BERT

BERT er en sprogmodel og en opdatering af Googles søgealgoritme, udrullet i oktober 2019. Navnet står for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Modellen læser en sætning i begge retninger på én gang og forstår derfor, hvad småord som "til", "fra" og "uden" gør ved meningen, noget ældre systemer ofte overså.

Hvad ændrede BERT?

Før BERT behandlede Google i højere grad en søgning som en pose enkeltord. Med BERT forstår algoritmen sammenhængen. I en søgning som "kan man rejse til USA uden visum" er "uden" hele pointen, og netop den slags småord tog BERT alvorligt for første gang. For SEO betød det et farvel til at jagte præcise ordkombinationer. Siden BERT har Google belønnet sider, der reelt besvarer den search intent, der ligger bag søgningen, frem for sider, der blot gentager de rigtige ord.

Fra BERT til AI-search

BERT var et tidligt gennembrud for transformer-arkitekturen, den samme teknologi, der siden gav os de generative modeller bag AI Overviews og ChatGPT. Søgemaskinerne er gået fra at matche ord til at forstå sprog, og sider skrevet i naturligt sprog, der dækker deres emne ordentligt, vinder på begge flader. Det er kernen i semantisk SEO. Hvordan man griber den nye søgevirkelighed an, dækker guiden om AI-søgning.