2. ¿Qué es BERT?
BERT es la primera representación de lenguaje profundamente
bidireccional , sin supervisión , pre-entrenada usando solo un corpus
de texto plano
3. ¿Qué no es BERT?
No es un algoritmo SEO
No sirve para ordenar
resultados del buscador
No es para evaluar la calidad
de una web
4. ¿Para que sirve entonces?
Adivinar el texto que podría ir detrás de un texto dado
Agrupaciones semánticas
Responder preguntas a libro cerrado
Predecir la intención/nes detrás de una pregunta
Generar textos automáticamente según unos parámetros dados
Traducción automática de textos
Resumir información
5. ¿Para qué lo está usando
Google?
Para entender que busca el usuario exactamente, que diferentes opciones
de información espera recibir (Search Intents)
Para intentar responder directamente a las consultas de búsqueda
Decidir que “Featured Snippets” muestra para cada búsqueda
Para autocompletar y sugerir búsquedas al usuario
Para mejorar Google Translate y su asistente de voz (OK Google!)
9. ¿Y esto a mi para que me vale?
Entender BERT es entender las SERPs
¿Agrupación semántica? (Categorías
automáticas, auto-tagging, etc)
Mmh ¿resumir información? (Titles,
Descriptions, H1s, etc)
¿Has dicho generar contenidos
automáticamente?
11. !! Vamos a jugar !!
https://talktotransformer.com/
Los SEO son personas inteligentes y valoran ser confiables.
A diferencia de un reclutador profesional o una agencia
que hace una mala contratación, un SEO inteligente es
una persona confiable y sabrá cómo centrarse en el
desarrollo y mejora.
12. !! Vamos a jugar !!
https://huggingface.co/openai-detector
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16. Auto Titles/Descriptions
@HamletBatista Como producir títulos de calidad y meta
descripciones automáticamente:
https://www.searchenginejournal.com/titles-meta-descriptions-
automatically-python-javascript/360108/
17. Recursos
Google BERT: https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-
network.html
Trivial T5: https://t5-trivia.glitch.me/
Facebook AI en Python: https://github.com/pytorch/fairseq
T5 Google: https://ai.googleblog.com/2020/02/exploring-transfer-learning-with-
t5.html
Fine-Tuning Colab:
https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tpu/blob/master/tools/colab/
bert_finetuning_with_cloud_tpus.ipynb