Google BERT: principali caratteristiche e funzioni del nuovo algoritmo

04 Feb Google BERT: principali caratteristiche e funzioni del nuovo algoritmo

Probabilmente già molti lettori avranno sentito parlare di Google BERT, il nuovo algoritmo di Google arrivato anche in Italia il 9 dicembre 2019. Eppure, nonostante sul web si parli dappertutto di come Google stia utilizzando questa nuova tecnologia per il celebre motore di ricerca, in pochi spiegano davvero e nel dettaglio di cosa si tratta.
In questo articolo ci proponiamo di riportare le principali novità di questo importante update firmato dal colosso di Mountain View. Tali informazioni sono interessanti per chiunque, ma risulteranno indispensabili a chi si occupa di SEO e di Content Marketing.

Ma in cosa consiste Google BERT? Quali sono le sue caratteristiche? E perché sta rivoluzionando il funzionamento di Google? Andiamo con ordine e cerchiamo di far luce sull’argomento.

Cos’è BERT e cosa significa?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è il nome ufficiale di un aggiornamento basato sull’utilizzo di reti neurali. Questo nuovo algoritmo si pone l’obiettivo di migliorare ulteriormente l’elaborazione del linguaggio umano naturale. Grazie a questo update, Google ora riesce a individuare meglio il contesto completo di una query e dei testi di risposta forniti dal motore di ricerca.

I punti forti di Google BERT sono due nuove ed efficienti tecnologie del machine learning:

• Masked LM
• Next Sentence Prediction.

Approfondiremo nel dettaglio queste tecniche nei prossimi paragrafi.

Google BERT: come funziona?

Cominciamo subito con il dire che BERT applica una versione bidirezionale di Transformer, modello già molto conosciuto che riguarda proprio la comprensione dei testi scritti e, più in generale, del linguaggio umano. Mentre i modelli precedenti utilizzati da Google analizzavano i testi unicamente da sinistra a destra, questo modello esamina i testi (e quindi anche le query) in maniera bidirezionale. Ciò ovviamente consente al motore di ricerca di comprendere in maniera molto più efficace il senso delle frasi.

Inoltre, per migliorare il completamento (e quindi la predizione) del testo ricercato e digitato dagli utenti, Google introduce con questo update le due nuove strategie di “allenamento” neurale già accennate prima: la Masked LM (MLM) e la Next Sentence Prediction.

1. Masked LM

Il modello funziona così: prima di inserire un determinato numero di parole all’interno di BERT, il 15% di questi vocaboli viene sostituito da uno specifico token, detto appunto “Mask”. A quel punto il modello cerca di indovinare quali sono le parole “mascherate”, basandosi sul contesto delle altre fornite nella sequenza. Questa tecnica agisce in maniera leggermente più lenta e sicuramente più laboriosa dei classici modelli utilizzati in precedenza (come word2vec o GloVe), rendendo però il risultato finale più accurato. In sintesi, grazie a BERT Google ha ora una consapevolezza ancora maggiore del testo analizzato.

2. Next Sentence Prediction

Questo secondo modello, invece, esamina come input intere frasi a coppie. Impara così a valutare con correttezza se la seconda delle due proposizioni è successiva nel documento analizzato e, quindi, se è pertinente. Durante l’elaborazione il 50% degli input è costituito da una coppia in cui la seconda frase è effettivamente successiva nel documento, mentre nell’altro 50% viene scelta una seconda frase random dall’intero testo. Lo scopo è riconoscere e, eventualmente, dissociare la frase casuale dalla prima proposizione.

Come Google utilizza BERT

Una volta spiegato a grandi linee in cosa consiste BERT e da quali modelli di machine learning è composto, passiamo ora a descrivere l’utilizzo specifico che ne fa Google. Abbiamo detto che il modello linguistico in BERT funziona predicendo il 15% dei token nell’input, dove i token sono stati selezionati casualmente. In seguito avviene la seguente elaborazione:

– l’80% viene sostituito con un token (MASK)

– il 10% viene sostituito con una parola casuale

– il 10% mantiene la parola originale.

Tale scelta, adottata dagli sviluppatori di Google, è stata motivata così:

• utilizzare la MASK il 100% delle volte significherebbe non produrre buone rappresentazioni di token per le parole non mascherate. Il modello infatti è stato ottimizzato proprio per prevedere le parole mascherate
• utilizzare la MASK il 90% delle volte e vocaboli casuali nel 10% dei casi porterebbe il modello a decidere che la parola presa in considerazione non è mai corretta
• utilizzare la MASK il 90% delle volte e mantenere la stessa parola il 10% delle volte porterebbe il modello a copiare l’incorporamento non contestuale.

I vantaggi di BERT secondo Google

Come avviene molto spesso in questi casi, Google non ama sbilanciarsi troppo sui dettagli più tecnici e specifici che riguardano gli aggiornamenti all’algoritmo. Per diversi motivi, che sarebbe ora superfluo elencare, il noto motore di ricerca preferisce mantenere segrete le informazioni sulle modifiche al suo funzionamento. Tuttavia in questo caso, trattandosi di un importante update, oltre alla descrizione dei modelli di machine learning utilizzati, Google ci ha fornito una descrizione esaustiva dei vantaggi che deriveranno dall’implementazione di BERT.
Riportiamo qui di seguito una dichiarazione ufficiale:

«Questi cambiamenti sono orientati al miglioramento della comprensione del linguaggio, in particolare per query più linguistiche/conversazionali, in quanto BERT è in grado di aiutare la Ricerca a comprendere meglio la sfumatura e il contesto delle parole nelle Ricerche e ad abbinare meglio quelle query con risultati utili. Soprattutto per query più lunghe e più conversazionali o ricerche in cui preposizioni come “per” e “come” contano molto per il significato, BERT sarà in grado di comprendere il contesto delle parole nella query. Il tutto rende la ricerca più naturale».

Google BERT e SEO

Arrivati a questo punto, non possiamo non parlare delle implicazioni che BERT avrà sulle attività di SEO on-page. Ebbene sì, perché sarà necessario tener conto di queste novità quando ottimizziamo i contenuti ai fini del posizionamento sul motore di ricerca. Il fatto che ora Google avrà la capacità di interpretare meglio il contesto di parole e frasi “obbligherà” i SEO copywriter a prestare attenzione ad altri aspetti non considerati in precedenza. Ecco in breve cosa cambierà con Google BERT in merito all’ottimizzazione della portata organica.

Maggiore contesto e significato dei contenuti

Se finora era possibile utilizzare le keyword anche al di fuori di uno specifico argomento o contesto, da adesso occorrerà fare molta più attenzione. Google BERT, come abbiamo già detto, permetterà al motore di ricerca di comprendere il contesto di una determinata query. Sarà dunque ancora più importante produrre contenuti di qualità, con un linguaggio pertinente all’argomento trattato. Non curarsi di questi cambiamenti significherà far perdere traffico al nostro sito web.

Più importanza alle long tails

Parlando di long tails e di motore di ricerca, sottolineiamo l’importanza di volgere uno sguardo anche alle ricerche vocali, sempre più in crescita negli ultimi anni. Che siano infatti long tails scritte o dettate, conoscerle bene è essenziale in quanto BERT sarà in grado di analizzarle e, di conseguenza, restituirà all’utente i risultati più idonei e pertinenti alle sue ricerche.
Per quanto riguarda il funzionamento di BERT con la ricerca vocale, vi invitiamo a guardare questo video (caricato da SEMrush su YouTube) per approfondire la tematica.

Spazio a contenuti completi, densi di informazioni e utili per l’utente

Sul web sarà sempre più importante posizionarsi con contenuti realmente esaustivi, completi e soprattutto rilevanti per l’utente. Il piano editoriale e le attività di Content Marketing dovranno necessariamente tenere conto di questi cambiamenti. In poche parole? Più spazio a contenuti che emergono per ciò che davvero possono offrire in termini di divulgazione e informazione.
È invece da evitare, ora più che mai, la pubblicazione online di testi inutilmente pieni di keyword e correlate senza un reale contesto e/o filo conduttore.

Sempre più… Dati strutturati

Già disponibili da alcuni anni per i siti web, i dati strutturati stanno diventando sempre più indispensabili per il posizionamento SEO. Il nuovo algoritmo di Google privilegia questo tipo di dati, i quali ovviamente dovranno essere veritieri e pertinenti alla propria azienda o attività.

Considerazioni finali

Si può dire che Google BERT sia stato sviluppato per premiare ed enfatizzare ulteriormente i contenuti di valore sul motore di ricerca, distinguendoli da quelli superficiali. Tenetelo sempre a mente, se vi occupate di SEO e in generale di scrittura per il web. D’altra parte, questo aggiornamento non è stato il primo e non sarà di certo l’ultimo!
Il mondo della comunicazione digitale si evolve costantemente ed è necessario rimanere sempre informati e al passo coi tempi.

Se avete bisogno di attività di Content Marketing studiate ad hoc per la vostra impresa, siete già nel posto giusto!
Vi basterà contattarci via mail o per telefono allo 06 3220964.