الگوریتم Bert

الگوریتم BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) یکی از پیشرفته‌ترین و مهم‌ترین نوآوری‌های گوگل در زمینه پردازش زبان طبیعی(NLP) است که برای بهبود درک موتور جستجوی گوگل از معنای عبارات و جملات استفاده می‌شود. این الگوریتم در سال ۲۰۱۹ معرفی شد و به طرز چشمگیری توانایی گوگل را در فهم زبان کاربران بهبود بخشید.

الگوریتمBERT با تحلیل و پردازش جملات به صورت دوطرفه، قادر است تا معنای دقیق‌تر و کامل‌تری از کلمات و عبارات جستجوها استخراج کند و نتایج جستجوی بهتری را ارائه دهد. در این مقاله به بررسی الگوریتم BERT، تأثیر آن بر نتایج جستجو و روش‌های بهینه‌سازی محتوا برای سازگاری با این الگوریتم می‌پردازیم.

الگوریتمBERT چیست؟

الگوریتمBERT یک مدل یادگیری عمیق (Deep Learning) مبتنی بر معماری ترانسفورمر(Transformer) است که برای پردازش زبان طبیعی طراحی شده است. برخلاف مدل‌های قبلی که تنها کلمات یا عبارات را به صورت تک‌جهتی (از چپ به راست یا راست به چپ) پردازش می‌کردند، BERT توانایی پردازش دوطرفه دارد، به این معنا که می‌تواند هم از کلمات قبل و هم بعد از یک کلمه استفاده کند تا معنای دقیق آن را تشخیص دهد.

این ویژگی بهBERT اجازه می‌دهد تا معنای دقیق‌تری از کلمات و عبارات به دست آورد، به ویژه در مواردی که یک کلمه چندین معنی مختلف دارد و معنی آن به کلمات اطرافش وابسته است.

نحوه عملکرد BERT

الگوریتمBERT با استفاده از مدل ترانسفورمر کار می‌کند که مبتنی بر توجه(Attention) به تمام کلمات در یک جمله به‌طور هم‌زمان است. در روش‌های قدیمی‌تر، کلمات به صورت ترتیبی پردازش می‌شدند و اطلاعات از سمت چپ یا راست جمله به دست می‌آمد. اما درBERT، مدل هم‌زمان به کل جمله نگاه می‌کند و به ارتباطات معنایی بین کلمات در هر دو جهت توجه می‌کند.

به عنوان مثال، در جمله «کتابی که دیروز خریدم فوق‌العاده است»، مدل‌های قدیمی شاید فقط به معنای کلمه «کتاب» بر اساس کلمات قبل از آن توجه کنند. اماBERT به کل جمله، از جمله کلمات بعد از «کتاب»، نگاه می‌کند تا درک بهتری از معنای جمله به دست آورد.

تأثیر BERT بر نتایج جستجوی گوگل

معرفیBERT یک تغییر عمده در نحوه نمایش نتایج جستجوی گوگل ایجاد کرد. قبل ازBERT، گوگل در بسیاری از موارد تنها به کلمات کلیدی در جستجوی کاربران توجه می‌کرد و معنای دقیق آن‌ها را به خوبی درک نمی‌کرد. این موضوع می‌توانست به نمایش نتایج غیرمرتبط یا کم‌ارتباط منجر شود.

با کمکBERT، گوگل قادر است معنای دقیق‌تری از جستجوها را تشخیص دهد و نتایج مرتبط‌تری ارائه کند. این به ویژه در جستجوهای پیچیده، جملات طولانی یا عبارت‌هایی که حاوی پیش‌نویس‌های ظریف هستند، بسیار مؤثر است.

به عنوان مثال، فرض کنید شما عبارت «چگونه می‌توانم به یک دوچرخه برای بچه‌ها کمک کنم؟» را جستجو کنید. قبل از BERT، گوگل ممکن بود تنها به کلمات «کمک» و «دوچرخه» توجه کند و نتایج مربوط به تعمیر دوچرخه یا فروش دوچرخه ارائه دهد. اما باBERT، گوگل قادر است درک کند که شما در واقع به دنبال راه‌هایی برای یاد دادن دوچرخه‌سواری به کودکان هستید، نه تعمیر یا خرید دوچرخه.

اهمیت پردازش دوطرفه درBERT

یکی از دلایل اصلی بهبود نتایج جستجو با BERT، توانایی این مدل در پردازش دوطرفه کلمات است. این پردازش دوطرفه به مدل اجازه می‌دهد تا کلمات را در سیاق و زمینه کامل خود درک کند. به عنوان مثال، کلمه «بانک» در جملات زیر معنای متفاوتی دارد:

• «من به بانک رفتم تا پول واریز کنم.»
• «او در کنار بانک رودخانه نشسته بود.»

مدل‌های قدیمی ممکن بود به اشتباه معنای کلمه «بانک» را تشخیص دهند، زیرا تنها به بخشی از جمله توجه می‌کردند. اما BERT به کل جمله نگاه می‌کند و می‌تواند تشخیص دهد که در جمله اول منظور بانک مالی است و در جمله دوم منظور کرانه رودخانه.

تأثیر BERT بر سئو و بهینه‌سازی محتوا

معرفیBERT تأثیرات مهمی بر استراتژی‌های سئو داشت. با توجه به اینکهBERT توانایی درک دقیق‌تر زبان را دارد، بهینه‌سازی محتوا دیگر تنها به تکرار کلمات کلیدی محدود نمی‌شود. بلکه گوگل به دنبال محتواهایی است که به‌طور طبیعی به سوالات و نیازهای کاربران پاسخ دهد.

در اینجا چند نکته برای بهینه‌سازی محتوا با توجه به BERT آورده شده است:

1. محتوای طبیعی و کاربرمحور: الگوریتم BERT به دنبال محتوای با کیفیت و جامع است که به صورت طبیعی نوشته شده باشد. به جای تمرکز بر تکرار کلمات کلیدی، باید بر تولید محتوایی که به سوالات کاربران پاسخ می‌دهد و به نیازهای آن‌ها توجه می‌کند، تمرکز کنید.
2. توجه به نیت کاربر: یکی از جنبه‌های کلیدی بهینه‌سازی برای BERT، درک نیت کاربر در جستجو است. باید مطمئن شوید که محتوای شما دقیقاً به سوالات کاربران پاسخ می‌دهد و نیت پشت جستجوها را در نظر می‌گیرد. به‌عبارتی، محتوا باید به موضوعاتی بپردازد که کاربران به دنبال آن هستند، نه تنها به کلمات کلیدی جستجو شده.
3. استفاده از عبارات طولانی‌تر (Long-tail Keywords): جستجوهای طولانی و سوالات پیچیده به لطف BERT دقیق‌تر پردازش می‌شوند. بنابراین، باید به بهینه‌سازی برای عبارات کلیدی طولانی‌تر و سوالات طبیعی کاربران نیز توجه کنید.
4. ایجاد محتوای جامع و مرتبط: محتواهایی که به‌طور کامل به موضوعات پرداخته و جنبه‌های مختلف یک سوال را پوشش می‌دهند، معمولاً بهتر در نتایج جستجو نمایش داده می‌شوند. این به این دلیل است که BERT توانایی درک ارتباطات معنایی گسترده‌تر را دارد و محتوای جامع را ترجیح می‌دهد.
5. بهبود تجربه کاربری (UX): اگر محتوای شما کاربرپسند نباشد و کاربران بلافاصله پس از ورود به صفحه، آن را ترک کنند (نرخ پرش بالا)، این امر می‌تواند نشان‌دهنده عدم تطابق محتوا با نیت جستجوی کاربر باشد. بهینه‌سازی تجربه کاربری و اطمینان از اینکه کاربران محتوای شما را ارزشمند و مفید می‌یابند، نقش مهمی در موفقیت سئو دارد.

آینده BERT و جستجوی معنایی

الگوریتم BERT یکی از گام‌های بزرگ گوگل در جهت بهبود درک معنایی جستجوها بود. این الگوریتم راه را برای استفاده بیشتر از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در جستجوهای اینترنتی باز کرده است. با گذشت زمان، گوگل احتمالاً از الگوریتم‌های پیشرفته‌تری بهره خواهد برد که به درک بهتر معنای زبان و نیت کاربران کمک می‌کنند.

به‌عنوان یک کارشناس سئو، باید همیشه در جریان این تغییرات باشید و استراتژی‌های خود را با توجه به این تغییرات به‌روزرسانی کنید. تولید محتوای با کیفیت، تمرکز بر نیت جستجو و بهینه‌سازی تجربه کاربری از جمله عواملی هستند که در آینده جستجو و سئو نقش کلیدی خواهند داشت.

در نتیجه الگوریتم BERT تحول بزرگی در نحوه پردازش زبان طبیعی توسط گوگل ایجاد کرد. این الگوریتم با پردازش دوطرفه و درک بهتر معنای کلمات در سیاق جمله، توانست نتایج جستجوی گوگل را به طرز چشمگیری بهبود بخشد. برای موفقیت در سئو پس از معرفی BERT، تمرکز بر تولید محتوای با کیفیت و پاسخگویی به نیت کاربر ضروری است.

با استفاده از این رویکرد، می‌توانید محتوای خود را به گونه‌ای بهینه کنید که هم برای کاربران مفید باشد و هم توسط گوگل به عنوان محتوای مرتبط و ارزشمند شناخته شود