O BERT ainda é relevante agora que LLMs como o GPT-4 estão por toda parte? Confuso sobre o que realmente importa

Vou esclarecer o cenário técnico.

A árvore genealógica dos modelos:

Transformer (2017)
├── Estilo BERT (encoders - entendem texto)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Muitos outros
└── Estilo GPT (decoders - geram texto)
    ├── Série GPT (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Muitos outros

O BERT ainda é relevante, mas:

1. Ele faz parte de uma pilha maior hoje
2. O Google usa o MUM para compreensões mais complexas
3. O modelo específico importa menos do que o que você está otimizando

O que realmente importa:

Resumo prático:

“Otimizar para o BERT” sempre foi sobre escrever conteúdo natural e rico em contexto. Isso não mudou. O nome do modelo não importa para sua estratégia de otimização.

Perspectiva de SEO sobre a evolução do BERT.

Era BERT (2019-2021):

• Foco em linguagem natural
• Compreensão da intenção do usuário
• Contexto acima de palavras-chave
• Correspondência de buscas long tail

Era MUM/IA (2021-presente):

• Tudo que o BERT fazia, mais…
• Compreensão multimodal
• Raciocínio em múltiplas etapas
• Respostas geradas por IA

O que mudou na prática:

Honestamente? Pouca coisa para a estratégia de conteúdo.

O conselho sempre foi:

1. Entenda o que o usuário quer
2. Responda diretamente às perguntas
3. Escreva naturalmente
4. Cubra os tópicos de forma abrangente

Isso funcionava para o BERT. Funciona para o MUM. Funciona para o GPT.

O QUE É novo:

A camada de citação/extração. Modelos do tipo GPT precisam extrair e citar seu conteúdo, não apenas casá-lo com consultas.

Isso exige:

• Formatação mais estruturada
• Blocos de resposta claros
• Sinais de expertise mais explícitos

Mas a base de linguagem natural é a mesma.

Perspectiva de estratégia de conteúdo.

Como explico isso para clientes:

“O BERT era sobre o Google entender o que você quis dizer. O GPT é sobre a IA usar o que você escreveu.”

A diferença prática:

Para busca tradicional (BERT/MUM entendendo):

• Relacionar conteúdo à intenção da busca
• Usar linguagem natural
• Cobrir subtemas relacionados
• Construir autoridade no tópico

Para respostas de IA (extração GPT):

• Fornecer blocos de resposta extraíveis
• Estruturar para fácil citação
• Incluir dados/fatos específicos
• Deixar claro quem é o especialista

O que se sobrepõe:

Ambos recompensam:

• Conteúdo de qualidade
• Linguagem natural
• Cobertura abrangente
• Estrutura clara

Minha recomendação:

Não pense em “otimizar para BERT vs GPT”. Pense: “Como criar conteúdo que modelos de linguagem possam entender (BERT) E extrair/citar (GPT)?”

A resposta é a mesma: conteúdo claro, natural, bem estruturado e especializado.

Perspectiva de pesquisa sobre a evolução.

Onde o BERT se encaixa hoje:

O BERT foi fundamental – mostrou ao setor que compreensão bidirecional de contexto funciona. O Google não “substituiu” o BERT; ele evoluiu.

A evolução:

1. BERT – Compreensão melhor de consultas
2. T5 – Compreensão + geração
3. MUM – Compreensão multimodal e multilíngue
4. PaLM/Gemini – Raciocínio + geração em escala

No Google Search especificamente:

O Google usa vários modelos em sua pilha de ranqueamento:

• Modelos do tipo BERT para entender consultas
• MUM para buscas mais complexas
• Vários modelos para ranqueamento de passagens
• Agora camada de AI Overviews por cima

O que isso significa para você:

O modelo específico não importa para sua estratégia. O que importa é que todos esses modelos:

1. Entendem linguagem natural melhor que só correspondência de palavras-chave
2. Consideram contexto e intenção
3. Preferem conteúdo claro e autoritativo
4. Reconhecem sinais de expertise

Otimize para esses princípios, não para nomes de modelos.

Perspectiva de redação técnica.

O que mudou na minha escrita do BERT para a era IA:

Foco na era BERT:

• Linguagem natural (evitar stuffing de palavras-chave)
• Responder à pergunta (sem rodeios)
• Contexto para termos (definir jargões)
• Cobertura de tópicos relacionados

Adicionado para a era IA:

• Blocos de resumo no topo das seções
• Pontos-chave em listas
• Caixas de definição para termos
• Seções FAQ alinhadas a buscas comuns
• Mais dados/números explícitos

O que permaneceu igual:

• Qualidade da escrita
• Demonstração de expertise
• Fluidez natural
• Cobertura abrangente

Meu fluxo prático:

1. Escrever de forma natural e abrangente (serve BERT/busca tradicional)
2. Adicionar estrutura e pontos de extração (serve GPT/citações por IA)
3. Incluir sinais de expertise (serve ambos)

Os princípios do BERT são a base. Otimização para IA é a camada de aprimoramento.

Perspectiva prática de consultor.

O que digo para clientes sobre o BERT:

“Não se preocupe com o BERT especificamente. Foque nestes princípios que todos os sistemas modernos de busca compartilham…”

Princípios atemporais:

1. Escreva para humanos primeiro – Linguagem natural, não robótica
2. Responda à pergunta – Respostas diretas e claras
3. Demonstre expertise – Mostre domínio do assunto
4. Seja abrangente – Cubra o tema de forma completa
5. Estruture logicamente – Títulos claros, fluxo organizado

O que mudou para IA:

Ênfase adicional em:

• Formatos de resposta extraíveis
• Fatos e dados citados
• Identificação clara de entidades
• Marcação de esquema

Resumo:

“Otimização para BERT” era marketing para “escreva naturalmente e responda perguntas”. Isso continua valendo. Agora só se soma a otimização para extração por IA.

Perspectiva de dados sobre mudanças relacionadas ao BERT.

Acompanhando performance de conteúdo ao longo das eras:

Avaliamos 1.000 conteúdos de 2019-2025:

Era BERT (2019-2021):

• Conteúdo em linguagem natural: +35% em rankings
• Conteúdo recheado de palavras-chave: -40% em rankings

Era MUM/IA (2021-2025):

• Conteúdo natural + estruturado: +45% em visibilidade
• Natural mas não estruturado: +15% em visibilidade
• Palavras-chave em excesso: -60% em visibilidade

O padrão:

Escrita em linguagem natural (princípio do BERT) segue como base. Mas estrutura para extração por IA traz ganho adicional.

Implicação prática:

Não abandone os princípios do BERT. Construa sobre eles com estrutura amigável para IA.

O que usamos:

Am I Cited para rastrear quais formatos de conteúdo são mais citados por IA. Ajuda a identificar que estrutura funciona além da linguagem natural.

Isso esclareceu minha dúvida. Resumo:

O BERT ainda é relevante?

Sim, mas como base, não como alvo de otimização específico. Os princípios que o BERT representava (linguagem natural, contexto, intenção) continuam cruciais.

O que mudou:

• Vários modelos trabalham juntos agora
• Extração por IA é uma nova camada
• Estrutura importa mais para citações por IA

O que estou fazendo:

1. Continuo: Linguagem natural, cobertura abrangente, casar intenção
2. Adiciono: Formatos estruturados para extração por IA, blocos claros de resposta, seções FAQ

O modelo mental:

BERT = Fundação (compreensão) GPT = Camada acima (extração e citação)

Ambos recompensam as mesmas qualidades centrais. A IA só adiciona requisitos de estrutura.

Obrigado a todos – agora ficou muito mais claro.