الگوریتم برت گوگل (Google BERT) گوگل چیست؟
همه ما اغلب اوقات در هنگام جستجو در موتور جستجوی گوگل از زبان محاوره استفاده می‌کنیم. اگر دقت کنید، متوجه می‌شوید که گوگل نیز اکثر مواقع به زبان محاوره پیشنهادات خود را به کاربران نشان می‌دهد. علت این امر استفاده گوگل از الگوریتم‌هایی است که زبان محاوره را جایگزین زبان ماشینی کرده است. علاوه بر این الگوریتم، گوگل به تازگی یک الگوریتم دیگر به نام الگوریتم برت را منتشر کرده است که در کنار رنک برین به کاربران برای رسیدن به نتایج دقیق‌تر و بهتر کمک می‌کند. برای خرید رپورتاژ لطفا کلیک کنید.
تفاوت الگوریتم BERT با سایر الگوریتم های گوگل
به نقل از پلتفرم رپورتاژ تسمینو، الگوریتم BERT گوگل بر پایه هوش مصنوعی است و به ربات‌های گوگل برای درک دقیق‌تر ساختار معنایی کلمات یک عبارت جستجوشده یا همان کوئری‌ها کمک می‌کند. کلمه BERT مخفف عبارت Bidirectional Encoder Representations from Transformers است و به گوگل کمک می‌نماید تا بخش‌های مختلف زبان محاوره و حتی حروف اضافه در زبان محاوره را مانند یک انسان واقعی درک کند و بفهمد. به عبارت دیگر این الگوریتم، درک زبان گفتار و فهم اجزای جملات مانند حروف اضافه و کلماتی که چند معنا دارند را برای گوگل تسهیل می‌نماید.
علاوه بر فهم زبان محاوره، الگوریتم BERT به گوگل برای درک موقعیت کلمات در جملات نیز کمک می‌کند. به عبارت دیگر پیش از انتشار این الگوریتم، گوگل تفاوت کلمات اضافه و جایگاه آن‌ها در جملات را درک نمی‌کرد و برای مثال برای نتیجه جستجوی عبارت (زندگی در تهران) مفهوم حرف (در) را تشخیص نمی‌داد و نتایج مربوط به عبارت (زندگی تهران) را به کاربر نشان می‌داد اما حالا با الگوریتم برت گوگل معنی حرف اضافه را درک کرده و نتایج دقیق‌تری و مرتبط تر را به کاربر نشان می‌دهد.
تاثیر الگوریتم برت BERT بر نتایج جستجو
کلمه برت به یک مدل زبان اشاره دارد و معنی آن ارائه کدگذاری شده‌ی دو مسیره از انتقال‌دهنده‌ها است. در ادامه به کارکردهای الگوریتم برت اشاره می‌کنیم.
- تشخیص معنی کلمات دارای چند معنا در جملات. مانند کلمه شیر یا فعل خوردن در زبان فارسی.
- درک زبان محاوره و عبارت‌های محاوره‌ای
- درک غلط‌های املایی و نشان دادن نتایج مرتبط حتی با وجود غلط املایی در عبارت جستجوشده.
به طور کلی هدف این الگوریتم، درک عبارات جستجو شده مانند یک انسان و پیشنهاد نتایج مرتبط و دقیق است.
الگوریتم BERT برای کدام کوئری‌ها مناسب است؟
الگوریتم برت مناسب کوئری‌هایی است که از عبارت‌های طولانی، زبان محاوره، کلمات چند معنا و یا حروف اضافه متعدد تشکیل شده‌اند. در نتیجه برای جست‌وجوی نام برندها و یا عبارت‌های کوتاه از الگوریتم برت استفاده نمی‌شود. به عبارت دیگر الگوریتم برت برای کوئری‌های دیالوگ‌محو و کلمات کلیدی طولانی مناسب است.
تاثیر الگوریتم BERT در سئو و روش‌های بهینه سازی در راستای آن
به دلیل اینکه الگوریتم برت مبنی بر هوش مصنوعی و زبان انسانی است، هیچ روش خاصی برای در جهت این الگوریتم وجود ندارد. به عبارت دیگر این الگوریتم صرفا به گوگل کمک می‌کند که به نتایج دقیق‌تری برسد و محتوای نوشته شده توسط کاربر را بهتر درک کند.
چند نکته مهم در خصوص الگوریتم BERT
- طبق اعلام گوگل این الگوریتم در ابتدا برای زبان انگلیسی و بعد از آن به مرور برای همه زبان‌های دنیا فعال می‌شود.
- برت ارتباطی به الگوریتم رنک برین ندارد و این دو صرفا مکمل هم هستند و به بهبود نتایج جستجو کمک می‌کنند.
- برت برای اولین‌بار از سال ۲۰۱۹ اعمال شد و در حال حاضر بیشتر از ۷۰ زبان را شامل می‌شود.
- بهترین کار برای تولید محتوایی که با الگوریتم BERT سازگار باشد، فکر کردن به نیاز مخاطب است. به عبارت دیگر باید به زبان کاربر و برای او محتوا بنویسیم. در همین راستا باید هدف و ادبیات مورد استفاده او را بشناسیم. در حقیقت باید به زبان محاوره کاربران توجه داشته باشیم.
- استفاده از روش‌های قبلی برای بهبود سئو کافی نیست و نباید صرفا به سبز شدن چراغ یواست وردپرس اکتفا کنیم. به همین منظور باید با درک زبان کاربران و شناخت نحوه جستجوی آن‌ها با توجه به کلمات کلیدی طولانی4 محتوا تولید کنیم.
- بهتر است که از بخش پیشنهادهای گوگل یا People Also Ask در انتهای صفحات سرچ گوگل استفاده کنیم و با توجه به پیشنهادهای گوگل در این بخش، کلمات کلیدی را شناسایی و بر اساس آن‌ها محتوا تولید نماییم
گوگل از الگوریتم‌های مختلفی مانند الگوریتم‌های Freshness، ، و … تشکیل شده است که هر کدام از این الگوریتم‌ها وظایف مختلفی دارند. وظیفه اصلی این الگوریم‌ها منطبق کردن جستجوهای شما با بهترین نتایج در گوگل است. یکی از مهم‌ترین این الگوریتم‌ها که نسل جدید و هوشمندتری از الگوریتم‌های گوگل به حساب می‌رود، الگوریتم BERT است. زمانی که گوگل برت معرفی شد هیچ کس تصورش را هم نمی‌کرد موتور جستجوی گوگل بتواند به پیشرفتی عظیم‌تر از چیزی که اکنون به آن رسیده است برسد. گوگل برت با اختلافی نزدیک به 5 سال از آخرین الگوریتم جامع گوگل معرفی و توسعه داده شد.
به علت جدید بودن این الگوریتم ممکن است سؤالات زیادی در ذهن کاربران و کسانی که شغل مرتبط با اینترنت دارند درباره‌ی آن پیش بیاید و آن‌ها دچار سردرگمی شوند. بسیاری از وب‌سایت‌ها وجود دارند که الگوریتم BERT را تنها از نظر کلمات انگلیسی و وب‌سایت‌های انگلیسی زبان توضیح داده‌اند ولی با خواندن آن مطالب ممکن است که شما کمی گیج شده باشید و این سؤال به ذهن شما برسد که حال باید چه کاری برای زبان فارسی انجام دهید؟ در ادامه این مقاله به سؤالات زیر در مورد الگوریتم BERT پاسخ خواهیم داد:
- الگوریتم BERT چیست؟
- الگوریتم BERT از چه زمان شروع به کار کرده است؟
- الگوریتم BERT چگونه عمل می‌کند؟
- الگوریتم BERT چه معنی‌ای در جستجو می‌دهد؟
همان‌طور که ممکن است اطلاع داشته باشید گوگل عنوان کرده است که الگوریتم BERT که یکی از بزرگ‌ترین به‌روزرسانی‌های اخیر گوگل می‌باشد به فهم بهتر منظور و قصد کاربران هنگامی که محتوایی را جستجو می‌کنند کمک می‌کند که در نتیجه‌ی این موضوع نتایج مرتبط‌تری برای کاربر نمایش داده می‌شود.
حتی خود شما هم هنگامی که در موتور جستجوی گوگل مطلبی را جستجو می‌کنید ممکن است از زبان محاوره‌ای فارسی برای جستجوی خود استفاده کنید. در واقع این موضوع توسط بسیاری از کاربران در حال انجام است و چنین چیزی یکی از دغدغه‌های گوگل برای زبان‌های مختلف بود. خبر خوب این است که الگوریتم BERT این مشکل را تا حد زیادی حل نموده است و باعث می‌شود که کاربران دیگر در هنگام جستجو در گوگل با مشکلات این زمینه مواجه نشوند.
به طور کلی می‌توان گفت که الگوریتم BERT به فهم زبان محاوره‌ای که توسط کاربران استفاده می‌شود کمک خواهد نمود. کمپانی گوگل اعلام کرده است که الگوریتم BERT بیش از 10 درصد جستجوهای گوگل را تحت تأثیر قرار خواهد داد که در نتیجه این موضوع می‌تواند بر روی نتایجی که منتهی به سایت شما می‌شوند و ترافیک سایت شما را بالا می‌برند تأثیر بگذارد اما این‌ها تأثیراتی هستند که ممکن است شما متوجه آن‌ها نشوید و اغلب این تأثیرات مثبت تلقی خواهند شد. این مقاله نگاهی اولیه و مقدماتی به یکی از بزرگ‌ترین الگوریتم‌های جستجوی گوگل طی یک دهه اخیر است.
الگوریتم BERT چیست؟
الگوریتم BERT مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers است و در فارسی معنی آن اعمال کدگذاری دوطرفه برای مبدل‌ها است. در ابتدا ممکن است این نام کمی برای شما ترسناک و عجیب و غریب باشد ولی کارایی این الگوریتم جذاب گوگل می‌تواند این مبحث را برای شما بسیار شیرین‌تر از آنچه تصور می‌کنید کند. الگوریتم BERT در واقع مانند یک شبکه عصبی است که بر پایه‌ی تکنیک‌های زبان محاوره‌ای که انسان‌ها به طور طبیعی استفاده می‌کنند قرار گرفته است.
هنگامی که از انگلیسی غیر رسمی برای جستجو استفاده می‌شود این الگوریتم می‌تواند کمک کند که مفهوم جستجوها توسط گوگل شناسایی شود و در نتیجه نتایج مرتبط‌تری برای کاربر نمایش داده شود. به عنوان مثال برخی از جمله‌ها هستند که ممکن است دو معنی داشته باشند و تشخیص آن‌ها برای انسان آسان باشد ولی تشخیص آن برای ربات‌های گوگل دشوار باشد و در نهایت جستجویی که انجام می‌شود شامل نتایج اشتباهی باشد. در واقع الگوریتم BERT برای تمایز بین این معانی و مفاهیم طراحی شده است و می‌تواند با درک بهتر درخواست کاربران، نتایج نزدیک‌تری را مطابق با جستجوی آن‌ها ارائه کند.
الگوریتم BERT از چه زمان در موتور جستجوی گوگل به کار گرفته شد؟
کمپانی گوگل در سال 2018 الگوریتم BERT را برای همه به طور آزاد قابل دسترس کرد. این بدین معنی است که هر شخصی می‌تواند به راحتی از الگوریتم BERT برای تقویت کردن سیستم پردازش زبان خود در پاسخ دادن به سؤال‌ها یا دیگر عملیات مشابه استفاده نماید. اما اولین انتشار این الگوریتم بیشتر حالت آزمایشی داشت و هدف از ارائه آن، تکمیل کردن بخش‌های مختلف و از آن مهم‌تر رفع باگ‌ها و حفره‌های امنیتی آن بود.
بعد از حدود یک سال از انتشار و ارائه این الگوریتم برای توسعه‌دهندگان و دیباگرها، در اکتبر 2019 نسخه اصلی و کامل آن برای جستجوهای انگلیسی زبان به کار گرفته شد. از آن زمان تا کنون، گوگل در حال گسترش این الگوریتم برای پشتیبانی از زبان‌های بیشتر می‌باشد. هنوز تاریخ مشخصی برای ارائه آپدیت‌های بعدی این الگوریتم ارائه نشده و معلوم نیست که آیا گوگل برای این بروزرسانی‌ها برنامه خاصی دارد یا در بازه‌های زمانی مختلف اقدام به انتشار آن‌ها می‌کند.
الگوریتم BERT چگونه عمل می‌کند؟
نوآوری الگوریتم BERT در واقع روشی است که می‌توان جستجوهایی که توسط کاربران انجام می‌شود را با هر ترتیبی در کلمات و به هر شیوه‌ی نوشتنی که باشد تشخیص دهد و به گوگل کمک کند که منظور کاربر را بیش از پیش متوجه شود. در حالی که در گذشته موتورهای جستجو تنها قادر به شناسایی مفهوم جملاتی که از قواعد صحیح برای نوشتن آن‌ها استفاده شده است بودند، الگوریتم BERT به مدل زبانی این اجازه را می‌دهد که مفهوم کلمه را بر اساس کلمه‌هایی که پیش از آن و پس از آن آمده‌اند فراگیرد. اطلاعات بیشتر درباره الگوریتم برت را می توانید در سایت sitechecker.pro بخوانید.
به عنوان مثال در زبان فارسی کلمه شیر چندین معنی دارد و جستجوی آن در گوگل می‌تواند با ابهاماتی برای این موتور جستجو همراه باشد هنگامی که منظور کاربر شیر آب است ولی تنها کلمه‌ی شیر را جستجو کرده باشد ممکن است که گوگل شیر خوراکی و یا حتی شیر حیوان را به عنوان نتیجه برای شما بیاورد اما هنگامی که از کلمات پس و پیش برای این جستجو استفاده کنید به احتمال زیاد گوگل منظور شما را خواهد فهمید و این به لطف الگوریتم BERT است.
مثال جامع‌تر و بهتری که می‌توان در رابطه با الگوریتم BERT ارائه نمود، تفاوت بین کلمات ربطی مثل “از” و “به” است. به عنوان مثال فرض کنید که شما می‌خواهید عبارت راه‌های مهاجرت به اروپا را در گوگل جستجو کنید. قبل از این که الگوریتم BERT معرفی گردد ممکن بود گوگل جستجوی شما را با مهاجرت از اروپا اشتباه بگیرد و نتایجی که برای شما می‌آورد کاملاً متفاوت با چیزی بود که شما به دنبال آن می‌گشتید.
آیا گوگل از الگوریتم BERT برای تمامی جستجوهای خود استفاده می‌نماید؟
جواب این سؤال به طور قطعی خیر است. به طور کلی الگوریتم BERT از هر 10 جستجو به زبان انگلیسی تنها یکی از آن‌ها را تحت تأثیر قرار می‌دهد. دلیل این امر این است که گوگل الگوریتم BERT را تنها برای عبارت‌های طولانی‌تر و دیالوگ محورتر به کار می‌برد زیرا کلمات کلیدی که طولانی‌تر هستند کمتر مورد توجه کسانی که محتوا تولید می‌کنند قرار می‌گیرند و در نتیجه گوگل با به کار بردن الگوریتم BERT به پیدا شدن نتایج بهتر برای جستجوهای طولانی‌تر کمک می‌نماید. کلمات کلیدی کوتاه به دلیل این که اکثراً توسط سئو کاران مورد استفاده قرار می‌گیرند با راحتی هر چه بیشتر در گوگل یافت می‌شوند به همین دلیل است که الگوریتم BERT با این جستجوها سر و کار زیادی ندارد.
شبکه عصبی در الگوریتم‌ها چیست؟
شبکه‌های عصبی الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوها طراحی شده‌اند تا به آسان‌تر شدن هرچه بیشتر این مسئله کمک نمایند. طبقه بندی محتوای عکسی، شناسایی دست خط و حتی پیش بینی روند کسب‌وکارهای مالی مثال‌های خوبی از کاربرد شبکه عصبی در دنیای واقعی هستند اما نمی‌توان این کاربردها را برای جستجوهایی که توسط کلیک انجام می‌شوند نام برد. این الگوریتم‌ها از قبل توسط دسته‌هایی از داده‌ها برای شناسایی الگوها تقویت شده‌اند. الگوریتم BERT نیز از این قاعده مستثنی نیست و پیش از شروع به کار توسط متن‌های موجود در دانشنامه‌های اینترنتی (مثل ویکی‌پدیا) تقویت شده است. این مسئله در زمان معرفی الگوریتم برت توسط گوگل برای مخاطبین توضیح داده شد.
پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی یا NLP که مخفف Natural language processing است به شاخه‌ای از هوش مصنوعی اشاره دارد که با زبان شناسی سر و کار دارد و هدف اصلی آن قادر نمودن کامپیوترها برای فهم روشی است که انسان‌ها توسط آن با هم ارتباط برقرار می‌کنند. برای عنوان کردن مثال‌هایی از پیشرفت‌های حاصل شده در پردازش زبان طبیعی می‌توان به ابزارهای شنیداری، ربات‌های چت کننده و پیشنهاد کلمات در حین تایپ بر روی تلفن‌های هوشمند اشاره کرد.
به بیان واضح‌تر، پردازش زبان طبیعی درواقع یک ویژگی جدید نیست که به تازگی به موتور جستجوی گوگل افزوده شده باشد اما الگوریتم BERT این ویژگی را توسعه داده و چندین مرحله هوشمندتر کرده است. به نوعی باید گفت که حالا با نسل جدید این هوش‌های مصنوعی برای هرچه کاربردی‌تر کردن موتورهای جستجو رو‌به‌رو هستیم. با استفاده از پردازش زبان طبیعی در واقع گوگل می‌تواند زبان ما را به همان خوبی که انسان‌ها درک می‌کنند درک کند و نتایج بهتری را برای ما نمایش دهد. تعریف کلی پردازش طبیعی زبان همین است و به طور کلی می‌توان آن را پردازش زبان محاوره‌ای نامید.
تفاوت بین الگوریتم BERT و RankBrain در چیست؟
برخی از کارایی‌های الگوریتم BERT ممکن است برای کاربران مشابه با اولین روش هوش مصنوعی گوگل که نام آن RankBrain بود باشد. اما در واقع این 2 الگوریتم‌های جداگانه‌ای هستند که هر یک ممکن است به شیوه‌ای متفاوت بر جستجوهای انجام شده در موتور جستجوی گوگل تأثیر بگذارند. در بهترین حالت باید گفت که این 2 الگوریتم مکمل هم هستند و به هم در جستجوهای گوگل کمک می‌کنند. درحقیقت RankBrain با نگاهی به جستجوی فعلی و یافتن جستجوهای قدیمی عمل می‌کند و با توجه به عملکرد شما نسبت به نتایج نشان داده شده صحیح بودن این نتایج را بازبینی می‌کند. علاوه بر این RankBrain به نوعی جستجوهای شما را ترجمه می‌کند. به عنوان مثال اگر شما عبارت بزرگ‌ترین برج موجود در پاریس را جستجو کنید، گوگل به وسیله‌ی RankBrain متوجه خواهد شد که منظور شما برج ایفل است.
تأثیر الگوریتم BERT بر روی تولید محتوا و سئو: چگونه می‌توانیم با الگوریتم BERT سئوی خود را بهبود دهیم؟
در روش‌های قدیمی تولید و و همچنین کردن تنها امر مهم این بود که محتوایی که تولید کرده‌اید استانداردهای یک مطلب سئو‌شده و فرم‌های سئو مثل چراغ‌های سبز موجود در وردپرس را شامل شود اما امروزه این موضوع کمی متفاوت‌تر شده است. امروزه به جای این کار باید قبل از تولید یک محتوا در گوگل به دنبال کلمات کلیدی مناسب‌تر باشیم و یا به بیان دیگر قبل از تولید محتوا تحقیقی برای جستجوی مرتبط انجام دهیم. برای مثال پیشنهادهای گوگل می‌تواند کلمات کلیدی که بیشتر توسط مردم جستجو شده‌اند را نشان دهد. همچنین گوگل قسمتی به نام People Also Ask دارد که در آن جستجوهای مرتبط با موضوع شما را نشان می‌دهد.
با توجه نمودن به این 2 قسمت مهم می‌توانید محتواهایی تولید نمایید که در گوگل یکه تازی نمایند و شما را در صدر جدول قرار دهند. البته توجه به این نکته نیز مهم است که فقط شما نیستید که از این روش آگاهی دارید و دیگران نیز ممکن است از این موضوع اطلاع داشته باشند. پس باید تلاش خود را برای همگام شدن با الگوریتم BERT دو چندان نمایید.