E’ arrivato Google Bert

Che i motori di ricerca siano in continua evoluzione è un dato di fatto, ma quanto manca ancora a Google per comprendere esattamente ciò che noi umani diciamo e scriviamo?

È di questi giorni la notizia dell’arrivo dell’ennesimo aggiornamento algoritmico prodotto in casa Google che promette di stravolgere la comprensione del testo contenuto nelle pagine web permettendo così al motore di ricerca di restituire dati sempre più precisi e vicini all’intento di ricerca di noi internauti. L’aggiornamento si chiama Google BERT e come ha affermato proprio Google questo nuovo update lo aiuterà a comprendere meglio l’intento che sta dietro alle parole inserite sul motore di ricerca degli utenti, offrendo da ora in avanti risultati ancora più rilevanti.

Come ci spiega il consulente seo Roberto Serra “quello di BERT non è un’aggiornamento qualunque, al contrario va inteso come “uno dei più grandi passi avanti nella storia della ricerca” e a dire dell’Azienda avrà un impatto sul 10% delle ricerche mondiali, il che significa che è probabile che influisca e non di poco sulla visibilità organica anche da noi per qualunque Azienda operi sul territorio nazionale”.

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP da Natural Language Processing), atto necessario per la restituzione dell’output, fa capo ad una branca dell’intelligenza artificiale altamente focalizzata nell’elaborazione linguistica. L’obiettivo comune è quello di consentire ai computer di comprendere il modo in cui gli esseri umani comunicano naturalmente tra loro (in ogni lingua).

Esempi di progressi resi possibili dalla NLP includono strumenti di ascolto sociale, chatbot e persino i suggerimenti di parole presenti sui nostri smartphone. Sebbene la NLP non è una novità per i motori di ricerca, BERT tuttavia, rappresenta un progresso volto alla costruzione di modelli di comprensione di tipo bidirezionale.

Come funziona Google BERT?

L’innovazione apportata da BERT (che i seo di tutto il mondo stanno studiando proprio in questi giorni) consiste nella sua capacità di addestrare modelli linguistici basati sull’intero insieme di parole presenti in una frase (formazione bidirezionale) al contrario di quanto accadeva nel modo tradizionale dentro il quale si prevedeva un’addestramento esclusivo di sequenze ordinate delle stesse (da sinistra a destra o combinata da sinistra a destra e da destra a sinistra). BERT permette al modello linguistico di imparare il contesto della frase in base alle parole che la compongono piuttosto che alla sola parola che la precede o la segue immediatamente.

Interessante sottolineare come Google chiami BERT “deeply bidirectional”.

“Per esempio, la parola ‘trapano’ avrebbe la stessa rappresentazione senza contesto in ‘officina’ e ‘dentista’. I modelli contestuali generano invece una rappresentazione di ogni parola che si basa sulle altre parole della frase. Ecco che dunque Google capisce se il trapano in oggetto è quello utile per i denti o per le viti di un mobile.

Alcune delle capacità di questo Google update potrebbero sembrare simili al primo metodo di intelligenza artificiale di Google per comprendere le query, RankBrain, ma come specificato si tratta di due algoritmi separati che semmai possono lavorare insieme per restituire migliori risultati di ricerca.

“La prima cosa da capire di RankBrain è che funziona in parallelo con i normali algoritmi organici di posizionamento delle ricerche, e viene utilizzato per apportare modifiche ai risultati calcolati”, ha detto Eric Enge, direttore generale di Perficient Digital.

RankBrain regola i risultati osservando la query attuale ed in rapporto ad altre query passate di tipo similare. Fatto questo, rankbrain rivede le prestazioni dei risultati di ricerca per le query storiche. “Sulla base di ciò che rileva, RankBrain può regolare l’output dei risultati dei normali algoritmi di classificazione delle ricerche organiche”, ha detto Enge.

RankBrain aiuta anche Google ad interpretare le query di ricerca in modo da far emergere risultati che potrebbero non contenere le parole esatte nelle ricerche immesse dagli utenti.

“BERT opera in un modo completamente diverso”, ha detto Enge. “Gli algoritmi tradizionali cercano di guardare al contenuto di una pagina per comprenderne gli argomenti e dedurne per cosa questi possano essere rilevanti, tuttavia, gli algoritmi tradizionali di tipo NLP sono in genere in grado di guardare al contenuto prima di una parola oppure a quello dopo per aiutarlo a comprenderne meglio il significato.

La componente bidirezionale di Google BERT lo rende in questo senso completamente diverso”. Come accennato in precedenza, BERT esamina il contenuto prima e dopo una parola per determinare la comprensione del significato e della rilevanza della parola stessa.

“Questo è un miglioramento critico nell’elaborazione del linguaggio naturale in quanto la comunicazione umana è naturalmente stratificata e complessa”.

Sia BERT che RankBrain sono usati da Google per elaborare query e contenuti di pagine web e per capire meglio cosa significano le parole. BERT non è qui per sostituire RankBrain. Google può utilizzare diversi metodi per comprendere una query, il che significa che BERT può essere applicato da solo, insieme ad altri algoritmi di Google, in tandem con RankBrain come per niente, a seconda del termine di ricerca.”

La comprensione della lingua rimane una sfida continua che spinge i motori di ricerca a continuare inevitabilmente a migliorare la ricerca. La chiave a quanto pare sta nel trovare il significato – e le informazioni più utili per ogni domanda – Google BERT in questo senso spinge la ricerca avanti di ancora un altro gradino.