Che cos’è BERT e come funziona

BERT è un modello di deep learning basato su transformer, progettato per gestire contesti complessi nel linguaggio naturale. A differenza dei modelli precedenti che analizzavano il testo in una direzione (da sinistra a destra o da destra a sinistra), BERT considera il contesto completo di una parola attingendo a informazioni sia precedenti che successive.

Principi Base di BERT:

1. Bidirezionalità: Analizza la sequenza di parole sia da sinistra a destra che da destra a sinistra.
2. Attenzione Contestuale: Comprende la relazione tra le parole in un contesto più ampio.
3. Pre-addestramento e Fine-tuning: Viene inizialmente addestrato su un vasto insieme di dati e successivamente adattato a compiti specifici.

Come Funziona BERT?

BERT utilizza un’architettura di trasformatori, che è diventata uno standard de facto nel NLP. La sua funzione principale è imparare il contesto delle parole in una frase, permettendo al modello di prevedere parole mancanti o interpretare correttamente le frasi in base ai loro significati. Ecco come funziona nel dettaglio:

Passaggi di Funzionamento:

1. Tokenizzazione: BERT divide il testo in token, ovvero le unità fondamentali di analisi (parole, sottoparti di parole, simboli).
2. Mascheramento: Durante la fase di addestramento, alcune parole vengono mascherate, e il modello cerca di indovinare quali sono. Questo aiuta a sviluppare una comprensione più profonda del contesto.
3. Embeddings: Ogni token è rappresentato da un vettore numerico che cattura il significato e la relazione con gli altri token.
4. Multi-Head Attention: Permette al modello di concentrarsi su diverse parti della frase contemporaneamente, migliorando l’accuratezza nella comprensione del significato.

L’Implementazione di BERT in Google Search

Con l’integrazione di BERT nei suoi algoritmi di ricerca, Google ha migliorato notevolmente la capacità di comprendere le query degli utenti, specialmente in domande complesse o colloquiali. Nel 2019, Google ha annunciato che BERT sarebbe stato utilizzato per elaborare circa il 10% delle ricerche inglesi. Ciò ha portato a una maggiore rilevanza dei risultati, poiché il motore di ricerca può ora interpretare intenzioni complesse.

Applicazioni Pratiche

1. Ricerche Conversazionali: Gli utenti tendono a porre domande più naturali. BERT aiuta a fornire risposte più pertinenti.
2. Query Long-Tail: Frasi più lunghe e complesse hanno una maggiore probabilità di essere comprese e trattate correttamente.
3. Intenti Ambigui: In situazioni dove le intenzioni non sono chiare, BERT può aiutare a interpretare correttamente la query.

Aggiornamenti di Google BERT

Aggiornamento 2020

Nel 2020, Google ha continuato a espandere l’uso di BERT, estendendo il suo impatto su diverse lingue. Questo aggiornamento ha reso BERT disponibile per il trattamento di query in altre lingue oltre all’inglese, come spagnolo, tedesco, francese e italiano.

Aggiornamento di Ottobre 2021

Un ulteriore aggiornamento ha migliorato le capacità di BERT nel comprendere le query di ricerca. Questo ha comportato miglioramenti nella capacità di comprensione delle informazioni contestuali, influenzando significativamente la SEO (Search Engine Optimization).

Aggiornamenti Futuri

Google continua a monitorare e migliorare le prestazioni di BERT, integrando tecniche e modelli avanzati affinché riesca ad affrontare meglio le sfide poste da un linguaggio naturale in continua evoluzione.

Implicazioni SEO di Google BERT

Cambiamenti nel Modo di Ottimizzazione

Con l’introduzione di BERT, SEO e content marketing hanno subito importanti cambiamenti:

1. Focus su Contenuti di Qualità: Piuttosto che ottimizzare esclusivamente per parole chiave, i creatori di contenuti devono concentrarsi sulla creazione di contenuti che rispondano a domande specifiche e siano contestualmente rilevanti.
2. Linguaggio Naturale: La scrittura deve riflettere un linguaggio più naturale e colloquiale, che rispecchia il modo in cui gli utenti pongono domande.
3. Ottimizzazione per Le Richieste Vocali: Con l’aumento delle ricerche vocali, la strategia SEO deve adattarsi per includere query conversazionali.

Strumenti e Tecniche

Utilizzare strumenti come Google Search Console per analizzare come le query degli utenti si interfacciano con i contenuti del proprio sito web è essenziale. Inoltre, strumenti di analisi delle parole chiave possono aiutare a identificare le domande che gli utenti pongono maggiormente.

Conclusioni

Google BERT ha segnato un punto di svolta significativo nell’elaborazione del linguaggio naturale e nell’ottimizzazione dei motori di ricerca. La sua capacità di comprendere il contesto e le sfumature delle query ha portato a risultati di ricerca più pertinenti e significativi. I professionisti del marketing e della SEO devono adattare le loro strategie tenendo conto delle nuove dinamiche introdotte da BERT.

Link Utili

1. Google AI Blog – BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Questa guida approfondita fornisce una panoramica su BERT, le sue funzionalità e l’impatto sull’ecosistema della SEO. Gli aggiornamenti costanti e l’evoluzione del linguaggio naturale continueranno a trasformare il modo in cui gli utenti interagiscono con i motori di ricerca.