BERT

BERT er en språkmodell og en oppdatering av Googles søkealgoritme, rullet ut i oktober 2019. Navnet står for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Modellen leser en setning i begge retninger samtidig, og fanger derfor opp hva småord som "til", "fra" og "uten" gjør med betydningen. Eldre systemer overså dem ofte.

Hva BERT endret

Før BERT ble et søk i stor grad behandlet som en pose med enkeltord. Med BERT tolker algoritmen sammenhengen mellom dem. I et søk som "kan man reise til USA uten visum" er "uten" hele poenget, og nettopp den typen småord ble tatt på alvor for første gang. Resultatene gikk fra ordlikhet til betydning, og for SEO betydde det farvel til jakten på presise ordkombinasjoner.

Avgrensningen er enkel: BERT rangerer ingenting selv. Modellen forstår språk, og forståelsen brukes videre til å tolke både søket og teksten på siden. Den er heller ikke et filter et nettsted kan bli rammet av, slik Panda og Penguin var.

BERT var samtidig et tidlig gjennombrudd for transformer-arkitekturen, den samme teknologien som ligger under de generative modellene bak AI Overviews og ChatGPT. Søkemotorene har gått fra å matche ord til å forstå språk, og sider skrevet i naturlig språk som dekker emnet sitt ordentlig, vinner på begge flater. Det er kjernen i semantisk SEO.