O nowym algorytmie Google BERT
Porozmawiajmy o tym, czym jest Google BERT. Bez zrozumienia podstawowych zasad tego algorytmu nie da się skutecznie promować i rozwijać biznesu, niezależnie od branży.
Aby wyjaśnić to pojęcie, trzeba najpierw zrozumieć sieci neuronowe oraz to, czym jest przetwarzanie języka naturalnego.
Sieć neuronowa to podstawa algorytmu. Potrafi rozpoznawać wzorce. To ona znajduje obrazy według kategorii. Potrafi też rozpoznawać pismo odręczne. Aby poprawić jej działanie, programiści wykorzystują duże zbiory danych do wstępnego trenowania i testów. Algorytm Google BERT trenowano na przykład na Wikipedii.
Przetwarzanie języka naturalnego to jedno z najważniejszych zadań AI. Mówiąc najprościej, chodzi o to, by nauczyć się rozumieć, jak komunikują się ludzie. Dzięki temu dostajemy trafne podpowiedzi podczas pisania na telefonie i analitykę zachowania zapytań. Przejdźmy teraz do samego algorytmu.
BERT Jak podało Google, to bardzo istotna aktualizacja, która pozwoli lepiej rozumieć zachowania użytkowników i wyświetlać bardziej wartościowe i przydatne linki.
Google BERT zaprezentowano w 2018 roku. Nieco później firma udostępniła kod. Dzięki temu inne firmy mogły nie tylko zrozumieć, jak działa BERT, ale też wykorzystać go do trenowania własnych systemów analizy języka. W październiku kolejnego roku wdrożono go w wyszukiwarce.
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (tak brzmi rozwinięcie skrótu) to najnowsza metoda przetwarzania języka naturalnego. Bezpośrednio wpływa na ranking fragmentów stron, dzięki czemu użytkownicy dostają najtrafniejsze odpowiedzi, bo lepiej rozumie sens fraz wyszukiwania.
Czym RankBrain różni się od BERT
Nie wszyscy rozumieją różnicę między BERT a RankBrain. Może się wydawać, że to dwie nazwy tego samego. Ale nie — to niezależne algorytmy, więc mogą działać jednocześnie, co również poprawia jakość wyników.
RankBrain służy do korygowania innych algorytmów. Porównuje nowe zapytanie z tymi, które były używane wcześniej.
Na podstawie tych danych koryguje wyniki i pomaga wyszukiwarce zrozumieć, czego chce użytkownik, nawet jeśli słowa kluczowe nie padają wprost.
Bidirectional Encoder Representations from Transformers działa nieco inaczej. Wcześniejsze algorytmy analizowały treść strony, by ustalić, o czym jest. BERT jest dwukierunkowy. Analizuje wszystko, co stoi przed słowem i po nim, dzięki czemu lepiej rozumie kontekst. Potrafi uczyć się modeli językowych z uwzględnieniem wszystkich słów, podczas gdy wcześniej analiza była możliwa tylko od lewej do prawej lub odwrotnie. Dlatego jest tak skuteczny.
Google BERT a pozycjonowanie SEO
Jeśli już w panice zastanawiasz się, jak zoptymalizować stronę, by nie wypaść z gry — spokojnie. Sami twórcy mówili, że aktualizacja obejmie bardzo ograniczoną liczbę stron, więc zmiany będą mało odczuwalne. Poza tym na początku algorytm stosowano tylko do zapytań anglojęzycznych. To ich użytkownicy jako pierwsi odczuli pozytywne zmiany — wyniki maksymalnie dopasowane do pytania. Strony w innych językach nie miały się na razie czego obawiać.
Nadal masz obawy? Po prostu twórz treści jak najbardziej żywe i przydatne, a nie pusty zbiór wytartych fraz pisanych pod maszynę. Nie zapominaj też o architekturze informacji. Rozsądnie rozmieszczaj frazy z danych o widoczności i z podpowiedzi wyszukiwarki.
Użytkownicy docenią wdrożenie algorytmu, bo trafność wyszukiwania jest teraz znacznie wyższa. Poprawia to również wyszukiwanie głosowe. To dobra wiadomość, bo coraz więcej osób korzysta z internetu na smartfonach, gdzie komendy głosowe są niezbędne.
Specjalistom SEO pozwala to dopasować meta tagi do CTR bez ryzyka dla jakości optymalizacji. Wcześniej trzeba było wybierać: pisać je pod pozycjonowanie SEO czy pod CTR. Podsumowując, to pewny krok w stronę lepszej interakcji z ludźmi szukającymi informacji i zachęta do wypełniania internetu wartościowymi treściami.
