O Google BERT foi lançado em 2019, mas até hoje ele impacta os resultados de busca e consequentemente as estratégias de SEO. Em tempos de inteligência artificial e buscas conversacionais, ele se torna ainda mais relevante.
Neste post, vamos explorar o que é o Google BERT, como ele funciona e, mais importante, como você pode adaptar sua estratégia de SEO para manter seu site competitivo e relevante.
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O que é o Google BERT?
O Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de linguagem natural desenvolvido pelo Google para entender melhor o contexto das palavras em uma busca, permitindo uma interpretação mais precisa das intenções dos usuários.
Ao analisar as palavras em ambas as direções — antes e depois de cada termo — o BERT consegue compreender as nuances e o significado das consultas de uma forma que algoritmos anteriores não conseguiam.
Introduzido em 2019, o BERT é uma das atualizações mais significativas do Google em termos de processamento de linguagem natural. Diferente de algoritmos anteriores, que interpretavam as palavras em uma sequência linear, ele utiliza uma abordagem bidirecional. Isso significa que ele considera o contexto completo das palavras ao redor, o que é permite consultas mais complexas e com múltiplos significados possíveis.
Essa tecnologia é especialmente eficaz para interpretar buscas mais conversacionais e longas, onde a intenção do usuário nem sempre é óbvia. Por exemplo, em uma busca como “viajar para os EUA precisa de visto?”, o BERT consegue identificar que “precisa” está relacionado a “viajar”, não a “EUA”. Isso melhora a precisão dos resultados apresentados, tornando-os mais úteis e relevantes.
O impacto vai além da simples correspondência de palavras-chave, focando na semântica e no contexto. Para os profissionais de SEO, isso significa que otimizar apenas para palavras-chave isoladas já não é suficiente. O foco deve estar na criação de conteúdo que realmente responda às intenções dos usuários, considerando a complexidade e a riqueza da linguagem utilizada nas buscas.
Como o BERT difere de outras atualizações do Google
O Google BERT representa uma mudança significativa na forma como o Google interpreta e responde às consultas dos usuários, mas ele não é a primeira inovação da empresa nesse campo.
Para entender completamente o seu impacto, vale a pena compará-lo com outras atualizações anteriores, como o RankBrain, que também buscava melhorar a compreensão das intenções de busca.
Principais diferenças entre RankBrain e BERT
O RankBrain, introduzido em 2015, foi a primeira incursão do Google no uso de inteligência artificial para melhorar os resultados de busca. Ele usa machine learning para identificar padrões e relacionar palavras-chave com conceitos semelhantes, ajudando o Google a lidar com consultas nunca vistas antes. O RankBrain não interpreta exatamente o significado completo das frases, mas sim procura correlacionar termos com conceitos conhecidos.
A principal diferença entre os dois está na forma como cada um compreende o contexto das palavras. Enquanto o RankBrain se concentra em padrões e similaridades entre palavras-chave, o BERT analisa cada palavra em relação ao seu contexto bidirecional.
Isso significa que o BERT considera tanto as palavras que vêm antes quanto as que vêm depois de um termo, permitindo uma compreensão muito mais precisa do que realmente está sendo perguntado.
Outra diferença importante é que o RankBrain ainda depende muito de correspondências de palavras e não lida tão bem com preposições ou termos que alteram o significado de uma frase. Já o BERT foi projetado para entender esses detalhes sutis. Por exemplo, nas consultas que envolvem perguntas ou instruções complexas, o BERT consegue identificar nuances que o RankBrain poderia perder, como distinguir entre “receitas para diabéticos” e “receitas com açúcar para diabéticos”.
Como o Google BERT é treinado
O BERT é treinado usando uma grande quantidade de dados textuais disponíveis na web, como livros e artigos da Wikipedia. Ele utiliza uma técnica chamada “masked language modeling”, onde partes do texto são ocultadas e o modelo tenta prever as palavras faltantes com base no contexto.
Além disso, o BERT também é treinado para realizar tarefas de “Next Sentence Prediction”, onde o modelo aprende a prever se uma frase segue logicamente outra dentro de um texto.
Esse treinamento intensivo e detalhado permite que o BERT compreenda o contexto em profundidade. Isso permite lidar com a ambiguidade e a variedade das buscas dos usuários.
Exemplos de funcionamento do BERT em buscas
Um exemplo prático do funcionamento do BERT pode ser visto em buscas que envolvem preposições, como “viajar de ônibus de São Paulo para o Rio de Janeiro”. Sem o BERT, o Google poderia ter dificuldades em entender a direção correta da viagem, mas com ele, é possível discernir que o usuário está interessado em ir de São Paulo para o Rio, e não o contrário.
Em consultas médicas ou de saúde, onde a precisão é fundamental, o BERT também faz uma grande diferença. Por exemplo, ao procurar por “tratamento para diabetes tipo 1 em crianças”, o algoritmo entende a especificidade da consulta e oferece resultados que correspondem exatamente a essa necessidade, em vez de respostas gerais sobre diabetes.
Como otimizar seu site e conteúdo para o Google BERT
Para otimizar seu site e conteúdo para o Google BERT, crie materiais que respondam claramente às intenções de busca dos usuários. Conteúdos genéricos ou otimizações focadas apenas em palavras-chave não são suficientes. Faça o seguinte:
- BERT é projetado para entender a linguagem humana, então seu conteúdo deve ser escrito de forma natural e fluida. Concentre-se em responder perguntas de forma direta e contextualizada, abordando os assuntos de maneira abrangente.
- Identifique e entenda a intenção por trás das palavras-chave é determinante. Use títulos e subtítulos que reflitam perguntas reais dos usuários para aumentar a relevância.
- Evite a otimização exagerada com palavras-chave. Em vez disso, escreva frases completas e use conectivos para garantir que o contexto seja claro. Isso ajuda o Google a entender melhor seu conteúdo.
- Utilize listas, bullet points, e quebras de parágrafos para tornar o conteúdo mais legível e acessível. Isso não apenas melhora a experiência do usuário, mas também facilita a leitura pelo Google, aumentando as chances de ranqueamento em trechos destacados (featured snippets).
Adapte-se às mudanças para se manter competitivo
O Google BERT trouxe uma mudança significativa na interpretação das buscas, focando na intenção e no contexto das consultas. Apesar de ter sido lançado em 2019, ele continua impactando até hoje os resultados. Por isso, a criação de conteúdo e as estratégias de SEO precisam considerá-lo.
Para se destacar, é importante escrever pensando nas perguntas e necessidades reais dos usuários, e não apenas nos algoritmos. O sucesso com o BERT não exige truques, mas sim uma abordagem autêntica e centrada no usuário, com foco em respostas claras e precisas.
Ferramentas de SEO podem ajudar, mas o mais importante é manter uma estratégia de conteúdo que priorize a experiência do usuário. Fale com nosso time e descubra como é feita uma estratégia de SEO e conteúdo adaptada para o Google BERT e os demais algoritmos do Google.
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