Czym jest BERT i czy nadal będzie istotny w latach 2024-2025?
Poznaj BERT-a, jego architekturę, zastosowania i aktualną istotność. Dowiedz się, jak BERT wypada na tle nowoczesnych alternatyw i dlaczego pozostaje niezbędny ...
8 min czytania
Aktualizacja BERT
Aktualizacja BERT to wprowadzona przez Google w październiku 2019 roku poprawa algorytmu, wykorzystująca dwukierunkowe reprezentacje encoderów z transformerów do ulepszenia rozumienia języka naturalnego w zapytaniach wyszukiwania. Ma wpływ na około 10% wszystkich zapytań, umożliwiając Google lepsze rozumienie kontekstu, przyimków i znaczenia semantycznego w konwersacyjnych i złożonych frazach wyszukiwania.
Definicja aktualizacji BERT
Aktualizacja BERT to znacząca poprawa algorytmu wyszukiwarki Google ogłoszona 25 października 2019 roku, która fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki wyszukiwarka rozumie język naturalny. BERT to skrót od Bidirectional Encoder Representations from Transformers — techniki opartej na sieciach neuronowych do przetwarzania języka naturalnego, umożliwiającej Google zrozumienie kontekstu, niuansów i semantycznego znaczenia słów w zapytaniach. Zamiast analizować słowa pojedynczo lub sekwencyjnie od lewej do prawej, BERT przetwarza tekst dwukierunkowo — badając każde słowo w odniesieniu do wszystkich otaczających je słów jednocześnie — co pozwala Google uchwycić pełne znaczenie kontekstowe złożonych, konwersacyjnych zapytań. Według oficjalnego komunikatu Google autorstwa Pandu Nayaka, wiceprezesa ds. wyszukiwarki, aktualizacja ta jest jednym z największych skoków technologicznych w wyszukiwaniu na przestrzeni ostatnich pięciu lat i obejmuje około 10% wszystkich zapytań (około 560 milionów dziennie tylko w Stanach Zjednoczonych). Aktualizacja BERT została zaprojektowana szczególnie po to, by poprawić wyniki wyszukiwania dla dłuższych zapytań w języku naturalnym, gdzie przyimki i zależności kontekstowe między słowami są kluczowe dla zrozumienia intencji użytkownika.
Kontekst historyczny i rozwój BERT
Rozwój BERT to kulminacja wielu lat badań nad przetwarzaniem języka naturalnego i uczeniem maszynowym w Google. Naukowcy Google wprowadzili BERT jako otwartoźródłowy framework w październiku 2018 roku, bazując na wcześniejszych osiągnięciach w dziedzinie sieci neuronowych typu transformer. Technologia ta wyrosła z dążeń Google do odejścia od prostego dopasowywania słów kluczowych na rzecz rozumienia semantycznego — proces ten rozpoczął się wraz z Aktualizacją Hummingbird w 2013 roku i kontynuowany był przez RankBrain w 2015 roku. Jednak podczas gdy RankBrain pomagał Google rozumieć nowe zapytania przez dopasowanie do podobnych, BERT wprowadził zupełnie inne podejście — czytanie tekstu dwukierunkowo. Ten przełom był możliwy dzięki postępowi w uczeniu maszynowym oraz dostępności wydajniejszej infrastruktury obliczeniowej, w tym Cloud TPU (Tensor Processing Units), które Google po raz pierwszy wdrożyło na skalę wyszukiwarki. Zespół badawczy Google AI zauważył, że wcześniejsze algorytmy miały problemy z rozumieniem wagi drobnych słów, takich jak „for”, „to” czy „no” w zapytaniach, często błędnie interpretując intencje użytkownika. Dwukierunkowa metoda uczenia BERT rozwiązała ten problem, pozwalając algorytmowi brać pod uwagę pełny kontekst każdego słowa w zdaniu, a nie tylko słowa występujące przed lub po nim.
Wyjaśnienie techniczne: jak działa BERT
BERT działa w oparciu o zaawansowaną architekturę sieci neuronowej, która przetwarza język w zupełnie inny sposób niż wcześniejsze algorytmy. Kluczową innowacją jest podejście dwukierunkowe: zamiast czytać tekst sekwencyjnie od lewej do prawej lub od prawej do lewej, BERT analizuje wszystkie słowa w zdaniu jednocześnie, rozumiejąc znaczenie każdego z nich na podstawie relacji z innymi w danym kontekście. Jest to możliwe dzięki modelom transformerowym, które wykorzystują mechanizmy uwagi do określenia wagi poszczególnych słów względem siebie. Gdy użytkownik wpisuje zapytanie, BERT dzieli tekst na pojedyncze elementy (tokeny), a następnie przetwarza je przez wiele warstw enkoderów transformera. Każda warstwa pogłębia rozumienie relacji między słowami i znaczenia kontekstowego. Dwukierunkowość jest kluczowa: BERT nie analizuje słowa tylko na podstawie tego, co je poprzedza, ale także tego, co po nim następuje, zapewniając pełen obraz kontekstowy. Przykładowo, w zapytaniu „do estheticians stand a lot at work” BERT rozumie, że „stand” odnosi się do pozycji fizycznej (czasownik związany z wymaganiami pracy), a nie do „stand-alone” (przymiotnik złożony), ponieważ analizuje całe zdanie w kontekście. Dwukierunkowe przetwarzanie pozwala BERT obsługiwać wieloznaczne słowa o wielu znaczeniach, rozumieć znaczenie przyimków oraz uchwycić subtelne niuanse językowe, które umykały poprzednim algorytmom. Model został wytrenowany na ogromnych ilościach nieoznaczonych danych tekstowych, dzięki czemu uczył się wzorców językowych i relacji semantycznych bez potrzeby ręcznego opisywania.
Wpływ na rozumienie zapytań i doświadczenie użytkownika
Praktyczny wpływ aktualizacji BERT na wyniki wyszukiwania jest znaczący, szczególnie w przypadku złożonych i konwersacyjnych zapytań. Google pokazało to na kilku przykładach w oficjalnym komunikacie. Jednym z nich było zapytanie „2019 Brazil traveler to USA need a visa” — przed BERT algorytm Google zbyt mocno skupiał się na dopasowaniu słów kluczowych i zwracał wyniki dotyczące obywateli USA podróżujących do Brazylii, całkowicie pomijając kierunkowy kontekst słowa „to”. Po wdrożeniu BERT wyszukiwarka poprawnie zrozumiała, że chodzi o Brazylijczyka podróżującego do Stanów Zjednoczonych i zwróciła odpowiednie informacje wizowe. Inny przykład dotyczył zapytania „do estheticians stand a lot at work”, gdzie BERT zrozumiał, że „stand” odnosi się do wymagań fizycznych pracy, a nie do „stand-alone” w nieistotnych wynikach. Oznacza to, że użytkownicy mogą teraz wyszukiwać w sposób naturalny, konwersacyjny, bez uciekania się do tzw. „keyword-ese” — wpisywania nienaturalnych ciągów słów kluczowych, które miały być zrozumiane przez wyszukiwarkę. Dzięki BERT użytkownicy mogą zadawać pytania tak, jak mówią na co dzień, a Google lepiej rozpozna ich intencje. Jest to szczególnie korzystne dla wyszukiwania głosowego, gdzie zapytania są dłuższe i bardziej naturalne. Aktualizacja poprawiła również wyróżnione fragmenty — Google wykorzystuje modele BERT do lepszego identyfikowania, które fragmenty treści najdokładniej i najzwięźlej odpowiadają na pytania użytkowników, co daje trafniejsze wyniki na pozycji zero.
Tabela porównawcza: BERT a powiązane algorytmy Google
| Algorytm | Rok wydania | Główny cel | Metoda przetwarzania | Wpływ na zapytania | Kluczowa innowacja |
|---|---|---|---|---|---|
| RankBrain | 2015 | Rozumienie nowych zapytań | Sekwencyjne dopasowywanie wzorców | ~15% zapytań | Obsługuje nieznane zapytania przez dopasowanie do podobnych |
| BERT | 2019 | Kontekstowe rozumienie języka | Dwukierunkowa analiza transformerowa | ~10% zapytań | Równoczesne czytanie tekstu w obu kierunkach dla pełnego kontekstu |
| MUM | 2021 (ograniczone wdrożenie) | Rozumienie multimodalne i wielojęzyczne | Zunifikowany model multitask | Rozszerzający się | 1 000 razy potężniejszy niż BERT; obsługuje obrazy, wideo, tekst |
| Hummingbird | 2013 | Wyszukiwanie w języku naturalnym | Semantyczna analiza słów kluczowych | ~90% zapytań | Wprowadzenie wyszukiwania semantycznego i konwersacyjnych zapytań |
| Panda | 2011 | Ocena jakości treści | Ocena zawartości | Zmienny | Kara za niskiej jakości i ubogą treść |
Implikacje SEO i zmiana strategii treści
Aktualizacja BERT fundamentalnie przesunęła najlepsze praktyki SEO z sztywnej optymalizacji słów kluczowych w stronę SEO semantycznego i dopasowania do intencji użytkownika. Ponieważ BERT promuje naturalnie napisane, kontekstowo istotne treści, specjaliści SEO musieli dostosować swoje strategie. Kluczową konsekwencją jest to, że upychanie słów kluczowych i sztuczne ich wstawienie stały się jeszcze mniej skuteczne, bo BERT potrafi odróżnić naturalne użycie języka od wymuszonego wstawiania fraz. Twórcy treści powinni skupić się na jasnym, poprawnym gramatycznie pisaniu, które autentycznie odpowiada na pytania użytkowników, zamiast optymalizować pod konkretne frazy kluczowe. Aktualizacja podkreśliła też znaczenie klastrów tematycznych i kompleksowego pokrycia tematu — zamiast celować w pojedyncze słowa kluczowe, skuteczne SEO polega dziś na tworzeniu wyczerpujących treści, które analizują temat z różnych perspektyw i naturalnie obejmują powiązane pojęcia. Wyróżnione fragmenty stały się bardziej konkurencyjne, ponieważ BERT lepiej rozumie pytania i wybiera tylko naprawdę pomocne, dobrze ustrukturyzowane odpowiedzi na pozycję zero. Ponadto aktualizacja zwróciła uwagę na przyimki i drobne słowa łączące, które wcześniej były pomijane; obecnie należy stosować je naturalnie i poprawnie, bo BERT rozumie ich wpływ na znaczenie. Długie frazy kluczowe i konwersacyjne zyskały na wartości, ponieważ BERT dobrze je rozumie. Należy jednak pamiętać, że BERT nie zastępuje tradycyjnych zasad SEO — linki zwrotne, szybkość strony, optymalizacja mobilna i techniczne SEO nadal są kluczowe. BERT sprawia jedynie, że jakość treści, jasność i semantyczna zgodność są ważniejsze niż kiedykolwiek.
Kluczowe cechy i korzyści wdrożenia BERT
- Dwukierunkowa analiza kontekstu: BERT czyta tekst jednocześnie w obu kierunkach, rozumiejąc pełne znaczenie kontekstowe zamiast sekwencyjnej analizy słowo po słowie
- Lepsze rozpoznawanie przyimków i drobnych słów: Algorytm rozumie, że słowa takie jak „for”, „to”, „no” czy „by” znacząco wpływają na sens zapytania i trafność wyników
- Lepsza obsługa zapytań konwersacyjnych: Użytkownicy mogą wyszukiwać w języku naturalnym bez „keyword-ese”, a BERT dokładniej zrozumie ich intencje
- Ulepszony wybór wyróżnionych fragmentów: BERT identyfikuje najbardziej trafne i zwięzłe odpowiedzi na pytania użytkowników, poprawiając wyniki na pozycji zero
- Możliwości wielojęzyczne: BERT potrafi przenosić naukę z języka angielskiego (gdzie jest najwięcej treści) na inne języki, poprawiając wyniki globalnie
- Zmniejszenie znaczenia dopasowania słów kluczowych: Dokładne dopasowanie słów kluczowych traci na znaczeniu; priorytetem staje się trafność semantyczna i kontekstowa
- Wsparcie dla optymalizacji pod wyszukiwanie głosowe: Siła BERT w zapytaniach konwersacyjnych czyni go idealnym dla wyszukiwania głosowego, gdzie dominuje język naturalny
- Lepsze rozróżnianie wieloznacznych terminów: Algorytm potrafi rozpoznać różne znaczenia tego samego słowa na podstawie kontekstu
- Lepsze zrozumienie intencji użytkownika: BERT wychodzi poza dosłowne interpretacje, aby zrozumieć, czego użytkownik naprawdę szuka
- Mniejsza potrzeba reformułowania zapytań: Użytkownicy nie muszą już wielokrotnie przeredagowywać zapytań, by otrzymać trafne wyniki
Specyfika platformowa: BERT w różnych systemach AI
Chociaż BERT został stworzony specjalnie dla wyszukiwarki Google, jego zasady i technologia wpłynęły na sposób, w jaki inne systemy AI przetwarzają język naturalny. ChatGPT, Claude, Perplexity oraz Google AI Overviews wykorzystują podobne architektury transformerowe i metody dwukierunkowego przetwarzania do rozumienia zapytań i generowania odpowiedzi. Zrozumienie podejścia BERT do przetwarzania języka naturalnego jest zatem istotne dla każdego, kto śledzi widoczność swoich treści na wielu platformach AI. Dla Google AI Overviews (dawniej SGE — Search Generative Experience) kontekstowe rozumienie BERT pomaga określić, które źródła są cytowane i jak treści są podsumowywane w odpowiedziach AI. Algorytm rozumie znaczenie semantyczne, więc nie wymaga już, by treść dokładnie odpowiadała zapytaniu — liczy się to, czy odpowiada na intencję użytkownika. Perplexity AI, koncentrujący się na przypisywaniu źródeł i wyszukiwaniu konwersacyjnym, wykorzystuje przetwarzanie podobne do BERT, by znaleźć najlepsze odpowiedzi na złożone pytania. ChatGPT i Claude korzystają z architektur podobnych do BERT, choć na znacznie większą skalę, co pozwala im rozumieć niuanse zapytań i generować odpowiedzi dopasowane do kontekstu. Oznacza to, że treści zoptymalizowane zgodnie z zasadami BERT — jasne, kontekstowo istotne, naturalnie napisane i odpowiadające na intencje użytkownika — mają większą szansę na bycie cytowanymi i wyróżnianymi na tych platformach AI. Dla marek i twórców korzystających z AmICited do monitorowania obecności w wynikach AI, zrozumienie nacisku BERT na semantykę i kontekst jest kluczowe dla optymalizacji treści wybieranych przez te systemy.
Ewolucja i przyszłość technologii BERT
Od wprowadzenia w 2019 roku BERT stale się rozwija i wpływa na rozwój algorytmów Google. Technologia ta stała się fundamentem dla MUM (Multitask Unified Model), ogłoszonego w maju 2021 roku, który według Google jest 1000 razy potężniejszy od BERT. MUM rozszerza możliwości BERT, obsługując jednocześnie wiele rodzajów treści (tekst, obrazy, wideo) i rozumiejąc informacje w różnych językach bez konieczności osobnego szkolenia dla każdego. To ogromny krok naprzód w zdolności AI do kompleksowego rozumienia i przetwarzania informacji. W przyszłości rozwój przetwarzania języka naturalnego w wyszukiwaniu będzie kładł coraz większy nacisk na rozumienie semantyczne, rozpoznawanie intencji użytkownika i trafność kontekstową. Wraz ze wzrostem zaawansowania systemów AI różnica między dopasowaniem słów kluczowych a rozumieniem semantycznym jeszcze bardziej się pogłębi. Twórcy treści i specjaliści SEO powinni spodziewać się, że przyszłe aktualizacje algorytmów będą jeszcze silniej premiować wysokiej jakości, naturalnie napisane treści, które rzeczywiście odpowiadają na potrzeby użytkowników. Rozwój generatywnej AI w wynikach wyszukiwania sprawia, że zrozumienie, jak takie algorytmy interpretują treści, staje się kluczowe dla widoczności i właściwego przypisania. Ponadto, wraz z rozwojem wyszukiwania głosowego i konwersacyjnych AI, znaczenie BERT w przetwarzaniu języka naturalnego utrzyma się. Technologia znajduje też zastosowanie poza wyszukiwarką — zasady BERT są wykorzystywane w moderacji treści, analizie sentymentu i innych zadaniach związanych z przetwarzaniem języka. Dla organizacji monitorujących obecność marki w systemach AI, śledzenie rozwoju BERT i powiązanych technologii pomaga zrozumieć, dlaczego konkretne treści są wybierane przez AI, a inne nie. Przyszłość wyszukiwania to coraz bardziej zaawansowane rozumienie intencji, kontekstu i znaczenia semantycznego — bezpośrednio bazujące na fundamentach, które stworzył BERT.
Najlepsze praktyki optymalizacji treści w erze BERT
Aby zoptymalizować treści pod BERT i zachować widoczność w nowoczesnych wynikach wyszukiwania, twórcy powinni stosować sprawdzone praktyki. Pisz naturalnie i konwersacyjnie: używaj języka, który brzmi naturalnie i ludzko, zamiast sztucznie zoptymalizowanego pod słowa kluczowe. BERT premiuje treści czytelne i klarowne. Skup się na intencji użytkownika: zrozum, czego naprawdę szuka użytkownik, i twórz treści bezpośrednio odpowiadające na te potrzeby. Zadbaj o kompleksowe pokrycie tematu: zamiast celować w pojedyncze frazy, opracuj temat dogłębnie, naturalnie włączając powiązane pojęcia i terminologię. Strukturyzuj treść jasno: korzystaj z nagłówków, podtytułów, punktów i logicznego układu, by pomóc czytelnikom i wyszukiwarkom zrozumieć organizację i sens Twojej treści. Odpowiadaj wprost na pytania: zamieszczaj sekcje FAQ i jasne odpowiedzi na typowe pytania związane z tematem, bo BERT świetnie dopasowuje zapytania pytające do trafnych odpowiedzi. Dbaj o poprawność gramatyczną: BERT potrafi rozpoznać poprawność gramatyczną, więc właściwa gramatyka i składnia mają większe znaczenie niż kiedykolwiek. Naturalnie używaj przyimków i słów łączących: nie unikaj słów takich jak „for”, „to”, „by”, „with” — stosuj je naturalnie, bo wpływają na semantykę. Twórz treści dla ludzi, nie dla algorytmu: pamiętaj, że BERT premiuje treści, które naprawdę pomagają użytkownikom, nie te zoptymalizowane pod algorytm. Najlepsza strategia SEO to tworzenie wartościowych i pomocnych materiałów dla swojej grupy docelowej. Stosuj dane strukturalne: używaj schema.org, by pomóc wyszukiwarkom zrozumieć sens i kontekst treści, co uzupełnia rozumienie języka przez BERT. Monitoruj długie i konwersacyjne frazy kluczowe: śledź, jak Twoje treści wypadają w dłuższych, naturalnych zapytaniach, bo tu najlepiej widać przewagę BERT.
+++