De BERT a Gemini: cómo la IA cambió el SEO y el procesamiento del lenguaje

El SEO ya no se trata solo de palabras clave: se trata de intenciones, contexto y lenguaje natural.
Desde que Google lanzó BERT en 2019, su objetivo ha sido uno: entender mejor cómo piensan los humanos cuando buscan algo.

BERT fue el primer gran modelo de lenguaje de Google basado en redes neuronales que permitió interpretar el significado real detrás de las consultas.
Pero el avance no se detuvo ahí. Hoy, en 2025, modelos como MUM (Multitask Unified Model) y Gemini han llevado esta comprensión a otro nivel, combinando texto, imágenes y voz en una experiencia de búsqueda mucho más inteligente.

Este artículo repasa cómo BERT cambió el SEO, cómo ha evolucionado hacia modelos generativos y qué estrategias necesitas hoy para optimizar contenido en la era de la IA.

Qué fue BERT y por qué fue importante para el SEO

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) fue el modelo que cambió la forma en que Google interpretaba el lenguaje humano.
Antes de BERT, los motores de búsqueda analizaban las palabras de manera lineal (de izquierda a derecha).
Con BERT, por primera vez, Google comenzó a entender el contexto bidireccional: lo que una palabra significa según lo que la rodea.

En términos simples, BERT permitió que Google pasara de “leer” a comprender.

Impacto de BERT en el SEO

1. Mejor comprensión del contexto: Google empezó a interpretar las consultas como lo haría una persona.

2. Relevancia semántica: ya no basta con repetir una palabra clave; ahora importa el significado del texto.

3. Impulso a las búsquedas conversacionales: las preguntas naturales (“cómo”, “cuándo”, “por qué”) se volvieron más precisas y relevantes.

4. Mayor enfoque en la calidad del contenido: los textos útiles, claros y bien redactados comenzaron a posicionarse mejor.

BERT fue el inicio del SEO semántico moderno: el momento en que Google dejó de buscar coincidencias literales y empezó a entender intenciones.

De BERT a MUM y Gemini: la evolución de la IA en Google Search

BERT fue el punto de partida de una nueva generación de buscadores inteligentes.
Pero Google no se detuvo ahí. En los últimos años, el buscador ha evolucionado hacia modelos multimodales y generativos capaces de procesar texto, voz, imágenes y vídeo de forma unificada.

MUM: el modelo que entendió múltiples tareas

En 2021, Google presentó MUM (Multitask Unified Model), una evolución de BERT con una capacidad 1.000 veces superior para procesar información.
MUM no solo entiende texto, sino también imágenes y lenguaje en más de 75 idiomas, lo que le permite generar respuestas más completas y contextuales.

Gracias a MUM, el buscador puede:

• Conectar conceptos de distintas fuentes (por ejemplo, comparar dos productos o destinos).

• Responder preguntas complejas combinando información de múltiples formatos.

• Anticipar la intención del usuario con mayor precisión.

En términos de SEO, MUM marcó el paso hacia la búsqueda semántica avanzada: donde lo importante no es la keyword, sino la relación entre temas.

Gemini: la era de la búsqueda generativa

En 2023 llegó Gemini, el modelo multimodal de Google integrado con inteligencia generativa, que compite directamente con ChatGPT y otros LLMs.
Gemini no solo analiza texto: razona, compara y genera contenido dentro de los resultados de búsqueda.

Su integración con SGE (Search Generative Experience) está cambiando el modo en que los usuarios interactúan con la información:

• Google ahora responde con resúmenes generados por IA antes de mostrar los resultados.

• Las búsquedas se vuelven más conversacionales, con seguimiento de contexto (“¿y qué pasa si…?”).

• El SEO tradicional se fusiona con la optimización para modelos de lenguaje (LLM SEO).

En esta nueva etapa, Google combina las capacidades de BERT + MUM + Gemini para ofrecer resultados más naturales, predictivos y personalizados.

Cómo impacta esta nueva era en el SEO y qué estrategias aplicar en 2025

La llegada de MUM y Gemini ha transformado por completo la manera en que los contenidos se posicionan.
El SEO ya no consiste en optimizar para un motor de búsqueda tradicional, sino para modelos de lenguaje que interpretan contexto, intención y relevancia semántica.

En 2025, optimizar para SEO significa también optimizar para LLMs (Large Language Models).
Estos son los principales cambios que debes tener en cuenta 👇

1. El SEO se vuelve semántico y conversacional

Google ya no se centra en palabras clave, sino en cómo los conceptos se relacionan entre sí.
Los contenidos que responden de forma natural a las preguntas del usuario y utilizan lenguaje humano son los que más destacan en SGE y Gemini.

2. La autoridad temática pesa más que el número de keywords

Los algoritmos actuales valoran la profundidad y coherencia de un tema, no la densidad de palabras clave.
Cuanto más completo y experto sea tu contenido sobre un tema específico, más probabilidades tendrás de aparecer en respuestas generativas.

3. Optimiza para la experiencia conversacional (SGE y Chatbots)

Gemini y otros modelos usan fragmentos de contenido bien estructurados (H2, listas, párrafos claros) para generar respuestas.
Por eso, el SEO técnico y la legibilidad se vuelven esenciales:
usa títulos descriptivos, párrafos breves y estructuras que los modelos puedan “entender”.

4. La calidad y originalidad son insustituibles

En la era IA, los modelos detectan patrones repetidos y texto genérico.
El contenido que aporta valor, datos propios, ejemplos reales o visión experta superará al texto automatizado.

5. La analítica y el feedback son clave

El nuevo SEO requiere medir más allá del CTR: hay que analizar qué fragmentos usa Google en sus respuestas IA, qué temas se asocian a tu dominio y cómo los modelos interpretan tu marca.

Cómo optimizar estrategias inbound de contenido en 2025

El inbound marketing ha evolucionado junto con la inteligencia artificial.
Ya no basta con atraer tráfico: ahora el reto está en crear contenido que los modelos de lenguaje entiendan, valoren y recomienden.
Las estrategias inbound efectivas combinan humanidad, contexto y datos.

Aquí tienes las claves para optimizar tu estrategia de contenido en la era de la IA 👇

1. Crea contenido útil, no contenido largo

Los modelos actuales (Gemini, GPT, Claude…) identifican patrones repetitivos y textos “inflados”.
Lo que mejor funciona es contenido accionable y bien estructurado, con ejemplos y respuestas claras a preguntas reales.

2. Optimiza para intención de búsqueda, no para keywords

El inbound actual se apoya en la intención semántica del usuario.
Tu contenido debe cubrir todo el recorrido:

• Informar (búsquedas tipo “qué es”, “cómo funciona”).

• Inspirar (casos de uso, ejemplos).

• Convertir (CTA, comparativas, guías prácticas).

3. Crea clusters temáticos (Topic Clusters)

Organiza tu estrategia en torno a pilares temáticos que refuercen tu autoridad.
Por ejemplo:

• Pilar: SEO en la era IA

• Clusters: Búsqueda generativa, E-E-A-T, LLM SEO, Optimización semántica.

  
  

4. Redacta pensando en lenguaje natural y conversación

Con la búsqueda conversacional y los chatbots (SGE, Bard, ChatGPT…), el texto debe sonar como una conversación experta: cercano, claro y con ejemplos.
Estructura cada tema como si respondieras a una pregunta de un usuario real.

5. Potencia la experiencia del usuario (UX + E-E-A-T)

Google y los LLM priorizan contenido que transmita experiencia (Experience), especialización (Expertise), autoridad (Authoritativeness) y confianza (Trustworthiness).
Incluye datos, casos reales, autoría visible y actualizaciones frecuentes.

Conclusión: del SEO tradicional al SEO para modelos de lenguaje

El lanzamiento de BERT cambió la forma de entender el SEO, y hoy, con Gemini y la búsqueda generativa, vivimos un nuevo salto evolutivo.
El contenido ya no se crea solo para buscadores, sino para inteligencias artificiales que piensan, razonan y aprenden de cada palabra.

Adaptarte a esta nueva etapa significa entender el lenguaje natural, trabajar con datos y crear contenido auténtico, relevante y humano.
El SEO del futuro no consiste en vencer al algoritmo, sino en colaborar con la IA para ofrecer mejores experiencias al usuario.

Preguntas frecuentes sobre BERT, MUM y SEO en la era de la IA

¿BERT sigue siendo relevante en 2025?

Sí, aunque BERT fue el punto de partida, hoy está integrado dentro de modelos más avanzados como MUM y Gemini, que amplían su capacidad de comprensión contextual.

¿Qué diferencia hay entre BERT y Gemini?

BERT interpreta texto bidireccionalmente, mientras que Gemini es multimodal y generativo, capaz de razonar con texto, imágenes, audio y datos en tiempo real.

¿Cómo ha cambiado el SEO con la IA generativa?

El SEO se ha vuelto semántico y contextual. Los modelos entienden la intención detrás de las consultas, por lo que los contenidos deben enfocarse en responder preguntas reales y aportar valor.

¿Cómo adaptar mi contenido a esta nueva etapa?

Enfócate en lenguaje natural, estructuras claras, preguntas frecuentes, autoridad temática y experiencia de usuario (E-E-A-T).

¿Dónde puedo aprender SEO y contenido para IA?

En ThePower Tech School, donde formamos profesionales capaces de dominar el SEO, la automatización y la inteligencia artificial aplicada al marketing y los datos.