الگوریتم bert چیست
گوگل در حال حاضر بخش پیچیده و جدا نشدنی از زندگی مردم است و بیشتر مردم هر روز با آن سرکار دارند ، از سال ها پیش ، مرتب به شاگردان خود می گویم که هر سال که می گذرد ، گوگل بیشتر شبیه یک انسان می شود ، و شاید در مقاله الگوریتم bert چیست در نهایت به این نتیجه برسیم که دیگر با یک ماشین یا حتی هوش مصنوعی طرف نیستیم ، ما با یک انسان طرفیم که قرار است بهترین نتایج از بهترین وب سایت هایی که طراحی شده است را برای ما به نمایش بگذارد.
برای مثال کاربران «چگونه به بازار بروم» یا «بهار کی شروع می‌شود» را جستجو می‌کنند، انگار که به طور طبیعی با شخصی صحبت می‌کنند. اما لازم است که به شما بگوییم که گوگل از الگوریتم ها ساخته شده است گوگل در سال ۲۰۱۷ الگوریتم برت را معرفی کرد! الگوریتم برت به موتور جستجو کمک می‌کند بفهمد مردم چه چیزی می‌خواهند و پاسخ‌هایی را که می‌خواهند بیاورد. ربات‌ها مردم نیستند، اما فناوری آنقدر پیشرفت کرده است که می‌توانند زبان انسان، از جمله عامیانه، اشتباهات، مترادف‌ها و عبارات زبانی موجود در گفتار ما را درک کنند. این الگوریتم جستجوی جدید توسط گوگل برای درک بهتر اهداف و محتوای جستجوی کاربران در صفحات وب ایجاد شده است.
Google BERT چیست؟
Google BERT الگوریتمی است که درک موتور جستجو از زبان انسان را افزایش می دهد. این الگوریتم در دنیای جستجوها ضروری است. BERT مخفف Representations Encoder Bidirectional from Transformers است! برای درک اینکه BERT چیست، باید برخی از شرایط فنی را مرور کنیم، BERT یک شبکه عصبی است. شبکه های عصبی مدل های کامپیوتری الهام گرفته شده از سیستم عصبی مرکزی هستند که می توانند الگوها را یاد بگیرند و تشخیص دهند، آنها بخشی از یادگیری ماشین هستند. BERT یک شبکه عصبی قادر به یادگیری اشکال بیان زبان انسانی است. این شبکه بر اساس مدلی از پردازش زبان طبیعی (NLP) به نام Transformer است که روابط بین کلمات را در یک جمله درک می کند، نه اینکه به ترتیب یک به یک مشاهده کند.
BERT یک مدل از آموزش پردازش زبان طبیعی است. این بدان معناست که مجموعه داده‌های مدل در یک مجموعه متنی (مانند ویکی‌پدیا) آموزش داده می‌شود و می‌توان از آن برای توسعه سیستم‌های مختلف استفاده کرد. برای مثال می توان الگوریتم هایی را با تمرکز بر تجزیه و تحلیل سوالات، پاسخ ها یا احساسات ایجاد کرد، همه اینها در زمینه هوش مصنوعی است. یعنی ربات ها همه کار را انجام می دهند! الگوریتم برت به طور مداوم در مورد زبان انسان با پردازش میلیون ها داده ای که دریافت می کند برنامه ریزی می کند. اما فراتر از دنیای هوش مصنوعی که بیشتر شبیه داستان های علمی تخیلی به نظر می رسد، دانستن این نکته ضروری است که BERT متن کامل یک کلمه را درک می کند. اصطلاحات قبل و بعد و روابط بین آنها که برای درک مطالب بسیار مفید است.یکی از موارد مهم در مشاوره سئو ، تاثیر این الگوریتم بر روی سئوی وب سایت شماست!
BERT چه زمانی منتشر شد؟
در نوامبر ۲۰۱۸، گوگل BERT را به صورت متن باز در پلتفرم GitHub راه اندازی کرد. گوگل خود از BERT در سیستم جستجوی خود استفاده کرد. در اکتبر ۲۰۱۹، گوگل بزرگترین به روز رسانی خود را در چند وقت اخیر اعلام کرد آن هم پذیرش BERT در الگوریتم جستجو.
گوگل قبلاً مدل هایی را برای درک زبان انسان اتخاذ کرده بود، اما این به روز رسانی به عنوان یکی از مهم ترین جهش ها در تاریخ موتورهای جستجو اعلام شد. در ابتدا BERT فقط در ایالات متحده و به زبان انگلیسی راه اندازی شد. اما تا دسامبر ۲۰۱۹، این مدل به بیش از ۷۰ زبان گسترش یافت. به این ترتیب، نتایج جستجو در سرتاسر جهان کیفیت بالایی به دست آورد.
NLP چیست؟
برای توضیح اینکه BERT چیست، اشاره کردیم که این الگوریتم مدلی از پردازش زبان طبیعی (NLP) است. اجازه بدهید توضیح بدهیم که nlp چیست؟
NLP یک حوزه هوش مصنوعی است که هنگام مطالعه تعاملات انسانی و زبان های محاسباتی با زبان شناسی همگرا می شود. هدف این است که شکاف های بین یک زبان و زبان دیگر را پر کند و آنها با هم ارتباط برقرار کنند. در دهه ۱۹۸۰ بود که مدل‌های NLP در هوش مصنوعی پذیرفته شدند. از آن زمان رایانه‌ها حجم زیادی از داده‌ها را پردازش می‌کنند، که انقلابی در روابط انسان‌ها و ماشین‌ها ایجاد کرده است. بیان کلامی ما بسیار پیچیده و متنوع است و ممکن است در زندگی روزمره متوجه آن نشویم، اما زبان‌ها، قواعد نحوی، روابط معنایی، عامیانه‌ها، گفته‌ها، اختصارات و اشتباهات روزانه بسیار زیاد است که گاهی انسان‌ها به سختی آن را درک می‌کنند و درک این برای رایانه‌ها حتی سخت تر می‌شود، زیرا ما از یک زبان بدون ساختار برای آنها استفاده می‌کنیم، که برای درک آن به سیستم‌هایی نیاز دارند. برای این کار، NLP یک سری تکنیک‌ها را به کار می‌گیرد، مانند انتزاع آنچه در متن نامربوط است، تصحیح غلط‌های املایی، و کاهش کلمات به شکل ریشه‌ای یا مصدر.
با الگوریتم برت می‌توان محتوا را ساختار، بخش‌بندی و دسته‌بندی کرد تا بفهمیم که چگونه قسمت‌ها با هم معنا پیدا می‌کنند. سپس، سیستم همچنین پاسخی را به زبان طبیعی برای تعامل با کاربر توضیح می دهد. این نوع سیستم به شما اجازه می‌دهد، برای مثال، بگویید « دستور پخت کیک شکلاتی را به من بگو»، و دستیار مجازی آمازون با مواد و روش تهیه پاسخ می‌دهد.
آیا BERT جایگزین RankBrain شد؟
گوگل به طور مداوم در حال مطالعه روش هایی برای بهبود تجربه کاربر و ارائه نتایج برتر است. این روش با الگوریتم BERT شروع یا پایان نمی یابد. در سال ۲۰۱۵، موتور جستجو به روز رسانی را اعلام کرد که جهان جستجو را متحول کرد آن هم RankBrain بود. گوگل اولین باری بود که الگوریتم هوش مصنوعی را برای درک محتوا و جستجو به کار گرفت.
RankBrain نیز مانند BERT از یادگیری ماشینی استفاده می کند اما پردازش زبان طبیعی را انجام نمی دهد. این روش بر تجزیه و تحلیل پرس و جو، گروه بندی کلمات و عباراتی متمرکز است که از نظر معنایی مشابه هستند، اما نمی توانند زبان انسان را به تنهایی درک کنند. بنابراین، هنگامی که یک جستجوی جدید در Google ایجاد می شود، RankBrain جستجوهای گذشته را تجزیه و تحلیل می کند و تشخیص می دهد که کدام کلمات و عبارات به بهترین وجه با جستجو مطابقت دارند، حتی اگر دقیقاً مطابقت نداشته باشند یا هرگز جستجو نشده باشند. وقتی ربات‌ها سیگنال‌های تعامل کاربر را دریافت می‌کنند، درباره روابط بین کلمات بیشتر می‌آموزند و رتبه بندی را بهبود می‌بخشند.
بنابراین، این اولین قدم گوگل در درک زبان انسان بود. حتی امروزه نیز یکی از روش هایی است که الگوریتم برای درک اهداف جستجو و محتوای صفحه به منظور ارائه نتایج بهتر به کاربران استفاده می کند. الگوریتم BERT جایگزین RankBrain نشد، بلکه روش دیگری برای درک زبان انسانی به ارمغان آورد. بسته به جستجو، الگوریتم گوگل می تواند از هر دو روش (یا حتی ترکیب آن دو) استفاده کند تا بهترین پاسخ را به کاربر ارائه دهد. به خاطر داشته باشید که الگوریتم گوگل با پیچیدگی گسترده ای از قوانین و عملیات شکل گرفته است. RankBrain و BERT نقش مهمی ایفا می کنند، اما آنها تنها بخشی از این سیستم جستجوی قوی هستند.وقتی قصد طراحی سایت را دارید ، باید هم به الگوریتم bert توجه کنید و هم به الگوریتم rank brain چرا که هر دو به یک میزان مهم هستند
Google BERT چگونه کار می کند؟
یکی از تفاوت های گوگل با سایر سیستم های پردازش زبان، ویژگی دو جهتی آن است. اما به چه معنا است؟ سایر سیستم ها فقط یک طرفه هستند. به این معنا که آنها فقط کلمات را با استفاده از اصطلاحاتی که در سمت چپ یا راست آنها در متن قرار دارند، متنی می کنند. الگوریتم BERTدر هر دو جهت کار می کند، متن را در سمت چپ و راست کلمه تجزیه و تحلیل می کند. این امر درک بسیار عمیق تری از روابط بین اصطلاحات و بین جملات به ارمغان می آورد. تفاوت دیگر این است که BERT یک مدل زبان را با یک مجموعه متن کوچک می سازد. توجه داشته باشید که BERT الگوریتمی است که در بسیاری از برنامه ها قابل استفاده است. بنابراین وقتی در مورد Google BERT صحبت می کنیم، در مورد کاربرد آن در سیستم موتور جستجو صحبت می کنیم.
در گوگل، BERT برای درک اهداف جستجوی کاربران و مطالبی که توسط موتور جستجو نمایه می شود، استفاده می شود. برخلاف RankBrain، برای درک منظور کاربران نیازی به تجزیه و تحلیل پرس و جوهای گذشته ندارد. BERT کلمات، عبارات و کل محتوا را درست مانند ما درک می کند. اما همچنین بدانید که این مدل NLP تنها بخشی از الگوریتم است. Google BERT معنی کلمات و ارتباط آنها با یکدیگر را درک می کند. اما گوگل هنوز به تمام کارهای بقیه الگوریتم نیاز دارد تا جستجو را به صفحات فهرست مرتبط کند، بهترین نتایج را انتخاب کند و آنها را به ترتیب ارتباط با کاربر رتبه بندی کند.
چرا Google BERT برای تجربه جستجو مهم است؟
اکنون، اصطلاحات فناوری اطلاعات را کنار می گذاریم تا در مورد معنای BERT برای جستجوهای Google صحبت کنیم. می دانید که این الگوریتم به گوگل کمک می کند تا زبان انسان را رمزگشایی کند، اما چه تفاوتی با تجربه جستجوی کاربر دارد؟ ماموریت گوگل این است که تمام محتوای وب را سازماندهی کند تا بهترین پاسخ ها را به کاربران ارائه دهد. برای این کار، موتور جستجو باید بفهمد که مردم به دنبال چه چیزی هستند و صفحات وب در مورد چه چیزی صحبت می کنند. بنابراین، می تواند تطابق صحیح بین کلمات کلیدی و محتوای وب را ایجاد کند. با الگوریتم BERT، معنای آن کلمه را در عبارات جستجوی شما و در محتوای صفحات درک می کند.
برای مثال شما اگر جستجو کنید مراکز پخش غذا، با انجام این جستجو گوگل متوجه می شود که شما در حال جستجوی مراکزهای پخش مواد غذایی در نزدیکی محل خود هستید. بنابراین صفحه نتایج احتمالاً مراکزی را نشان می دهد که این نوع خدمات را در منطقه شما ارائه می دهند، به خصوص اگر آنها استراتژی SEO محلی خوبی داشته باشند. به این ترتیب، گوگل برای ارائه نتایجی که واقعاً چیزی را که کاربران می خواهند پیدا کنند، هوشمندتر می شود. این همان تجربه جستجویی است که گوگل می خواهد ارائه دهد. در روزهای اولیه گوگل، همه جستجوها چیزی را که کاربر به دنبال آن بود ارائه نمی کرد اما به مرور زمان جستجوها به تطابق دقیق کلمه کلیدی محدود شد. به این معنا که وقتی شخص برای مثال مراکز پخش غذا را جستجو میکرد، فقط می‌توانست نتایجی را برای صفحاتی که دقیقاً از این اصطلاح استفاده می‌کردند ارائه دهد.
از زمانی که الگوریتم RankBrain منتشر شد، گوگل شروع به درک این موضوع کرده است که “مراقبت” بسیار نزدیک به “چگونگی مراقبت” است. بنابراین، موتور جستجو صفحاتی را با عبارات “چگونه از …مراقبت کنیم” را به کاربر نشان می دهد. BERT به گوگل می فهماندکه شخص می‌خواهد بداند چگونه از…مراقبت کند بدون اینکه به کلمات کلیدی دقیق پایبند باشد.
مشکل این است که مدل اولیه گوگل برای تطبیق دقیق کلمات کلیدی، معایب تجربه کاربری را ایجاد کرد به این خاطر که برای ظاهر شدن در موتور جستجو، بسیاری از سایت ها شروع به استفاده از کلمات کلیدی در متن در تعداد و تکرار بالا کردند دقیقاً همانطور که کاربر جستجو می کرد، این امر تجربه خواندن را بسیار اذیت کننده کرد. شما ترجیح می دهید مطالبی را بخوانید که به طور طبیعی در مورد مراقبت از…. صحبت می کند یا متنی که چندین بار “مراقبت از ….” را تکرار می کند، بدون اینکه معنی داشته باشد؟ به مرور زمان تغییر گوگل به سمت درک اهداف جستجو، تجربه خواندن کاربر، بهبود پیدا کرد. سایت ها برای تولید محتوا با زبان طبیعی و با استفاده از عباراتی که برای خواننده منطقی است، طراحی شده اند. با این کار، گوگل همچنین با تکرار کردن کلمات کلیدی مبارزه می‌کند یعنی رویه کلاه سیاهی که خط مشی‌های موتور جستجو را نقض می‌کند و این کار را به خاطر تجربه کاربری انجام می دهد.
اثرات BERT بر SERP چیست؟
مانند هر به روزرسانی، الگوریتم BERT حرکتی را در بازار سئو ایجاد کرد، بسیاری از سایت‌ها می‌ترسیدند موقعیت خود را از دست بدهند. با این حال، برخلاف به روزرسانی‌هایی که هدفشان مقابله با اقدامات کلاه سیاه است، BERT هیچ سایتی را جریمه نکرد. کاری که انجام داد بهبود هم ترازی بین جستجوهای کاربر و محتوای صفحه بود. بنابراین، اگر شخصی موقعیت های خود را برای یک کلمه کلیدی خاص از دست داد، به این معنی است که پاسخ خوبی برای آن جستجو ارائه نکرده است.
از طرف دیگر، اگر صفحه برای گوگل مناسب است، احتمالاً بهتر است با یک جستجوی دیگر هماهنگ شود و کیفیت ترافیک خود را بهبود بخشد و باعث می شود بازدیدکنندگان بیشتر از محتوا لذت ببرند. گوگل مثالی را برای توضیح تغییرات BERT در SERP ها نشان داد. در تصویر زیر می توانید ببینید که جستجو قبل و بعد از BERT چگونه به نظر می رسد.
چگونه BERT بر موتور جستجو تأثیر می گذارد؟
کلمه کلیدی “مسافر ایرانی برای ورود به آلمان نیاز به ویزا دارد”. BERT قصد کاربر را درک می کند که آیا مسافران ایرانی برای ورود به آلمان نیاز به ویزا دارند یا خیر. با این حال، قبل از به روز رسانی، گوگل متوجه می شد که جستجو برای اطلاعاتی در مورد ویزای توریستی آلمان به ایران بوده است. تفاوت بزرگ در یک جزئیات است: کلمه “به ” که نشان دهنده جهت سفر (از ایران به آلمان ) است. قبل از BERT، این کلمه یعنی (به) توسط ربات ها نادیده گرفته می شود و نتایج نادرستی را برای جستجوگر به ارمغان می آورد. در حال حاضر، همه کلمات در زمینه خود تجزیه و تحلیل می شوند، در این صورت حرف اضافه کل معنای عبارت را تغییر می دهد.
چگونه محتوا و سئو را برای BERT بهینه سازی کنیم؟
موتور جستجو می خواهد محتوای ارزشمندی را به کاربران ارائه دهد و می خواهد برای آن روی سایت شما حساب کند. بنابراین سایت خود را برای BERT بهینه نکنید به اصطلاح برای کاربران بهینه سازی کنید. به همین دلیل است که ما نکات بهینه‌سازی را ارائه نکرده‌ایم، اما می‌خواهیم برخی از شیوه‌های تولید محتوای خوب را بازگو کنیم تا بهترین تجربه را به بازدیدکنندگان شما ارائه دهیم.
درست بنویسید
محتوا باید برای مردم ساخته شود، نه ربات ها! بنابراین، تطابق دقیق کلمات کلیدی با سرچ کاربر را فراموش کنید. برای تطبیق دقیق جستجوهای کاربران، بسیاری از کاربران کلمات کمکی را حذف می‌کنند مانند «به»، «از»، «یک» و… به یاد داشته باشید که گوگل زبان طبیعی را می‌فهمد، بنابراین مجبور نیستید (و نباید!) فشاربیاورید تا دقیقاً با عبارات جستجوی کاربران مطابقت داشته باشد.
بهینه سازی برای اهداف جستجو
کلمات کلیدی دقیق دیگر تمرکز سئو نیستند. بنابراین، برای ظاهر شدن در جستجوی کاربران، چگونه باید محتوا را بهینه کرد؟ به جای تمرکز بر کلمات کلیدی، تمرکز را به اهداف جستجو تغییر دهید. اگر قبلاً روی بهینه سازی آنچه کاربر جستجو می کند تمرکز می کردید، اکنون باید آنچه را که کاربر می خواهد پیدا کند بهینه کنید. آیا تفاوت آن را متوجه می شوید؟ جواب این است که اهداف خریدار خود را درک کنید، یعنی اینکه آنها چه شک هایی را می خواهند حل کنند و سایت شما می توان به آن پاسخ دهد.
روابط معنایی بین کلمات را جستجو کنید
جستجوی کلمه کلیدی هنوز منطقی است؟ البته که اره.جستجوی کلمه کلیدی همچنان یک ابزار برنامه ریزی قدرتمند است. با استفاده از آن، می‌توانید بفهمید که کدام جستجوها به سایت شما منتهی می‌شوند، کاربران از چه عباراتی استفاده می‌کنند و چه موضوعاتی در زمینه شما در حال افزایش هستند. بنابراین، می توان دستورالعمل هایی را برای برآورده ساختن این جستجوها برنامه ریزی کرد. تفاوت این است که دیگر مقالات وبلاگ را با این شرایط دقیق بیش از حد بهینه نمی کنید. کاری که اکنون می توانید انجام دهید این است که عبارات اصلی جستجو را شناسایی کرده و به دنبال کلماتی بگردید که با آنها روابط معنایی برقرار می کند. مترادف ها، متضادها بخشی از حوزه معنایی یک کلمه هستند. بنابراین به جای اینکه یک کلمه کلیدی را چندین بار تکرار کنید، می توانید این تغییرات را در متن خود به همراه عبارات اصلی بررسی کنید. این تمرین تجربه خواندن را غنی می کند و به گوگل کمک می کند تا معنای مطالب شما را بفهمد.
محتوای با کیفیت تولید کنید
اساساً گوگل از شما می خواهد که محتوای باکیفیتی برای مردم تولید کنید. Google BERT یکی از اصلی ترین به روز رسانی ها از این نظر است. بنابراین، دیگر وقت خود را به فکر بهینه سازی برای دوره دیگر تلف نکنید. علاوه بر برآورده کردن اهداف جستجو، خود را وقف ایجاد محتوای اصلی، به روز، قابل اعتماد و مفید برای کاربران کنید. محتوایی بسازید که ارزش خواندن و اشتراک گذاری داشته باشد. گوگل توصیه می کند که محتوای با کیفیت بالا باید دارای سطح بالایی از EAT، یعنی تخصص، قدرت و اعتماد باشد. این کلمات هستند که باید استراتژی بازاریابی محتوای شما را راهنمایی کنند همچنین گوگل می داند که چگونه کار شما را تشخیص دهد.
بهترین تجربه خواندن را ارائه دهید
در نهایت، همیشه به تجربه خواندن فکر کنید. آیا کتابی را می شناسید که نمی توانید آن را زمین بگذارید؟ یا آن مقاله ای که شما را با این همه اطلاعات خوب غنی می کند؟
پیشرفته‌ترین فناوری‌ها در هوش مصنوعی برای بهبود تجربه موتور جستجو، هم در سمت وب‌سایت و هم در کاربر، استفاده می‌شوند. و البته، سرمایه گذاری ها در BERT متوقف نخواهد شد. ما اینجا خواهیم بود تا این تکامل را با شما دنبال کنیم.
دیدگاهتان را بنویسید