deve essere adottata in ottica Seo da chi scrive contenuti per il web, comunque, non deve cambiare: occorre sempre e comunque redigere testi di qualità per avere la certezza di non andare incontro a una penalizzazione. Se si vuol tenere conto delle caratteristiche e delle esigenze di Bert, un testo di buona qualità deve essere in grado di trarre vantaggio dalla capacità dell’algoritmo di capire il linguaggio umano. Ecco perché la capacità di scrittura deve essere elevata, tenendo presente che Bert si basa su un’intelligenza artificiale che con il passare del tempo si evolve, imparando in modo autonomo. Insomma, Bert non può essere ingannato e non ha senso mettersi in cerca di trucchi da utilizzare a questo scopo.

L’evoluzione del Seo copywriting

Se in origine il Seo coprywriting era stato pensato soprattutto come a un modo di scrivere con l’intento di assecondare i motori di ricerca, è evidente che ora esso andrà incontro a una evidente evoluzione: si tratta di iniziare a scrivere per gli esseri umani a cui i contenuti sono destinati, sapendo che le macchine con il passare del tempo miglioreranno la propria capacità di interpretare le parole al pari delle persone. Per realizzare testi di qualità è e sarà necessario fornire informazioni interessanti e utili. Questo vuol dire che, ovviamente, non cambierà nulla per i copywriter che già adottavano questo approccio, e che le pagine web costruite in maniera efficace non avranno bisogno di essere cambiate.

Una tecnica bidirezionale

Bert si avvale di una tecnica bidirezionale non supervisionata. Con questa espressione si fa riferimento al fatto che l’algoritmo considera non solo i termini che precedono la keyword, ma tutti quelli che sono presenti all’interno della frase. In questo modo, il significato può essere individuato e interpretato con più facilità. Un altro aspetto peculiare di questo algoritmo è rappresentato dalla sua contestualità: significa che è capace di riconoscere il contesto in cui un termine appare e di dargli, in base ad esso, il significato più vicino alla realtà. Ciò è possibile grazie alla gestione facilitata di un numero più alto di rappresentazioni di uno stesso termine.

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