Actualización BERT
Descubre la Actualización BERT de Google, un cambio importante del algoritmo en 2019 que utiliza transformadores bidireccionales para mejorar la comprensión del...
14 min de lectura
TB
TechSEO_Brian
Especialista en SEO Técnico
·
January 7, 2026
Sigo leyendo información contradictoria sobre BERT.
En 2019, BERT era LO que había que entender para SEO. Procesamiento de lenguaje natural, comprensión de contexto, etc.
Ahora todos hablan de GPT-4, Claude, Gemini, y estoy confundido.
Mis preguntas:
- ¿BERT sigue siendo relevante o ya fue reemplazado?
- ¿Tiene sentido “optimizar para BERT” todavía?
- ¿En qué se relacionan los modelos tipo BERT y GPT?
- ¿En qué debería enfocarme realmente para la búsqueda/IA moderna?
Intento separar el ruido y entender qué importa de verdad para la optimización de contenidos ahora.
10 comments
10 Comments
MS
MLEngineer_Sarah
Expert
ML Engineer at Search Company
·
January 7, 2026Déjame aclarar el panorama técnico.
El árbol genealógico de los modelos:
Transformer (2017)
├── BERT-style (encoders - understand text)
│ ├── BERT (Google, 2018)
│ ├── RoBERTa (Meta)
│ ├── MUM (Google, 2021)
│ └── Many others
└── GPT-style (decoders - generate text)
├── GPT series (OpenAI)
├── Claude (Anthropic)
├── Gemini (Google)
└── Many others
BERT sigue siendo relevante, pero:
- Ahora es parte de una pila más grande
- Google usa MUM para comprensión más compleja
- El modelo específico importa menos que lo que optimizas
Lo que realmente importa:
| Tipo de búsqueda | Modelo principal | Tu enfoque |
|---|---|---|
| Google tradicional | BERT/MUM (encoders) | Coincidencia consulta-contenido, intención |
| AI Overviews | Híbrido | Respuestas extraíbles |
| ChatGPT/Perplexity | GPT-style (decoders) | Contenido completo, citable |
La conclusión práctica:
“Optimizar para BERT” siempre fue escribir contenido natural y rico en contexto. Eso no ha cambiado. Los nombres de los modelos específicos no importan para tu estrategia de optimización.
TB
TechSEO_Brian
OP
·
January 7, 2026
Replying to MLEngineer_Sarah
Ese árbol genealógico es muy útil. Entonces, cuando la gente dice “optimizar para BERT”, ¿en realidad se refieren a “optimizar para la comprensión del lenguaje natural” en general?
MS
MLEngineer_Sarah
·
January 7, 2026
Replying to TechSEO_Brian
Exactamente. “Optimizar para BERT” era una forma abreviada de decir:
- Escribe de forma natural (no sobrecargado de palabras clave)
- Proporciona contexto (los pronombres conectan con referentes)
- Responde la pregunta real (no solo incluye palabras clave)
- Usa relaciones semánticas (términos relacionados, no solo coincidencias exactas)
Todo esto sigue vigente. Estás optimizando para cómo los modelos modernos de lenguaje entienden el texto, no para un modelo específico.
Los principios que funcionan en todos los modelos:
- Lenguaje claro y natural
- Respuestas directas a las preguntas
- Estructura lógica
- Contexto para términos ambiguos
- Cobertura completa de los temas
Estos ayudan a que BERT entienda tu contenido para el ranking Y ayudan a los modelos tipo GPT a extraerlo para citas.
SM
SEOVeteran_Marcus
SEO Director
·
January 7, 2026Perspectiva SEO sobre la evolución de BERT.
La era BERT (2019-2021):
- Enfoque en lenguaje natural
- Comprensión de la intención del usuario
- Contexto sobre palabras clave
- Coincidencia de consultas long-tail
Era MUM/IA (2021-presente):
- Todo lo que hacía BERT, más…
- Comprensión multimodal
- Razonamiento multietapa
- Respuestas generadas por IA
Lo que cambió en la práctica:
¿La verdad? Poco para la estrategia de contenidos.
El consejo siempre fue:
- Entiende lo que quieren los usuarios
- Responde sus preguntas directamente
- Escribe de forma natural
- Cubre los temas de manera integral
Esto funcionó para BERT. Funciona para MUM. Funciona para GPT.
Lo NUEVO:
La capa de citación/extracción. Los modelos tipo GPT necesitan extraer y citar tu contenido, no solo emparejarlo con consultas.
Esto requiere:
- Formatos más estructurados
- Bloques de respuesta más claros
- Señales de expertise más explícitas
Pero la base de lenguaje natural es la misma.
CE
ContentStrategist_Elena
Expert
·
January 6, 2026Perspectiva de estrategia de contenidos.
Cómo lo explico a los clientes:
“BERT era para que Google entienda lo que quieres decir. GPT es para que la IA use lo que escribiste.”
La diferencia práctica:
Para búsqueda tradicional (comprensión BERT/MUM):
- Ajusta el contenido a la intención de la consulta
- Usa lenguaje natural
- Cubre subtemas relacionados
- Construye autoridad temática
Para respuestas de IA (extracción GPT):
- Proporciona bloques de respuesta extraíbles
- Estructura para facilitar la citación
- Incluye datos/factos específicos
- Haz visible la experiencia
El punto de encuentro:
Ambos premian:
- Contenido de calidad
- Lenguaje natural
- Cobertura completa
- Estructura clara
Mi recomendación:
No pienses en “optimizar para BERT vs GPT”. Piensa: “¿Cómo creo contenido que los modelos de lenguaje puedan entender (BERT) Y extraer/citar (GPT)?”
La respuesta es la misma: contenido claro, natural, bien estructurado y experto.
AT
AIResearcher_Tom
AI Research Scientist
·
January 6, 2026Perspectiva de investigación sobre la evolución.
Dónde encaja BERT ahora:
BERT fue fundamental: enseñó a la industria que la comprensión de contexto bidireccional funciona. Google no ha “reemplazado” BERT; lo ha evolucionado.
La evolución:
- BERT - Mejor comprensión de consultas
- T5 - Comprensión + generación
- MUM - Comprensión multimodal y multilingüe
- PaLM/Gemini - Razonamiento y generación a escala
Para la Búsqueda de Google en concreto:
Google usa múltiples modelos en su pila de ranking:
- Modelos tipo BERT para la comprensión de consultas
- MUM para manejo de consultas complejas
- Diversos modelos para ranking de pasajes
- Ahora una capa de AI Overviews encima
¿Qué significa esto para ti?:
El modelo específico no importa para tu estrategia. Lo que importa es que todos estos modelos:
- Entienden mejor el lenguaje natural que la coincidencia de palabras clave
- Consideran contexto e intención
- Prefieren contenido claro y autoritativo
- Pueden reconocer señales de expertise
Optimiza para estos principios, no para nombres de modelos.
TA
TechnicalWriter_Amy
·
January 6, 2026Perspectiva de redacción técnica.
Qué cambió en mi escritura desde la era BERT a la era IA:
Enfoque era BERT:
- Lenguaje natural (no sobrecargar con palabras clave)
- Responder la pregunta (no evadirla)
- Contexto para los términos (definir jerga)
- Cobertura de temas relacionados
Añadido para la era IA:
- Bloques de resumen al principio de las secciones
- Puntos clave en listas
- Cajas de definición para términos
- Secciones de preguntas frecuentes ajustadas a consultas comunes
- Más datos/números explícitos
Lo que se mantuvo igual:
- Calidad de la redacción
- Demostración de expertise
- Fluidez natural
- Cobertura completa
Mi flujo de trabajo práctico:
- Escribir de forma natural y completa (sirve para BERT/búsqueda tradicional)
- Añadir estructura y puntos de extracción (sirve para GPT/citaciones IA)
- Incluir señales de expertise (sirve para ambos)
Los principios de BERT son la base. La optimización IA es la capa de mejora.
SJ
SEOConsultant_Jake
Independent SEO Consultant
·
January 5, 2026Perspectiva práctica de consultor.
Lo que les digo a los clientes sobre BERT:
“No te preocupes por BERT en específico. Concéntrate en estos principios que comparten todos los sistemas de búsqueda modernos…”
Los principios atemporales:
- Escribe primero para humanos - Lenguaje natural, no robótico
- Responde la pregunta - Respuestas claras y directas
- Demuestra expertise - Muestra que conoces el tema
- Sé completo - Cubre el tema a fondo
- Estructura lógicamente - Títulos claros, flujo organizado
Qué cambió para IA:
Mayor énfasis en:
- Formatos de respuesta extraíbles
- Datos y hechos citados
- Identificación clara de entidades
- Marcado schema
En resumen:
“La optimización BERT” era una forma de decir “escribe de forma natural y responde preguntas”. Eso sigue vigente. Ahora solo añades optimización para extracción IA encima.
DP
DataSEO_Priya
·
January 5, 2026Perspectiva de datos sobre los cambios relacionados con BERT.
Seguimiento del rendimiento de contenido a través de eras:
Rastreamos 1,000 piezas de contenido de 2019-2025:
Era BERT (2019-2021):
- Contenido en lenguaje natural: +35% en rankings
- Contenido sobrecargado de palabras clave: -40% en rankings
Era MUM/IA (2021-2025):
- Contenido natural + estructurado: +45% visibilidad
- Natural pero no estructurado: +15% visibilidad
- Sobrecargado de palabras clave: -60% visibilidad
El patrón:
La redacción en lenguaje natural (el principio BERT) sigue siendo fundamental. Pero la estructura para extracción IA da impulso adicional.
Implicación práctica:
No abandones los principios BERT. Súmale estructura amigable para IA.
Qué usamos:
Am I Cited para rastrear qué formatos de contenido son más citados por IA. Ayuda a identificar qué estructura funciona más allá del lenguaje natural.
TB
TechSEO_Brian
OP
Especialista en SEO Técnico
·
January 5, 2026Esto aclaró mi confusión. Resumen:
¿Sigue siendo relevante BERT?
Sí, pero como fundamento, no como objetivo específico de optimización. Los principios que representaba BERT (lenguaje natural, contexto, intención) siguen siendo cruciales.
Qué ha cambiado:
- Ahora varios modelos trabajan juntos
- La extracción por IA es una capa nueva
- La estructura importa más para las citas de IA
Lo que estoy haciendo:
- Seguir haciendo: Lenguaje natural, cobertura completa, coincidencia de intención
- Añadir: Formatos estructurados para extracción IA, bloques de respuesta claros, secciones de preguntas frecuentes
El modelo mental:
BERT = Fundamento (comprensión) GPT = Capa encima (extracción y citación)
Ambos premian las mismas cualidades centrales. La IA solo añade requisitos de estructura.
Gracias a todos, ahora está mucho más claro.
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Frequently Asked Questions
¿Sigue siendo relevante BERT para SEO en 2025?
Sí, BERT sigue siendo una tecnología fundamental en los algoritmos de búsqueda de Google, especialmente para entender la intención de las consultas. Sin embargo, ha sido complementado con modelos más nuevos como MUM. Para el SEO práctico, optimizar para la comprensión del lenguaje natural (que BERT lideró) sigue siendo importante.
¿En qué se diferencia BERT de los modelos GPT?
BERT es un modelo bidireccional diseñado para comprender el lenguaje (bueno para consultas de búsqueda e intención). Los modelos GPT son generativos, diseñados para crear lenguaje. Google utiliza modelos tipo BERT para la comprensión de búsquedas, mientras que motores de respuestas de IA como ChatGPT usan modelos tipo GPT para generar respuestas.
¿Debo optimizar para BERT o para GPT?
No se optimiza para modelos específicos: se optimiza para la comprensión del lenguaje natural. Escribe de forma natural, responde preguntas directamente, usa contexto claro y estructura el contenido lógicamente. Estos principios ayudan a que todos los modelos de lenguaje entiendan tu contenido.
¿Qué reemplazó a BERT en la Búsqueda de Google?
BERT no fue reemplazado sino complementado. Google introdujo MUM (Multitask Unified Model) en 2021, que es más potente y multimodal. Ambos trabajan juntos en la pila de búsqueda de Google. La lección clave —escribe contenido natural y rico en contexto— aplica a todos ellos.
