Ist BERT noch relevant, jetzt wo LLMs wie GPT-4 allgegenwärtig sind? Verwirrt darüber, was wirklich zählt

Ich bringe mal etwas Klarheit in die technische Landschaft.

Stammbau der Modelle:

Transformer (2017)
├── BERT-Stil (Encoder – verstehen Text)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Viele andere
└── GPT-Stil (Decoder – generieren Text)
    ├── GPT-Serie (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Viele andere

BERT ist noch relevant, aber:

1. Es ist jetzt Teil eines größeren Stacks
2. Google nutzt MUM für komplexeres Verständnis
3. Welches Modell genau, ist weniger wichtig als das Optimierungsziel

Was wirklich zählt:

Das praktische Fazit:

„Für BERT optimieren“ bedeutete immer, natürlich und kontextreich zu schreiben. Das hat sich nicht geändert. Die Modellnamen sind nicht entscheidend für Ihre Optimierungsstrategie.

SEO-Perspektive auf die BERT-Entwicklung.

Die BERT-Ära (2019–2021):

• Fokus auf natürliche Sprache
• Nutzerintention verstehen
• Kontext statt Keywords
• Long-Tail-Query-Matching

Die MUM/KI-Ära (seit 2021):

• Alles, was BERT tat, plus…
• Multimodales Verständnis
• Mehrstufiges Schlussfolgern
• KI-generierte Antworten

Was sich in der Praxis geändert hat:

Ehrlich? Nicht viel für die Content-Strategie.

Die Empfehlung war immer:

1. Nutzerwünsche verstehen
2. Fragen direkt beantworten
3. Natürlich schreiben
4. Themen umfassend abdecken

Das funktionierte für BERT. Es funktioniert für MUM. Es funktioniert für GPT.

Was NEU ist:

Die Zitier-/Extraktionsschicht. GPT-Modelle müssen Ihre Inhalte extrahieren und zitieren können, nicht nur mit Anfragen abgleichen.

Das erfordert:

• Mehr strukturierte Formatierung
• Klarere Antwortblöcke
• Explizitere Expertise-Signale

Aber die Grundlage ist weiterhin natürliche Sprache.

Content-Strategie-Perspektive.

So erkläre ich es meinen Kunden:

„BERT war dafür da, dass Google versteht, was Sie meinen. GPT ist dafür da, dass KI nutzt, was Sie geschrieben haben.“

Der praktische Unterschied:

Für klassische Suche (BERT/MUM-Verständnis):

• Inhalt auf Suchintention abstimmen
• Natürliche Sprache verwenden
• Verwandte Unterthemen abdecken
• Thematische Autorität aufbauen

Für KI-Antworten (GPT-Extraktion):

• Extrahierbare Antwortblöcke bieten
• Struktur für einfache Zitierbarkeit
• Konkrete Daten/Fakten einbauen
• Expertise deutlich machen

Die Überschneidung:

Beides belohnt:

• Qualitätsinhalte
• Natürliche Sprache
• Umfassende Abdeckung
• Klare Struktur

Meine Empfehlung:

Denken Sie nicht in den Kategorien „für BERT vs GPT optimieren“. Denken Sie: „Wie erstelle ich Inhalte, die Sprachmodelle verstehen (BERT) UND extrahieren/zitieren können (GPT)?“

Die Antwort ist die gleiche: klar, natürlich, gut strukturiert, von Experten erstellt.

Forschungsperspektive zur Entwicklung.

Wo BERT heute steht:

BERT war grundlegend – es zeigte der Branche, dass bidirektionales Kontextverständnis funktioniert. Google hat BERT nicht „ersetzt“, sondern weiterentwickelt.

Die Entwicklung:

1. BERT – Besseres Verständnis von Suchanfragen
2. T5 – Verständnis + Generierung
3. MUM – Multimodales, mehrsprachiges Verständnis
4. PaLM/Gemini – Skalierbares Schlussfolgern + Generierung

Speziell für Google Search:

Google nutzt mehrere Modelle im Ranking-Stack:

• BERT-ähnliche Modelle für Query-Verständnis
• MUM für komplexe Anfragen
• Verschiedene Modelle für Passage-Ranking
• Jetzt eine Schicht mit KI-Überblicken obenauf

Was das für Sie bedeutet:

Das konkrete Modell ist für Ihre Strategie unerheblich. Entscheidend ist, dass alle:

1. Natürliches Sprachverständnis besser als Keyword-Matching beherrschen
2. Kontext und Intention berücksichtigen
3. Klare, autoritative Inhalte bevorzugen
4. Expertise erkennen können

Optimieren Sie für diese Prinzipien, nicht für Modellnamen.

Perspektive aus der technischen Redaktion.

Was sich in meinem Schreiben von der BERT- zur KI-Ära geändert hat:

Fokus in der BERT-Ära:

• Natürliche Sprache (kein Keyword-Stuffing)
• Die Frage beantworten (nicht drum herum reden)
• Kontext für Begriffe (Fachbegriffe erklären)
• Verwandte Themen abdecken

Ergänzt in der KI-Ära:

• Zusammenfassungsblöcke am Anfang von Abschnitten
• Wichtige Punkte als Aufzählung
• Definitionsboxen für Begriffe
• FAQ-Bereiche für häufige Fragen
• Mehr explizite Daten/Zahlen

Was gleich blieb:

• Schreibqualität
• Expertise zeigen
• Natürlicher Fluss
• Umfassende Abdeckung

Mein praktischer Workflow:

1. Natürlich und umfassend schreiben (für BERT/klassische Suche)
2. Struktur und Extraktionspunkte ergänzen (für GPT/KI-Zitate)
3. Expertise-Signale einbauen (für beides)

Die BERT-Prinzipien sind das Fundament. KI-Optimierung ist die Erweiterungsschicht.

Praktische Beraterperspektive.

Was ich meinen Kunden zu BERT sage:

„Machen Sie sich keine Sorgen um BERT an sich. Konzentrieren Sie sich auf diese Prinzipien, die alle modernen Suchsysteme teilen…“

Die zeitlosen Prinzipien:

1. Zuerst für Menschen schreiben – Natürliche, keine robotische Sprache
2. Die Frage beantworten – Direkt und klar
3. Expertise zeigen – Zeigen, dass Sie sich auskennen
4. Umfassend sein – Das Thema ganzheitlich abdecken
5. Logisch strukturieren – Klare Überschriften, geordneter Ablauf

Was sich für KI geändert hat:

Mehr Gewicht auf:

• Extrahierbare Antwortformate
• Zitierte Fakten und Daten
• Klare Entitätsidentifikation
• Schema-Markup

Das Fazit:

„BERT-Optimierung“ war ein Marketingbegriff für „natürlich schreiben und Fragen beantworten“. Das gilt weiterhin. Sie ergänzen jetzt nur die KI-Extraktionsoptimierung.

Datenperspektive zu BERT-bezogenen Veränderungen.

Überwachung der Content-Performance über die Jahre:

Wir haben 1.000 Inhalte von 2019–2025 getrackt:

BERT-Ära (2019–2021):

• Natürliche Sprache: +35% Rankings
• Keyword-Stuffing: –40% Rankings

MUM/KI-Ära (2021–2025):

• Natürlich + strukturiert: +45% Sichtbarkeit
• Natürlich, aber unstrukturiert: +15% Sichtbarkeit
• Keyword-Stuffing: –60% Sichtbarkeit

Das Muster:

Natürliches Schreiben (das BERT-Prinzip) bleibt die Grundlage. Struktur für KI-Extraktion bringt zusätzlichen Effekt.

Praktische Konsequenz:

BERT-Prinzipien nicht aufgeben. Mit KI-freundlicher Struktur kombinieren.

Was wir nutzen:

Am I Cited, um zu verfolgen, welche Inhaltsformate am häufigsten von KIs zitiert werden. Hilft, herauszufinden, welche Strukturen über die natürliche Sprache hinaus funktionieren.

Das hat meine Verwirrung beseitigt. Zusammenfassung:

Ist BERT noch relevant?

Ja, aber als Grundlage, nicht als konkretes Optimierungsziel. Die Prinzipien, die BERT repräsentierte (natürliche Sprache, Kontext, Intention), sind weiterhin entscheidend.

Was sich geändert hat:

• Es arbeiten mehrere Modelle zusammen
• KI-Extraktion ist eine neue Schicht
• Struktur ist für KI-Zitate wichtiger

Was ich tue:

1. Weitermachen mit: Natürlicher Sprache, umfassender Abdeckung, Intent-Matching
2. Ergänzen: Strukturierte Formate für KI-Extraktion, klare Antwortblöcke, FAQ-Bereiche

Das mentale Modell:

BERT = Fundament (Verständnis) GPT = Schicht darüber (Extraktion und Zitation)

Beide belohnen die gleichen Kernqualitäten. KI stellt nur zusätzliche Struktur-Anforderungen.

Danke an alle – jetzt ist es viel klarer.