Je BERT stále relevantní, když jsou dnes všude LLM jako GPT-4? Zmatek v tom, na čem vlastně záleží

Dovolte mi objasnit technickou scénu.

Strom rodiny modelů:

Transformer (2017)
├── BERT-typ (encodery – rozumí textu)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Mnoho dalších
└── GPT-typ (decodery – generují text)
    ├── Série GPT (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Mnoho dalších

BERT je stále relevantní, ale:

1. Je nyní součástí většího stacku
2. Google používá pro složitější porozumění MUM
3. Samotný konkrétní model je méně důležitý než to, pro co optimalizujete

Na čem ve skutečnosti záleží:

Praktický závěr:

„Optimalizace pro BERT“ byla vždy o psaní přirozeného, kontextově bohatého obsahu. To se nezměnilo. Jména konkrétních modelů pro vaši strategii nehrají roli.

SEO pohled na vývoj BERTu.

Éra BERT (2019–2021):

• Důraz na přirozený jazyk
• Pochopení uživatelského záměru
• Kontext před klíčovými slovy
• Párování long-tail dotazů

Éra MUM/AI (2021–současnost):

• Vše, co BERT, plus…
• Multimodální porozumění
• Vícekrokové uvažování
• AI-generované odpovědi

Co se v praxi změnilo:

Popravdě? Pro strategii obsahu moc ne.

Rady byly vždy:

1. Pochopte, co uživatelé chtějí
2. Odpovězte na jejich otázky přímo
3. Pište přirozeně
4. Pokryjte téma komplexně

To fungovalo pro BERT. Funguje to pro MUM. Funguje to pro GPT.

Co JE nové:

Vrstva citací / extrakce. GPT-typy modelů musí váš obsah extrahovat a citovat, nejen ho párovat s dotazy.

To vyžaduje:

• Strukturovanější formátování
• Jasné bloky odpovědí
• Výraznější signály odbornosti

Ale základ v přirozeném jazyce je stále stejný.

Pohled z pohledu obsahové strategie.

Jak to vysvětluji klientům:

„BERT byl o tom, aby Google rozuměl, co myslíte. GPT je o tom, aby AI použila to, co jste napsali.“

Praktický rozdíl:

Pro tradiční vyhledávání (porozumění BERT/MUM):

• Přiřaďte obsah záměru dotazu
• Používejte přirozený jazyk
• Pokrývejte příbuzná témata
• Budujte tématickou autoritu

Pro AI odpovědi (extrakce GPT):

• Poskytujte extrahovatelné bloky odpovědí
• Struktura pro snadné citování
• Uvádějte konkrétní data/fakta
• Ukažte jasně odbornost

Překryv:

Obojí odměňuje:

• Kvalitní obsah
• Přirozený jazyk
• Komplexní pokrytí
• Jasná struktura

Doporučení:

Nemyslete na „optimalizaci pro BERT vs GPT“. Myslete: „Jak vytvořím obsah, kterému jazykové modely rozumí (BERT) A mohou jej extrahovat/citovat (GPT)?“

Odpověď je stejná: jasný, přirozený, dobře strukturovaný, odborný obsah.

Pohled výzkumníka na vývoj.

Kde je dnes BERT:

BERT byl základní – ukázal oboru, že obousměrné porozumění kontextu funguje. Google BERT „nenahradil“, ale rozvinul.

Vývoj:

1. BERT – Lepší porozumění dotazům
2. T5 – Porozumění + generování
3. MUM – Multimodální, mnohojazyčné porozumění
4. PaLM/Gemini – Uvažování + generování ve velkém

Konkrétně pro Google Search:

Google používá v hodnocení více modelů:

• Modely typu BERT pro pochopení dotazu
• MUM pro složité dotazy
• Různé modely pro hodnocení pasáží
• Nově AI Overviews vrstva navrch

Co to znamená pro vás:

Konkrétní model pro vaši strategii není důležitý. Důležité je, že všechny tyto modely:

1. Lépe rozumí přirozenému jazyku než klíčovým slovům
2. Berou v úvahu kontext a záměr
3. Preferují jasný, autoritativní obsah
4. Umí rozpoznat signály odbornosti

Optimalizujte pro tyto principy, ne pro konkrétní názvy modelů.

Pohled technické autorky.

Co se v mém psaní změnilo od éry BERT ke AI:

Důraz v éře BERT:

• Přirozený jazyk (ne natlačená klíčová slova)
• Odpovídání na otázku (ne uhýbání)
• Kontext pro pojmy (vysvětlení žargonu)
• Pokrytí souvisejících témat

Přidané pro AI éru:

• Souhrnné bloky na začátku sekcí
• Bodové klíčové body
• Definiční boxy pro pojmy
• FAQ sekce na běžné otázky
• Více explicitních dat/čísel

Co zůstalo stejné:

• Kvalita psaní
• Důkaz odbornosti
• Přirozený tok
• Komplexní pokrytí

Můj praktický workflow:

1. Pište přirozeně a komplexně (pro BERT/tradiční vyhledávání)
2. Přidejte strukturu a extrakční body (pro GPT/AI citace)
3. Uveďte signály odbornosti (pro obojí)

BERT principy jsou základ. AI optimalizace je rozšiřující vrstva.

Pohled praktického konzultanta.

Co říkám klientům o BERT:

„Netrápte se konkrétně BERTem. Zaměřte se na tyto principy, které sdílejí všechny moderní vyhledávací systémy…“

Nadčasové principy:

1. Pište primárně pro lidi – Přirozený jazyk, ne robotický
2. Odpovězte na otázku – Přímé, jasné odpovědi
3. Prokažte odbornost – Ukažte znalost tématu
4. Buďte komplexní – Pokryjte téma úplně
5. Struktura s logikou – Jasné nadpisy, organizovaný tok

Co se změnilo pro AI:

Větší důraz na:

• Extrahovatelné odpovědní formáty
• Citovaná fakta a data
• Jasné určení entit
• Schema markup

Závěr:

„Optimalizace pro BERT“ byla marketingová zkratka pro „pište přirozeně a odpovídejte na otázky“. To stále platí. Jen k tomu přidáváte optimalizaci pro AI extrakci.

Datový pohled na změny kolem BERTu.

Sledování výkonnosti obsahu napříč érami:

Sledovali jsme 1 000 kusů obsahu v letech 2019–2025:

Éra BERT (2019–2021):

• Přirozený jazyk: +35 % pozic
• Obsah přesycený klíčovými slovy: –40 % pozic

Éra MUM/AI (2021–2025):

• Přirozený + strukturovaný obsah: +45 % viditelnosti
• Přirozený, ale nestrukturovaný: +15 % viditelnosti
• Přesycený klíčovými slovy: –60 % viditelnosti

Vzorec:

Psaní přirozeným jazykem (princip BERT) zůstává základem. Struktura pro AI extrakci přináší další zlepšení.

Praktický důsledek:

Neopouštějte BERT principy. Stavte na nich strukturu přívětivou pro AI.

Co používáme:

Am I Cited pro sledování, které formáty obsahu jsou AI nejčastěji citovány. Pomáhá zjistit, jaká struktura funguje nad rámec samotného přirozeného jazyka.

To mi vyjasnilo zmatek. Shrnutí:

Je BERT stále relevantní?

Ano, ale spíš jako základ, ne jako konkrétní cíl optimalizace. Principy, které BERT zastupoval (přirozený jazyk, kontext, záměr), jsou stále klíčové.

Co se změnilo:

• Nyní spolupracuje více modelů
• AI extrakce je nová vrstva
• Struktura má větší význam pro AI citace

Co dělám:

1. Pokračuji: Přirozený jazyk, komplexní pokrytí, párování záměru
2. Přidávám: Strukturované formáty pro AI extrakci, jasné bloky odpovědí, FAQ sekce

Mentální model:

BERT = Základ (porozumění) GPT = Vrstva navrch (extrakce a citace)

Oboje odměňuje stejné klíčové kvality. AI jen přidává požadavky na strukturu.

Díky všem – teď je to mnohem jasnější.