Är BERT fortfarande relevant nu när LLM:er som GPT-4 finns överallt? Förvirrad kring vad som faktiskt spelar roll

Låt mig förklara den tekniska landskapsbilden.

Modellernas släktträd:

Transformer (2017)
├── BERT-stil (encoders - förstår text)
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── Många andra
└── GPT-stil (decoders - genererar text)
    ├── GPT-serien (OpenAI)
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── Många andra

BERT är fortfarande relevant, men:

1. Det är nu en del av en större stack
2. Google använder MUM för mer komplex förståelse
3. Den specifika modellen är mindre viktig än vad du optimerar för

Det som faktiskt spelar roll:

Det praktiska slutsatsen:

“Optimera för BERT” har alltid handlat om att skriva naturligt, kontext-rikt innehåll. Det har inte förändrats. Modellnamnen spelar ingen roll för din optimeringsstrategi.

SEO-perspektiv på BERT:s utveckling.

BERT-eran (2019-2021):

• Fokus på naturligt språk
• Förståelse av användarintention
• Kontext före nyckelord
• Matchning av long-tail-frågor

MUM/AI-eran (2021-nu):

• Allt BERT gjorde, plus…
• Multimodal förståelse
• Flersidigt resonemang
• AI-genererade svar

Vad som förändrades i praktiken:

Ärligt talat? Inte mycket för innehållsstrategin.

Råden har alltid varit:

1. Förstå vad användarna vill ha
2. Svara direkt på deras frågor
3. Skriv naturligt
4. Täck ämnen heltäckande

Det fungerade för BERT. Det fungerar för MUM. Det fungerar för GPT.

Vad som ÄR nytt:

Lager av citat/extraktion. GPT-stilmodeller behöver kunna extrahera och citera ditt innehåll, inte bara matcha det mot frågor.

Detta kräver:

• Mer strukturerad formatering
• Tydligare svarsrutor
• Mer uttalade expertis-signaler

Men grunden i naturligt språk är densamma.

Innehållsstrategins perspektiv.

Så här förklarar jag det för kunder:

“BERT handlade om att Google skulle förstå vad du menar. GPT handlar om att AI ska använda det du har skrivit.”

Den praktiska skillnaden:

För traditionell sök (BERT/MUM-förståelse):

• Matcha innehåll till frågeintention
• Använd naturligt språk
• Täck relaterade underämnen
• Bygg upp ämnesauktoritet

För AI-svar (GPT-extraktion):

• Ge extraherbara svarsrutor
• Strukturera för enkel citering
• Inkludera specifika data/fakta
• Gör expertisen tydlig

Överlappningen:

Båda premierar:

• Kvalitativt innehåll
• Naturligt språk
• Omfattande täckning
• Tydlig struktur

Min rekommendation:

Tänk inte i termer av “optimera för BERT vs GPT”. Tänk: “Hur skapar jag innehåll som språkmodeller kan förstå (BERT) OCH extrahera/citera (GPT)?”

Svaret är detsamma: tydligt, naturligt, välstrukturerat, expertinnehåll.

Forskningsperspektiv på utvecklingen.

Var BERT passar in nu:

BERT var grundläggande – det lärde branschen att dubbelriktad kontextförståelse fungerar. Google har inte “ersatt” BERT; de har utvecklat det vidare.

Utvecklingen:

1. BERT – Förstå frågor bättre
2. T5 – Förståelse + generering
3. MUM – Multimodal, flerspråkig förståelse
4. PaLM/Gemini – Resonemang + generering i stor skala

För Google Sök specifikt:

Google använder flera modeller i sin rankningsstack:

• BERT-liknande modeller för frågeförståelse
• MUM för komplex fråga-hantering
• Olika modeller för passage-ranking
• Nu AI-översiktslager ovanpå

Vad detta betyder för dig:

Den specifika modellen spelar ingen roll för din strategi. Det som spelar roll är att alla dessa modeller:

1. Förstår naturligt språk bättre än nyckelords-matchning
2. Tar hänsyn till kontext och intention
3. Föredrar tydligt, auktoritativt innehåll
4. Kan känna igen expertissignaler

Optimera för dessa principer, inte för specifika modellnamn.

Teknisk skribent-perspektiv.

Vad som förändrades i mitt skrivande från BERT till AI-eran:

Fokus under BERT-eran:

• Naturligt språk (inte keyword stuffing)
• Svara på frågan (inte gå runt den)
• Kontext för termer (förklara fackuttryck)
• Täckning av relaterade ämnen

Tillagt för AI-eran:

• Sammanfattningsrutor högst upp i sektioner
• Punktlistor med nyckelpunkter
• Definitionsrutor för termer
• FAQ-sektioner som matchar vanliga frågor
• Mer explicit data/siffror

Vad som förblev detsamma:

• Skrivkvalitet
• Visad expertis
• Naturligt flyt
• Omfattande täckning

Mitt praktiska arbetsflöde:

1. Skriv naturligt och heltäckande (tjänar BERT/traditionell sök)
2. Lägg till struktur och extraktionspunkter (tjänar GPT/AI-citat)
3. Inkludera expertissignaler (tjänar båda)

BERT-principerna är grunden. AI-optimering är förbättringslagret.

Praktiskt konsultperspektiv.

Vad jag säger till kunder om BERT:

“Bekymra dig inte om BERT specifikt. Fokusera på dessa principer som alla moderna söksystem delar…”

De tidlösa principerna:

1. Skriv för människor först – Naturligt språk, inte robotlikt
2. Svara på frågan – Direkta, tydliga svar
3. Visa expertis – Visa att du kan ämnet
4. Var heltäckande – Täck ämnet fullt ut
5. Strukturera logiskt – Tydliga rubriker, organiserat flöde

Vad som förändrats för AI:

Mer fokus på:

• Extraherbara svarformat
• Citerade fakta och data
• Tydlig identifiering av entiteter
• Schema-markering

Slutsatsen:

“BERT-optimering” var marknadsspråk för “skriv naturligt och besvara frågor”. Det gäller fortfarande. Du lägger bara till AI-extraktionsoptimering ovanpå nu.

Dataperspektiv på BERT-relaterade förändringar.

Spåra innehållsprestanda över olika epoker:

Vi spårade 1 000 innehållsdelar från 2019–2025:

BERT-eran (2019–2021):

• Naturligt språk-innehåll: +35 % ranking
• Keyword-stuffat innehåll: -40 % ranking

MUM/AI-eran (2021–2025):

• Naturligt + strukturerat innehåll: +45 % synlighet
• Naturligt men ostrukturerat: +15 % synlighet
• Keyword-stuffat: -60 % synlighet

Mönstret:

Naturligt språk (BERT-principen) är fortsatt grundläggande. Men struktur för AI-extraktion ger ytterligare lyft.

Praktisk innebörd:

Överge inte BERT-principerna. Bygg vidare på dem med AI-vänlig struktur.

Vad vi använder:

Am I Cited för att spåra vilka innehållsformat som citeras mest av AI. Hjälper att identifiera vilken struktur som fungerar utöver bara naturligt språk.

Det här rätade ut mina frågetecken. Sammanfattning:

Är BERT fortfarande relevant?

Ja, men som grund, inte som ett specifikt optimeringsmål. De principer BERT stod för (naturligt språk, kontext, intention) är fortsatt avgörande.

Vad som har förändrats:

• Flera modeller arbetar tillsammans nu
• AI-extraktion är ett nytt lager
• Struktur är viktigare för AI-citat

Vad jag gör:

1. Fortsätter med: Naturligt språk, heltäckande innehåll, matcha intention
2. Lägger till: Strukturerade format för AI-extraktion, tydliga svarsrutor, FAQ-sektioner

Tankesättet:

BERT = Grund (förståelse) GPT = Lager ovanpå (extraktion och citat)

Båda premierar samma kärnkvaliteter. AI lägger bara till strukturkrav.

Tack allihop – mycket tydligare nu.