Aggiornamento BERT

Definizione di Aggiornamento BERT

L’Aggiornamento BERT è un importante miglioramento dell’algoritmo di ricerca Google annunciato il 25 ottobre 2019, che ha cambiato radicalmente il modo in cui il motore di ricerca comprende il linguaggio naturale. BERT sta per Rappresentazioni Bidirezionali da Trasformatori, una tecnica basata su reti neurali per l’elaborazione del linguaggio naturale che permette a Google di comprendere il contesto, le sfumature e il significato semantico delle parole nelle query di ricerca. Invece di analizzare le parole individualmente o in modo sequenziale da sinistra a destra, BERT elabora il testo in modo bidirezionale—esaminando ogni parola in relazione a tutte le parole circostanti simultaneamente—consentendo a Google di cogliere il pieno significato contestuale di query complesse e conversazionali. Secondo l’annuncio ufficiale di Google di Pandu Nayak, Vicepresidente della Ricerca, questo aggiornamento rappresenta uno dei maggiori balzi in avanti nella tecnologia di ricerca degli ultimi cinque anni, influenzando circa il 10% di tutte le query di ricerca (circa 560 milioni di query quotidiane solo negli Stati Uniti). L’Aggiornamento BERT è stato progettato in particolare per migliorare i risultati di ricerca per query più lunghe e in linguaggio naturale, dove le preposizioni e le relazioni contestuali tra le parole sono fondamentali per comprendere l’intento dell’utente.

Contesto storico e sviluppo di BERT

Lo sviluppo di BERT rappresenta il culmine di anni di ricerca sull’elaborazione del linguaggio naturale e sul machine learning in Google. I ricercatori di Google hanno introdotto BERT come framework open-source nell’ottobre 2018, costruendo sui precedenti progressi nelle reti neurali basate su trasformatori. La tecnologia è emersa dagli sforzi più ampi di Google per andare oltre la semplice corrispondenza delle parole chiave verso la comprensione semantica—un percorso iniziato con l’Aggiornamento Hummingbird nel 2013 e proseguito con RankBrain nel 2015. Tuttavia, mentre RankBrain aiutava Google a comprendere nuove query abbinandole a quelle simili, BERT ha introdotto un approccio fondamentalmente diverso leggendo il testo in modo bidirezionale. Questa svolta è stata resa possibile dai progressi nel machine learning e dalla disponibilità di infrastrutture di calcolo più potenti, inclusi i Cloud TPU (Tensor Processing Units), che Google ha impiegato per la prima volta per fornire risultati di ricerca su larga scala. Il team di ricerca di Google AI ha riconosciuto che gli algoritmi precedenti avevano difficoltà a comprendere l’importanza di piccole parole come “per”, “a” e “no” nelle query, spesso interpretando erroneamente l’intento dell’utente. La metodologia di addestramento bidirezionale di BERT ha risolto questo problema consentendo all’algoritmo di considerare il contesto completo di ogni parola in una frase, non solo le parole che la precedono o la seguono in sequenza.

Spiegazione tecnica: come funziona BERT

BERT opera attraverso un’architettura di rete neurale sofisticata che elabora il linguaggio in modo fondamentalmente diverso rispetto agli algoritmi precedenti. L’innovazione principale è il suo approccio bidirezionale: invece di leggere il testo da sinistra a destra o da destra a sinistra in modo sequenziale, BERT analizza tutte le parole di una frase simultaneamente, comprendendo il significato di ciascuna parola in base alla sua relazione con tutte le altre nel contesto. Questo viene realizzato tramite i modelli transformer, che utilizzano meccanismi di attenzione per pesare l’importanza delle diverse parole tra loro. Quando un utente inserisce una query di ricerca, BERT suddivide il testo in componenti individuali e poi processa questi token attraverso diversi livelli di encoder transformer. Ogni livello affina la comprensione delle relazioni tra le parole e del significato contestuale. L’aspetto “bidirezionale” è cruciale: significa che BERT non guarda solo a ciò che viene prima di una parola per comprenderla; considera anche ciò che viene dopo, fornendo un quadro contestuale completo. Ad esempio, nella query “gli estetisti stanno molto in piedi al lavoro”, BERT comprende che “stanno” si riferisce alla posizione fisica (un verbo legato alle richieste del lavoro) piuttosto che a “stand-alone” (un aggettivo composto), perché analizza l’intero contesto della frase. Questa elaborazione bidirezionale permette a BERT di gestire parole ambigue con più significati, comprendere l’importanza delle preposizioni e cogliere sottili sfumature linguistiche che gli algoritmi precedenti non rilevavano. Il modello è stato addestrato su enormi quantità di dati testuali non etichettati, permettendogli di apprendere schemi linguistici e relazioni semantiche senza bisogno di annotazione manuale.

Impatto sulla comprensione delle query di ricerca e sull’esperienza utente

L’impatto pratico dell’Aggiornamento BERT sui risultati di ricerca è stato notevole, soprattutto per le query complesse e conversazionali. Google ha dimostrato questo attraverso diversi esempi reali nel suo annuncio ufficiale. Un esempio significativo riguardava la query “2019 viaggiatore brasiliano verso USA ha bisogno di visto”—prima di BERT, l’algoritmo di Google si concentrava troppo sulla corrispondenza delle parole chiave e restituiva risultati relativi a cittadini statunitensi che viaggiavano in Brasile, ignorando completamente il contesto direzionale indicato dalla parola “verso.” Dopo BERT, il motore di ricerca ha compreso correttamente che la query riguardava un brasiliano in viaggio negli Stati Uniti e ha restituito informazioni pertinenti sul visto per quello specifico scenario. Un altro esempio ha mostrato come BERT abbia migliorato i risultati per “gli estetisti stanno molto in piedi al lavoro” comprendendo che “stanno” si riferiva alle richieste fisiche del lavoro piuttosto che associarlo a “stand-alone” in risultati irrilevanti. Questi miglioramenti significano che ora gli utenti possono ricercare in modo più naturale e conversazionale senza ricorrere a quella che Google chiama “keyword-ese”—la pratica di digitare stringhe di parole chiave innaturali che si pensa possano essere comprese dai motori di ricerca. Con BERT, gli utenti possono porre domande come parlerebbero normalmente, e Google comprenderà il loro intento in modo più accurato. Questa svolta è stata particolarmente vantaggiosa per la ricerca vocale, dove le query tendono ad essere più lunghe e conversazionali. L’aggiornamento ha migliorato anche gli snippet in evidenza, con Google che applica i modelli BERT per identificare meglio quali sezioni di contenuto rispondano in modo più accurato e conciso alle domande degli utenti, producendo risultati di posizione zero più pertinenti.

Tabella comparativa: BERT vs. altri algoritmi Google

Implicazioni SEO e aggiustamenti della strategia dei contenuti

L’Aggiornamento BERT ha spostato radicalmente le migliori pratiche SEO dall’ottimizzazione rigida delle parole chiave verso la SEO semantica e l’allineamento con l’intento dell’utente. Poiché BERT premia contenuti scritti in modo naturale e rilevanti nel contesto, i professionisti SEO hanno dovuto adattare di conseguenza le loro strategie. Una conseguenza importante è che il keyword stuffing e l’inserimento artificiale di parole chiave sono diventati ancora meno efficaci, poiché BERT ora è in grado di distinguere tra l’uso naturale del linguaggio e l’inserimento forzato di parole chiave. I creatori di contenuti devono concentrarsi sulla scrittura chiara e grammaticalmente corretta che risponda realmente alle domande degli utenti, invece di ottimizzare per specifiche frasi chiave. L’aggiornamento ha anche sottolineato l’importanza di cluster tematici e copertura completa degli argomenti—invece di puntare a singole parole chiave, il successo SEO ora si basa sulla creazione di contenuti approfonditi che esplorino un argomento da più angolazioni, integrando naturalmente termini e concetti correlati. Gli snippet in evidenza sono diventati più competitivi, poiché la migliore comprensione di BERT significa che solo risposte veramente utili e ben strutturate hanno probabilità di essere selezionate per la posizione zero. Inoltre, l’aggiornamento ha evidenziato il ruolo di preposizioni e parole di collegamento che prima venivano trascurate; ora i contenuti devono utilizzare queste parole naturalmente e correttamente, poiché BERT ne comprende l’importanza per il significato. Le keyword long-tail e le frasi conversazionali sono diventate più preziose, poiché BERT eccelle nel comprendere questi schemi linguistici naturali. Tuttavia, è importante notare che BERT non sostituisce i fondamenti SEO tradizionali—backlink, velocità del sito, ottimizzazione mobile e SEO tecnico restano fattori di ranking critici. BERT significa semplicemente che qualità dei contenuti, chiarezza e rilevanza semantica sono diventate ancora più importanti.

Aspetti chiave e benefici dell’implementazione di BERT

• Analisi contestuale bidirezionale: BERT legge il testo da entrambe le direzioni simultaneamente, comprendendo il significato contestuale completo invece che analizzare parola per parola in sequenza
• Gestione migliorata di preposizioni e parole piccole: L’algoritmo ora riconosce che parole come “per”, “a”, “no” e “da” influenzano significativamente il significato delle query e la pertinenza dei risultati
• Supporto superiore per query conversazionali: Gli utenti possono cercare usando il linguaggio naturale senza keyword-ese, e BERT comprenderà più accuratamente il loro intento
• Selezione degli snippet in evidenza migliorata: BERT identifica le risposte più pertinenti e concise alle domande degli utenti, migliorando i risultati di posizione zero
• Capacità multilingue: BERT può trasferire l’apprendimento dall’inglese (dove si concentra la maggior parte dei contenuti web) ad altre lingue, migliorando i risultati di ricerca a livello globale
• Riduzione dell’importanza della corrispondenza delle parole chiave: La corrispondenza esatta delle parole chiave diventa meno importante; la rilevanza semantica e la pertinenza contestuale hanno la precedenza
• Supporto per l’ottimizzazione della ricerca vocale: La forza di BERT con le query conversazionali lo rende ideale per la ricerca vocale, dove il linguaggio naturale è la norma
• Gestione migliorata dei termini ambigui: L’algoritmo può distinguere tra più significati della stessa parola in base al contesto
• Comprensione superiore dell’intento dell’utente: BERT va oltre l’interpretazione letterale della query per cogliere ciò che gli utenti vogliono davvero trovare
• Riduzione della necessità di riformulare le query: Gli utenti non devono più riformulare più volte le query per ottenere risultati pertinenti

Considerazioni specifiche per piattaforma: BERT nei sistemi di ricerca AI

Sebbene BERT sia stato sviluppato specificamente per la Ricerca Google, i suoi principi e la tecnologia sottostante hanno influenzato il modo in cui altri sistemi AI elaborano il linguaggio naturale. ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Overviews utilizzano tutti architetture basate su transformer e metodi di elaborazione bidirezionale simili per comprendere le query degli utenti e generare risposte. Comprendere l’approccio di BERT all’elaborazione del linguaggio naturale è quindi rilevante per chiunque voglia monitorare come i propri contenuti appaiono su più piattaforme AI. Per Google AI Overviews (precedentemente SGE—Search Generative Experience), la comprensione contestuale di BERT aiuta a determinare quali fonti vengono citate e come i contenuti vengono riassunti nelle risposte AI. La capacità dell’algoritmo di comprendere il significato semantico significa che i contenuti non devono corrispondere esattamente alle query per essere selezionati; al contrario, i contenuti che affrontano il reale intento dell’utente hanno più probabilità di essere scelti. Per Perplexity AI, che enfatizza l’attribuzione delle fonti e la ricerca conversazionale, l’elaborazione in stile BERT aiuta il sistema a capire quali fonti rispondano meglio a domande complesse e articolate. ChatGPT e Claude usano architetture transformer simili a quelle di BERT, anche se su scala molto maggiore, consentendo loro di comprendere richieste utente sfumate e generare risposte contestualmente appropriate. Questo significa che i contenuti ottimizzati secondo i principi di BERT—materiale chiaro, rilevante nel contesto, scritto naturalmente e che risponde all’intento dell’utente—hanno maggiori probabilità di essere citati e messi in evidenza su queste piattaforme AI. Per brand e creatori di contenuti che usano AmICited per monitorare la loro presenza nei risultati di ricerca AI, comprendere l’enfasi di BERT su rilevanza semantica e significato contestuale è fondamentale per ottimizzare contenuti che verranno scelti da questi sistemi AI.

Evoluzione e implicazioni future della tecnologia BERT

Dalla sua introduzione nel 2019, BERT ha continuato a evolversi e a influenzare lo sviluppo dell’algoritmo di ricerca Google. La tecnologia ha fatto da base a MUM (Multitask Unified Model), annunciato a maggio 2021, che Google descrive come 1.000 volte più potente di BERT. MUM estende le capacità di BERT gestendo contemporaneamente più tipi di contenuti (testo, immagini, video) e comprendendo informazioni in lingue diverse senza bisogno di addestramento separato per ciascuna lingua. Questo rappresenta un salto notevole nella capacità dell’AI di comprendere e processare le informazioni in modo completo. Guardando al futuro, la traiettoria dell’elaborazione del linguaggio naturale nella ricerca suggerisce un’enfasi continua sulla comprensione semantica, sul riconoscimento dell’intento dell’utente e sulla rilevanza contestuale. Man mano che i sistemi AI diventano più sofisticati, la distinzione tra corrispondenza di parole chiave e comprensione semantica sarà sempre più marcata. I creatori di contenuti e i professionisti SEO devono aspettarsi che i futuri aggiornamenti degli algoritmi premieranno ulteriormente i contenuti di alta qualità e scritti in modo naturale che rispondano realmente alle esigenze degli utenti. L’ascesa della generative AI nei risultati di ricerca significa che comprendere come algoritmi come BERT interpretano i contenuti è sempre più importante per garantire attribuzione e visibilità. Inoltre, con la crescita della ricerca vocale e delle AI conversazionali, la forza di BERT nell’elaborazione del linguaggio naturale resterà rilevante. La tecnologia ha anche implicazioni al di là della ricerca—i principi di BERT vengono applicati al content moderation, all’analisi del sentiment e ad altri compiti di elaborazione linguistica. Per le organizzazioni che monitorano la presenza del proprio brand nei sistemi AI, restare aggiornati su BERT e tecnologie correlate aiuta a spiegare perché certi contenuti vengono scelti per risposte AI mentre altri no. Il futuro della ricerca probabilmente vedrà una comprensione sempre più sofisticata dell’intento utente, del contesto e del significato semantico, costruendo direttamente sulle fondamenta poste da BERT.

Best practice per l’ottimizzazione dei contenuti nell’era BERT

Per ottimizzare i contenuti per BERT e mantenere la visibilità nei risultati di ricerca moderni, i creatori di contenuti dovrebbero seguire diverse pratiche basate su evidenze. Scrivi in modo naturale e conversazionale: Usa un linguaggio che suoni umano e naturale invece che artificialmente ottimizzato per le parole chiave. BERT premia contenuti che si leggono bene e comunicano chiaramente. Concentrati sull’intento dell’utente: Comprendi cosa vuole davvero trovare l’utente quando cerca un determinato argomento e crea contenuti che rispondano direttamente a quell’intento. Copri gli argomenti in modo completo: Anziché puntare a singole parole chiave, crea contenuti approfonditi che esplorano un argomento in modo esaustivo, integrando naturalmente concetti e terminologia correlati. Struttura i contenuti con chiarezza: Usa titoli, sottotitoli, elenchi puntati e una struttura logica per aiutare sia i lettori che i motori di ricerca a comprendere l’organizzazione e il significato dei tuoi contenuti. Rispondi direttamente alle domande: Inserisci sezioni FAQ e risposte chiare alle domande comuni relative al tuo argomento, poiché BERT eccelle nell’associare query basate su domande a risposte pertinenti. Mantieni la correttezza grammaticale: Ora BERT distingue tra contenuti grammaticalmente corretti e non, quindi grammatica e sintassi corrette sono più importanti che mai. Usa preposizioni e parole di collegamento in modo naturale: Non evitare parole piccole come “per”, “a”, “da” e “con”: usale naturalmente perché contribuiscono al significato semantico. Crea contenuti pensati innanzitutto per le persone: Ricorda che BERT è progettato per premiare i contenuti che aiutano davvero gli utenti, non quelli ottimizzati per gli algoritmi. La migliore strategia SEO è creare contenuti utili e di valore che soddisfino le esigenze del tuo pubblico. Implementa dati strutturati: Usa lo schema markup per aiutare i motori di ricerca a comprendere il significato e il contesto dei tuoi contenuti, integrando la comprensione linguistica di BERT. Monitora keyword long-tail e conversazionali: Tieni traccia delle prestazioni dei tuoi contenuti per le frasi di ricerca più lunghe e naturali, perché è in queste che i miglioramenti di BERT sono più visibili.

+++