O que é BERT?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de linguagem desenvolvido pelo Google que revolucionou a forma como os sistemas de busca entendem o contexto das palavras em uma frase. Lançado em 2018, o BERT utiliza uma arquitetura de rede neural chamada Transformer, que permite que o modelo processe palavras em ambas as direções, ou seja, da esquerda para a direita e da direita para a esquerda, proporcionando uma compreensão mais profunda do significado das palavras em relação ao contexto em que aparecem.
Como o BERT funciona?
O BERT é treinado em grandes quantidades de texto para aprender a prever palavras em uma frase, considerando o contexto total. Isso é feito através de duas etapas principais: o pré-treinamento e o ajuste fino. No pré-treinamento, o modelo é exposto a um grande corpus de texto e aprende a prever palavras ocultas em frases. No ajuste fino, o modelo é adaptado para tarefas específicas, como classificação de texto ou resposta a perguntas, utilizando conjuntos de dados menores e mais específicos.
Impacto do BERT no SEO
A introdução do BERT teve um impacto significativo nas estratégias de SEO, pois melhorou a capacidade do Google de entender consultas de busca mais complexas e naturais. Com o BERT, o Google pode interpretar melhor a intenção do usuário, levando em consideração o contexto das palavras. Isso significa que as páginas que são mais relevantes para as consultas dos usuários têm mais chances de serem classificadas mais alto nos resultados de busca.
Palavras-chave e BERT
Com a implementação do BERT, a escolha de palavras-chave se tornou ainda mais crítica. As estratégias de SEO agora devem focar em palavras-chave de cauda longa e em frases que refletem a linguagem natural dos usuários. Isso implica que os criadores de conteúdo devem se concentrar em produzir textos que respondam diretamente às perguntas dos usuários, utilizando uma linguagem que seja semelhante à que eles usariam em suas pesquisas.
Desafios e Oportunidades com BERT
Embora o BERT ofereça oportunidades para melhorar a relevância do conteúdo, ele também apresenta desafios. Os profissionais de marketing digital precisam se adaptar a um ambiente de busca em constante evolução, onde a otimização para o BERT requer uma compreensão mais profunda do comportamento do usuário e das nuances da linguagem. Isso significa que a pesquisa de palavras-chave deve ser mais orientada ao contexto, e o conteúdo deve ser criado com uma abordagem centrada no usuário.