Is BERT nog relevant nu LLM's als GPT-4 overal zijn? Verward over wat echt belangrijk is

Laat me het technische landschap verduidelijken.

De modellen-stamboom:

Transformer (2017)
├── BERT-stijl (encoders - tekst begrijpen)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Veel anderen
└── GPT-stijl (decoders - tekst genereren)
    ├── GPT-serie (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Veel anderen

BERT is nog steeds relevant, maar:

1. Het is nu onderdeel van een grotere stack
2. Google gebruikt MUM voor complexer begrip
3. Het specifieke model is minder belangrijk dan waar je voor optimaliseert

Wat echt belangrijk is:

Het praktische inzicht:

“Optimaliseren voor BERT” ging altijd al om het schrijven van natuurlijke, contextrijke content. Dat is niet veranderd. De specifieke modelnamen doen er niet toe voor je optimalisatiestrategie.

SEO-perspectief op de BERT-evolutie.

Het BERT-tijdperk (2019-2021):

• Focus op natuurlijke taal
• Begrip van gebruikersintentie
• Context boven zoekwoorden
• Long-tail query matching

Het MUM/AI-tijdperk (2021-heden):

• Alles wat BERT deed, plus…
• Multimodaal begrip
• Redeneren in meerdere stappen
• AI-gegenereerde antwoorden

Wat is er in de praktijk veranderd:

Eerlijk? Niet veel voor contentstrategie.

Het advies was altijd:

1. Begrijp wat gebruikers willen
2. Beantwoord hun vragen direct
3. Schrijf natuurlijk
4. Dek onderwerpen volledig

Dit werkte voor BERT. Het werkt voor MUM. Het werkt voor GPT.

Wat WEL nieuw is:

De citaat-/extractielaag. GPT-achtige modellen moeten je content kunnen extraheren en citeren, niet alleen matchen aan zoekopdrachten.

Dit vraagt om:

• Meer gestructureerde opmaak
• Duidelijkere antwoordblokken
• Meer expliciete expertisesignalen

Maar de basis van natuurlijke taal is hetzelfde.

Contentstrategie-perspectief.

Hoe ik dit aan klanten uitleg:

“BERT ging over Google die begrijpt wat je bedoelt. GPT gaat over AI die gebruikt wat je hebt geschreven.”

Het praktische verschil:

Voor traditioneel zoeken (BERT/MUM begrip):

• Content afstemmen op query-intentie
• Gebruik maken van natuurlijke taal
• Gerelateerde subonderwerpen behandelen
• Opbouwen van thematische autoriteit

Voor AI-antwoorden (GPT-extractie):

• Zorg voor uit te halen antwoordblokken
• Structureer voor eenvoudige citatie
• Voeg specifieke data/feiten toe
• Maak expertise duidelijk

De overlap:

Beide belonen:

• Kwalitatieve content
• Natuurlijke taal
• Uitgebreide dekking
• Duidelijke structuur

Mijn aanbeveling:

Denk niet in termen van “optimaliseren voor BERT vs GPT.” Denk: “Hoe maak ik content die taalmodellen kunnen begrijpen (BERT) EN extraheren/citeren (GPT)?”

Het antwoord is hetzelfde: duidelijke, natuurlijke, goed gestructureerde, deskundige content.

Onderzoeksperspectief op de evolutie.

Waar BERT nu past:

BERT was fundamenteel - het liet de industrie zien dat bidirectioneel contextbegrip werkt. Google heeft BERT niet “vervangen”; ze hebben het verder ontwikkeld.

De evolutie:

1. BERT - Beter begrip van zoekopdrachten
2. T5 - Begrip + generatie
3. MUM - Multimodaal, meertalig begrip
4. PaLM/Gemini - Redeneren + generatie op schaal

Voor Google Zoeken specifiek:

Google gebruikt meerdere modellen in hun ranking stack:

• BERT-achtige modellen voor zoekopdrachtbegrip
• MUM voor complexe zoekopdrachten
• Diverse modellen voor passage ranking
• Nu een AI Overviews-laag erbovenop

Wat dit voor jou betekent:

Het specifieke model maakt niet uit voor jouw strategie. Belangrijk is dat al deze modellen:

1. Natuurlijke taal beter begrijpen dan zoekwoordenmatchen
2. Context en intentie meenemen
3. Duidelijke, gezaghebbende content prefereren
4. Expertisesignalen kunnen herkennen

Optimaliseer voor deze principes, niet voor specifieke modelnamen.

Technisch schrijf-perspectief.

Wat er veranderde in mijn schrijven van BERT naar AI-tijdperk:

BERT-tijdperk focus:

• Natuurlijke taal (geen zoekwoordproppen)
• De vraag beantwoorden (niet eromheen draaien)
• Context voor termen (jargon definiëren)
• Gerelateerde onderwerpen behandelen

Toegevoegd voor AI-tijdperk:

• Samenvattingsblokken bovenaan secties
• Opsomming van kernpunten
• Definitiekaders voor termen
• FAQ-secties die veelgestelde vragen beantwoorden
• Meer expliciete data/cijfers

Wat hetzelfde bleef:

• Schrijfkwaliteit
• Expertise tonen
• Natuurlijke flow
• Volledige dekking

Mijn praktische workflow:

1. Natuurlijk en volledig schrijven (voor BERT/traditioneel zoeken)
2. Structuur en extractiepunten toevoegen (voor GPT/AI-citaties)
3. Expertise signaleren (voor beide)

De BERT-principes zijn de basis. AI-optimalisatie is de verbeterlaag.

Praktisch consultantperspectief.

Wat ik klanten vertel over BERT:

“Maak je niet druk om BERT specifiek. Focus op deze principes die alle moderne zoeksystemen delen…”

De tijdloze principes:

1. Schrijf eerst voor mensen - Natuurlijke taal, niet robotachtig
2. Beantwoord de vraag - Directe, duidelijke antwoorden
3. Toon expertise - Laat zien dat je het onderwerp kent
4. Wees volledig - Dek het onderwerp volledig
5. Structureer logisch - Duidelijke koppen, georganiseerde opbouw

Wat er is veranderd voor AI:

Extra nadruk op:

• Extracteerbare antwoordformats
• Geciteerde feiten en data
• Duidelijke entiteitidentificatie
• Schema markup

Kort samengevat:

“BERT-optimalisatie” was marketingpraat voor “schrijf natuurlijk en beantwoord vragen.” Dat geldt nog steeds. Je voegt nu alleen AI-extractieoptimalisatie toe.

Dataperspectief op BERT-gerelateerde veranderingen.

Contentprestaties volgen door de jaren heen:

We volgden 1.000 stukken content van 2019-2025:

BERT-tijdperk (2019-2021):

• Natuurlijke taal content: +35% rankings
• Zoekwoordproppen: -40% rankings

MUM/AI-tijdperk (2021-2025):

• Natuurlijk + gestructureerde content: +45% zichtbaarheid
• Natuurlijk maar ongestructureerd: +15% zichtbaarheid
• Zoekwoordproppen: -60% zichtbaarheid

Het patroon:

Schrijven in natuurlijke taal (het BERT-principe) blijft de basis. Maar structuur voor AI-extractie levert extra winst op.

Praktische implicatie:

Laat de BERT-principes niet los. Bouw hierop voort met AI-vriendelijke structuur.

Wat wij gebruiken:

Am I Cited om te volgen welke contentformaten het vaakst door AI worden geciteerd. Helpt te bepalen welke structuur werkt, verder dan alleen natuurlijke taal.

Dit heeft mijn verwarring opgelost. Samengevat:

Is BERT nog relevant?

Ja, maar als fundament, niet als specifiek optimalisatiedoel. De principes die BERT vertegenwoordigt (natuurlijke taal, context, intentie) zijn nog steeds cruciaal.

Wat is er veranderd:

• Meerdere modellen werken nu samen
• AI-extractie is een nieuwe laag
• Structuur is belangrijker voor AI-citaties

Wat ik ga doen:

1. Blijven doen: Natuurlijke taal, volledige dekking, intentiematch
2. Toevoegen: Gestructureerde formats voor AI-extractie, duidelijke antwoordblokken, FAQ-secties

Het mentale model:

BERT = Fundament (begrip) GPT = Laag erbovenop (extractie en citatie)

Beide belonen dezelfde kernkwaliteiten. AI voegt alleen structuurvereisten toe.

Bedankt allemaal - het is nu veel duidelijker.