BERT è ancora rilevante ora che i LLM come GPT-4 sono ovunque? Confusione su cosa conta davvero

Permettetemi di chiarire il panorama tecnico.

L’albero genealogico dei modelli:

Transformer (2017)
├── Stile BERT (encoder - comprendono il testo)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Molti altri
└── Stile GPT (decoder - generano testo)
    ├── Serie GPT (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Molti altri

BERT è ancora rilevante, ma:

1. Ora fa parte di una pila più ampia
2. Google usa MUM per comprensioni più complesse
3. Il modello specifico conta meno rispetto a cosa stai ottimizzando

Cosa conta davvero:

Il messaggio pratico:

“Ottimizzare per BERT” è sempre stato scrivere contenuti naturali e ricchi di contesto. Questo non è cambiato. I nomi dei modelli non contano per la tua strategia di ottimizzazione.

Prospettiva SEO sull’evoluzione di BERT.

L’era BERT (2019-2021):

• Focus sul linguaggio naturale
• Comprensione dell’intento dell’utente
• Contesto sopra le keyword
• Corrispondenza delle query long-tail

Era MUM/AI (2021-oggi):

• Tutto ciò che faceva BERT, più…
• Comprensione multimodale
• Ragionamento multi-step
• Risposte generate dall’AI

Cosa è cambiato nella pratica:

Onestamente? Poco per la strategia dei contenuti.

Il consiglio è sempre stato:

1. Capire cosa vogliono gli utenti
2. Rispondere direttamente alle loro domande
3. Scrivere in modo naturale
4. Coprire gli argomenti in modo completo

Funzionava con BERT. Funziona con MUM. Funziona con GPT.

Cosa c’è di nuovo:

Il livello di citazione/estrazione. I modelli tipo GPT devono estrarre e citare i tuoi contenuti, non solo abbinarli alle query.

Serve:

• Più formattazione strutturata
• Blocchi di risposta chiari
• Segnali di competenza più espliciti

Ma la base del linguaggio naturale è la stessa.

Prospettiva di strategia dei contenuti.

Come lo spiego ai clienti:

“BERT serviva a Google per capire cosa intendi. GPT serve all’AI per usare ciò che hai scritto.”

La differenza pratica:

Per la ricerca tradizionale (comprensione BERT/MUM):

• Abbina i contenuti all’intento della query
• Usa linguaggio naturale
• Copri i sottotemi correlati
• Costruisci autorità sull’argomento

Per risposte AI (estrazione GPT):

• Fornisci blocchi di risposta estraibili
• Struttura per una facile citazione
• Includi dati/fatti specifici
• Rendi chiara la tua competenza

La sovrapposizione:

Entrambi premiano:

• Contenuti di qualità
• Linguaggio naturale
• Copertura completa
• Struttura chiara

La mia raccomandazione:

Non pensare in termini di “ottimizzazione per BERT vs GPT.” Pensa: “Come creo contenuti che i modelli linguistici possano comprendere (BERT) E estrarre/citare (GPT)?”

La risposta è la stessa: contenuti chiari, naturali, ben strutturati ed esperti.

Prospettiva di ricerca sull’evoluzione.

Dove si colloca ora BERT:

BERT è stato fondamentale - ha mostrato all’industria che la comprensione contestuale bidirezionale funziona. Google non ha “sostituito” BERT; lo ha evoluto.

L’evoluzione:

1. BERT - Migliore comprensione delle query
2. T5 - Comprensione + generazione
3. MUM - Comprensione multimodale e multilingue
4. PaLM/Gemini - Ragionamento + generazione su larga scala

Per la Ricerca Google specificamente:

Google usa più modelli nella propria architettura:

• Modelli stile BERT per la comprensione delle query
• MUM per gestire query complesse
• Vari modelli per il ranking dei passaggi
• Ora livello AI Overviews sopra tutto

Cosa significa per te:

Il modello specifico non conta per la tua strategia. Conta che tutti questi modelli:

1. Comprendono il linguaggio naturale meglio del matching di keyword
2. Considerano contesto e intento
3. Preferiscono contenuti chiari e autorevoli
4. Riconoscono i segnali di competenza

Ottimizza per questi principi, non per i nomi dei modelli.

Prospettiva di scrittura tecnica.

Cosa è cambiato nei miei testi dall’era BERT all’era AI:

Focus era BERT:

• Linguaggio naturale (no keyword stuffing)
• Rispondere alla domanda (senza girarci intorno)
• Contesto per i termini (definire il gergo)
• Copertura degli argomenti correlati

Aggiunto per l’era AI:

• Blocchi riassuntivi a inizio sezione
• Punti chiave in elenco
• Box di definizione per i termini
• Sezioni FAQ che rispondono alle domande comuni
• Dati/numeri più espliciti

Cosa è rimasto invariato:

• Qualità della scrittura
• Dimostrazione di competenza
• Fluidità naturale
• Copertura completa

Il mio workflow pratico:

1. Scrivi in modo naturale e completo (serve BERT/ricerca tradizionale)
2. Aggiungi struttura e punti di estrazione (serve GPT/citazioni AI)
3. Inserisci segnali di competenza (serve entrambi)

I principi di BERT sono la base. L’ottimizzazione AI è lo strato di miglioramento.

Prospettiva pratica da consulente.

Cosa dico ai clienti su BERT:

“Non preoccuparti specificamente di BERT. Concentrati su questi principi che tutti i moderni sistemi di ricerca condividono…”

I principi senza tempo:

1. Scrivi prima per gli utenti - Linguaggio naturale, non robotico
2. Rispondi alla domanda - Risposte dirette e chiare
3. Dimostra competenza - Mostra che conosci l’argomento
4. Sii completo - Copri l’argomento a fondo
5. Struttura logicamente - Titoli chiari, flusso organizzato

Cosa è cambiato per l’AI:

Enfasi aggiuntiva su:

• Formati di risposta estraibili
• Fatti e dati citabili
• Identificazione chiara delle entità
• Schema markup

In sintesi:

“L’ottimizzazione per BERT” era uno slogan per “scrivi in modo naturale e rispondi alle domande.” Vale ancora. Ora aggiungi solo l’ottimizzazione per l’estrazione AI sopra.

Prospettiva sui dati riguardo ai cambiamenti legati a BERT.

Monitorare le prestazioni dei contenuti nelle varie ere:

Abbiamo monitorato 1.000 contenuti dal 2019 al 2025:

Era BERT (2019-2021):

• Contenuti in linguaggio naturale: +35% ranking
• Contenuti pieni di keyword: -40% ranking

Era MUM/AI (2021-2025):

• Contenuti naturali + strutturati: +45% visibilità
• Naturali ma non strutturati: +15% visibilità
• Pieni di keyword: -60% visibilità

Il pattern:

La scrittura in linguaggio naturale (il principio BERT) resta fondamentale. Ma la struttura per l’estrazione AI dà una spinta aggiuntiva.

Implicazione pratica:

Non abbandonare i principi di BERT. Costruiscici sopra con una struttura AI-friendly.

Cosa usiamo:

Am I Cited per tracciare quali formati di contenuto vengono più spesso citati dall’AI. Aiuta a identificare quale struttura funziona oltre al semplice linguaggio naturale.

Questo ha chiarito i miei dubbi. Riepilogo:

BERT è ancora rilevante?

Sì, ma come base, non come obiettivo specifico di ottimizzazione. I principi rappresentati da BERT (linguaggio naturale, contesto, intento) sono ancora fondamentali.

Cosa è cambiato:

• Ora lavorano insieme più modelli
• L’estrazione AI è un nuovo livello
• La struttura conta di più per le citazioni AI

Cosa sto facendo:

1. Continuo a fare: Linguaggio naturale, copertura completa, corrispondenza dell’intento
2. Aggiungo: Formati strutturati per l’estrazione AI, blocchi di risposta chiari, sezioni FAQ

Il modello mentale:

BERT = Fondamenta (comprensione) GPT = Strato superiore (estrazione e citazione)

Entrambi premiano le stesse qualità di base. L’AI aggiunge solo requisiti di struttura.

Grazie a tutti - ora è molto più chiaro.