Je BERT stále relevantný teraz, keď sú všade LLM ako GPT-4? Zmätok v tom, na čom naozaj záleží

Dovoľte mi objasniť technický prehľad.

Rodokmeň modelov:

Transformer (2017)
├── BERT-štýl (enkodéry – chápu text)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Mnohé ďalšie
└── GPT-štýl (dekodéry – generujú text)
    ├── GPT séria (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Mnohé ďalšie

BERT je stále relevantný, ale:

1. Je teraz súčasťou väčšieho stacku
2. Google používa MUM na zložitejšie pochopenie
3. Konkrétny model je menej dôležitý než to, na čo optimalizujete

Na čom záleží:

Praktický záver:

„Optimalizácia pre BERT“ bola vždy o písaní prirodzeného, kontextovo bohatého obsahu. To sa nezmenilo. Konkrétne názvy modelov nie sú pre vašu optimalizačnú stratégiu podstatné.

SEO pohľad na vývoj BERT.

Éra BERT (2019-2021):

• Zameranie na prirodzený jazyk
• Pochopenie zámeru používateľa
• Kontext pred kľúčovými slovami
• Párvanie dopytov s dlhým chvostom

Éra MUM/AI (2021-súčasnosť):

• Všetko, čo robil BERT, plus…
• Multimodálne porozumenie
• Viackrokové uvažovanie
• AI-generované odpovede

Čo sa v praxi zmenilo:

Úprimne? Pre obsahovú stratégiu nie veľa.

Rady boli vždy:

1. Pochopte, čo používateľ chce
2. Odpovedzte na jeho otázky priamo
3. Píšte prirodzene
4. Pokryte tému komplexne

To fungovalo pre BERT. Funguje to pre MUM. Funguje to pre GPT.

Čo JE nové:

Vrstva citácie/extrakcie. GPT-štýlové modely musia váš obsah extrahovať a citovať, nielen spárovať so dopytmi.

To vyžaduje:

• Viac štruktúrovaný formát
• Jasné bloky odpovedí
• Výraznejšie signály odbornosti

Ale základ v prirodzenom jazyku zostáva rovnaký.

Pohľad z obsahovej stratégie.

Ako to vysvetľujem klientom:

„BERT bol o tom, aby Google pochopil, čo myslíte. GPT je o tom, aby AI použila to, čo ste napísali.“

Praktický rozdiel:

Pre tradičné vyhľadávanie (BERT/MUM porozumenie):

• Prispôsobte obsah zámeru dopytu
• Používajte prirodzený jazyk
• Pokrývajte súvisiace podtémy
• Budujte tematickú autoritu

Pre AI odpovede (GPT extrakcia):

• Poskytnite extrahovateľné bloky odpovedí
• Štruktúrujte pre jednoduchú citáciu
• Zahrňte konkrétne údaje/fakty
• Jasne preukážte odbornosť

Prekrytie:

Obe odmeňujú:

• Kvalitný obsah
• Prirodzený jazyk
• Komplexné pokrytie
• Jasnú štruktúru

Moje odporúčanie:

Nemyslite v zmysle „optimalizácie pre BERT vs GPT“. Myslite: „Ako vytvorím obsah, ktorému jazykové modely rozumejú (BERT) AJ ktorý vedia extrahovať/citovať (GPT)?“

Odpoveď je rovnaká: jasný, prirodzený, dobre štruktúrovaný, odborný obsah.

Výskumný pohľad na vývoj.

Kde BERT dnes zapadá:

BERT bol základný – naučil odvetvie, že obojsmerné chápanie kontextu funguje. Google BERT „nenahradil“, ale vyvíjal.

Evolúcia:

1. BERT – Lepšie porozumenie dopytom
2. T5 – Porozumenie + generovanie
3. MUM – Multimodálne, viacjazyčné porozumenie
4. PaLM/Gemini – Uvažovanie + generovanie vo veľkom

Konkrétne pre Google Search:

Google používa viaceré modely v hodnotiacom stacku:

• BERT-štýlové modely na porozumenie dopytom
• MUM na zložité dopyty
• Rôzne modely na hodnotenie pasáží
• Teraz vrstva AI prehľadov navrchu

Čo to znamená pre vás:

Konkrétny model nie je pre vašu stratégiu podstatný. Podstatné je, že všetky tieto modely:

1. Chápu prirodzený jazyk lepšie ako párovanie kľúčových slov
2. Zohľadňujú kontext a zámer
3. Uprednostňujú jasný, autoritatívny obsah
4. Dokážu rozpoznať signály odbornosti

Optimalizujte podľa týchto princípov, nie pre konkrétne názvy modelov.

Pohľad technickej autorky.

Čo sa zmenilo v mojom písaní od éry BERT po AI:

Zameranie v ére BERT:

• Prirodzený jazyk (nie kľúčové slová natlačené)
• Priama odpoveď na otázku (nie obchádzanie)
• Kontext pre pojmy (vysvetlenie žargónu)
• Pokrytie príbuzných tém

Pridané pre AI éru:

• Sumárne bloky na začiatku sekcií
• Odrážkové kľúčové body
• Definičné boxy pre pojmy
• FAQ sekcie na bežné otázky
• Viac explicitných údajov/čísel

Čo zostalo rovnaké:

• Kvalita písania
• Preukazovanie odbornosti
• Prirodzený tok
• Komplexné pokrytie

Môj praktický workflow:

1. Píšem prirodzene a komplexne (slúži BERT/tradičné vyhľadávanie)
2. Pridávam štruktúru a extrakčné body (slúži GPT/AI citáciám)
3. Zahrňujem signály odbornosti (slúži obom)

Princípy BERT sú základ. AI optimalizácia je nadstavbová vrstva.

Praktický pohľad konzultanta.

Čo hovorím klientom o BERT:

„Netrápte sa konkrétne BERT-om. Zamerajte sa na tieto princípy, ktoré majú všetky moderné vyhľadávacie systémy spoločné…“

Nadčasové princípy:

1. Píšte najprv pre ľudí – Prirodzený jazyk, nie robotický
2. Odpovedajte na otázku – Priame, jasné odpovede
3. Preukážte odbornosť – Ukážte, že téme rozumiete
4. Buďte komplexní – Pokryte tému dôkladne
5. Logicky štruktúrujte – Jasné nadpisy, usporiadaný tok

Čo sa zmenilo pre AI:

Dôraz navyše na:

• Extrahovateľné formáty odpovedí
• Citované fakty a údaje
• Jasné identifikovanie entít
• Schema markup

Záver:

„Optimalizácia pre BERT“ bola marketingová skratka pre „píšte prirodzene a odpovedajte na otázky“. To stále platí. Teraz len pridávate optimalizáciu pre AI extrakciu navyše.

Dátový pohľad na zmeny súvisiace s BERT.

Sledovanie výkonnosti obsahu naprieč obdobiami:

Sledovali sme 1 000 kusov obsahu v rokoch 2019-2025:

Éra BERT (2019-2021):

• Obsah v prirodzenom jazyku: +35 % v hodnoteniach
• Obsah preplnený kľúčovými slovami: -40 % v hodnoteniach

Éra MUM/AI (2021-2025):

• Prirodzený + štruktúrovaný obsah: +45 % viditeľnosť
• Prirodzený, ale neštruktúrovaný: +15 % viditeľnosť
• Preplnený kľúčovými slovami: -60 % viditeľnosť

Vzorec:

Písanie v prirodzenom jazyku (princíp BERT) zostáva základom. No štruktúra pre AI extrakciu poskytuje ďalší nárast.

Praktický dôsledok:

Neopúšťajte princípy BERT. Stavajte na nich štruktúrou vhodnou pre AI.

Čo používame:

Am I Cited na sledovanie, ktoré formáty obsahu sú AI najčastejšie citované. Pomáha určiť, aká štruktúra funguje nad rámec samotného prirodzeného jazyka.

Toto mi vyjasnilo zmätok. Zhrnutie:

Je BERT stále relevantný?

Áno, ale ako základ, nie ako konkrétny cieľ optimalizácie. Princípy, ktoré BERT reprezentoval (prirodzený jazyk, kontext, zámer), sú stále kľúčové.

Čo sa zmenilo:

• Teraz spolupracuje viacero modelov
• AI extrakcia je nová vrstva
• Štruktúra je dôležitejšia pre AI citácie

Čo robím:

1. Pokračujem: Prirodzený jazyk, komplexné pokrytie, párovanie zámeru
2. Pridávam: Štruktúrované formáty pre AI extrakciu, jasné bloky odpovedí, FAQ sekcie

Mentálny model:

BERT = Základ (porozumenie) GPT = Vrstva navrchu (extrakcia a citácie)

Obe odmeňujú tie isté základné kvality. AI len pridáva požiadavky na štruktúru.

Vďaka všetkým – teraz je to oveľa jasnejšie.