BERT: การอัปเดตครั้งใหญ่ที่สุดของ Google ในรอบหลายปี

BERT ของ Google เผยแพร่เมื่อปลายปี 2019 และส่งผลกระทบต่อการค้นหาเกือบ 10% ของทั้งหมด อาจเป็นหนึ่งในการอัปเดตอัลกอริทึมครั้งใหญ่ที่สุดของปี 2019 นี่คือทุกสิ่งที่ SEO และเจ้าของเว็บไซต์ควรรู้เกี่ยวกับรูปแบบการประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูงของ Google

BERT ของ Google คืออะไร

BERT เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก และย่อมาจาก Bidirectional Encoder Representations จาก Transformers อัลกอริทึมช่วยให้แสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้นสำหรับข้อความค้นหาที่ซับซ้อน

การอัปเดตอัลกอริทึม BERT มีผลอย่างไรต่อการค้นหาของ Google

นี่คือสิ่งที่ Google กล่าวว่า:

“การปรับปรุงเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความเข้าใจภาษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับข้อความค้นหาภาษา/การสนทนาที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น เนื่องจาก BERT สามารถช่วยให้ Search เข้าใจความแตกต่างและบริบทของคำใน Searches ได้ดียิ่งขึ้น และจับคู่ข้อความค้นหาเหล่านั้นกับผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ได้ดียิ่งขึ้น

โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับข้อความค้นหาที่ยาวขึ้นและมีการสนทนามากขึ้น หรือการค้นหาที่คำบุพบท เช่น "for" และ "to" มีความสำคัญต่อความหมายมาก Search จะสามารถเข้าใจบริบทของคำในข้อความค้นหาของคุณได้ คุณสามารถค้นหาด้วยวิธีที่เป็นธรรมชาติสำหรับคุณ”

ตามข้อมูลของ Google การอัปเดต BERT จะส่งผลกระทบต่อการค้นหาภาษาอังกฤษ 1 ใน 10 ในสหรัฐอเมริกา นั่นคือ 10% ของข้อความค้นหา นี่คือการอัปเดตที่สำคัญที่สุดของ Google ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา อย่างน้อยก็ตาม:

เรากำลังปรับปรุงวิธีที่เราเข้าใจข้อความค้นหาอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งแสดงถึงการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ที่สุดในรอบ 5 ปีที่ผ่านมา และเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ของการค้นหา

การเปิดตัว BERT ทำให้เกิดความผันผวนของอันดับอย่างมากในสัปดาห์แรกของการปรับใช้อัลกอริทึมใหม่ นัก SEO ที่ Webmaster World ได้แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับความผันผวนตั้งแต่ต้นสัปดาห์ โดยสังเกตว่าการจัดอันดับมีความผันผวนมากที่สุดที่จะกระทบโลก SEO นับตั้งแต่ RankBrain

BERT วิเคราะห์ข้อความค้นหาไม่ใช่หน้าเว็บ

อัลกอริทึม BERT ที่เผยแพร่ในวันที่ 24 ตุลาคม 2019 ปรับปรุงวิธีที่เครื่องมือค้นหายักษ์ใหญ่วิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อความค้นหา (ไม่ใช่หน้าเว็บ)

BERT (การแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers) ช่วยให้ Google เข้าใจบริบทของแต่ละคำในข้อความค้นหา Roger Montti จาก SEJ ได้ให้ตัวอย่างที่ดีเกี่ยวกับสิ่งนี้ในบทความของเขาเกี่ยวกับการอัปเดต BERT

เขาใช้การค้นหาตัวอย่าง “ วิธีตกปลาวัว? ” ตามเนื้อผ้า Google จะแสดงผลลัพธ์เกี่ยวกับปศุสัตว์ (วัว) ตอนนี้ Google ดูเหมือนจะเข้าใจว่าการตกปลาปรับการใช้คำว่า "วัว" และหมายถึงปลาเบสแทนวัวใน บริบท การตกปลา

เบิร์ตทำงานอย่างไร?

BERT ปรับปรุงความเข้าใจของ Google เกี่ยวกับข้อความค้นหาโดยใช้โมเดลบริบทแบบสองทิศทาง (นั่นคือ B ใน BERT) Google ได้พูดคุยเกี่ยวกับกลไกของ BERT เมื่อประมาณปีที่แล้ว เมื่อพวกเขาประกาศให้ BERT เป็นเทคนิคใหม่สำหรับการฝึกอบรมล่วงหน้าของ Natural Language Processing (NLP)

การฝึกอบรมล่วงหน้าคืออะไร? การฝึกอบรมล่วงหน้าเป็นเพียงการสอนเครื่องจักรถึงวิธีการทำงาน ก่อนที่คุณจะให้งานนั้นจริง ๆ ชุดข้อมูลก่อนการฝึกอบรมแบบดั้งเดิมจะโหลดด้วยตัวอย่างไม่กี่พันถึงสองสามแสนตัวอย่างที่ติดฉลากโดยมนุษย์

การฝึกอบรมล่วงหน้าเป็นเรื่องจังหวะ แต่สิ่งที่ทำให้ BERT พิเศษคือมีทั้งบริบท (ความหมายของคำแต่ละคำเปลี่ยนไปตามคำที่อยู่รอบตัว) และแบบสองทิศทาง ความหมายของคำจะเข้าใจได้จากคำที่อยู่ก่อนหน้าและ หลังจากที่มัน.

ตามบล็อกของ Google:

ในประโยค " ฉันเข้าถึงบัญชีธนาคาร " รูปแบบบริบทแบบทิศทางเดียวจะแทน " ธนาคาร " ตาม " ฉันเข้าถึง บัญชีธนาคาร" แต่ไม่ใช่ " บัญชี " อย่างไรก็ตาม BERT เป็นตัวแทนของ “ ธนาคาร ” โดยใช้ทั้งบริบทก่อนหน้าและถัดไป — “ ฉันเข้าถึง … บัญชี ” — โดยเริ่มจากด้านล่างสุดของโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก ทำให้มันเป็นแบบสองทิศทางอย่างลึกซึ้ง

การอัปเดต Google BERT สร้างจากความก้าวหน้าล่าสุดในการเรียนรู้ของเครื่องและการจดจำเอนทิตี โดยพื้นฐานแล้ว BERT จะช่วยระบุทุกส่วนของคำพูดและบริบทของคำ ก่อนที่ Google จะประมวลผลการค้นหา

BERT หมายถึงอะไรสำหรับผลการค้นหา

จากข้อมูลของ Google หมายความว่าผู้ใช้จะเริ่มเห็นผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่ตรงกับจุดประสงค์ในการค้นหาของผู้ใช้มากขึ้น การปรับปรุงอัลกอริทึมนี้จะครอบคลุมผลลัพธ์ปกติและผลลัพธ์ตัวอย่างข้อมูลสื่อสมบูรณ์

Google ให้ตัวอย่างที่เป็นประโยชน์ในรายการบล็อกของพวกเขาที่ประกาศ BERT

ตัวอย่าง Esthetician

อันดับแรก เรามีผู้ใช้ที่พยายามทำความเข้าใจว่าผู้เชี่ยวชาญด้านความงามใช้เวลาส่วนใหญ่อยู่กับที่ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของงานหรือไม่

คุณสามารถดูได้ที่ด้านล่างก่อนที่ BERT Google จะอ่านข้อความค้นหาว่า "นักวิชาชีพด้านความงามยืนทำงานเป็นจำนวนมากหรือไม่" และสร้างผลลัพธ์ที่เปรียบเทียบประเภทของสภาพแวดล้อมการทำงานสำหรับนักวิชาชีพด้านความงาม

หลังจาก BERT Google นำเสนอบทความเกี่ยวกับความต้องการทางกายภาพของการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านความงาม ซึ่งสอดคล้องกับข้อมูลที่ผู้ค้นหาพยายามนำเสนอในตอนแรก

ตัวอย่างหนังสือแบบฝึกหัดคณิตศาสตร์

ในตัวอย่างนี้ ผู้ใช้กำลังมองหาหนังสือแบบฝึกหัดคณิตศาสตร์สำหรับผู้ใหญ่ แต่พบหนังสือแบบฝึกหัดคณิตศาสตร์สำหรับเด็ก

หลังจาก BERT Google จดจำบริบทของข้อความค้นหาได้ถูกต้อง โดยคำนึงถึงส่วนที่สองของการค้นหา "สำหรับผู้ใหญ่" ได้ดีขึ้น

คุณสามารถรับยาสำหรับตัวอย่างอื่นได้

ในตัวอย่างนี้ ข้อความค้นหา “คุณสามารถรับยาจากร้านขายยาได้หรือไม่” ส่งคืนผลลัพธ์เกี่ยวกับวิธีการกรอกใบสั่งยาโดยทั่วไป แทนที่จะเป็นวิธีการกรอกใบสั่งยาสำหรับบุคคลที่สาม หลังจาก BERT Google เข้าใจเป้าหมายของผู้ใช้ได้ดีขึ้นและแสดงข้อมูลว่าผู้ป่วยสามารถให้เพื่อนหรือสมาชิกในครอบครัวมารับใบสั่งยาให้ได้หรือไม่

นอกจากนี้ BERT ยังช่วยให้ Google รักษาการครอบงำตลาดในการค้นหาด้วยเสียงได้อย่างไม่ต้องสงสัย ซึ่งเป็นไปตามบริบทมากกว่า โดยใช้ประโยคและคำถามแบบเต็ม

ฉันจะทำอย่างไรเพื่อให้อันดับดีขึ้นหลังจาก BERT

สำหรับคำหลักใดๆ ที่คุณสูญเสียอันดับ คุณควรดูที่หน้าผลการค้นหาที่แก้ไขแล้วเพื่อทำความเข้าใจว่า Google ดูเจตนาการค้นหาของข้อความเป้าหมายของคุณอย่างไร จากนั้นแก้ไขเนื้อหาของคุณตามเป้าหมายของผู้ใช้ให้ดียิ่งขึ้น

หากคุณสูญเสียอันดับภายใต้ BERT เป็นไปได้มากว่าเป็นปัญหาที่เกี่ยวข้องกับว่าหน้าเว็บของคุณตรงกับจุดประสงค์ในการค้นหาของผู้ใช้ได้ดีเพียงใด (ช่วยให้ผู้ใช้บรรลุเป้าหมาย) มากกว่าจะเป็นปัญหาด้านคุณภาพของเนื้อหา

เนื่องจาก BERT มีแนวโน้มที่จะสนับสนุนความพยายามในการค้นหาด้วยเสียงเมื่อเวลาผ่านไป เราจึงแนะนำให้เว็บไซต์เขียนข้อความที่ชัดเจนและกระชับ อย่าใช้ภาษาที่เหมารวม ไม่คลุมเครือ ตรงประเด็น

ต้องการความช่วยเหลือในการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณหรือไม่? ตรวจสอบเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาบนเพจของ LinkGraph ติดต่อสมาชิกในทีมของเราที่ [email protected] หรือนัดหมายการประชุมเพื่อรับการตั้งค่าวันนี้

ฉันจะเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ไหน

Dawn Anderson นำเสนองานนำเสนอที่ยอดเยี่ยมเมื่อต้นเดือนที่ผ่านมาที่ Pubcon ในหัวข้อ “Google BERT and Family and the Natural Language Understanding Leaderboard Race” และคุณสามารถดูการนำเสนอของเธอได้

ขอบคุณที่มี #Pubcon ของฉัน นี่คือสำรับของฉัน <3 <3 https://t.co/aGYDI9pfdY

— Dawn Anderson (@dawnieando) วันที่ 10 ตุลาคม 2019

เมื่อเร็วๆ นี้ เจฟฟ์ ดีนยังกล่าวปาฐกถาพิเศษเกี่ยวกับ AI ที่ Google รวมถึง BERT ที่คุณสามารถรับชมได้