Algoritmo Bert: la guida completa alla SEO nel 2025

Le referenziazione naturale è in continua evoluzione e il motore di ricerca Google continua a perfezionare i suoi algoritmi per comprendere meglio le esigenze dei suoi clienti. Intenzioni degli utenti di Internet. Da quando è stata integrata nell'algoritmo di Google, la BERT ha rivoluzionato il modo in cui i motori di ricerca comprendono linguaggio umano.

In questo articolo analizzeremo che cosa è l'algoritmo BERTcome funziona, il suo impatto sulla SEO e, soprattutto, come adattare i vostri contenuti in modo che siano compresi e valorizzati da questo algoritmo.

Qual è l'algoritmo di Bert?

Definizione semplice del modello Bert

BERT (acronimo di Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un algoritmo di codifica bidirezionale. elaborazione del linguaggio naturale sviluppato da Google nel 2018. Il suo ruolo principale è quello di aiutare Google a comprendere meglio le significato e contesto parole nelle query di ricerca degli utenti e nel contenuto delle pagine web. Prima di BERTGoogle a volte ha avuto problemi a catturare sfumature del linguaggio umanoQuesto potrebbe portare a risultati di ricerca meno pertinenti. L'algoritmo BERT consente ora a Google di comprensione delle richieste come farebbe un essere umano, tenendo conto del significato complessivo di una frase piuttosto che delle singole parole. parole chiave isolato.

L'algoritmo Bert e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Le elaborazione del linguaggio naturale (o NLP "natural language processing") è una branca dell'informatica. intelligenza artificiale che mira a consentire ai computer di comprendere, interpretare e generare informazioni. linguaggio umano.

Prima BERTGli algoritmi di Google erano abbastanza limitato nella comprensione del linguaggio. Interpretavano le parole in modo isolato, il che poteva distorcere i risultati della ricerca. Con l'algoritmo BERT, Google è in grado di analizzare la sintassi e la semantica di una frase, prendendo in considerazione l'ordine delle parole, le sfumature e le sottigliezze del linguaggio.

L'architettura del trasformatore del modello bert

Il che rende l'algoritmo BERT prestazioni, è la sua architettura Trasformareun importante passo avanti nel campo della PNL. Il modello di trasformatore si basa su un sistema di attenzioneche consente all'algoritmo di soppesare l'importanza di ogni parola in una frase rispetto alle altre. L'algoritmo BERT può quindi capire la relazione tra le parole che sono molto distanti tra loro in una frase, o anche tra frasi diverse. 

A differenza dei modelli tradizionali, il Transformer legge le frasi in entrambe le direzioni contemporaneamente (da sinistra a destra e da destra a sinistra), dando all'algoritmo BERT una comprensione bidirezionale del contesto. Ciò significa che l'algoritmo analizza una parola prendendo in considerazione il contesto parole che lo precedono e coloro che lo seguono nella frase.

Come funziona l'algoritmo di Bert?

Il meccanismo di attenzione del modello Bert

Quando l'algoritmo BERT legge una frase, non dà la stessa importanza a tutte le parole. Osserva il rapporto tra ogni parola e le altre e concentra la sua attenzione sulle parole più rilevanti. comprendere il significato complessivo.

Preformazione e messa a punto di Bert

L'algoritmo BERT opera attraverso due fasi principali nel suo processo di apprendimento: la preformazione e il messa a punto.

Durante la fase di pre-addestramento, l'algoritmo BERT è fsu un volume molto ampio di testi (libri, articoli, ecc.) a imparare come funziona il linguaggio. In particolare, impara a indovinare le parole mancanti in una frase e a prevedere se due frasi si susseguono logicamente.

Allora il BERT è riqualificati su compiti specificicome le ricerche su Google, le risposte alle domande o la classificazione del testo. Questa fase di aggiustamento, chiamata messa a punto gli permette di adattarsi a contesti specifici Per Google, ciò significa che l'algoritmo BERT viene adattato per migliorare la sua capacità di interpretare le query degli utenti e di corrispondere alle contenuti più rilevanti.

Comprensione del contesto attraverso il modello Bert

In passato, gli algoritmi di ricerca trovavano difficile interpretare il significato di una parola in base alla frase in cui compare. Il modello linguisticoBERT ha facilitato questo compito.

Ad esempio, la parola "avvocato" senza contesto potrebbe riferirsi sia a un frutto che a un professionista del diritto. Se un utente di Internet inserisce "ricetta dell'avvocato", un algoritmo tradizionale potrebbe non capire l'intenzione precisa e restituire i risultati agli avvocati in senso giuridico. Grazie alla sua bidirezionalità e al suo meccanismo di attenzione, il BERT è in grado di comprendere che nella "ricetta dell'avocado", "avocado" si riferisce al frutto.

L'impatto del modello Bert sulla SEO

Migliore comprensione di query complesse

Prima del modello linguistico BERT, Google spesso aveva difficoltà a interpretare richieste lungheI risultati non erano necessariamente rilevanti. I risultati non erano necessariamente rilevanti, poiché l'algoritmo si concentrava principalmente su parole chiave isolate.

Utilizzando il modello BERT, il motore di ricerca Google comprende molto meglio le richieste conversazionale o complesso. Questo include:

• formulazioni in linguaggio naturale (come parlare con una persona);
• il preposizioni e congiunzioni ("per", "per", "con", "senza", ecc.) che possono cambiare completamente il significato di una frase;
•  il frasi sfumate.

Per i creatori di contenuti, ciò significa che non è più sufficiente limitarsi a sovra-ottimizzare una pagina di parole chiave. D'ora in poi produrre contenuti veramente utili, in grado di rispondere a domande specifiche poste dagli utenti di Internet.

Importanza dell'intento di ricerca

Il motore di ricerca di Google non si limita più a cercare le pagine che contengono le parole esatte inserite nella barra di ricerca, ma cerca anche le pagine che rispondere alintenzione di ricerca dell'utente di Internet. L'intento di ricerca può essere classificato in 4 categorie: 

• informazioni : Gli utenti di Internet vogliono imparare qualcosa;
• navigazione : Gli utenti di Internet cercano un sito web o una pagina specifica;
• transazionale : l'utente di Internet sta cercando di acquistare qualcosa o di eseguire un'azione;
• commerciale : Gli utenti di Internet confrontano i prodotti o i servizi prima di prendere una decisione d'acquisto.

Grazie al modello linguistico BERT, Google è un buon posto dove essere più abile nel dedurre l'intenzione dietro una richiesta. Ciò significa che la rilevanza dei contenuti non viene più giudicata solo in base alla presenza di parole chiave, ma alla loro capacità di soddisfare pienamente l'intenzione di ricerca dell'utente, rispondendo in modo chiaro, naturale e preciso. 

Ad esempio, per la query "Come posso migliorare la SEO del mio blog nel 2025?", l'algoritmo BERT non si limiterà a cercare le pagine contenenti le parole "SEO", "blog" e "2025". Cercherà contenuti che spieghino in termini concreti le azioni da intraprendere per migliorare la SEO di un blog oggi. Quindi contenuti aggiornati, ben strutturati e con consigli concreti.

Ottimizzazione del sito web per il modello Bert

Ora che si è capito come funziona il BERT e il suo impatto sulla ricerca, la domanda è come creare contenuti che attraggano gli utenti, ma che siano anche facilmente interpretabili da Google e dal BERT.

Scrivere contenuti di alta qualità, pertinenti ed esaustivi

L'algoritmo BERT consente al motore di ricerca Google di distinguere tra contenuti superficiali e contenuti realmente utili. A contenuti di qualità è contenuto che :

• soddisfa i criteri EEAT da Google ;
• risponde a intenzioni di ricerca ;
• tratta un argomento in profondità ;
• è ben strutturato e di facile lettura (h1, h2, h3, ecc.), illustrati con immagini, paragrafi ariosi, ecc;
• integra parole chiave rilevanti naturalmente.

Da Strumenti SEO come SERPmantics può aiutarvi scrivere contenuti di alta qualità adattarsi alle aspettative di Google e rispondere alle intenzioni di ricerca degli utenti di Internet. A tal fine, lo strumento fornisce diversi raccomandazioni da una query di destinazione: un elenco di parole chiave e delle loro occorrenze, il numero di paragrafi, titoli, punti, immagini, video, tabelle e link da includere. C'è anche una sezione per identificare le intenzioni di ricerca. Lo strumento consente di generare un piano contenuti, titoli e meta descrizioni ottimizzati. Infine, SERPmantics vi consente di confrontarvi con i vostri concorrenti, in particolare con le risultati della SERP.

Utilizzare un vocabolario ricco e preciso

A vocabolario ricco aiuta l'algoritmo BERT a capire l'argomento del vostro contenuto. Più il vocabolario è preciso, più il BERT è in grado di collocare i contenuti nel giusto contesto. campo semantico. Per evitare di ripetere costantemente la stessa parola chiave principale, è possibile utilizzare sinonimiparafrasi e termini correlati.

L'importanza delle parole chiave a coda lunga

Il parole chiave a coda lunga sono query composte da tre o più parole, che riflettono un'intenzione di ricerca più precisa e sono particolarmente ben comprese dall'algoritmo BERT. Il loro vantaggio è che hanno :

• meno concorrenza che su parole chiave brevi;
• un migliore tasso di penetrazione dei clic ;
• un tasso di conversione migliore, poiché sono generalmente più vicini all'intenzione finale dell'utente.

Creare un bozzolo semantico

Le bozzolo semantico è una strategia che consiste nell'organizzare il contenuto di un sito in modo logico e tematico, collegando tra loro le pagine. che trattano argomenti simili o complementari. Questo metodo presenta diversi vantaggi: 

• rafforzare il rilevanza semantica del vostro sito;
• l'algoritmo BERT comprende meglio la contesto globale su ogni pagina ;
• migliorare rete interna e il tempo di navigazione degli utenti.

Integrare le domande poste dagli utenti

Con il modello linguistico BERT, Google pone grande enfasi sulle interrogazioni formulate in linguaggio naturalespesso sotto forma di domande. Gli utenti di Internet alla ricerca di risposte precise inseriscono le loro domande come se stessero parlando con una persona. Inoltre, Google mette sempre più in risalto i contenuti che rispondere direttamente a una domanda in particolare con la visualizzazione di "altre domande". Ad esempio, se si digita "piante acquatiche" su Google :

È possibile identificare le domande che i vostri visitatori vi chiedono grazie a strumenti come AlsoAsked o AnswerThePublic. Per saperne di più SERPmantics ha una funzione per identificare le intenzioni di ricerca per una parola chiave con un elenco di domande.

Una volta identificati i problemi, è opportuno includere come titoli (H1, H2, H3...) nei vostri contenuti: il BERT li interpreta molto bene. Integrare FAQ nei vostri contenuti può darvi l'opportunità di apparire nei estratti arricchiti da Google.

Il modello Bert e la ricerca vocale

La ricerca vocale è ampiamente utilizzato, quindi non è un aspetto da trascurare per la SEO. Quando gli utenti fanno domande al loro assistente vocale (ad esempio Siri, Google Assistant, Alexa), utilizzano un linguaggio molto più naturale, discorsivo e interrogativo di una ricerca tradizionale. 

Con il modello linguistico BERT, Google ha una comprensione molto migliore delle query vocali. I vostri contenuti devono quindi essere progettati per rispondere alle query vocali oltre che a quelle scritte.

Per adattare i contenuti, si consiglia di : 

• d'integrare le domande Il segreto è essere precisi, poiché le ricerche vocali sono spesso interrogative;
• da strutturare le risposte conciso: Google preferisce risposte dirette e chiare. Ecco perché è meglio fornire la risposta nelle prime righe di un paragrafo;
• d'utilizzare gli elenchi  Gli assistenti vocali spesso leggono i contenuti sotto forma di elenchi;
• d'ajouter une section FAQ car elle  permet de regrouper plusieurs questions courantes sur un même sujet.

Quelles sont perspectives d’évolution de BERT ?

Entraîner et utiliser le modèle BERT demande beaucoup de puissance informatique et de ressources. C’est pour ça qu’il est difficile de l’utiliser pour toutes les recherches. Google l’utilise donc surtout pour mieux comprendre les requêtes les plus complexes ou les plus longues, là où il est vraiment utile.

Les chercheurs travaillent sur des versions plus légères de BERT (comme DistilBERT ou RoBERTa) qui conservent une grande partie de leurs performances tout en étant moins gourmandes en ressources. L’objectif est de rendre ces modèles plus faciles et moins coûteux à déployer à grande échelle, même sur des appareils mobiles.

Google ne s’est pas arrêté au modèle de lauguage BERT. Des modèles comme MUM (Multitask Unified Model), déjà déployé et bien plus puissant que BERT (jusqu’à 1000 fois selon Google), sont conçus pour aller au-delà. MUM peut comprendre différents types d’informations (texte, images, bientôt vidéo et audio), traiter des requêtes complexes sur plusieurs sujets simultanément et fonctionner dans 75 langues, ce qui permet à Google de répondre à des questions toujours plus nuancées et complexes. On peut s’attendre à voir plus de modèles similaires, voire meilleurs à l’avenir.

Conclusione 

L’arrivée du modèle de language BERT a marqué un tournant dans l’histoire du SEO. Pour la première fois, un algorithme de Google est capable de comprendre réellement le langage humain, avec ses subtilités, son contexte et son intention. Cela signifie que le référencement naturel ne repose plus uniquement sur des mots-clés, mais sur la qualité globale du contenu et sa capacité à répondre précisément aux intentions de recherche des internautes. 

Voici donc les bonnes pratiques à retenir pour optimiser son site web : 

• rédiger pour des humains, pas pour des robots ;
• répondre à intenzione di ricerca ;
• utiliser un vocabolario ricco sans sur-optimisation ;
• structurer son contenu intelligemment ;
• adapter son contenu à la ricerca vocale ;
• ottimizzare esperienza dell'utente.

Quelques soient les évolutions des algorithmes, Google privilégiera toujours les contenus qui servent au mieux les besoins des utilisateurs. Plus vous vous concentrez sur la clarté, la profondeur, et la valeur de votre contenu, plus vous mettez toutes les chances de votre côté pour apparaître en bonne position nei risultati di ricerca.