Algorytm BERT to kluczowa aktualizacja Google, która przeniosła rozumienie języka z poziomu „ciągu słów kluczowych” na poziom ludzkiego rozumienia zdań, kontekstu i intencji. W praktyce BERT najmocniej poprawił obsługę złożonych, konwersacyjnych zapytań i long tail, w których o znaczeniu decydują niuanse językowe.
Czym jest algorytm BERT w Google?
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to model NLP oparty na architekturze transformer, trenowany na ogromnych korpusach tekstu, aby „rozumieć” relacje między słowami w całym zdaniu. Dwukierunkowość oznacza, że analizuje on słowa jednocześnie w kontekście tego, co jest przed i po nich, zamiast czytać tekst tylko „od lewej do prawej”, jak wcześniejsze podejścia.
Google włączył BERT do wyszukiwarki najpierw dla ok. 10% trudniejszych zapytań po angielsku (USA), a następnie rozszerzył go na kolejne języki i typy wyszukiwań. Oficjalnie został opisany jako jedna z największych zmian w historii rozumienia języka w wyszukiwarce Google, porównywana skalą do przełomowych core update’ów.
Jak BERT poprawił zrozumienie języka?
Najważniejsza zmiana dotyczy sposobu interpretowania zapytań: BERT nie patrzy na słowa izolowane, ale na ich znaczenie w kontekście całej frazy, co radykalnie redukuje błędy przy dłuższych, naturalnych pytaniach. Dzięki temu Google lepiej wyłapuje intencję użytkownika oraz rozumie wieloznaczne słowa, które w różnych zdaniach pełnią inne funkcje semantyczne.
BERT szczególnie dobrze radzi sobie tam, gdzie o znaczeniu decydują przyimki („dla”, „do”, „o”, „z” / „for”, „to”, „about”), które wcześniej były często „ignorowane” przez algorytm na etapie dopasowania wyników. Poprawiło to m.in. wyniki dla zapytań głosowych oraz long tail, gdzie użytkownicy formułują pytania w naturalnym języku zamiast „językiem słów kluczowych”.
Typy zapytań najbardziej zyskane na BERT
- złożone pytania opisowe, w których użytkownik opisuje sytuację lub problem w kilku słowach i zdaniach, a nie jednym keywordzie;
- wyszukiwania, w których jeden wyraz ma różne znaczenia (polisemia), a właściwy sens można wydedukować tylko z kontekstu;
- zapytania, gdzie kluczową rolę grają małe słowa funkcyjne (np. „dla kogo”, „jak zrobić coś z czymś”), determinujące zupełnie inną intencję niż dotychczas rozpoznawana przez wyszukiwarkę.
BERT a SEO – co naprawdę się zmieniło?
Z perspektywy SEO BERT nie jest algorytmem „karzącym” strony, ale systemem lepszego dopasowania wyników do intencji użytkownika, działającym przede wszystkim na poziomie interpretacji zapytań. Oznacza to, że nie „optymalizuje się pod BERT” w sposób techniczny, lecz tworzy treści, które BERT łatwiej zinterpretuje jako adekwatne odpowiedzi na konkretne potrzeby.
Google wyraźnie sygnalizuje przesunięcie akcentu z czystego dopasowania słów kluczowych na jakość i trafność odpowiedzi względem intencji: naturalny język, pełne zdania, logiczna struktura i wyczerpujące omówienie tematu stają się ważniejsze niż „keyword-ese”. W praktyce promowane są treści eksperckie, dobrze zorganizowane (nagłówki, akapity, czytelne odpowiedzi), które realnie rozwiązują problem użytkownika zamiast sztucznie powtarzać frazy.
Praktyczne wskazówki optymalizacji pod erę BERT
Jak pisać treści z myślą o BERT?
Tworzenie treści w erze BERT sprowadza się do pracy z intencją, a nie z samym słowem kluczowym: tekst powinien odpowiadać na realne pytania, jakie zadaje użytkownik, w naturalnym języku i z pełnym kontekstem. Długie, precyzyjne frazy (long tail) warto traktować jako pełne zapytania, na które serwis udziela jasnej, eksperckiej odpowiedzi – to właśnie w tych zapytaniach BERT najczęściej „uruchamia się” i poprawia ranking.
W strukturze contentu warto świadomie stosować nagłówki H2/H3 jako „mini-odpowiedzi” na konkretne pytania, ponieważ ułatwia to zarówno dopasowanie do intencji, jak i wykorzystanie treści w featured snippets. Niezmiennie ważne jest unikanie upychania słów kluczowych – tekst pisany nienaturalnie może być gorzej interpretowany przez model językowy, który oczekuje spójnego, ludzkiego stylu wypowiedzi.
BERT a zapytania long tail – krótkie porównanie
W połączeniu z innymi mechanizmami Google (np. systemami jakości treści, EEAT, Helpful Content) BERT wzmacnia trend, w którym wygrywają strony najlepiej odpowiadające na konkretne potrzeby użytkowników, a nie te z najbardziej agresywnym użyciem fraz. Dla strategii SEO oznacza to konieczność planowania contentu wokół tematów i intencji – map zapytań long tail, scenariuszy problem–rozwiązanie i realnych pytań klientów – zamiast katalogowania suchych słów kluczowych.
