BERT – co to jest i jak może wpływać na SEO?

BERT był przełomem w przetwarzaniu języka naturalnego i zmienił sposób, w jaki wyszukiwarki rozumieją i interpretują złożone zapytania użytkowników. Jak działa, jaki jest jego wpływ na SEO i czy otwiera nowe możliwości tworzenia treści dopasowanych do potrzeb użytkowników?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest BERT i jaka jest jego historia?
• Jak działa BERT?
• Jaki był wpływ BERT na SEO?
• Jak optymalizować stronę pod BERT?

BERT – definicja i historia

Google BERT, czyli Bidirectional Encoder Representations from Transformers, to model językowy oparty na architekturze transformatorów, opracowany przez badaczy z Google AI w 2018 roku. Jego najważniejszym celem jest lepsze zrozumienie kontekstu w tekście naturalnym. Osiąga to poprzez analizę słów w zdaniu w obu kierunkach – od lewej do prawej i odwrotnie – w tym samym czasie, co odróżnia go od wcześniejszych modeli językowych, które analizowały kontekst tylko w jednym kierunku, a to często prowadziło do utraty istotnych informacji^{[1] [2] [3]}.

BERT to dwukierunkowy model językowy oparty na transformatorach, umożliwiający zaawansowaną analizę kontekstu i znaczenia słów w języku naturalnym.

Definicja BERT

Punktem zwrotnym w historii BERT była publikacja pracy naukowej zatytułowanej „BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” w październiku 2018 roku, w której zaprezentowano nowatorską metodologię wykorzystującą dwukierunkowy model pre-treningu, w którym model jest uczony na dużych zbiorach danych tekstowych w zadaniach maskowania słów i przewidywania następnych zdań^[4].

Inspiracją do stworzenia BERT były wcześniejsze osiągnięcia w NLP, w tym model Transformer zaproponowany przez Vaswaniego i współautorów w 2017 roku, który zrewolucjonizował podejście do analizy sekwencji dzięki mechanizmowi uwagi^[5]. BERT rozwija idee zaprezentowane w tej pracy, stosując w pełni dwukierunkową analizę.

BERT znalazł zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak wyszukiwarki internetowe, chatboty, tłumaczenia maszynowe czy analiza sentymentu. Google zaimplementował go w swoim algorytmie wyszukiwania w 2019 roku, dzięki czemu możliwe stało się precyzyjne interpretowanie zapytań użytkowników, zwłaszcza bardziej złożonych lub zawierających niuanse językowe^{[6] [7]}. Model ten stał się również podstawą dla wielu kolejnych, jeszcze bardziej zaawansowanych technologii NLP^[8].

Działanie BERT

BERT dwukierunkowo przetwarza język naturalny, więc analizuje tekst z uwzględnieniem kontekstu zarówno wcześniejszych, jak i późniejszych słów w zdaniu. W działaniu korzysta z architektury transformatorów, które wykorzystują mechanizm uwagi (ang. attention) do nadawania różnej wagi słowom w zależności od ich znaczenia w danym kontekście. Dzięki temu BERT jest w stanie uchwycić relacje semantyczne między słowami, które w tradycyjnych modelach analizujących tekst sekwencyjnie mogłyby zostać przeoczone^{[9] [10] [11]}.

Podstawą działania BERT jest etap pre-treningu i dostrajania (fine-tuning). W fazie pretreningowej model uczy się ogólnej wiedzy o języku na ogromnych zbiorach danych tekstowych. W tym celu wykorzystuje dwie kluczowe techniki:

• maskowanie słów (ang. masked language modeling),
• przewidywanie następnego zdania (ang. next sentence prediction).

W pierwszym zadaniu BERT ukrywa losowo wybrane słowa w tekście i stara się je odgadnąć na podstawie kontekstu, co wymaga uwzględnienia zarówno wcześniejszych, jak i późniejszych wyrazów. W drugim zadaniu model ocenia, czy dwa zdania w danej parze są logicznie powiązane, co pomaga w zrozumieniu globalnej struktury tekstu^{[12] [13]}.

BERT korzysta z warstw transformatorów, które przekształcają wejściowe reprezentacje słów (embeddingi) w bardziej abstrakcyjne reprezentacje semantyczne. Mechanizm uwagi w transformatorach modelowi skupić się na najważniejszych elementach zdania, niezależnie od ich pozycji. W tym kontekście ważna jest tutaj dwukierunkowość – dzięki niej model może uwzględniać kontekst w pełnym zakresie zdania^{[14] [15]}.

Po pre-treningu model może być dostosowany do specyficznych zadań, takich jak klasyfikacja tekstu, rozpoznawanie nazwanych jednostek czy odpowiadanie na pytania. W tym procesie użytkownik dostarcza niewielki zbiór danych oznaczonych dla konkretnego zadania, a BERT adaptuje wewnętrzne reprezentacje, aby osiągnąć wysoką skuteczność^{[16] [17]}.

Wpływ BERT na SEO

BERT zmienił sposób analizy i interpretacji zapytań użytkowników oraz dopasowania do nich wyniki wyszukiwania – Google wprowadziło go do swojego algorytmu w 2019 roku, aby lepiej rozumieć język naturalny, szczególnie w przypadku złożonych, konwersacyjnych zapytań, które wcześniej mogły być źle interpretowane przez wyszukiwarkę. Przyniosła to istotne zmiany w optymalizacji treści i podejściu do SEO^{[18] [19]}.

Jednym z głównych powodów, dla których Google zdecydowało się wdrożyć BERT, była potrzeba poprawy zrozumienia intencji użytkowników w bardziej subtelnych i skomplikowanych zapytaniach. Wcześniejsze algorytmy często koncentrowały się na słowach kluczowych w izolacji, co prowadziło do wyników nie zawsze dopasowanych do kontekstu zapytania. BERT umożliwił analizę pełnego kontekstu, co pozwala lepiej uchwycić znaczenia nawet w przypadku zdań zawierających niuanse semantyczne^{[20] [21]}.

Strony internetowe musiały zacząć skupiać się bardziej na jakości treści i jej zgodności z realnymi potrzebami użytkowników, zamiast na technikach optymalizacyjnych bazujących wyłącznie na słowach kluczowych. Twórcy treści wręcz „zmuszono” do tworzenia naturalnych, informacyjnych i klarownych tekstów, które intuicyjnie i kompleksowo odpowiadały na pytania. W efekcie witryny ze sztucznie zoptymalizowanymi treściami (czyli takimi, które ignorowały kontekst i intencje użytkownika) zaczęły tracić widoczność^{[22] [23]}.

Szczególną uwagę poświęcono lepszemu radzeniu sobie z zapytaniami w językach innych niż angielski oraz z frazami długiego ogona, które stanowią wyzwanie dla tradycyjnych algorytmów. Dzięki BERT Google mogło nie tylko lepiej zrozumieć znaczenie przyimków, takich jak „dla” czy „do”, ale także rozpoznawać intencje użytkowników w pytaniach zadawanych w sposób naturalny^{[24] [25]}.

Optymalizacja strony pod BERT

Optymalizacja strony internetowej pod kątem BERT wymaga dostarczania treści wartościowych, zrozumiałych i precyzyjnie odpowiadających na potrzeby użytkownika. Materiały muszą być pisane w sposób naturalny i muszą odzwierciedlać autentyczny język stosowany w zapytaniach użytkowników – należy unikać sztucznego wstawiania słów kluczowych lub nadmiernego ich zagęszczenia.

Punktem wyjścia jest zrozumienie intencji użytkowników (ang. User Intent). Wymaga to analizy, jakie pytania mogą zadawać osoby korzystające z wyszukiwarki, oraz jakie problemy starają się rozwiązać. Zamiast skupiać się wyłącznie na popularnych frazach, należy identyfikować konkretne potrzeby i tworzyć treści, które na nie odpowiadają i które klarownie i kompletnie wyjaśniają temat.

Wpisy na stronie powinny być logicznie uporządkowane – warto korzystać z odpowiednich nagłówków oraz sekcji, ponieważ poprawia czytelność dla użytkowników, ale też ułatwia algorytmom Google interpretację zawartości. Sam BERT lepiej sobie radzi ze zrozumieniem tekstów przejrzystych i spójnych, więc poza dbaniem o czytelną strukturę, dobrze jest unikać żargonu (jeśli nie jest niezbędny), złożonych konstrukcji gramatycznych oraz zbędnej ornamentyki językowej.

Na pytania użytkowników trzeba odpowiadać w sposób wyczerpujący, ale jednocześnie prosty – w tym celu warto korzystać z FAQ lub tworzyć strony, które dokładnie rozwiązują konkretne problemy, na przykład przez podawanie szczegółowych instrukcji, definicji czy przykładów. Algorytm BERT zaprojektowano, aby lepiej zrozumieć zapytania w formie pytań, więc treści odpowiadające na tego typu zapytania mogą być lepiej pozycjonowane.

Trzeba też pamiętać, że strony oferujące powierzchowne informacje lub wprowadzające użytkowników w błąd mogą zostać zdegradowane w wynikach wyszukiwania. Treści powinny spełniać założenia Google E-E-A-T – powinny być autorytatywne, oparte na wiarygodnych źródłach, pisane przez doświadczonych autorów, a także dostosowane do specyficznych potrzeb docelowej grupy odbiorców.

Nie należy zapominać o technicznych aspektach strony – szybkie ładowanie, dostępność na urządzeniach mobilnych i poprawne oznaczenia HTML (np. schematy danych strukturalnych), wspierają skuteczność optymalizacji. BERT skupia się głównie na interpretacji języka, ale techniczne elementy mogą wspomóc algorytmy w lepszym zrozumieniu kontekstu i znaczenia treści, co wpływa pozytywnie na pozycjonowanie strony w wynikach wyszukiwania.