Je continue de lire des informations contradictoires sur BERT.
En 2019, BERT était LA chose à comprendre pour le SEO. Traitement du langage naturel, compréhension du contexte, etc.
Maintenant, tout le monde parle de GPT-4, Claude, Gemini, et je suis perdu.
Mes questions :
J’essaie de faire le tri pour comprendre ce qui compte vraiment en optimisation de contenu aujourd’hui.
Laissez-moi clarifier le paysage technique.
L’arbre généalogique des modèles :
Transformer (2017)
├── BERT-style (encodeurs – comprendre le texte)
│ ├── BERT (Google, 2018)
│ ├── RoBERTa (Meta)
│ ├── MUM (Google, 2021)
│ └── Beaucoup d’autres
└── GPT-style (décodeurs – générer du texte)
├── GPT series (OpenAI)
├── Claude (Anthropic)
├── Gemini (Google)
└── Beaucoup d’autres
BERT est toujours pertinent, mais :
Ce qui compte vraiment :
| Type de recherche | Style de modèle principal | Votre focus |
|---|---|---|
| Google traditionnel | BERT/MUM (encodeurs) | Correspondance requête-contenu, intention |
| AI Overviews | Hybride | Réponses extractibles |
| ChatGPT/Perplexity | GPT-style (décodeurs) | Contenu complet, citable |
La leçon pratique :
“Optimiser pour BERT” a toujours voulu dire écrire un contenu naturel et riche en contexte. Ça n’a pas changé. Le nom du modèle n’importe pas pour votre stratégie d’optimisation.
Exactement. “Optimiser pour BERT” était un raccourci pour :
Tout cela reste valable. Vous optimisez la façon dont les modèles linguistiques modernes comprennent le texte, pas pour un modèle précis.
Les principes valables pour tous les modèles :
Cela aide BERT à comprendre votre contenu pour le classement ET aide les modèles de type GPT à l’extraire pour des citations.
Perspective SEO sur l’évolution de BERT.
L’ère BERT (2019-2021) :
L’ère MUM/IA (2021-aujourd’hui) :
Ce qui a changé en pratique :
Honnêtement ? Pas grand-chose pour la stratégie de contenu.
Le conseil a toujours été :
Ça marchait pour BERT. Ça marche pour MUM. Ça marche pour GPT.
Ce qui est NOUVEAU :
La couche de citation/extraction. Les modèles de type GPT doivent extraire et citer votre contenu, pas seulement le faire correspondre à des requêtes.
Cela nécessite :
Mais les bases du langage naturel restent les mêmes.
Perspective stratégie de contenu.
Comment j’explique cela à mes clients :
“BERT sert à ce que Google comprenne ce que vous voulez dire. GPT sert à ce que l’IA utilise ce que vous avez écrit.”
La différence pratique :
Pour la recherche traditionnelle (compréhension BERT/MUM) :
Pour les réponses IA (extraction GPT) :
Le point commun :
Les deux récompensent :
Ma recommandation :
Ne pensez pas en termes “d’optimisation BERT vs GPT”. Pensez : “Comment créer un contenu que les modèles linguistiques peuvent comprendre (BERT) ET extraire/citer (GPT) ?”
La réponse reste la même : contenu clair, naturel, bien structuré et expert.
Perspective recherche sur l’évolution.
Où se situe BERT aujourd’hui :
BERT a été fondamental – il a prouvé à l’industrie que la compréhension bidirectionnelle du contexte fonctionne. Google n’a pas “remplacé” BERT ; ils l’ont fait évoluer.
L’évolution :
Spécifiquement pour la recherche Google :
Google utilise plusieurs modèles dans sa pile de classement :
Ce que ça signifie pour vous :
Le modèle précis importe peu pour votre stratégie. Ce qui importe, c’est que tous ces modèles :
Optimisez pour ces principes, pas pour des noms de modèles.
Perspective rédaction technique.
Ce qui a changé dans mon écriture de l’ère BERT à l’ère IA :
Priorité à l’ère BERT :
Ajouts pour l’ère IA :
Ce qui n’a pas changé :
Mon workflow concret :
Les principes BERT sont la base. L’optimisation IA est la couche d’amélioration.
Perspective pratique de consultant.
Ce que je dis aux clients à propos de BERT :
“Ne vous préoccupez pas spécifiquement de BERT. Concentrez-vous sur ces principes partagés par tous les systèmes de recherche modernes…”
Les principes intemporels :
Ce qui change pour l’IA :
Accent supplémentaire sur :
En résumé :
“L’optimisation BERT” était un terme marketing pour “écrire naturellement et répondre aux questions”. Cela reste valable. Vous ajoutez simplement l’optimisation pour l’extraction IA par-dessus aujourd’hui.
Perspective data sur l’évolution liée à BERT.
Suivi de la performance des contenus à travers les époques :
Nous avons suivi 1 000 contenus de 2019 à 2025 :
Ère BERT (2019-2021) :
Ère MUM/IA (2021-2025) :
La tendance :
L’écriture en langage naturel (le principe BERT) reste fondamentale. Mais la structure pour l’extraction IA apporte un bénéfice supplémentaire.
Conséquence concrète :
Ne renoncez pas aux principes BERT. Appuyez-vous dessus avec une structure adaptée à l’IA.
Ce que nous utilisons :
Am I Cited pour suivre quels formats de contenu sont les plus cités par l’IA. Cela aide à identifier quelles structures fonctionnent au-delà du simple langage naturel.
Ça a dissipé mes doutes. Résumé :
BERT est-il toujours pertinent ?
Oui, mais comme fondation, pas comme cible d’optimisation spécifique. Les principes que représentait BERT (langage naturel, contexte, intention) restent cruciaux.
Ce qui a changé :
Ce que je vais faire :
Le modèle mental :
BERT = Fondation (compréhension) GPT = Couche supérieure (extraction et citation)
Les deux récompensent les mêmes qualités de fond. L’IA ajoute juste des exigences de structure.
Merci à tous – c’est beaucoup plus clair désormais.
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