Google BERT: A Revolução na Compreensão da Linguagem e Seu Impacto no SEO

SeoProExpert
há 12 horas
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O Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) marcou um ponto de virada na forma como os mecanismos de busca entendem a linguagem humana. Lançado em 2019, este algoritmo de processamento de linguagem natural (PLN) não apenas aprimorou a precisão dos resultados de busca, mas também redefiniu as estratégias de SEO, exigindo uma abordagem mais focada na intenção do usuário e na qualidade do conteúdo.

O Que é o Google BERT e Como Ele Funciona?

BERT é uma tecnologia de rede neural desenvolvida pelo Google que utiliza um modelo de Transformers para analisar palavras em uma frase de maneira bidirecional. Antes do BERT, os algoritmos de busca processavam as palavras sequencialmente (da esquerda para a direita ou vice-versa), o que limitava a compreensão do contexto completo de uma consulta .

A Bidirecionalidade do BERT

A grande inovação do BERT reside em sua capacidade de entender o contexto bidirecional das palavras. Isso significa que ele considera as palavras que vêm antes e depois de um termo específico em uma frase, permitindo uma interpretação muito mais precisa da intenção do usuário. Pequenas palavras de ligação, como preposições ("para", "de", "com"), que antes eram frequentemente ignoradas, agora são cruciais para o algoritmo .

Por exemplo, na frase "como viajar para os EUA", a preposição "para" indica o destino. Um algoritmo unidirecional poderia focar apenas em "viajar" e "EUA", mas o BERT compreende a relação direcional, resultando em respostas mais relevantes sobre vistos e requisitos de entrada nos EUA, e não sobre como americanos viajam para o Brasil.

Veja também: SSR vs CSR

O Impacto do BERT no SEO

O lançamento do BERT afetou cerca de 10% das pesquisas em inglês inicialmente, principalmente as consultas mais longas e conversacionais . Seu impacto no SEO pode ser resumido em:

Foco na Intenção do Usuário: O BERT forçou os profissionais de SEO a se afastarem da otimização excessiva de palavras-chave e a se concentrarem em criar conteúdo que responda de forma abrangente à intenção real por trás da consulta do usuário.

Conteúdo de Qualidade e Contexto: A qualidade e a relevância contextual do conteúdo tornaram-se ainda mais importantes. Não basta ter a palavra-chave; o conteúdo precisa ser bem estruturado, informativo e oferecer valor real ao leitor .

SEO Conversacional e por Voz: Com a melhor compreensão de frases complexas, o BERT é fundamental para o SEO de buscas por voz, que são inerentemente mais conversacionais .

Featured Snippets: O BERT aprimorou a capacidade do Google de identificar e exibir Featured Snippets (trechos em destaque) que respondem diretamente às perguntas dos usuários, mesmo em consultas complexas .

Exemplos Práticos: Antes e Depois do BERT

Para ilustrar o impacto do BERT, considere o seguinte exemplo de busca :

Consulta: "brazil traveler to usa visa"

Cenário	Resultado da Busca (Interpretação)
Antes do BERT	O Google poderia interpretar "to usa" como "usar" ou focar em "brazil traveler" como o sujeito, exibindo resultados sobre cidadãos americanos viajando para o Brasil. A preposição "to" era subestimada.
Depois do BERT	O algoritmo entende que "brazil traveler to usa" significa um viajante do Brasil com destino aos EUA, e que "visa" é o objeto da busca. Os resultados são precisos, focando em requisitos de visto para brasileiros que desejam entrar nos EUA.

BERT vs. Outros Algoritmos do Google: RankBrain e MUM

O BERT não é o único algoritmo de IA do Google. Ele trabalha em conjunto com outros sistemas, como o RankBrain e o MUM, cada um com sua função específica .

Algoritmo	Foco Principal	Lançamento	Impacto no SEO
RankBrain	Interpretação de consultas ambíguas e de cauda longa com base no comportamento do usuário.	2015	Ajuda o Google a entender a intenção de busca para consultas nunca antes vistas.
BERT	Compreensão contextual e bidirecional da linguagem natural em frases completas.	2019	Melhora a relevância dos resultados para consultas complexas e conversacionais.
MUM (Multitask Unified Model)	Compreensão multimodal e multitarefa, capaz de processar texto e imagens em 75 idiomas.	2021	1000x mais poderoso que o BERT, visa responder a perguntas complexas que exigem múltiplas buscas, semântica e geração de linguagem .

É importante notar que o BERT não substituiu o RankBrain; ele o complementa. O RankBrain é mais eficaz para consultas ambíguas, enquanto o BERT se destaca na compreensão do contexto de frases complexas . O MUM, por sua vez, representa a próxima geração, capaz de ir além da compreensão para gerar linguagem e conectar informações de diferentes formatos e idiomas .

Otimizando para o BERT e Além

Com o BERT e a evolução contínua dos algoritmos do Google, as estratégias de SEO devem se concentrar em:

• Conteúdo Abrangente e de Qualidade: Crie conteúdo que responda a todas as facetas de uma consulta, utilizando linguagem natural e abordando tópicos de forma aprofundada.

• Otimização para Intenção de Busca: Entenda o que o usuário realmente quer ao fazer uma pesquisa e estruture seu conteúdo para satisfazer essa intenção, seja ela informacional, navegacional ou transacional.

• Estrutura de Conteúdo Clara: Use títulos, subtítulos, listas e parágrafos curtos para facilitar a leitura e a compreensão tanto para usuários quanto para algoritmos.

• SEO Técnico: Garanta que seu site seja rápido, responsivo e rastreável, pois a melhor compreensão do conteúdo não adianta se o Google não conseguir acessá-lo.

FAQ: Perguntas Frequentes sobre o Google BERT

P: O BERT é um fator de ranqueamento direto?

R: Não diretamente. O BERT é um componente do algoritmo de ranqueamento que ajuda o Google a entender melhor as consultas e o conteúdo, o que, por sua vez, leva a resultados mais relevantes. Ele não é um "fator" que você pode otimizar isoladamente, mas sim uma melhoria na compreensão da linguagem .

P: Preciso fazer algo específico para otimizar para o BERT?

R: A melhor "otimização" para o BERT é focar em criar conteúdo de alta qualidade, bem escrito, que responda de forma natural e completa às perguntas dos usuários. Evite o keyword stuffing e concentre-se na semântica e no contexto .

P: O BERT entende todos os idiomas?

R: Inicialmente lançado para o inglês, o BERT foi expandido para mais de 70 idiomas, incluindo o português, em 2019. O Google continua a aprimorar sua compreensão em diversas línguas .

P: Qual a diferença entre BERT e RankBrain?

R: O RankBrain é um sistema de IA que ajuda a interpretar consultas ambíguas e de cauda longa, aprendendo com o comportamento do usuário. O BERT foca na compreensão contextual das palavras em uma frase. Eles trabalham juntos para melhorar a relevância dos resultados .

Finalização do Conteúdo

O Google BERT representa um avanço significativo na capacidade do Google de entender a linguagem natural, aproximando as buscas da forma como os humanos se comunicam. Para os profissionais de SEO, isso significa uma mudança de foco da manipulação de palavras-chave para a criação de conteúdo verdadeiramente valioso e contextualizado.

Ao abraçar a complexidade da linguagem e a intenção do usuário, as empresas podem garantir que suas estratégias de SEO permaneçam eficazes e alinhadas com a evolução contínua dos mecanismos de busca.