Er BERT stadig relevant nu, hvor LLM'er som GPT-4 er overalt? Forvirret over, hvad der egentlig betyder noget

Lad mig præcisere det tekniske landskab.

Model-familietræet:

Transformer (2017)
├── BERT-stil (encodere - forstår tekst)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Mange andre
└── GPT-stil (decodere - genererer tekst)
    ├── GPT-serien (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Mange andre

BERT er stadig relevant, men:

1. Den er nu en del af en større stak
2. Google bruger MUM til mere kompleks forståelse
3. Den specifikke model betyder mindre end, hvad du optimerer til

Det, der faktisk betyder noget:

Det praktiske takeaway:

“Optimering til BERT” har altid handlet om at skrive naturligt, kontekstrigt indhold. Det har ikke ændret sig. De specifikke modelnavne er ikke afgørende for din optimeringsstrategi.

SEO-perspektiv på BERT’s udvikling.

BERT-æraen (2019-2021):

• Fokus på naturligt sprog
• Forståelse af brugerhensigt
• Kontekst frem for nøgleord
• Match af long-tail forespørgsler

MUM/AI-æraen (2021-nu):

• Alt det BERT gjorde, plus…
• Multimodal forståelse
• Flertrins ræsonnement
• AI-genererede svar

Hvad der har ændret sig i praksis:

Ærligt? Ikke meget for indholdsstrategien.

Rådene har altid været:

1. Forstå, hvad brugerne ønsker
2. Besvar deres spørgsmål direkte
3. Skriv naturligt
4. Dæk emnerne grundigt

Det virkede for BERT. Det virker for MUM. Det virker for GPT.

Hvad der ER nyt:

Laget med citat/udtræk. GPT-lignende modeller skal udtrække og citere dit indhold, ikke kun matche det til forespørgsler.

Det kræver:

• Mere struktureret formatering
• Klarere svarblokke
• Mere tydelige ekspertisesignaler

Men fundamentet med naturligt sprog er det samme.

Indholdsstrategisk perspektiv.

Sådan forklarer jeg det til kunder:

“BERT handlede om, at Google forstod, hvad du mener. GPT handler om, at AI bruger det, du skrev.”

Den praktiske forskel:

For traditionel søgning (BERT/MUM-forståelse):

• Match indhold til forespørgselsintention
• Brug naturligt sprog
• Dæk relaterede undertemaer
• Opbyg tematisk autoritet

For AI-svar (GPT-udtræk):

• Giv udtrækkelige svarblokke
• Strukturér til nem citat
• Inkludér specifikke data/fakta
• Gør ekspertise tydelig

Overlap:

Begge belønner:

• Kvalitetsindhold
• Naturligt sprog
• Omfattende dækning
• Klar struktur

Min anbefaling:

Tænk ikke i “optimering til BERT vs GPT.” Tænk: “Hvordan laver jeg indhold, som sprogmodeller kan forstå (BERT) OG udtrække/citere (GPT)?”

Svaret er det samme: klart, naturligt, velstruktureret, ekspertindhold.

Forskerperspektiv på udviklingen.

Hvor passer BERT ind nu:

BERT var grundlæggende – den lærte branchen, at bidirektionel kontekstforståelse virker. Google har ikke “erstattet” BERT; de har videreudviklet den.

Udviklingen:

1. BERT – Forstår forespørgsler bedre
2. T5 – Forståelse + generering
3. MUM – Multimodal, flersproget forståelse
4. PaLM/Gemini – Ræsonnement + generering i stor skala

Specifikt for Google Søgning:

Google bruger flere modeller i deres rangeringsstak:

• BERT-lignende modeller til forespørgselsforståelse
• MUM til komplekse forespørgsler
• Forskellige modeller til passage-rangering
• Nu AI Overviews-lag ovenpå

Hvad det betyder for dig:

Den specifikke model er ikke afgørende for din strategi. Det vigtige er, at alle disse modeller:

1. Forstår naturligt sprog bedre end nøgleords-matchning
2. Tager kontekst og hensigt i betragtning
3. Foretrækker klart, autoritativt indhold
4. Kan genkende ekspertisesignaler

Optimer for disse principper, ikke for specifikke modelnavne.

Teknisk forfatter-perspektiv.

Hvad der ændrede sig i min skrivning fra BERT- til AI-æraen:

Fokus i BERT-æraen:

• Naturligt sprog (ingen keyword stuffing)
• Besvare spørgsmålene (ikke undgå dem)
• Kontekst for termer (definere jargon)
• Dækning af relaterede emner

Tilføjet i AI-æraen:

• Sammendragsblokke i toppen af sektioner
• Punktform med nøglepunkter
• Definitionsbokse til termer
• FAQ-sektioner efter almindelige forespørgsler
• Mere eksplicitte data/tal

Hvad der forblev det samme:

• Skrivekvalitet
• Ekspertisedemonstration
• Naturligt flow
• Omfattende dækning

Min praktiske arbejdsgang:

1. Skriv naturligt og dækkende (tjener BERT/traditionel søgning)
2. Tilføj struktur og udtrækningspunkter (tjener GPT/AI-citater)
3. Inkludér ekspertisesignaler (tjener begge)

BERT-principperne er fundamentet. AI-optimering er forstærkningslaget.

Praktisk konsulentperspektiv.

Hvad jeg fortæller kunder om BERT:

“Bekymr dig ikke specifikt om BERT. Fokuser på de principper, som alle moderne søgesystemer har til fælles…”

De tidløse principper:

1. Skriv til mennesker først – Naturligt sprog, ikke robotagtigt
2. Besvar spørgsmålet – Direkte, klare svar
3. Demonstrér ekspertise – Vis, du kender emnet
4. Vær dækkende – Dæk emnet grundigt
5. Strukturer logisk – Klare overskrifter, organiseret flow

Hvad der har ændret sig for AI:

Større fokus på:

• Udtrækkelige svarformater
• Citerede fakta og data
• Klar identifikation af enheder
• Schema markup

Bundlinjen:

“BERT-optimering” var markedsføring for “skriv naturligt og besvar spørgsmål.” Det gælder stadig. Du tilføjer nu bare AI-udtræksoptimering ovenpå.

Dataperspektiv på BERT-relaterede ændringer.

Sporing af indholdsperformance gennem årene:

Vi fulgte 1.000 indholdsstykker fra 2019-2025:

BERT-æraen (2019-2021):

• Naturligt sprogindhold: +35% placeringer
• Keyword-stuffed indhold: -40% placeringer

MUM/AI-æraen (2021-2025):

• Naturligt + struktureret indhold: +45% synlighed
• Naturligt men ustruktureret: +15% synlighed
• Keyword-stuffed: -60% synlighed

Mønsteret:

Naturlig sprogskrivning (BERT-princippet) er stadig fundamentet. Men struktur til AI-udtræk giver et ekstra løft.

Praktisk betydning:

Drop ikke BERT-principperne. Byg videre på dem med AI-venlig struktur.

Hvad vi bruger:

Am I Cited til at spore, hvilke indholdsformater der bliver citeret mest af AI. Hjælper med at identificere, hvilken struktur der virker ud over naturligt sprog.

Det her gjorde mig meget klogere. Opsummering:

Er BERT stadig relevant?

Ja, men som fundament, ikke som et specifikt optimeringsmål. De principper, BERT repræsenterede (naturligt sprog, kontekst, hensigt), er stadig afgørende.

Hvad har ændret sig:

• Flere modeller arbejder sammen nu
• AI-udtræk er et nyt lag
• Struktur betyder mere for AI-citater

Hvad jeg gør:

1. Fortsætter med: Naturligt sprog, omfattende dækning, hensigtsmatch
2. Tilføjer: Strukturerede formater til AI-udtræk, klare svarblokke, FAQ-sektioner

Den mentale model:

BERT = Fundament (forståelse) GPT = Lag ovenpå (udtræk og citat)

Begge belønner de samme kernekvaliteter. AI tilføjer bare strukturelle krav.

Tak til alle – meget klarere nu.