Google bert

Kiedy zobaczę pierwsze efekty pozycjonowania, kampanii reklamowych, promocji?
6 sierpnia, 2021
Google Koliber
18 sierpnia, 2021

Google jest z nami wszędzie.

Użytkownicy wpisują różne hasła, tak jakby naturalnie rozmawiali z żywą osobą. Ale warto pamiętać: Google składa się z algorytmów.

I jest to jeden z tych algorytmów – Google BERT – który pomaga wyszukiwarce zrozumieć, o co proszą ludzie, i dostarcza odpowiedzi, których oczekują.

Pamiętaj: boty to nie ludzie, ale technologia rozwinęła się tak bardzo, że mogą zrozumieć ludzki język, w tym slang, błędy, synonimy i wyrażenia językowe obecne w naszej mowie, a my nawet tego nie zauważamy.

Ten nowy algorytm wyszukiwania został stworzony przez Google, aby lepiej zrozumieć intencje wyszukiwania użytkowników i treści na stronach internetowych.

Ale jak to działa? I jak to wpływa na Twoje działania SEO?

Czego dowiesz się we wpisie “algorytm google bert”:

Czytaj dalej!

Co to jest Google BERT?

Google BERT to algorytm, który zwiększa zrozumienie ludzkiego języka przez wyszukiwarkę.

Jest to niezbędne w świecie wyszukiwań, ponieważ ludzie spontanicznie wyrażają się w wyszukiwanych hasłach i zawartości strony — a Google stara się prawidłowo dopasować je do siebie.

BERT jest akronimem dla dwukierunkowych reprezentacji enkoderów z transformatorów. Zagmatwane? Wyjaśnijmy to lepiej!

Aby zrozumieć, czym jest BERT, musimy przejść przez kilka terminów technicznych.

Na początek BERT to sieć neuronowa.

Co to jest sieć neuronowa

Sieci neuronowe to modele komputerowe inspirowane centralnym układem nerwowym zwierzęcia, które mogą uczyć się i rozpoznawać wzorce. Są częścią uczenia maszynowego.

W przypadku BERT sieć neuronowa jest zdolna do uczenia się form ekspresji ludzkiego języka. Opiera się na modelu przetwarzania języka naturalnego (NLP) zwanym Transformer, który rozumie relacje między słowami w zdaniu, zamiast przeglądać je po kolei.

BERT to model przetwarzania języka naturalnego.

Po zaprogramowaniu, algorytm nieustannie uczy się o ludzkim języku, przetwarzając miliony danych, które otrzymuje.

Ale poza światem sztucznej inteligencji, który wygląda bardziej jak science fiction, ważne jest, aby wiedzieć, że BERT rozumie pełny kontekst słowa – terminy, które pojawiają się przed i po oraz relacje między nimi – co jest niezwykle przydatne do zrozumienia treści witryn i intencji użytkowników podczas wyszukiwania w Google.

Kiedy BERT powstał?

W listopadzie 2018 r. Google uruchomił BERT w otwartym kodzie źródłowym na platformie GitHub.

Od tego momentu każdy może korzystać z kodów i szablonów BERT, aby szybko stworzyć własny system.

Sam Google używa BERT w swoim systemie wyszukiwania.

W październiku 2019 r. Google ogłosił swoją największą aktualizację w ostatnim czasie: przyjęcie BERT w algorytmie wyszukiwania.

Google przyjęło już modele, aby zrozumieć ludzki język, ale ta aktualizacja została ogłoszona jako jeden z najważniejszych skoków w historii wyszukiwarek.

Początkowo BERT został uruchomiony tylko w Stanach Zjednoczonych w języku angielskim. Ale do grudnia 2019 r. model został już rozszerzony do ponad 70 języków. W ten sposób wyniki wyszukiwania na całym świecie zyskały bardzo wysoką jakość.

Co to jest NLP?

Aby wyjaśnić, czym jest BERT, wspomnieliśmy, że ten algorytm jest modelem przetwarzania języka naturalnego (NLP). Pozwól mi wyjaśnić.

NLP to obszar sztucznej inteligencji, który zbiega się z lingwistyką podczas badania interakcji ludzi i języków obliczeniowych. Intencją jest wypełnienie luki między jednym a drugim językiem i nakłonienie do komunikowania się.

Tego typu system istnieje od dawna, od czasu pracy Alana Turinga w latach 50. XX wieku.

Ale to w latach 80. modele NLP opuściły swoje rękopisy i zostały zaadoptowane do sztucznej inteligencji. Od tego czasu komputery przetwarzają duże ilości danych, co zrewolucjonizowało relacje między ludźmi a maszynami.

Możemy tego nie zauważać w naszym codziennym życiu, ale nasza ekspresja werbalna jest niezwykle złożona i różnorodna.

Jest tak wiele języków, reguł składniowych, związków semantycznych, slangów, powiedzeń, skrótów i codziennych błędów, że czasami ludzie ledwo się rozumieją!

Staje się to jeszcze trudniejsze dla komputerów, ponieważ używamy dla nich nieustrukturyzowanego języka, który następnie potrzebuje systemów, aby go zrozumieć.

W tym celu NLP stosuje szereg technik, takich jak abstrahowanie tego, co nieistotne w tekście, poprawianie błędów ortograficznych i redukowanie słów do ich podstaw lub bezokoliczników.

Stamtąd można organizować, segmentować i kategoryzować treść, aby zrozumieć, jak poszczególne części mają sens razem. Następnie system opracowuje również odpowiedź w języku naturalnym na interakcję z użytkownikiem.

Taki system pozwala na przykład powiedzieć „Alexa, powiedz mi jak dojechać do Warszawy”, a Ty dostajesz odpowiedź.

To rozwiązanie jest dziś wykorzystywane w kilku zasobach, takich jak interakcja z chatbotami, automatyczne tłumaczenie tekstów, analiza emocji w monitoringu social media i oczywiście system wyszukiwania Google.

Czy BERT zastąpił RankBrain?

Google nieustannie bada sposoby na poprawę komfortu użytkowników i osiąganie najlepszych wyników. To nie zaczyna się ani nie kończy na BERT.

W 2015 roku wyszukiwarka ogłosiła aktualizację, która zmieniła świat wyszukiwania: RankBrain.

Po raz pierwszy algorytm zastosował sztuczną inteligencję do zrozumienia treści i wyszukiwania.

Podobnie jak BERT, RankBrain również wykorzystuje uczenie maszynowe, ale nie przetwarza języka naturalnego. Metoda skupia się na analizie zapytań oraz grupowaniu słów i fraz, które są podobne semantycznie, ale nie są w stanie samodzielnie zrozumieć ludzkiego języka.

Tak więc, gdy w Google pojawia się nowe zapytanie, RankBrain analizuje wcześniejsze wyszukiwania i identyfikuje, które słowa i frazy najlepiej pasują do tego wyszukiwania, nawet jeśli nie pasują dokładnie lub nigdy nie były wyszukiwane.

Odbierając sygnały interakcji użytkownika, boty dowiadują się więcej o relacjach między słowami i poprawiają ranking.

Dlatego był to pierwszy krok Google w zrozumieniu ludzkiego języka. Nawet dzisiaj jest to jedna z metod wykorzystywanych przez algorytm do zrozumienia intencji wyszukiwania i zawartości strony w celu zaprezentowania użytkownikom lepszych wyników.

Tak więc BERT nie zastąpił RankBrain — po prostu przyniósł kolejną metodę rozumienia ludzkiego języka. W zależności od wyszukiwania algorytm Google może użyć dowolnej metody (lub nawet połączyć obie), aby dostarczyć użytkownikowi najlepszą odpowiedź.

Pamiętaj, że algorytm Google składa się z ogromnej złożoności reguł i operacji. RankBrain i BERT odgrywają znaczącą rolę, ale są tylko częścią tego solidnego systemu wyszukiwania.

Jedną z różnic między Google a innymi systemami przetwarzania języka jest jego dwukierunkowy charakter. Ale co to znaczy?

Pozostałe systemy są tylko jednokierunkowe. Oznacza to, że kontekstualizują tylko słowa za pomocą terminów, które znajdują się po ich lewej lub prawej stronie w tekście.

BERT działa w obu kierunkach: analizuje kontekst po lewej i prawej stronie słowa. Daje to znacznie głębsze zrozumienie relacji między terminami i zdaniami.

Kolejną różnicą jest to, że BERT buduje model języka z małym korpusem tekstowym.

Podczas gdy inne modele wykorzystują duże ilości danych do uczenia maszynowego, dwukierunkowe podejście BERT pozwala na dokładniejsze szkolenie systemu i to przy znacznie mniejszej ilości danych.

Tak więc po wytrenowaniu modelu w korpusie tekstowym, przechodzi on przez „dostrajanie”.

W tym momencie BERT jest poddawany określonym zadaniom, z danymi wejściowymi i wyjściowymi zgodnie z tym, co chcesz, aby robił. Wtedy zaczyna dostosowywać się do różnych wymagań, takich jak pytania i odpowiedzi lub analiza sentymentu.

Zauważ, że BERT to algorytm, który może być używany w wielu aplikacjach. Kiedy więc mówimy o Google BERT, mówimy o jego zastosowaniu w systemie wyszukiwarek.

W Google BERT służy do zrozumienia intencji wyszukiwania użytkowników i treści indeksowanych przez wyszukiwarkę.

W przeciwieństwie do RankBrain, nie musi analizować wcześniejszych zapytań, aby zrozumieć, co mają na myśli użytkownicy. BERT rozumie słowa, wyrażenia i całą treść tak samo jak my.

Ale zdaj sobie również sprawę, że ten model NLP jest tylko jedną częścią algorytmu. Google BERT rozumie, co oznaczają słowa i jak się do siebie odnoszą.

Ale Google nadal potrzebuje całej pracy reszty algorytmu, aby powiązać wyszukiwanie ze stronami indeksu, wybrać najlepsze wyniki i uszeregować je według znaczenia dla użytkownika.

Dlaczego Google BERT jest ważny dla user experience?

Teraz zostawimy na bok terminy IT, aby porozmawiać o tym, co oznacza BERT dla wyszukiwań Google.

Rozumiesz, że algorytm pomaga Google rozszyfrować ludzki język, ale jaka różnica wpływa na wygodę wyszukiwania użytkownika?

Należy pamiętać, że misją Google jest organizowanie wszystkich treści w sieci, aby dostarczać użytkownikom jak najlepsze odpowiedzi.

W tym celu wyszukiwarka musi zrozumieć, czego ludzie szukają i o czym mówią strony internetowe. W ten sposób może prawidłowo dopasować słowa kluczowe do treści internetowych.

W ten sposób Google staje się bardziej inteligentny, aby dostarczać wyniki, które naprawdę zapewniają to, co użytkownicy chcą znaleźć.

Na początku nie wszystkie wyszukiwania zapewniały to, czego szukał użytkownik. Wyszukiwarka została ograniczona do dokładnego dopasowania słowa kluczowego.

To znaczy, gdy osoba wpisała na przykład „opieka”, google było w stanie podać wyniki tylko dla stron, które używały dokładnie tego terminu.

Odkąd pojawił się RankBrain, Google zaczęło już rozumieć, że „opieka” jest bardzo bliska w zapytaniu do słów „jak dbać”. Wyszukiwarka wyświetli więc również strony z hasłami „jak dbać”.

BERT sprawia, że ​​Google rozumie, że dana osoba chce wiedzieć, jak dbać bez trzymania się dokładnych słów kluczowych.

Problem polega na tym, że początkowy model dokładnego dopasowywania słów kluczowych Google doprowadził do pewnych wad. Aby pojawić się w wyszukiwarce, wiele witryn zaczęło używać słów kluczowych w tekście dokładnie tak, jakby szukał robot a nie człowiek.

Pomyśl z nami: czy wolisz czytać treści, które w naturalny sposób mówią o temacie, czy tekst, który kilkakrotnie ma powtórki „opieka” w miejscach całkowicie bez sensu?

Tak więc przejście Google na zrozumienie intencji wyszukiwania poprawia również wrażenia użytkownika podczas czytania.

Witryny są zorientowane na tworzenie treści w języku naturalnym, przy użyciu terminów, które mają sens dla czytelnika.

Dzięki temu Google zwalcza również upychanie słów kluczowych, praktykę black hat, która narusza zasady wyszukiwarek. Dlatego użytkownik tylko zyskuje!

Jaki jest wpływ BERT na SERP?

Kiedy Google uruchomił BERT, powiedział, że aktualizacja wpłynie na około 10% wyszukiwań w Stanach Zjednoczonych.

Jak każda aktualizacja algorytmu, ogłoszenie wywołało ruch na rynku SEO, ponieważ wiele stron obawiało się utraty pozycji.

Jednak w przeciwieństwie do aktualizacji, które mają na celu przeciwdziałanie złym praktykom, BERT nie karał żadnych witryn. To, co robi, to poprawa wyrównania między wyszukiwaniami użytkowników a zawartością strony.

Jeśli więc ktoś stracił pozycje dla danego słowa kluczowego, to znaczy, że nie przynosił dobrej odpowiedzi na to zapytanie.

Z drugiej strony, jeśli strona jest odpowiednia dla Google, prawdopodobnie została lepiej dopasowana do innego zapytania i udało się poprawić jakość ruchu, dzięki czemu odwiedzający będą bardziej zadowoleni z treści.

Treść i SEO: jak zoptymalizować pod BERT?

Więc w obliczu aktualizacji ogłoszonej przez Google i zmian w SERPach, co możesz zrobić, aby poprawić swoje wyniki SEO?

Cóż, prawda jest taka, że dla BERT nie ma zbyt wiele do optymalizacji.

Jeśli szukałeś sztuczek optymalizacyjnych w tym artykule, może to zdanie jest rozczarowujące. Musisz jednak zrozumieć, że Google dokonał tej aktualizacji właśnie po to, aby uniemożliwić witrynom optymalizację stron i treści pod kątem botów.

Wyszukiwarka chce oferować użytkownikom wartościowe treści i chce w tym celu liczyć na Twoją witrynę.

Więc nie optymalizuj swojej witryny pod kątem BERT — optymalizuj pod kątem użytkowników. Dlatego nie przedstawiliśmy wskazówek dotyczących optymalizacji, ale chcemy wzmocnić niektóre dobre praktyki tworzenia treści, aby zapewnić odwiedzającym najlepsze wrażenia.


Pisz poprawnie

Zarówno RankBrain, jak i BERT: treści powinny być tworzone dla ludzi, a nie dla botów! Zapomnij więc o dokładnym dopasowaniu słów kluczowych.

Aby dokładnie dopasować wyszukiwania użytkowników, wiele osób wciąż eliminuje słowa pomocnicze (tzw. stopwords, takie jak „do”, „a”, „od”, „jeden” itp.), próbując zbliżyć się do terminów używanych przez użytkowników.

Generuje to super zoptymalizowane teksty na przykład „rower, jak wybrać”, co sprawia, że ​​czytanie jest co najmniej dziwne.

Kolejną aberracją jest optymalizacja tekstów z uwzględnieniem błędów ortograficznych popełnianych przez użytkowników. Tak więc zamiast pisać „żółw”, co byłoby poprawne, w tekście używa się słowa „żułw”, ponieważ wiele osób mogłoby pisać w ten sposób.

Pisz więc naturalnie i dobrze po polsku.

Pamiętaj, że Google rozumie język naturalny, więc nie musisz (i nie powinieneś!) wciskać go dokładnie w wyszukiwane hasła użytkowników.

Optymalizuj pod kątem intencji wyszukiwania

Ok, zrozumiałe jest, że SEO nie skupia się już na dokładnych słowach kluczowych. Więc, jak należy zoptymalizować zawartość?

Zamiast koncentrować się na słowach kluczowych, skup się na intencjach wyszukiwania.

Jeśli kiedyś koncentrowałeś się na optymalizacji tego, czego szuka użytkownik, powinieneś teraz zoptymalizować to, co użytkownik chce znaleźć. Czy widzisz różnicę?

Sekret polega na zrozumieniu intencji Twojej osoby kupującej, czyli jakie są wątpliwości, które chcą rozwiązać i na które Twoja strona może odpowiedzieć.

Możesz to zobaczyć, przeprowadzając wyszukiwania słów kluczowych i testów porównawczych, identyfikując trendy wyszukiwania w swoim obszarze i możliwości rankingowe. Z punktu widzenia percepcji wymagań publicznych to od zespołu produkcyjnego zależy tworzenie wysokiej jakości treści, które na nie odpowiadają.

Wyszukaj związki semantyczne między słowami

Być może pojawiła się tam kolejna wątpliwość: jeśli dokładne dopasowanie nie jest już odpowiednie dla SEO, czy wyszukiwanie słów kluczowych nadal ma sens?

Oczywiście, że tak! Wyszukiwanie słów kluczowych pozostaje potężnym narzędziem planowania.

Dzięki niemu możesz zrozumieć, które wyszukiwania prowadzą do Twojej witryny, jakich terminów używają użytkownicy i które tematy zyskują na popularności w Twojej dziedzinie. W ten sposób możliwe jest zaplanowanie wytycznych, aby sprostać tym poszukiwaniom.

Różnica polega na tym, że nie będziesz już nadmiernie musiał optymalizować artykuły na blogu za pomocą tych dokładnych terminów. To, co możesz teraz zrobić, to zidentyfikować główne wyszukiwane hasła i poszukać słów, które nawiązują z nimi semantyczne relacje.

Synonimy, antonimy, slang i współwystępowania są częścią semantycznego powiązania. Zamiast więc powtarzać słowo kluczowe kilka razy, możesz zapoznać się z tymi odmianami w tekście wraz z głównymi terminami.

Ta praktyka wzbogaca czytanie i pomaga Google zrozumieć znaczenie Twoich materiałów.

Twórz wysokiej jakości treści

Ten punkt wydaje się oczywisty, ale zawsze warto o tym wspomnieć. Zasadniczo Google chce, abyś produkował wysokiej jakości treści dla ludzi. Google BERT jest jedną z głównych aktualizacji w tym sensie.

Więc nie trać więcej czasu na myślenie o optymalizacji dla tego czy innego terminu.

Oprócz spełniania intencji wyszukiwania, poświęć się tworzeniu oryginalnych, zaktualizowanych, niezawodnych i użytecznych treści dla użytkowników. Twórz treści, które warto czytać i udostępniać.

Google radzi, aby treści wysokiej jakości charakteryzowały się wysokim poziomem EAT, czyli wiedzy, autorytetu i zaufania.

To właśnie te słowa powinny kierować Twoją strategią content marketingu. Google będzie wiedział, jak rozpoznać Twoją pracę.


Wreszcie, teraz znasz wszystkie szczegóły Google BERT i wpływ, jaki ta aktualizacja wniosła do branży SEO.

Widać, że Google nie żartuje, prawda?

Powstają najbardziej zaawansowane technologie sztucznej inteligencji wykorzystywane w celu poprawy komfortu korzystania z wyszukiwarki, zarówno po stronie serwisu, jak i użytkownika.

Rafał Szrajnert- uniqueSEO team
Rafał Szrajnert- uniqueSEO team
UniqueSEO to najlepsza agencja marketingowa w Polsce. Tworzymy i kreujemy udane kampanie, pozycjonowanie, SEO i całą strategię internet marketing. Nie czekaj, dołącz do nas!

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

POBIERZ SWÓJ DARMOWY RAPORT TERAZ ZANIM TA STRONA ZNIKNIE

Ten DARMOWY raport ujawnia sekrety  które spowodują znaczny wzrost Twoich zarobków i sprzedaży z reklam... (sekrety prosto ze źródła)