Ce este update-ul Google BERT?
Acronimul update-ului BERT provine de la Bidirectional Encoder Representations from Transformers și reprezintă o tehnică bazată pe procesul rețelei neurale, care este responsabilă de pregătirea limbajului natural. Scopul Google BERT este de a înțelege și interpreta cât mai bine contextul cuvintelor din interogările de căutare.
Există numeroase situații în care anumite expresii care conțin același cuvânt au înțelesuri total diferite; în oricare dintre situații creierul uman poate face distincție între ele și înțelege contextul în care sunt folosite cuvintele, aspect care nu se aplică și în cazul motoarelor de căutare. Acest update, Google BERT, este programat în așa fel încât să poată face distincția între contexte și să ofere rezultate cât mai relevante căutărilor efectuate de utilizatori.
Lansat în Noiembrie 2018, algoritmul poate fi folosit de oricine dorește să își antreneze propriul sistem de procesare al limbajului utilizat pentru a obține răspunsuri la diverse întrebări.
De ce se numește BERT
Acest algoritm, Google BERT este un update lansat de compania Google, care se bazează pe procesarea limbajului natural. Inițial, update-ul a fost subiectul unei lucrări de cercetare academice; odată ce lucrarea a fost publicată, algoritmul BERT a fost considerat o inovație în domeniul tehnologic și a fost extrem de mediatizat și de urmărit. Numele lucrării de cercetare care avea la bază algoritmul era BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
Ce este o rețea neurală
În termeni simpli, o rețea neurală de algoritmi este concepută cu scopul de a putea recunoaște diferite tipare; printre cele mai răspândite exemple din lumea reală se regăsesc anticiparea tendințelor de pe piețele financiare, clasificarea conținutului imaginilor, recunoașterea scrisului de mână și, nu în ultimul rând, aplicațiile de căutare, care urmăresc diferite tipare bazate pe click-urile utilizatorilor.
Principiul de bază al rețelei neurale este analizarea și interpretarea cât mai multor date, astfel încât tiparele să poată fi recunoscute. Algoritmul BERT a dobândit experiență și recunoaștere prin utilizarea frecventă a datelor disponibile pe Wikipedia.
Ce înseamnă NLP?
Acronimul NLP provine de la natural language processing (procesarea limbajului natural) și reprezintă o parte a inteligenței artificiale care este responsabilă de partea lingvistică. Scopul NLP este acela de a oferi computerelor posibilitatea de a înțelege și de a interpreta felul în care comunică utilizatorii între ei, în mod natural; există diverse instrumente prin intermediul cărora procesul de NLP este constant dezvoltat: chatbots, instrumente de ascultare și sugestii de cuvinte pe telefoane de tip smart.
NLP nu reprezintă o componentă nouă pentru motoarele de căutare, însă algoritmul BERT poate fi considerat un progres în NLP, tocmai datorită training-ului bidirecțional.
Cum funcționează Google BERT
Componenta revoluționară în cazul Google BERT este reprezentată de capacitatea sa de a înțelege modele de limbaj bazate pe întreg setul de cuvinte dintr-o propoziție sau dintr-o interogare. Algoritmul este capabil să funcționeze într-o manieră complexă, comparativ cu modul tradițional de înțelegere al interogărilor solicitate de utilizatori, unde cuvintele sunt înțelese într-o anumită ordine: de la stânga la dreapta sau de la dreapta la stânga. BERT permite modelului lingvistic să învețe și să înțeleagă contextul cuvintelor, analizând toate cuvintele din interogare.
Google a denumit BERT ca fiind profund bidirecțional, deoarece interpretările contextuale ale cuvintelor pornesc de la baza rețelei neurale; de exemplu, dacă un utilizator ar căuta pe Google „cărți de matematică pentru adulți”, ar putea primi drept prim rezultat un link către un manual de matematică pentru clasele 6-8, însă atunci când în ecuația intră și algoritmul BERT, rezultatele căutării se schimbă și utilizatorul primește ca prim rezultat un link către un manual denumit „matematică pentru adulți”.
Algoritmul Google BERT și SEO on-page
Potrivit unui articol care o citează pe Dawn Anderson, expert în algoritmi de căutare, update-ul Google BERT nu avantajează deloc site-urile care nu conțin informații valoroase, scrise cu atenție. BERT îmbunătățește modul în care Google înțelege interogările de căutare venite din partea utilizatorilor; există situații în care interpretarea BERT poate fi chiar mai presus de înțelegerea umană, tocmai în situația în care două persoane pot interpreta diferit același cuvânt.
În cazul în care textul unei pagini nu este exprimat clar, simplu și ușor de înțeles, utilizatorii pot fi nedumeriți, astfel că citirea informațiilor se dovedește a fi o pierdere de timp pentru ei, aspect care duce la o experiență negativă a utilizatorilor pe pagina respectivă; totodată, chiar și diverse pronume au ridicat semne de întrebare de-a lungul timpului, dar algoritmul BERT a reușit să contribuie pozitiv și să ajute la interpretarea acestora datorită naturii bidirecționale care intră în componența lui.
Dawn Anderson a recunoscut că nu este o sarcină ușoară a editorilor de site-uri să modifice paginile web astfel încât acestea să nu fie penalizate de algoritmul BERT; tot ea a accentuat importanța utilizării unei structuri clare, care să transforme datele nestructurate în date semistructurate și, nu în ultimul rând, a utilizării de indicații clare pentru utilizatori pe paginile web; în cazul unui site specializat în comerțul online este indicat să fie listate și fotografii cu produsele comercializate, nu doar informații scrise.
Diferența dintre Google BERT și Google RankBrain
RankBrain a fost primul algoritm bazat pe inteligență artificială, fiind destinat înțelegerii interogărilor. Într-o anumită măsură update-ul BERT seamănă cu Google RankBrain, însă algoritmii sunt separați, fiecare dintre el influențând rezultatele căutărilor pe Google.
Spre deosebire de BERT, RankBrain rulează în același timp cu algoritmii obișnuiți de ranking ai căutărilor și este utilizat pentru a aduce diverse ajustări la rezultatele generate de acești algoritmi; de asemenea, el ajustează rezultatele căutărilor pe baza unei interpretări a interogărilor înregistrate în trecut, după care analizează performanța rezultatelor căutării care corespund acelei interogări din trecut. RankBrain a fost conceput de Google pentru a putea furniza rezultate cât mai specifice căutărilor utilizatorilor, chiar dacă acestea nu includ cuvinte particulare; spre exemplu, dacă un utilizator caută „înălțimea punctului de reper din Paris”, Google interpretează că utilizatorul încearcă să găsească informații specifice despre Turnul Eiffel, chiar dacă acesta nu a menționat aceste cuvinte în căutare.
Algoritmul BERT este conceput să ruleze diferit; acesta analizează conținutul unei pagini cu scopul de a înțelege despre ce este vorba și pentru ce tip de căutare poate fi relevant. Caracteristica bidirecțională este cea care îl face diferit de RankBrain; BERT analizează și interpretează cuvintele din jurul cuvântului de bază pentru a putea înțelege la ce anume se referă în contextul în care el a fost pus de utilizator, aspect considerat a fi o importantă îmbunătățire în procesarea limbajului natural, deoarece comunicarea umană este detaliată și complexă.
Ambii algoritmi sunt folosiți de Google pentru a putea analiza cât mai bine interogările utilizatorilor și conținutul site-urilor, tocmai pentru a înțelege și interpreta cât mai corect semnificația cuvintelor. BERT și RankBrain pot fi folosiți împreună sau separat, în funcție de termenii de căutare; cei doi algoritmi nu sunt considerați a fi indispensabili unul față de celălalt.
Cum să optimizezi conținutul pentru update-ul Google BERT
Google a afirmat faptul că nu ar fi nimic de optimizat la conținutul paginilor web, deoarece criteriile care determină algoritmii Google să promoveze sau nu un website rămân neschimbate. Cu toate acestea, Google recomandă editorilor de pagini web să țină cont de utilizatori și de nevoile acestora, oferind conținut valoros care să îi ajute să își rezolve problema pentru care au căutat răspunsuri.
Cel mai eficient mod de a optimiza conținutul este de a menține un fir logic al acestuia, cât mai natural, pentru a putea fi cât mai ușor de urmărit și de înțeles de către utilizatori. Conținutul nu trebuie să fie conceput doar cu scopul de a urca cât mai sus în clasamentul căutărilor. Analiza interogărilor se bazează pe întreg contextul în care este folosit un anumit cuvânt, astfel că optimizarea interogărilor nu poate fi îmbunătățită într-o măsură foarte mare doar prin tehnici de SEO.
Mituri despre Google BERT
Există o serie de mituri care generează confuzii în legătură cu algoritmul BERT.
Algoritmul BERT presupune optimizarea pentru long-tails
Intenția Google este de a cunoaște cât mai bine utilizatorul și de a înțelege ce anume își dorește pentru a-i putea furniza informații cat mai relevante și specifice; ideea că o pagina web trebuie să fie prietenoasă cu căutările de tip long-tails pentru a fi optimizată nu este adevărată.
Update-ul Google BERT are un efect minor asupra rezultatelor
Se consideră că acest update nu are un impact semnificativ asupra rezultatelor căutărilor, însă Google a declarat faptul că BERT afectează una din 10 interogări de căutare din limba engleză, ceea ce înseamnă că un procent de 10% din interogări sunt afectate.
Se poate ca unii dezvoltatori de site-uri web să nu considere semnificativ procentul de 10%, deoarece cred că BERT nu impactează cuvinte specifice, ci mai degrabă expresii, care ar putea fi interpretate greșit; în asemenea situații o mare parte din trafic este redirecționat către site-urile potrivite, optimizate corect, care oferă conținut relevant căutărilor utilizatorilor.
Algoritmul a crescut importanța cuvintelor de legătură
Într-un comunicat publicat de Google despre BERT, erau menționate exemple în care contextul era influențat de cuvintele de legătură, spre exemplu „către”, „de la”; această informație a fost ulterior preluată și integrată în articolele de SEO, unde se susținea că aceste cuvinte de legătură au mare însemnătate și influențează modul în care se face SEO. Au existat site-uri web care au luat într-atât de serios această informație, încât au inclus cuvinte de legătură chiar și în URL-urile paginilor.
Update-ul BERT a fost cel mai mare la momentul apariției
O interpretare greșită a unui comunicat de presă publicat de Google a dus la supoziția că algoritmul BERT este una dintre cele mai mari actualizări din toate timpurile, când, de fapt, comunicatul susținea faptul că BERT reprezenta una dintre cele mai mari îmbunătățiri din ultimii 5 ani. Actualizarea BERT este considerată a fi printre cele mai mari îmbunătățiri aduse procesului căutărilor din toate timpurile, dar nu este singura. La fel ca și BERT și Statistical Analysis, The Hummingbird Update, The Caffeine Update, Panda și Penguin sunt considerate a fi îmbunătățiri majore și esențiale.
Istoric complet al update-urilor de algoritm BERT
22 Oct 2019 – Google BERT update
09 Dec 2019 – International BERT update
Organic Agency este o agenție de marketing digital supraspecializată în servicii de SEO marketing și content marketing. Executăm riguros strategii a căror eficiență a fost dovedită pentru peste 150 de branduri.
