GPT-4のようなLLMが普及した今でもBERTはまだ重要？何が本当に大事なのか分からなくなっています

技術的な状況を整理します。

モデルの系譜：

Transformer (2017)
├── BERT系 (エンコーダ - テキスト理解)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── その他多数
└── GPT系 (デコーダ - テキスト生成)
    ├── GPTシリーズ (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── その他多数

BERTはまだ重要ですが：

1. 今はより大きなスタックの一部です
2. Googleは複雑な理解にMUMを使っています
3. どのモデルかより、何のために最適化するかが重要です

本当に重要なのは：

実務的な結論：

「BERT向け最適化」とは、常に自然で文脈豊かなコンテンツを書くことでした。それは今も変わりません。モデル名自体は最適化戦略に重要ではありません。

SEOの観点から見たBERTの進化です。

BERT時代（2019-2021）：

• 自然言語重視
• ユーザー意図の理解
• キーワードより文脈
• ロングテールクエリ対応

MUM/AI時代（2021年以降）：

• BERTのすべて ＋
• マルチモーダル理解
• 複数ステップの推論
• AI生成回答

実務的な変化：

正直、コンテンツ戦略はほとんど変わっていません。

アドバイスは常に：

1. ユーザーの求めるものを理解する
2. 質問に直接答える
3. 自然な文章で書く
4. トピックを包括的にカバーする

BERT時代も、MUM時代も、GPT時代も同じです。

新しいのは：

引用／抽出レイヤーです。GPT系モデルは、コンテンツをクエリと一致させるだけでなく、抜き出して引用する必要があります。

そのためには

• より構造的なフォーマット
• 明確な回答ブロック
• より明示的な専門性シグナル

が求められます。ですが、自然言語の基盤は変わりません。

コンテンツ戦略の立場から。

クライアントへの説明の仕方：

「BERTはGoogleが“あなたの言いたいこと”を理解するためのもの。GPTはAIが“あなたが書いたこと”を利用するためのもの。」

実務的な違い：

従来検索（BERT/MUM的理解）の場合：

• クエリ意図に合う内容にする
• 自然な文章を使う
• 関連サブトピックもカバー
• トピカルオーソリティの構築

AI回答（GPT的抽出）の場合：

• 抽出可能な回答ブロックを用意
• 引用しやすい構造
• 具体的なデータや事実を含める
• 専門性を明示する

共通点：

どちらも

• 質の高いコンテンツ
• 自然な言語
• 包括的なカバー
• 明確な構造

を重視します。

私の推奨：

「BERT向けかGPT向けか」ではなく、「言語モデルに“理解”され（BERT）、“抽出・引用”される（GPT）コンテンツをどう作るか」と考えましょう。

答えは同じです：明確で自然、構造的で専門的なコンテンツです。

研究の観点からの進化。

今のBERTの位置付け：

BERTは基礎的存在でした。双方向の文脈理解が有効だと業界に示しました。GoogleはBERTを「置き換え」たのではなく、進化させています。

進化の流れ：

1. BERT - クエリ理解を向上
2. T5 - 理解＋生成
3. MUM - マルチモーダル・多言語理解
4. PaLM/Gemini - 大規模な推論＋生成

Google検索に特化すると：

Googleはランキングスタックで複数のモデルを使っています：

• クエリ理解にBERT系モデル
• 複雑なクエリ処理にMUM
• パッセージランキング用の各種モデル
• さらにAIオーバービューレイヤー

これが意味すること：

戦略上、特定のモデル名は重要ではありません。大事なのは、すべてのモデルが：

1. キーワード一致より自然言語を理解する
2. 文脈と意図を考慮する
3. 明確で権威あるコンテンツを好む
4. 専門性シグナルを識別できる

これらの原則に最適化しましょう。モデル名にはこだわらなくてよいです。

テクニカルライティングの立場から。

BERTからAI時代で変わった執筆のポイント：

BERT時代の重視点：

• 自然な言語（キーワード詰め込みではない）
• 質問に答える（遠回しではなく）
• 用語に文脈を与える（用語の定義含む）
• 関連トピックのカバー

AI時代に追加したこと：

• セクション冒頭に要約ブロック
• 箇条書きの要点
• 用語の定義ボックス
• よくある質問（FAQ）セクション
• より明示的なデータや数値

変わらないこと：

• 執筆の質
• 専門性の提示
• 自然な流れ
• 包括的なカバー

私の実践ワークフロー：

1. 自然で包括的に執筆（BERT/従来検索に対応）
2. 構造化や抽出ポイントを追加（GPT/AI引用に対応）
3. 専門性シグナルも明示（両方に効果）

BERTの原則が土台、AI最適化はその上の拡張です。

実務コンサルタントの視点。

クライアントに伝えるBERTについて：

「BERT自体を気にしなくていいです。現代の検索システムすべてに共通する原則に集中しましょう……」

変わらぬ原則：

1. まず人間のために書く — 自然な言語、機械的でなく
2. 質問に答える — 直接的で明快な答え
3. 専門性を示す — トピックへの理解を明示
4. 包括的であること — トピック全体をカバー
5. 論理的に構成する — 明確な見出し、整理された流れ

AIで変わったこと：

追加で重視されるのは

• 抽出可能な回答フォーマット
• 引用された事実やデータ
• 明確な実体の特定
• スキーママークアップ

結論：

「BERT最適化」は「自然に書き、質問に答える」のマーケティング表現でした。それは今も有効。加えてAIによる抽出最適化を重ねていくだけです。

データ観点から見たBERT関連の変化。

時代をまたいだコンテンツパフォーマンスの追跡：

2019-2025年の1,000記事を追跡しました：

BERT時代（2019-2021）：

• 自然言語コンテンツ：+35%順位上昇
• キーワード詰め込み型：-40%順位低下

MUM/AI時代（2021-2025）：

• 自然＋構造化コンテンツ：+45%可視性向上
• 自然だが非構造化：+15%可視性
• キーワード詰め込み：-60%可視性低下

傾向：

自然言語で書く（＝BERTの原則）は今も基礎です。ただしAI抽出のための構造化がプラスの効果を生みます。

実務的な示唆：

BERTの原則は捨てず、AIフレンドリーな構造を加えましょう。

私たちの利用ツール：

Am I Cited（AIによる引用傾向追跡）で、AIに最も引用されるコンテンツ形式を特定しています。自然言語だけでなく、どんな構造が効くかを把握できます。

おかげで混乱が解けました。まとめ：

BERTはまだ重要？

はい、ただし「基礎」としてであり、特定の最適化ターゲットではありません。BERTが示した原則（自然言語、文脈、意図）は今も不可欠です。

変化点：

• 複数のモデルが協調して働くようになった
• AI抽出という新レイヤーが追加
• AI引用のための構造がより重要になった

今やっていること：

1. 継続： 自然な言語、包括的なカバー、意図のマッチング
2. 追加： AI抽出向けの構造化フォーマット、明確な回答ブロック、FAQセクション

考え方のモデル：

BERT = 基礎（土台＝理解） GPT = 上のレイヤー（抽出と引用）

どちらも本質的な質を重視。AI時代では構造要件が追加されただけです。

皆さん、スッキリしました。ありがとうございます。