Google BERT

Home > SEO bureau > SEO begrippen > Google BERT

Definitie

Google BERT of Bidirectional Encoder Representations from Transformers is een leermodel ontwikkeld door Google om de natuurlijke taalverwerking in hun zoekmachines te verbeteren. Het werd in 2019 geïntroduceerd als een Google-algoritme-update om beter te begrijpen welke taal zoekmachinegebruikers hanteren. BERT wordt aangedreven door AI-taalmodellen. Het model wordt toegepast op zoekresultaten en helpt Google om de context van zoekopdrachten beter te ontleden. Het verwerkt elke zoekterm in relatie tot de andere woorden in de zoekopdracht.

Op deze pagina

Zoekopdrachten worden bidirectioneel verwerkt via BERT. Dit betekent dat elke zin zowel vooruit als achteruit kan worden geanalyseerd, waardoor het begrip van de context van een zoekopdracht sterk verbetert. Het BERT-model helpt Google om taal beter te begrijpen, de resultaten in de SERP’s te optimaliseren en zoekintenties nauwkeuriger te matchen.

Hoe werkt het Google Bert-model?

Het Google BERT-model is ontworpen met AI-tools en methodes voor natuurlijke taalverwerking. Het wordt gebruikt om zoekopdrachten van Google beter te begrijpen in een meer menselijke context. Hierbij worden volledige zinnen meegenomen in plaats van losse woorden. Zo ontstaat er beter inzicht in de relaties tussen woorden, vooral bij voeg- en voorzetsels.

Belangrijke kenmerken

Transformer-neurale architectuur. BERT is een transformermodel dat bestaat uit 2 belangrijke mechanismen: encoders en decoders. Deze werken samen om verbanden tussen woorden in een zin te begrijpen. De encoder leest de invoer in de zoekmachine, de decoder verwerkt dit en voorspelt de taak die moet worden uitgevoerd.
Bidirectioneel lezen. BERT leest en analyseert zinnen in beide richtingen, van links naar rechts en van rechts naar links, zelfs tegelijkertijd. Hierdoor begrijpt het model de context van de zoekopdracht veel beter.
Pre-training en fine-tuning. Het model wordt eerst getraind op enorme datasets (zoals Wikipedia) en vervolgens verfijnd voor specifieke taken. Voorbeelden zijn het voorspellen van gemaskeerde woorden op basis van context of het leren van relaties tussen zinnen.

Kortom: het model helpt Google om zoekresultaten te selecteren die het best aansluiten bij de intentie van de gebruiker. Vooral bij long-tail zoekopdrachten (waar Google eerder moeite had met de betekenis) is dit waardevol. Toch geldt niet dat elke zoekopdracht beïnvloed wordt. Hoe meer conversatiegericht de zoekopdracht is, hoe moeilijker het voor BERT wordt. Voor complexere queries heeft Google daarom aanvullende tools ontwikkeld, zoals Google USE.

Voorbeelden

Transformer-architectuur

Het BERT-algoritme gebruikt encoders en decoders om taal natuurlijk te verwerken en verbanden tussen woorden te begrijpen.
Voorbeeld van de zoekopdracht: “How to open a bank account as a foreigner in Spain?”

Vóór BERT: Google zou vooral kijken naar “how to open a bank account” en “in Spain”, waardoor de context “as a foreigner” verloren ging. Resultaat: pagina’s over bankrekeningen in Spanje, zonder rekening te houden met buitenlanders.
Na BERT: Het deel “as a foreigner” krijgt betekenis. Het model begrijpt de volledige context en toont resultaten over niet-ingezetenen die een bankrekening in Spanje willen openen, inclusief eventuele visumvereisten.

Bidirectionaliteit

Het bidirectioneel analyseren is essentieel omdat woorden meerdere betekenissen kunnen hebben afhankelijk van de context.

Voorbeeld:

“What date is it tomorrow?” (datum op de kalender)
“Good first date ideas” (een romantische afspraak)

Het is de context die bepaalt welke betekenis van “date” bedoeld wordt. In deze twee zinnen heeft het woord en compleet verschillende betekenis. Dankzij bidirectionele verwerking kan BERT dit correct onderscheiden.

Google BERT vs andere Google-tools

Google Gemini

Google Gemini, voorheen BARD, is een multimodaal model. Dit betekent dat het verschillende soorten informatie kan analyseren: tekst, afbeeldingen en code. Gemini is gebouwd op de basis van BERT maar veel breder toepasbaar. Het kan complexere data verwerken en beschikt over geavanceerde redeneer- en analysevaardigheden. In de huidige tijd is Gemini krachtiger dan BERT.

RankBrain

RankBrain werd in 2015 geïntroduceerd en helpt Google om de betekenis van zoekopdrachten beter te begrijpen, vooral bij vage of onbekende queries. RankBrain focust meer op het begrijpen van de algemene intentie dan op de context van afzonderlijke woorden. BERT en RankBrain vervangen elkaar niet, maar werken samen binnen het zoekalgoritme.

Google USE

De Universal Sentence Encoder van Google genereert zin-embeddings (vectorrepresentaties van zinnen). Hiermee wordt de betekenis van een volledige zin vastgelegd. USE is vooral geschikt voor taken waar het begrijpen van de zin als geheel belangrijker is dan woordniveau. BERT richt zich meer op woorden, USE meer op zinnen.

Voordelen van Google BERT

Nauwkeurigheid zoekmachine

BERT verbetert de zoekresultaten op de SERP’s. Door context te begrijpen en natuurlijke taalverwerking toe te passen, zijn resultaten relevanter en nauwkeuriger.

Betere interpretatie van zoekopdrachten

Doordat BERT bidirectioneel werkt, kan het de context van woorden binnen een zin (en hun relatie tot voorgaande en volgende woorden) beter analyseren. Dit verhoogt de precisie van zoekresultaten.

Aanpasbaar hulpmiddel

Google BERT is flexibel en inzetbaar voor verschillende taken, zoals:

Vragen beantwoorden. Begrijpt de context van vragen en vindt de juiste antwoorden.
Semantische analyse. Herkent sentiment (positief, negatief of neutraal).
Tekstclassificatie. Kan tekst categoriseren, nuttig voor spamdetectie of documentindeling.

Hoe beïnvloedt Google BERT SEO?

Sinds 2019 heeft BERT SEO sterk veranderd. De focus is verschoven van puur zoekwoordenmatch naar long-tail zoekwoorden, context en zoekintentie. Dankzij BERT kan Google conversatiegerichte en complexe zoekopdrachten beter begrijpen.

Voor SEO betekent dit dat natuurlijke taal en contextrijke content belangrijker zijn dan ooit. Websites die waardevolle, goed geschreven en informatieve inhoud bieden, krijgen voorrang.

Content optimaliseren met BERT

Gebruik natuurlijke taal

Als je content aan het schrijven bent voor je website, schrijf dan alsof je een mens aanspreekt, niet een zoekmachine. Vermijd onnatuurlijk hoge zoekwoord-dichtheid en kies voor een conversatietoon.

Creëer hoogwaardige content

Bied zoekmachinegebruikers waardevolle en diepgaande inhoud. De informatie moet volledig aansluiten bij de zoekintentie van de gebruiker. Om dit te bereiken, moet de inhoud voortdurend optimaliseren door de structuur en leesbaarheid te verbeteren. Zorg ook dat je alle bronnen vermeld die worden gebruikt.

Houd rekening met E-E-A-T

De richtlijnen van Google, zoals E-E-A-T, kunnen daarbij helpen. Deze afkorting staat voor Experience, Expertise, Authoritativess en Trustworthiness(ervaring, expertise, autoriteit, en betrouwbaarheid). Gebruik deze richtlijnen om de kwaliteit van uw content verbeteren. Vermeld bijvoorbeeld de referenties van een auteur, link naar betrouwbare bronnen en zorg voor transparantie. Content die valt onder de categorie YMYL (Your Money Your Life) wordt in het bijzonder beïnvloed door E-E-A-T factoren.

Conclusie

Google BERT was een van de meest impactvolle algoritme-updates van Google. Het verbeterde de relevantie van zoekresultaten en zorgde voor een betere match met de zoekintentie van gebruikers. Sinds de release zijn updates doorgevoerd die BERT verder verfijnen.

BERT heeft een blijvende invloed gehad op SEO: zoekmachines begrijpen zoekopdrachten nu veel beter en leveren accuratere, relevantere resultaten. Het speelt een sleutelrol in de optimalisatie van Google’s zoekresultaten.

De meest populaire definities

Backlink Analyse
H1 Tag
Trust Flow
SEO Gegevens
Zichtbaarheid Score
Link Juice
Alt Attribuut
Semantische Cocon
Meta Description
Intern Linken
Robots.txt bestand
Duplicate Content

Vergroot uw zichtbaarheid

Twijfel niet en contacteer ons voor een gratis en gepersonaliseerde offerte op maat.

Vraag uw GRATIS pre-audit aan

Contacteer ons

Notez ce page