Czy BERT jest nadal istotny, skoro wszędzie są LLM-y jak GPT-4? Mam mętlik co tak naprawdę się liczy

Pozwól, że wyjaśnię krajobraz techniczny.

Drzewo genealogiczne modeli:

Transformer (2017)
├── BERT-style (enkodery - rozumieją tekst)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Wiele innych
└── GPT-style (dekodery - generują tekst)
    ├── seria GPT (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Wiele innych

BERT nadal jest istotny, ale:

1. Jest częścią większego stosu
2. Google używa MUM do bardziej złożonego rozumienia
3. Konkretna nazwa modelu jest mniej ważna niż to, co optymalizujesz

Co się naprawdę liczy:

Wniosek praktyczny:

“Optymalizacja pod BERT” zawsze polegała na pisaniu naturalnych, bogatych w kontekst treści. To się nie zmieniło. Nazwy modeli nie mają znaczenia dla Twojej strategii optymalizacji.

Perspektywa SEO na ewolucję BERT-a.

Era BERT (2019-2021):

• Skupienie na języku naturalnym
• Rozumienie intencji użytkownika
• Kontekst ponad słowa kluczowe
• Dopasowanie do zapytań długiego ogona

Era MUM/AI (2021-obecnie):

• Wszystko, co BERT, plus…
• Rozumienie multimodalne
• Wieloetapowe rozumowanie
• Odpowiedzi generowane przez AI

Co się zmieniło w praktyce:

Szczerze? Niewiele jeśli chodzi o strategię treści.

Zalecenia były zawsze takie:

1. Zrozum, czego chcą użytkownicy
2. Odpowiadaj na ich pytania bezpośrednio
3. Pisz naturalnie
4. Kompleksowo omawiaj tematy

To działało dla BERT-a. Działa dla MUM. Działa dla GPT.

Co jest nowe:

Warstwa cytowania/wyodrębniania. Modele GPT-style muszą wyodrębnić i zacytować Twoje treści, nie tylko dopasować je do zapytania.

To wymaga:

• Bardziej strukturalnego formatowania
• Wyraźniejszych bloków odpowiedzi
• Bardziej oczywistych sygnałów eksperckich

Ale fundament języka naturalnego pozostaje bez zmian.

Perspektywa strategii treści.

Jak to tłumaczę klientom:

“BERT pozwalał Google zrozumieć, co masz na myśli. GPT umożliwia AI wykorzystanie tego, co napisałeś.”

Różnica praktyczna:

Dla tradycyjnego wyszukiwania (rozumienie BERT/MUM):

• Dopasuj treść do intencji zapytania
• Używaj języka naturalnego
• Omawiaj powiązane podtematy
• Buduj autorytet tematyczny

Dla odpowiedzi AI (wyodrębnianie GPT):

• Twórz wyodrębniające się bloki odpowiedzi
• Strukturyzuj pod łatwe cytowanie
• Wstawiaj konkretne dane/fakty
• Wyraźnie pokazuj ekspertyzę

Punkty wspólne:

Oba nagradzają:

• Jakościowe treści
• Naturalny język
• Kompleksowe pokrycie tematu
• Jasną strukturę

Moja rekomendacja:

Nie myśl w kategoriach “optymalizacja pod BERT czy GPT”. Myśl: “Jak tworzyć treści, które modele językowe mogą zrozumieć (BERT) ORAZ wyodrębnić/zacytować (GPT)?”

Odpowiedź jest ta sama: jasne, naturalne, dobrze zorganizowane, eksperckie treści.

Perspektywa badawcza na ewolucję.

Gdzie teraz jest miejsce BERT-a:

BERT był fundamentem – pokazał branży, że dwukierunkowe rozumienie kontekstu działa. Google nie “zastąpiło” BERT-a, tylko go rozwinęło.

Ewolucja:

1. BERT – Lepsze rozumienie zapytań
2. T5 – Rozumienie + generacja
3. MUM – Multimodalne, wielojęzyczne rozumienie
4. PaLM/Gemini – Rozumowanie + generacja na dużą skalę

Dla wyszukiwarki Google konkretnie:

Google używa wielu modeli w swoim stosie rankingowym:

• Modele typu BERT do rozumienia zapytań
• MUM do obsługi złożonych zapytań
• Różne modele do rankingu fragmentów
• Teraz warstwa AI Overviews na wierzchu

Co to oznacza dla Ciebie:

Konkretna nazwa modelu nie ma znaczenia dla Twojej strategii. Liczy się to, że wszystkie te modele:

1. Rozumieją język naturalny lepiej niż samo dopasowanie słów kluczowych
2. Uwzględniają kontekst i intencję
3. Preferują jasne, autorytatywne treści
4. Rozpoznają sygnały ekspertyzy

Optymalizuj pod te zasady, nie pod konkretne modele.

Perspektywa technicznego autora.

Co zmieniło się w moim pisaniu od ery BERT do ery AI:

Skupienie w erze BERT:

• Język naturalny (bez upychania słów kluczowych)
• Odpowiadanie na pytanie (nie omijanie tematu)
• Kontekst dla terminów (definiowanie żargonu)
• Pokrycie powiązanych zagadnień

Dodane w erze AI:

• Bloki podsumowań na początku sekcji
• Wypunktowane najważniejsze punkty
• Ramki z definicjami pojęć
• Sekcje FAQ pod typowe zapytania
• Więcej wyraźnych danych/liczb

Co pozostało bez zmian:

• Jakość pisania
• Pokazanie ekspertyzy
• Naturalny flow
• Kompleksowe pokrycie tematu

Mój praktyczny workflow:

1. Pisz naturalnie i kompleksowo (na rzecz BERT/tradycyjnego wyszukiwania)
2. Dodaj strukturę i punkty wyodrębniania (na rzecz GPT/AI cytowań)
3. Wstaw sygnały ekspertyzy (służy obu)

Zasady BERT to fundament. Optymalizacja pod AI to warstwa rozszerzająca.

Praktyczne spojrzenie konsultanta.

Co mówię klientom o BERT:

“Nie przejmuj się samym BERT-em. Skup się na zasadach, które łączą wszystkie nowoczesne systemy wyszukiwania…”

Ponadczasowe zasady:

1. Pisz najpierw dla ludzi – Język naturalny, nie robotyczny
2. Odpowiedz na pytanie – Bezpośrednie, jasne odpowiedzi
3. Pokaż ekspertyzę – Udowodnij swoją wiedzę
4. Bądź kompleksowy – Pokryj temat w pełni
5. Strukturyzuj logicznie – Jasne nagłówki, uporządkowany przekaz

Co się zmieniło dla AI:

Większy nacisk na:

• Wyodrębnialne formaty odpowiedzi
• Cytowane fakty i dane
• Jasną identyfikację bytów
• Schema markup

Sedno:

“Optymalizacja pod BERT” to był marketingowy skrót na “pisz naturalnie i odpowiadaj na pytania”. To nadal obowiązuje. Teraz po prostu dodajesz optymalizację pod wyodrębnianie przez AI.

Perspektywa danych na temat zmian związanych z BERT.

Śledzenie wydajności treści na przestrzeni lat:

Śledziliśmy 1 000 treści z lat 2019-2025:

Era BERT (2019-2021):

• Treści w języku naturalnym: +35% pozycji
• Treści z upychanymi słowami kluczowymi: -40% pozycji

Era MUM/AI (2021-2025):

• Naturalne + strukturalne treści: +45% widoczności
• Naturalne, ale nieustrukturyzowane: +15% widoczności
• Napchane słowami kluczowymi: -60% widoczności

Wzorzec:

Pisanie językiem naturalnym (zasada BERT) pozostaje kluczowe. Ale struktura pod wyodrębnianie przez AI daje dodatkowy wzrost.

Praktyczna implikacja:

Nie porzucaj zasad BERT. Wzmacniaj je strukturą przyjazną AI.

Co stosujemy:

Am I Cited do śledzenia, które formaty treści są najczęściej cytowane przez AI. Pomaga zidentyfikować, jaka struktura działa lepiej niż sam język naturalny.

To rozwiało moje wątpliwości. Podsumowanie:

Czy BERT nadal jest istotny?

Tak, ale jako fundament, nie cel optymalizacji sam w sobie. Zasady reprezentowane przez BERT (język naturalny, kontekst, intencja) są wciąż kluczowe.

Co się zmieniło:

• Współpracuje wiele modeli
• AI extraction to nowa warstwa
• Struktura ma większe znaczenie dla cytowań AI

Co robię:

1. Kontynuuję: Język naturalny, kompleksowe pokrycie, dopasowanie do intencji
2. Dodaję: Strukturalne formaty pod wyodrębnianie AI, jasne bloki odpowiedzi, sekcje FAQ

Model mentalny:

BERT = Fundament (rozumienie) GPT = Warstwa wyżej (wyodrębnianie i cytowanie)

Oba nagradzają te same kluczowe cechy. AI po prostu dorzuca wymagania strukturalne.

Dzięki wszystkim – teraz już zdecydowanie jaśniej.