Continuo a leggere informazioni contrastanti su BERT.
Nel 2019, BERT era LA cosa da capire per la SEO. Elaborazione del linguaggio naturale, comprensione del contesto, ecc.
Ora tutti parlano di GPT-4, Claude, Gemini, e sono confuso.
Le mie domande:
Cerco di tagliare il rumore e capire cosa conta davvero per l’ottimizzazione dei contenuti oggi.
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:
Cosa conta davvero:
| Tipo di ricerca | Stile principale del modello | Il tuo focus |
|---|---|---|
| Google tradizionale | BERT/MUM (encoder) | Corrispondenza query-contenuto, intento |
| AI Overviews | Ibrido | Risposte estraibili |
| ChatGPT/Perplexity | Stile GPT (decoder) | Contenuti completi e citabili |
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.
Esattamente. “Ottimizzare per BERT” era un modo rapido per dire:
Tutto questo è ancora valido. Stai ottimizzando per come i moderni modelli linguistici comprendono il testo, non per un modello specifico.
I principi validi per tutti i modelli:
Questi aiutano BERT a capire i tuoi contenuti per il ranking E aiutano i modelli tipo GPT a estrarli per le citazioni.
Prospettiva SEO sull’evoluzione di BERT.
L’era BERT (2019-2021):
Era MUM/AI (2021-oggi):
Cosa è cambiato nella pratica:
Onestamente? Poco per la strategia dei contenuti.
Il consiglio è sempre stato:
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:
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):
Per risposte AI (estrazione GPT):
La sovrapposizione:
Entrambi premiano:
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:
Per la Ricerca Google specificamente:
Google usa più modelli nella propria architettura:
Cosa significa per te:
Il modello specifico non conta per la tua strategia. Conta che tutti questi modelli:
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:
Aggiunto per l’era AI:
Cosa è rimasto invariato:
Il mio workflow pratico:
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:
Cosa è cambiato per l’AI:
Enfasi aggiuntiva su:
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):
Era MUM/AI (2021-2025):
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:
Cosa sto facendo:
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.
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