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Cos’è Google BERT

BERT, acronimo di “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” è un modello di apprendimento automatico basato sui transformer utilizzato nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). È stato creato e pubblicato nel 2018 da Jacob Devlin e dai suoi colleghi di Google AI.

BERT è un modello bidirezionale, il che significa che può considerare il contesto di una parola sia prima che dopo di essa. Questo lo rende in grado di comprendere meglio il significato delle parole e delle frasi nel linguaggio naturale.

Google ha iniziato a utilizzare BERT per il suo motore di ricerca nel 2019. L’utilizzo di BERT ha migliorato la capacità di Google di comprendere le intenzioni di ricerca degli utenti e di fornire risultati più pertinenti.

Perché BERT è cruciale nell’ambito dell’intelligenza artificiale SEO?

Tra i nuovi strumenti BERT è diventato un componente cruciale dell’intelligenza artificale che può essere utilizzato nell’ambito della SEO (Search Engine Optimization) per diversi motivi:

Comprensione del testo

BERT è progettato per comprendere meglio il contesto delle parole chiave di ricerca all’interno di una frase o di una domanda. Ciò consente a Google di fornire risultati di ricerca più precisi, in quanto il motore di ricerca può comprendere meglio le intenzioni degli utenti.

BERT è stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice, che include libri, articoli, codice e altri tipi di testo. Questo addestramento consente a BERT di comprendere il significato del testo a un livello molto profondo.

BERT comprende il testo in due fasi:

  1. Codifica: BERT codifica il testo in una serie di rappresentazioni numeriche. Queste rappresentazioni sono progettate per catturare il significato del testo a livello semantico.
  2. Decodifica: BERT decodifica le rappresentazioni numeriche in testo. Questo processo consente a BERT di generare testo, tradurre lingue e rispondere a domande.

Le rappresentazioni numeriche di BERT sono create utilizzando un processo chiamato attenzione. L’attenzione consente a BERT di concentrarsi su parti specifiche del testo quando codifica o decodifica. Questo processo è ciò che consente a BERT di comprendere il significato del testo in un modo che i modelli linguistici precedenti non erano in grado di fare.

BERT è stato utilizzato per una varietà di compiti di elaborazione del linguaggio naturale, tra cui:

  • Classificazione del testo
  • Estrazione di informazioni
  • Risposta alle domande
  • Traduzione delle lingue
  • Generazione di testo

BERT è uno strumento potente che può essere utilizzato per comprendere il testo in un modo molto profondo. È stato utilizzato per migliorare la performance di una varietà di applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale.

Ecco alcuni esempi di come BERT può essere utilizzato per comprendere il testo:

  • Classificazione del testo: BERT può essere utilizzato per classificare il testo in diverse categorie, come notizie, recensioni o articoli scientifici.
  • Estrazione di informazioni: BERT può essere utilizzato per estrarre informazioni specifiche dal testo, come nomi, date o numeri.
  • Risposta alle domande: BERT può essere utilizzato per rispondere a domande sul testo, anche se le domande sono aperte o impegnative.
  • Traduzione delle lingue: BERT può essere utilizzato per tradurre il testo da una lingua all’altra.
  • Generazione di testo: BERT può essere utilizzato per generare testo, come poesie, codice o script.

BERT è uno strumento potente che ha il potenziale di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con il testo anche nel contenuto di una pagina web.

Risposte più rilevanti

BERT offre risposte più rilevanti rispetto ai modelli linguistici precedenti per diversi motivi. Innanzitutto, BERT è stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice, che include libri, articoli, codice e altri tipi di testo. Questo addestramento consente a BERT di comprendere il significato del testo a un livello molto profondo.

In secondo luogo, BERT utilizza un processo chiamato attenzione per concentrarsi su parti specifiche del testo quando codifica o decodifica. Questo processo consente a BERT di comprendere il contesto del testo e di fornire risposte più rilevanti.

In terzo luogo, BERT è un modello di Transformer, che è un tipo di rete neurale convoluzionale che è particolarmente efficace per la comprensione del linguaggio naturale. I modelli di Transformer della Machine Learning sono in grado di imparare relazioni che possono essere anche molto complesse tra le parole, il che consente a BERT di fornire risposte più accurate.

Ecco alcuni esempi di come BERT offre risposte più rilevanti:

  • Classificazione del testo: BERT è in grado di classificare il testo in diverse categorie, anche se il testo è complesso o ambiguo.
  • Estrazione di informazioni: BERT è in grado di estrarre informazioni specifiche dal testo, anche se le informazioni sono nascoste o implicite.
  • Risposta alle domande: BERT è in grado di rispondere a domande aperte o impegnative, anche se le domande sono formulate in modo ambiguo.
  • Traduzione delle lingue: BERT è in grado di tradurre il testo da una lingua all’altra in modo più accurato e naturale.
  • Generazione di testo: BERT è in grado di generare testo più coinvolgente e realistico.

Grazie a BERT, Google è in grado di presentare risultati di ricerca che corrispondono meglio alle domande degli utenti. Questo è particolarmente importante per le query complesse o le ricerche vocali, dove le persone tendono a fare domande più naturali.

Contenuto di alta qualità

BERT premia i contenuti di alta qualità che rispondono direttamente alle domande degli utenti. Pertanto, per avere successo nella SEO, è essenziale creare contenuti informativi e ben scritti che soddisfino le esigenze degli utenti.

BERT è un modello linguistico di apprendimento automatico pre-addestrato che è stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice. Questo addestramento consente a BERT di comprendere il significato del testo a un livello molto profondo.

Quando BERT viene utilizzato per rispondere a domande, valuta la pertinenza, la completezza e la coerenza della risposta. BERT premia le risposte che sono pertinenti alla domanda, che forniscono tutte le informazioni necessarie per rispondere alla domanda e che sono coerenti con il resto del testo.

In particolare, BERT premia i contenuti di alta qualità che soddisfano i seguenti criteri:

  • Pertinenza: La risposta deve essere pertinente alla domanda.
  • Completezza: La risposta deve fornire tutte le informazioni necessarie per rispondere alla domanda.
  • Coerenza: La risposta deve essere coerente con il resto del testo.

Inoltre, BERT premia i contenuti di alta qualità che sono:

  • Informativi: La risposta deve fornire informazioni accurate e aggiornate.
  • Ottimizzati per i motori di ricerca: La risposta deve essere ottimizzata per essere trovata dai motori di ricerca.
  • Interattivi: La risposta deve essere coinvolgente e stimolante per l’utente.

I contenuti di alta qualità che rispondono direttamente alle domande degli utenti sono più likely to be ranked higher da BERT. Questo è perché BERT è progettato per fornire le risposte più accurate e utili agli utenti.

Ecco alcuni esempi di contenuti di alta qualità che rispondono direttamente alle domande degli utenti:

  • Un articolo di notizie che fornisce una panoramica completa di un evento recente.
  • Una guida che spiega come eseguire un compito specifico.
  • Una recensione che fornisce un’analisi approfondita di un prodotto o servizio.
  • Un tutorial che insegna agli utenti come utilizzare un nuovo software.

I creatori di contenuti dovrebbero cercare di produrre contenuti che soddisfino questi criteri per aumentare le probabilità che i loro contenuti siano premiati da BERT.

Contesto e long-tail keywords

BERT ha reso più importante il contesto delle parole chiave e ha dato maggiore importanza alle parole chiave di coda lunga (long-tail keywords). Questo significa che gli specialisti di SEO devono concentrarsi sulla creazione di contenuti ricchi di informazioni e coerenti con il contesto delle ricerche degli utenti.

n precedenza, i motori di ricerca si concentravano principalmente sulle parole chiave presenti nel testo. Tuttavia, BERT è in grado di comprendere il contesto delle parole chiave, ovvero il significato delle parole chiave in base al testo in cui si trovano.

Questo significa che BERT è in grado di comprendere le domande degli utenti in modo più accurato. Ad esempio, se un utente cerca “come riparare un rubinetto che perde”, BERT sarà in grado di comprendere che l’utente sta cercando un tutorial su come riparare un rubinetto che perde.

Inoltre, BERT è in grado di comprendere le relazioni tra le parole chiave. Questo significa che BERT è in grado di comprendere le domande degli utenti che utilizzano più parole chiave. Ad esempio, se un utente cerca “miglior ristorante italiano a Roma”, BERT sarà in grado di comprendere che l’utente sta cercando un ristorante italiano di alta qualità a Roma.

Queste modifiche hanno portato a un aumento dell’importanza delle parole chiave di coda lunga. Le parole chiave di coda lunga sono parole chiave che sono più specifiche e di nicchia. Sono più difficili da competere, ma sono anche più pertinenti per le ricerche degli utenti.

I creatori di contenuti dovrebbero cercare di utilizzare parole chiave di coda lunga nei loro contenuti. Questo aiuterà i loro contenuti a essere trovati da più utenti e a classificarsi più in alto nei risultati di ricerca.

Ecco alcuni consigli per utilizzare le parole chiave di coda lunga:

  • Fai ricerche sulle parole chiave per trovare le parole chiave più pertinenti per il tuo pubblico.
  • Usa le parole chiave di coda lunga nel titolo, nell’URL e nel contenuto del tuo sito web.
  • Crea contenuti di alta qualità che siano pertinenti alle parole chiave che stai utilizzando.

Esclusione di keyword stuffing: BERT ha reso più difficile l’uso di tecniche di “keyword stuffing” (ovvero, inserire e ripetere in modo eccessivo le parole chiave) nei contenuti. I contenuti dovrebbero essere scritti in modo naturale e rispondere alle domande degli utenti.

SEO locale

BERT ha migliorato la capacità di Google di comprendere le query di ricerca locali, offrendo risultati più pertinenti per gli utenti che cercano servizi o aziende nella loro zona. E’ dunque molto utile per la SEO Locale.

In precedenza, i motori di ricerca si concentravano principalmente sulla posizione geografica dell’utente quando si trattava di query di ricerca locali. Tuttavia, BERT è in grado di comprendere il contesto delle query locali, ovvero il significato della query in base alla posizione dell’utente.

Questo significa che BERT è in grado di comprendere meglio le esigenze degli utenti che cercano servizi o aziende nella loro zona. Ad esempio, se un utente cerca “ristorante italiano a Roma”, BERT sarà in grado di comprendere che l’utente sta cercando un ristorante italiano a Roma.

Inoltre, BERT è in grado di comprendere le relazioni tra le parole chiave. Questo significa che BERT è in grado di comprendere le query locali che utilizzano più parole chiave. Ad esempio, se un utente cerca “ristorante italiano vicino a me”, BERT sarà in grado di comprendere che l’utente sta cercando un ristorante italiano nella sua zona.

Queste modifiche hanno portato a un aumento della pertinenza dei risultati di ricerca locali. I risultati di ricerca sono ora più in linea con le esigenze degli utenti e sono più adatti a soddisfare le loro richieste.

Ecco alcuni esempi di come BERT migliora la pertinenza dei risultati di ricerca locali:

  • Le aziende locali vengono visualizzate più in alto nei risultati di ricerca.
  • I risultati di ricerca sono più pertinenti per le esigenze degli utenti.
  • I risultati di ricerca sono più adatti a soddisfare le richieste degli utenti.

I proprietari di aziende locali possono trarre vantaggio da questi miglioramenti ottimizzando i loro siti web per i motori di ricerca locali. Ciò significa includere le informazioni pertinenti sulla posizione dell’azienda, come l’indirizzo, il numero di telefono e gli orari di apertura.

Rich snippet

Con BERT, i rich snippet (estratti in evidenza nei risultati di ricerca) sono diventati ancora più importanti. Google utilizza BERT per identificare il contenuto che merita di essere visualizzato nei rich snippet, il che può aumentare la visibilità del tuo sito web.

I rich snippet sono frammenti di informazioni visualizzati in evidenza nei risultati di ricerca. Possono includere informazioni come il titolo del sito web, l’URL, una descrizione e un’immagine.

I rich snippet sono importanti perché possono attirare l’attenzione degli utenti e incoraggiarli a fare clic sul risultato di ricerca. Inoltre, possono fornire agli utenti informazioni utili senza che debbano visitare il sito web.

BERT ha migliorato la capacità di Google di comprendere il significato del testo. Questo significa che Google è ora in grado di generare rich snippet più pertinenti e utili.

Ecco alcuni esempi di come BERT può migliorare i rich snippet:

  • I rich snippet possono essere più pertinenti per la query di ricerca dell’utente.
  • I rich snippet possono includere più informazioni utili.
  • I rich snippet possono essere più attraenti per gli utenti.

I proprietari di siti web possono trarre vantaggio da questi miglioramenti ottimizzando i loro siti web per i rich snippet. Ciò significa includere le informazioni pertinenti nel titolo, nell’URL e nel contenuto del sito web.

Ecco alcuni consigli per ottimizzare i siti web per i rich snippet:

  • Assicurati che il titolo del sito web sia pertinente per la query di ricerca dell’utente.
  • Includi un’immagine pertinente nel titolo del sito web.
  • Includi una descrizione pertinente nel titolo del sito web.
  • Utilizza le parole chiave pertinenti nel titolo del sito web.

Conclusione

In sintesi, BERT ha reso la SEO più orientata all’utente e ha reso fondamentale creare contenuti di alta qualità, pertinenti e informativi.

Per avere successo nella SEO moderna, è importante comprendere il funzionamento di BERT e adattare le tue strategie SEO di ottimizzazione in base a questa evoluzione dell’algoritmo di Google.