Er BERT fortsatt relevant nå som LLM-er som GPT-4 er overalt? Forvirret om hva som faktisk betyr noe

La meg klargjøre det tekniske landskapet.

Modellens familietre:

Transformer (2017)
├── BERT-stil (encodere – forstår tekst)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Mange andre
└── GPT-stil (decodere – genererer tekst)
    ├── GPT-serien (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Mange andre

BERT er fortsatt relevant, men:

1. Den er nå en del av en større stack
2. Google bruker MUM for mer kompleks forståelse
3. Det er mindre viktig hvilken modell du optimaliserer for

Hva som faktisk betyr noe:

Det praktiske poenget:

“Å optimalisere for BERT” handlet alltid om å skrive naturlig, kontekstrikt innhold. Det har ikke endret seg. Navnene på modellene spiller ingen rolle for din optimaliseringsstrategi.

SEO-perspektiv på BERTs utvikling.

BERT-æraen (2019-2021):

• Fokus på naturlig språk
• Forståelse av brukerintensjon
• Kontekst foran nøkkelord
• Matching av lange spørsmål

MUM/AI-æraen (2021-nå):

• Alt BERT gjorde, pluss…
• Multimodal forståelse
• Flertrinns resonnering
• AI-genererte svar

Hva endret seg i praksis:

Ærlig talt? Ikke mye for innholdsstrategien.

Rådene var alltid:

1. Forstå hva brukerne vil ha
2. Svar på spørsmålene deres direkte
3. Skriv naturlig
4. Dekke temaene grundig

Dette fungerte for BERT. Det fungerer for MUM. Det fungerer for GPT.

Hva som ER nytt:

Siterings-/ekstraksjonslaget. GPT-aktige modeller må hente ut og sitere innholdet ditt, ikke bare matche det mot spørsmål.

Dette krever:

• Mer strukturert formatering
• Klarere svarblokker
• Mer eksplisitte ekspertisesignaler

Men grunnlaget med naturlig språk er det samme.

Innholdsstrategi-perspektiv.

Slik forklarer jeg dette til kunder:

“BERT handlet om at Google skulle forstå hva du mener. GPT handler om at AI skal bruke det du har skrevet.”

Den praktiske forskjellen:

For tradisjonelt søk (BERT/MUM-forståelse):

• Matche innhold til søkeintensjon
• Bruke naturlig språk
• Dekke relaterte undertemaer
• Bygge tematisk autoritet

For AI-svar (GPT-ekstraksjon):

• Gi ekstraherbare svarblokker
• Struktur for enkel sitering
• Inkluder spesifikke data/fakta
• Synliggjør ekspertise

Overlappet:

Begge belønner:

• Kvalitetsinnhold
• Naturlig språk
• Omfattende dekning
• Klar struktur

Min anbefaling:

Ikke tenk “optimalisere for BERT vs GPT.” Tenk: “Hvordan lager jeg innhold som språkmodeller kan forstå (BERT) OG hente ut/sitere (GPT)?”

Svaret er det samme: klart, naturlig, godt strukturert, ekspertinnhold.

Forskningens perspektiv på utviklingen.

Hvor BERT passer inn nå:

BERT var grunnleggende – den lærte bransjen at toveis kontekstforståelse fungerer. Google har ikke “erstattet” BERT; de har videreutviklet den.

Utviklingen:

1. BERT – Forstå spørsmål bedre
2. T5 – Forståelse + generering
3. MUM – Multimodal, flerspråklig forståelse
4. PaLM/Gemini – Resonering + generering i stor skala

For Google Søk spesielt:

Google bruker flere modeller i rangeringsstacken:

• BERT-lignende modeller for spørsmålsforståelse
• MUM for komplekse spørsmål
• Ulike modeller for passasjerangering
• Nå AI-oversiktslag på toppen

Hva dette betyr for deg:

Den spesifikke modellen betyr ikke noe for strategien din. Det viktige er at alle disse modellene:

1. Forstår naturlig språk bedre enn nøkkelordsmatching
2. Tar hensyn til kontekst og intensjon
3. Foretrekker klart, autoritativt innhold
4. Kjenner igjen ekspertisesignaler

Optimaliser for disse prinsippene, ikke for modellnavn.

Teknisk skribent-perspektiv.

Hva som endret seg i min skriving fra BERT- til AI-æraen:

BERT-æra-fokus:

• Naturlig språk (ikke keyword stuffing)
• Svar på spørsmålet (ikke unngå det)
• Kontekst for begreper (definere faguttrykk)
• Dekke relaterte temaer

Lagt til for AI-æraen:

• Sammendragsblokker øverst i seksjoner
• Punktlister med hovedpoeng
• Definisjonsbokser for begreper
• FAQ-seksjoner som matcher vanlige spørsmål
• Mer eksplisitte data/tall

Hva som er likt:

• Skrivekvalitet
• Ekspertisedemonstrasjon
• Naturlig flyt
• Omfattende dekning

Min praktiske arbeidsflyt:

1. Skriv naturlig og grundig (tjener BERT/tradisjonelt søk)
2. Legg til struktur og ekstraksjonspunkter (tjener GPT/AI-siteringer)
3. Inkluder ekspertisesignaler (tjener begge)

BERT-prinsippene er grunnlaget. AI-optimalisering er forbedringslaget.

Praktisk konsulentperspektiv.

Dette sier jeg til kunder om BERT:

“Ikke bekymre deg for BERT spesifikt. Fokuser på disse prinsippene som alle moderne søkesystemer deler…”

Tidløse prinsipper:

1. Skriv for mennesker først – Naturlig språk, ikke robotaktig
2. Svar på spørsmålet – Direkte, klare svar
3. Demonstrer ekspertise – Vis at du kan temaet
4. Vær grundig – Dekk temaet fullt ut
5. Strukturer logisk – Klare overskrifter, organisert flyt

Hva som er endret for AI:

Økt fokus på:

• Ekstraherbare svarformater
• Siterte fakta og data
• Klar identifisering av entiteter
• Schema markup

Konklusjonen:

“BERT-optimalisering” var markedsføring for “skriv naturlig og svar på spørsmål.” Det gjelder fortsatt. Du legger bare til AI-ekstraksjonsoptimalisering på toppen nå.

Dataperspektiv på BERT-relaterte endringer.

Sporing av innholdsytelse gjennom tidene:

Vi fulgte 1 000 innholdsstykker fra 2019-2025:

BERT-æra (2019-2021):

• Naturlig språkinnhold: +35 % rangeringer
• Keyword stuffing: –40 % rangeringer

MUM/AI-æra (2021-2025):

• Naturlig + strukturert innhold: +45 % synlighet
• Naturlig, men ustrukturert: +15 % synlighet
• Keyword stuffing: –60 % synlighet

Mønsteret:

Naturlig språk (BERT-prinsippet) er fortsatt grunnleggende. Men struktur for AI-ekstraksjon gir en ekstra gevinst.

Praktisk konsekvens:

Ikke forlat BERT-prinsippene. Bygg videre med AI-vennlig struktur.

Hva vi bruker:

Am I Cited for å se hvilke innholdsformater som blir mest sitert av AI. Hjelper å finne ut hva slags struktur som fungerer utover bare naturlig språk.

Dette ryddet opp i forvirringen min. Oppsummering:

Er BERT fortsatt relevant?

Ja, men som grunnlag, ikke et spesifikt optimaliseringsmål. Prinsippene BERT sto for (naturlig språk, kontekst, intensjon) er fortsatt avgjørende.

Hva som er endret:

• Flere modeller arbeider sammen nå
• AI-ekstraksjon er et nytt lag
• Struktur betyr mer for AI-siteringer

Hva jeg gjør:

1. Fortsett med: Naturlig språk, grundig dekning, intensjonsmatching
2. Legg til: Strukturerte formater for AI-ekstraksjon, klare svarblokker, FAQ-seksjoner

Tankemodellen:

BERT = Grunnlag (forståelse) GPT = Lag på toppen (ekstraksjon og sitering)

Begge belønner de samme kjerneegenskapene. AI legger bare til strukturkrav.

Takk alle sammen – mye klarere nå.