o que é e como este algoritmo funciona

O Google BERT é um modelo de processamento de linguagem natural que revolucionou a forma como as pesquisas são feitas na internet. Neste artigo, exploramos como o BERT funciona, suas vantagens e como ele está impactando a experiência de busca do usuário 

Os mecanismos de inteligência artificial ganharam o palco em 2023. Com o enfoque crescente nas ferramentas, é hora de profissionais de SEO e marketing voltarem os olhos a outro grande salto na história da pesquisa: o BERT.

A atualização — que foi a maior mudança do Google desde o RankBrain, de 2015 — merece destaque pela complexidade que trouxe à compreensão de uma busca. 

Como? Entenda o funcionamento assistindo ao vídeo ou continuando por esse conteúdo.

O que é o Google Bert?

BERT é a sigla em inglês para Bidirectional Encoder Representations for Transformers. Em português, ela foi traduzida para Representações Codificadoras Bidirecionais de Transformadores.

É uma tecnologia de rede neural que basicamente é uma inteligência artificial. Ela tem como principal objetivo fazer o processamento da linguagem natural. Em outras palavras, o Google quer que a máquina entenda exatamente o que os humanos estão falando. 

Isso porque a comunicação humana tem várias nuances, pequenas palavras de ligação — como preposições e outros tipos de palavras — que acabam mudando por completo o significado, ou até a intenção de uma busca.

O que é uma rede neural?

Explicando de forma simples, redes neurais são sistemas de computação que tentam simular um pouco o funcionamento, o jeito que os neurônios trabalham, para oferecer resultados eficientes. 

O processamento tem muito foco em padrões escondidos ou em dados muito brutos.

Tal tecnologia é super importante, porque o Google começa a entender de maneira bem simples termos como “aquele, de, para, aonde, da onde”. Ele começa a fazer uma análise massiva e entender o impacto dessas pequenas nuances em uma busca.

O que é processamento de linguagem natural?

Natural Language Processing (NLP), ou processamento de linguagem natural (PLN), não é um conceito novo, mas tem evoluído muito nos últimos tempos. 

O próprio Google define NLP como:

“Como um branch de inteligência artificial, o processamento de linguagem natural (PLN) usa machine learning para processar e interpretar texto e dados. O reconhecimento de linguagem natural e a geração de linguagem natural são tipos de PLN.”

Aplicativos de PLN conseguem extrair dados que permitem compreender e processar a linguagem natural. É possível a análise do sentimento de um termo em um contexto frasal, de documentos, identificação de entidades, classificação de documentos e conteúdos e mais.

A grande sacada do BERT é no fator bidirecional. Todas as tecnologias que a gente tinha até então analisavam as palavras-chave ou o contexto em uma única ordem. Já o BERT analisa todo o contexto nas duas ordens.

Ele consegue ter uma precisão e nuance muito melhor em relação a termos de ligação em uma frase. Com isso, entende melhor o contexto do conteúdo e efetivamente da pesquisa. 

Como o Google BERT funciona?

O BERT consegue entender melhor o relacionamento das palavras. Quando você faz uma pesquisa, o algoritmo ajuda o Google a entender melhor não só as palavras-chaves principais, mas o relacionamento entre os termos em uma frase.

Compreender as nuances e o contexto de uma busca permite que os resultados sejam melhor direcionados. Em outras palavras, ele é super importante porque: 

• Terá um entendimento muito melhor do conteúdo;
• Entenderá melhor o jeito que os usuários pesquisam;
• Conseguirá sincronizar os dois para oferecer resultados mais eficientes para o usuário.

Em teoria, o Google BERT não estará ativo para todas as pesquisas. Fazemos muitas buscas de maneira mais simples e direta. Pesquisas por “Google BERT”, por exemplo, são mais objetivas. 

Mas as buscas mais conversacionais, mais cauda longa, que têm mais palavras, provavelmente serão mais influenciadas.

E aí, pensando um pouco alto, acho que o BERT vai estar muito mais ativo quando você estiver fazendo uma pesquisa por voz. Seja no celular, seja por um aparelho conectado na sua casa. 

— John Martin

Ou seja, o Google deixa de interpretar somente os principais termos e começa a entender praticamente todas as palavras para compreender o contexto daquela sentença, daquelas frases e do próprio conteúdo de uma maneira geral.

Qual o impacto da atualização Google BERT?

Muitos profissionais falaram: “Mas eu não senti impacto, como é que é”?

Realmente, se trata de uma atualização diferente das anteriores. Seu objetivo é entender melhor o conteúdo e a pesquisa, e não procurar fazer uma “caça às bruxas” aos praticantes de black hat. 

Ele não quer procurar efetivamente o que você está fazendo de errado no seu site. Perto de 2020, o Google afirmou que aproximadamente 10% das pesquisas em inglês eram afetadas pelo BERT. O que faz sentido, porque temos muitas buscas long-tail, conversacionais. 

Sem dúvidas a tendência era que o percentual de 10% aumentasse, principalmente com uma utilização maior de pesquisas por voz, seja pelo celular, seja em outros aparelhos conectados em casa. 

Histórico do Google BERT

Em 2018, o Google liberou o BERT aberto na web para que os desenvolvedores pudessem pegar e também acabar criando esse sistema de perguntas e respostas.

Sua aplicação nas pesquisas foi comunicada oficialmente em outubro de 2019.
Inicialmente, a ativação foi para pesquisas feitas em inglês e o Go

ogle acabou explicando que, naturalmente, com o tempo, implementaria a atualização para outros idiomas. 
Não houve uma definição de data certa para a chegada em outros locais, mas em 2019 houve um anúncio no Twitter sobre a chegada do update para mais de 70 idiomas, incluindo o português.

Além disso, o próprio Google admitiu que liberou o BERT para outras línguas, incluindo o português, com o objetivo de definir melhor os featured snippets. 

A demora para expandir a atualização a outros países pode ter uma série de motivos. O primeiro seria uma relação de interesse com o mercado: se o mercado do Google americano for aquele onde ele tem mais receita, ele vai sempre aplicar lá primeiro.

Além disso, há o custo de processamento envolvido em aplicar o update em outros idiomas, bem como a questão do aprendizado da máquina. Muitas línguas são mais complexas do que o inglês, como o português e o alemão. Pode ser necessário mais tempo para implementar um machine learning eficiente.

Qual é a diferença entre a atualização Google BERT e outras atualizações do Google?

De forma geral, as anteriores, muitas vezes, tinham uma visão de identificar quem estava manipulando o Google. Elas levavam a uma penalização ou ajuste de algoritmo que era notável nas visitas de um site. 

O diferencial é que o BERT é muito mais focado no próprio entendimento do Google sobre o conteúdo, sobre a pesquisa que o usuário está fazendo. Enquanto em outras atualizações, o buscador tinha um foco grande em evitar manipulações e acabar ajustando diversos posicionamentos. 

É interessante analisar que não teve nenhuma queda trágica por causa do BERT. E, embora você possa considerar que o BERT é um pouco diferente das outras atualizações, o principal ponto é avaliar que não importa qual seja a atualização: o importante é considerar que o Google sempre estará em evolução constante. 

Ele sempre trabalhará em atualizações para entender melhor o conteúdo, entender melhor a pesquisa, e principalmente oferecer um resultado melhor para o usuário. 

Então, sempre que você focar em produzir um conteúdo muito bom para o usuário, a probabilidade é que a atualização que venha a acontecer seja favorável e não desfavorável a você.

Como otimizar o site para o Google BERT?

Muito embora a resposta a tradicional seja que “você não precisa otimizar para o BERT”, há algumas dicas às quais se atentar.

Crie conteúdo de qualidade

Se você não está criando conteúdo de qualidade, comece. Escreva de uma forma natural, crie o melhor conteúdo possível para o seu usuário, sem pensar na máquina – até porque a máquina agora vai começar a entender o texto como humano. Sempre crie conteúdo pensando no humano.

Priorize uma redação fluida

Se você escreve de uma forma um pouco mais mecânica, usando aquele estilo de texto com SEO bem tradicional, mude isso. 

Para não sofrer impacto negativo com o BERT, priorize uma redação mais fluida, natural e bem construída em seus conteúdos. 

Comece pelo title e metadescription

É comum que o SEO title seja usado de forma mais mecânica. Como você tem uma limitação de caracteres, existe uma tendência a sempre colocar a palavra-chave no início. Assim, acabamos mecanizando um pouco a meta tag, bem como a meta description. 

Nesse caso, uma maneira de otimizar para o BERT é começar a enquadrar os seus meta titles e os meta descriptions em uma linguagem mais natural. 

Por exemplo, imagine que você está falando sobre queda de cabelo. Você coloca: “Queda de cabelo: a melhor maneira para evitar a queda de cabelo”, forçando a palavra-chave no começo. 

Depois do BERT, pode ser melhor colocar: “10 maneiras diferentes para evitar a queda de cabelo”.

Trabalhe conteúdos educacionais

Uso de FAQ, de tutoriais ou How-To, por exemplo, são indicados porque você coloca uma linguagem mais humana, principalmente com FAQ, com perguntas e respostas.

Valorize o UGC — User Generated Content

Há valor no UGC — User Generated Content, ou conteúdo gerado pelo usuário. 

É uma ótima ideia abrir espaço para fóruns ou mesmo ter perguntas e respostas na página do produto: você acaba dando a percepção para o Google de que realmente tem uma linguagem natural lá, e ainda oferece uma boa experiência para o usuário. 

Foque nos tópicos, não nas keywords

Com a evolução do buscador, precisamos escrever focando menos em palavras-chaves, mas mais por tópico.

Por que? 

Porque o Google entende melhor os conteúdos e oferece outros relacionados ao tópico para os usuários. 

Nesse ponto, o conteúdo de vídeo é muito interessante, principalmente se você estiver colocando no Youtube ou fazendo a transcrição. 

Como o Google já tem aquele reconhecimento de voz, ele entende o que você está falando no vídeo. 
Então, enquanto ele começa a entender a pesquisa, na medida que consegue entender melhor esse conteúdo, e ainda reconhecer a voz nos vídeos, ele provavelmente vai começar a oferecer mais conteúdo de vídeo para os usuários. 

Portanto, se fizer sentido ao seu público, pense realmente em ter mais conteúdo de vídeo. Uma boa prática também é tentar fazer a transcrição.

Muitas vezes as pessoas fazem uma transcrição literal – o que pode ser feito, mas, se você conseguir ajustar para agregar mais valor naquela transcrição, o resultado pode ser melhor para o usuário.

Quais são os exemplos de como o Google BERT funciona?

As pessoas discutem muito sobre a diferença entre um americano com inglês fluente e um brasileiro fazendo uma pesquisa em inglês. O americano acaba usando mais aquelas palavras de ligação in, to, out etc., que às vezes muda o contexto da frase inteira e, lógico, a intenção de pesquisa.

Quando você tem outra língua nativa que não o inglês, é muito mais fácil pesquisar em inglês de uma maneira simplista, colocando menos palavras e sem definir tão bem as palavras de ligação. 

Um exemplo clássico está na busca da farmácia: “Posso retirar um remédio na farmácia para um amigo?” 
Antes do BERT, o Google não entendia que era para um amigo, ou seja: a receita está no nome do amigo e você quer saber se você pode retirar o remédio por ele. 

Depois do BERT, o Google entende melhor esse “para um amigo”, essas palavras que ligam entre si, essas preposições, as palavras de ligação. Ele tem um entendimento dessa conexão entre as palavras, principalmente quando estamos pensando nas pequenas palavras de ligação. 

Vamos com outro exemplo interessante. Normalmente, quem tem site em WordPress, opta por colocar plugin de cache para facilitar a utilização e ter um pouco mais de performance. 

Nesse contexto, antes do BERT, a pesquisa por “maneiras de otimizar o WordPress sem plugin de cache” trazia resultados com o plugin de cache. A palavra “sem” não era tão compreendida. A ideia do BERT é exatamente entender essas nuances da linguagem para conseguir oferecer melhores resultados.

Outro exemplo é o que o próprio Google deu falando sobre o Brasil. Tem uma pesquisa comum: “2019 Brazil traveler to USA need a visa”, ou seja “brasileiros para o Estados Unidos precisam de um visto em 2019”, seria uma pergunta. 

Antes do BERT, o Google exibia o resultado que está à esquerda na imagem, que não tinha sentido. Depois dele, o buscador começou a entender a intenção da busca e exibir a página do Consulado Americano aqui no Brasil. E aí, sim, vai ter todas as informações pertinentes para essa pesquisa.

Esse último exemplo ainda é uma excelente contextualização de outro fator importante trazido em updates recentes: o E.A.T. Após trabalhar estratégias considerando a inteligência semântica e conversacional trazida pelo BERT, veja como construir mais autoridade, expertise e confiabilidade e entenda como isso afeta o rankeamento.