Google's BERT-update uitgelegd: wat betekent dat vandaag nog voor je SEO?

Eind oktober 2019 kondigde Google zijn grootste algoritme-update van dat moment aan: BERT. Op basis van het toenmalige zoekverkeer verbeterde Google zijn algoritme, zodat de zoekmachine relevantere resultaten kon tonen bij ingewikkeldere zoekopdrachten. Concreet had BERT een invloed op zo'n 1 op de 10 zoekopdrachten, en vormde het één van de eerste grote stappen richting het taalbegrip dat vandaag ook AI-antwoordmachines zoals ChatGPT gebruiken.

Wat hield deze update precies in, en welke lessen blijven vandaag nog relevant voor je SEO-strategie?

BERT staat voor Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Met deze update werd Google beter in staat om geschreven taal te begrijpen, om zo de zoekresultaten te verbeteren. Concreet leerde Google de context van een zoekopdracht beter te begrijpen en die beter te matchen met de juiste resultaten.

Wanneer je iets in Google opzoekt, gebruik je soms bepaalde trefwoorden en voorzetsels zoals "voor" of "met". Voor BERT begreep Google het belang van deze voorzetsels niet goed, na de update kon de zoekmachine deze wel correct interpreteren.

Twee voorbeelden van Google zelf maken dit duidelijk:

Voorbeeld 1: Visa nodig voor reizigers vanuit Brazilië

Stel dat iemand in Google zocht op "2019 brazil traveler to usa need a visa". Voor de BERT-update was het eerste resultaat een artikel over hoe Amerikaanse burgers naar Brazilië konden reizen zonder visum. Maar kijk je naar de zoekopdracht, dan zie je dat dit helemaal niet de vraag van de gebruiker was: die ging over een Braziliaan die naar de Verenigde Staten wou reizen, niet omgekeerd. Het zoekresultaat na de BERT-update was veel relevanter.

Voorbeeld 2: sportschoenen met of zonder veters

Bij de zoekopdracht "sportschoenen zonder veters" toonde Google vroeger resultaten waarbij vooral de nadruk op veters lag. Na BERT begreep Google dat je op zoek was naar sportschoenen zonder veters, en toonde het enkel nog die resultaten.

De update had dus vooral impact op langere, complexere zoekopdrachten, waarbij voorzetsels een belangrijke rol spelen in de betekenis.

Het antwoord bleef toen, en blijft vandaag, eenvoudig: schrijf sterke, hyperrelevante teksten waar je doelgroep écht iets aan heeft.

• Schrijf in natuurlijke spreektaal, niet in stijve, opgevulde zinnen.
• Focus op zoekintentie, niet op zoekwoorden. Verkoop je bijvoorbeeld pvc-ramen? Dan heeft het geen zin om lange teksten te schrijven waarin "pvc-ramen" tientallen keren terugkomt. Belangrijker is content over de mogelijkheden, voordelen en keuzemogelijkheden die je klant écht zoekt.
• Creëer content met korte, to-the-point antwoorden op vragen van je doelgroep.
• Schrijf voor je doelgroep, niet voor Google (of vandaag: niet voor een algoritme, maar voor de mens erachter).

Deze principes waren in 2020 nog nieuw advies, vandaag zijn het gewoon de basis van goede SEO én GEO. Dezelfde logica, natuurlijke taal, duidelijke zoekintentie, korte en concrete antwoorden, ligt aan de grondslag van hoe je vandaag ook zichtbaar wordt in AI-antwoordmachines zoals ChatGPT en Perplexity.

Specifieke content rond een onderwerp blijft renderen

Een concrete tip die overeind blijft: schrijf specifieke content die een antwoord biedt op de exacte vragen van je doelgroep. Dat betekent niet dat je verplicht lange pagina's van 10.000 woorden moet schrijven die 20 verschillende vragen tegelijk beantwoorden. Vaak werkt kortere, gerichte content met long-tail zoektermen (specifieke zoekwoordzinnen van meer dan 3 woorden) net zo goed, of beter:

• Hoe werkt het businessmodel canvas?
• Waar kan ik betalen met maaltijdcheques?
• Hoe vaak moet je naar de kapper?
• Beste merken pvc-ramen.
• Welke energieleverancier kies ik?

BERT was destijds een antwoord op de opkomst van spraakgestuurd zoeken: Google moest natuurlijke taal beter begrijpen omdat mensen niet "sushi bestellen Antwerpen" intikten, maar "hey Google, waar kan ik sushi bestellen?" vroegen. Diezelfde evolutie naar natuurlijke taal zette zich de jaren erna door, en ligt vandaag ook aan de basis van GEO (Generative Engine Optimization): AI-tools begrijpen en beantwoorden vragen op een steeds mensgelijkere manier, en beloningsprincipe blijft hetzelfde als bij BERT: heldere, natuurlijke, doelgroepgerichte content wint.