
BERT - algorytm do przetwarzania języka naturalnego - jaki ma wpływ na pozycjonowanie?
BERT to algorytm do przetwarzania języka naturalnego, który został opracowany przez Google. Jest to jeden z najważniejszych kroków w rozwoju sztucznej inteligencji w zakresie przetwarzania języka naturalnego. BERT ma ogromny wpływ na pozycjonowanie, ponieważ umożliwia lepsze rozumienie intencji użytkownika wyszukującego.
CEO
07 maj 2022
Aktualizacja algorytmu wyszukiwarki Google BERT jeszcze nie tak dawno sprawiła, że wielu specjalistów od SEO biło na alarm, obawiając się całkowitej zmiany sposobu oceniania witryn i ich wyświetlania się w wynikach wyszukiwania. Algorytm ten oparty o sztuczną inteligencję miał na celu jak najtrafniej wyszukiwać strony w odpowiedzi na zapytania użytkowników. Czym tak dokładnie jest i jak wpłynął na pozycjonowanie witryn internetowych?
Powiązane case studies


Wynajem magazynu w minuty zamiast dni - automatyzacja umów i płatności
Klient: Balticon S.A.
Branża: Logistyka / LogTech

Dr Marcus - strona internetowa z katalogiem produktów
Klient: Dr Marcus
Branża: Motoryzacja / Mobility
BERT – największe osiągnięcie wyszukiwarki Google
9 grudnia 2019 roku Google ogłosiło na Twitterze wiadomość o wdrożeniu BERT (Bidirectional Encoder Representations From Transformers), czyli najnowszej aktualizacji podstawowego algorytmu silnika swojej wyszukiwarki. Aktualizacja ta z pomocą sztucznej inteligencji pozwala na jeszcze lepsze niż dotychczas zrozumienie języka naturalnego. Według Google jest to największa zmiana w silnikach wyszukiwania od czasu wprowadzenia RankBraina w 2015 roku, a może i w całej historii wyszukiwania. BERT, wykorzystując NLP (Natural Language Processing), umożliwia przetwarzanie i interpretowanie zdań, biorąc pod uwagę semantykę słów budujących zadanie w tym słów polisemicznych (o więcej niż jednym znaczeniu) w zależności od ich kontekstu, a nawet pozwala przewidywać kolejne zapytania. Do tej pory silniki wyszukiwarki Google rozumiały wprowadzane frazy, analizując znaczenie każdego ze słów osobno, nie uwzględniając ich wzajemnego stosunku do siebie, a także nie rozróżniały partykuł czy zaimków. Innowacyjność tego algorytmu polega zatem na tym, że dzięki niemu Google potrafi wyszukiwać wzajemne relacje słów, a także bierze pod uwagę spójniki i łączniki, dzięki czemu dostarcza jeszcze bardziej trafne wyniki wyszukiwania użytkownikom Google.
Jak BERT zmienił podejście do optymalizacji treści?
Po wprowadzeniu BERT-a pojawiła się potrzeba odejścia od nadmiernego nasycania tekstów frazami kluczowymi. W centrum uwagi znalazły się:
- Naturalny język i pisanie z myślą o użytkowniku, a nie robotach Google.
- Zrozumiałość i kontekst – tekst musi odpowiadać na konkretne pytania użytkownika.
- Kompleksowość treści – Google rozumie teraz wiele wariantów zapytań, synonimy i frazy z długiego ogona (long tail), które wcześniej były mniej trafnie interpretowane.
Dodatkowo, BERT umożliwił skuteczniejsze wykrywanie duplikatów treści oraz penalizowanie niskiej jakości stron zawierających nieoryginalny content.

Czy algorytm BERT wpłynął na pozycjonowanie witryn internetowych?
Choć początkowo obawiano się, że BERT „wywróci SEO do góry nogami”, w rzeczywistości zmiana była ewolucyjna, a nie rewolucyjna. Google podkreślało, że BERT wpłynął na ok. 10% zapytań – głównie tych bardziej złożonych, w tym długich fraz z dokładnymi intencjami użytkownika.
Specjaliści SEO zaczęli skupiać się na dobrze napisanych, tematycznie spójnych treściach, które odpowiadają na konkretne potrzeby użytkowników. Optymalizacja przestała polegać na „upychanie” fraz kluczowych – obecnie liczy się ich znaczenie i kontekst.
Co się zmieniło po BERT? Ewolucja algorytmów Google (2020–2025)
Po sukcesie BERT Google nie spoczęło na laurach. W kolejnych latach wprowadzono jeszcze bardziej zaawansowane systemy:
MUM – Multitask Unified Model (2021)
MUM to model, który analizuje dane w wielu językach i formatach jednocześnie – tekst, obraz, wideo – by jeszcze lepiej zrozumieć złożone zapytania. Jest nawet 1000 razy potężniejszy niż BERT i stanowi kolejny krok w kierunku inteligentnego wyszukiwania.
Helpful Content Update (2022–2024)
Ta aktualizacja kładzie nacisk na tworzenie treści tworzonych dla ludzi, nie dla algorytmu. Google ocenia, czy zawartość strony rzeczywiście pomaga użytkownikowi i penalizuje treści tworzone masowo, pozbawione wartości i intencji informacyjnej.
SGE – Search Generative Experience (od 2023)
SGE to nowe podejście do wyszukiwania, wykorzystujące generatywną AI (np. Gemini, następca BERT-a). Google testuje funkcję, w której użytkownik dostaje kompleksową, automatycznie wygenerowaną odpowiedź, a nie tylko listę linków. To zmienia sposób, w jaki użytkownicy korzystają z wyszukiwarki i wymusza nową jakość treści.
SEO w 2025 roku – co naprawdę się liczy?
Współczesne SEO to coś więcej niż techniczne aspekty i słowa kluczowe. Kluczowe elementy skutecznej optymalizacji to:
EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)
Google coraz mocniej promuje treści:
- tworzone przez ekspertów z doświadczeniem,
- pochodzące ze zweryfikowanych i wiarygodnych źródeł,
- budujące zaufanie u użytkowników.
Semantyczne SEO i intencja użytkownika
Nie chodzi już o dopasowanie słów, ale o zrozumienie celu zapytania. Google stara się zrozumieć, czego naprawdę szuka użytkownik – i promuje strony, które odpowiadają na te potrzeby kompleksowo.
Zero-click searches i featured snippets
Rośnie liczba wyszukiwań, w których użytkownik dostaje odpowiedź bez konieczności kliknięcia w link. Dlatego warto optymalizować treści pod kątem fragmentów z odpowiedzią (snippets) i pytania-odpowiedzi (FAQ).
FAQ
FAQ – najczęstsze pytania o algorytm BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations From Transformers) to algorytm przetwarzania języka naturalnego opracowany przez Google, wdrożony 9 grudnia 2019 roku jako największa aktualizacja silnika wyszukiwarki od czasu RankBraina w 2015 roku. Wykorzystuje NLP do interpretowania zdań z uwzględnieniem semantyki słów, w tym słów polisemicznych, oraz pozwala przewidywać kolejne zapytania użytkownika.
Przed BERT-em silniki Google rozumiały frazy, analizując znaczenie każdego słowa osobno, bez uwzględniania ich wzajemnych relacji oraz bez rozróżniania partykuł i zaimków. BERT wyszukuje wzajemne relacje słów w zdaniu, bierze pod uwagę spójniki i łączniki, dzięki czemu rozumie kontekst zapytania i dostarcza trafniejsze wyniki – szczególnie dla długich, złożonych fraz.
Według Google BERT wpłynął na około 10% zapytań – głównie tych bardziej złożonych i długich, w których kluczowe znaczenie ma dokładna intencja użytkownika. Zmiana była ewolucyjna, a nie rewolucyjna: nie „wywróciła SEO do góry nogami”, ale wymusiła odejście od mechanicznego nasycania tekstów frazami kluczowymi na rzecz naturalnego języka i kontekstu.
Po wdrożeniu BERT-a kluczowe stało się pisanie z myślą o użytkowniku, a nie o robotach: naturalny język, zrozumiałość, kontekst i tekst odpowiadający na konkretne pytania. Liczy się kompleksowość – Google rozumie warianty zapytań, synonimy i frazy z długiego ogona (long tail). Należy unikać „upychania” fraz kluczowych oraz duplikatów i nieoryginalnego contentu, które algorytm penalizuje.
MUM (Multitask Unified Model), wprowadzony przez Google w 2021 roku, jest według firmy nawet 1000 razy potężniejszy od BERT-a. Analizuje dane w wielu językach i formatach jednocześnie – tekst, obraz i wideo – co pozwala lepiej rozumieć złożone zapytania. To kolejny krok w stronę inteligentnego wyszukiwania, wykraczający poza analizę samego tekstu, którą oferował BERT.
Współczesne SEO opiera się na trzech filarach. EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) – Google promuje treści ekspertów z doświadczeniem ze zweryfikowanych źródeł. Semantyczne SEO – chodzi o zrozumienie celu zapytania, nie o dopasowanie słów. Zero-click searches i featured snippets – rośnie liczba wyszukiwań, w których odpowiedź pojawia się bez kliknięcia, dlatego warto optymalizować treści pod fragmenty z odpowiedzią i FAQ.
Blog
Powiązane artykuły
Generative Adversarial Networks (GANs) - ewolucja w uczeniu maszynowym
Generative Adversarial Networks (GANs) to jedna z najbardziej fascynujących koncepcji w dziedzinie uczenia maszynowego. Niosąc ze sobą rewolucję w generowaniu syntetycznych, lecz realistycznie wyglądających danych, GANs otwierają nową erę w rozwoju AI. Ten artykuł zagłębia się w ten innowacyjny temat, próbując zrozumieć jak działają GANs i jak wpływają na ewolucję uczenia maszynowego.
RNN, LSTM i GRU: Porównawcza analiza architektur sieci neuronowych
Artykuł porusza temat analizy porównawczej trzech popularnych architektur sieci neuronowych: RNN, LSTM oraz GRU. Wchodząc głębiej w struktury tych modeli, zrozumiecie ich kluczowe cechy, silne strony i potencjalne ograniczenia. Pokażemy, jak mogą wpływać na wydajność procesów uczenia maszynowego.
Sieć konwolucyjna - klucz do zrozumienia głębokiego uczenia
Sieci konwolucyjne (Convolutional Neural Networks, CNN) to fundament technologii głębokiego uczenia. Ich zdolność do przetwarzania i interpretacji skomplikowanych zestawów danych bezpośrednio przyczyniła się do rozwoju koncepcji sztucznej inteligencji. W tym artykule przeanalizujemy funkcje, charakterystykę i zastosowania CNN, rozjaśniając, jak te algorytmy uczą się rozpoznawać i interpretować człowieczy świat.
Stable Diffusion – Tworzenie obrazów za pomocą AI
Sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała sposób, w jaki tworzymy grafikę, a Stable Diffusion to jedno z najpotężniejszych narzędzi dostępnych dla każdego. Dzięki niemu można generować obrazy na podstawie opisów tekstowych, edytować istniejące grafiki i eksperymentować z różnymi stylami artystycznymi. Co więcej, w przeciwieństwie do wielu płatnych rozwiązań, Stable Diffusion jest darmowy i open-source, co daje pełną swobodę w jego użytkowaniu.
SpaCy: Potężna biblioteka NLP dla aplikacji przetwarzania języka naturalnego
Komputery przyswoiły sobie moc zrozumienia miejscowego żargonu dzięki bibliotece SpaCy. To osobliwa rewolucja w obszarze przetwarzania języka naturalnego (NLP), przekształcająca sposób interakcji człowieka z maszyną. SpaCy nie tylko umożliwia komputerom zrozumienie i interpretację języka ludzkiego, ale również przetwarza i analizuje dane na niespotykaną dotąd skalę.
Czym jest Artificial General Intelligence (AGI)? Wszystko, co powinieneś wiedzieć
Artificial General Intelligence (AGI), nazywane również silną sztuczną inteligencją, to zdolność maszyn do pełnego zrozumienia, uczenia się i wykonywania dowolnego intelektualnego zadania, które człowiek może wykonać. AGI była tematem licznych debat naukowych i filozoficznych. Odkryjmy razem, co naprawdę oznacza Artificial General Intelligence.






