Algorytm Google bert aktualizacja seo

Kiedy zobacz臋 pierwsze efekty pozycjonowania, kampanii reklamowych, promocji? Ile trwa pozycjonowanie stron
6 sierpnia, 2021
Google Koliber
Nowy Algorytm Google Koliber aktualizacja seo
18 sierpnia, 2021
Google bert
Google bert

Google jest z nami wsz臋dzie.

U偶ytkownicy wpisuj膮 r贸偶ne has艂a, tak jakby naturalnie rozmawiali z 偶yw膮 osob膮. Ale warto pami臋ta膰: Google sk艂ada si臋 z algorytm贸w.

I jest to jeden z tych algorytm贸w 鈥 Google BERT 鈥 kt贸ry pomaga wyszukiwarce zrozumie膰, o co prosz膮 ludzie, i dostarcza odpowiedzi, kt贸rych oczekuj膮.

REKLAMA

Koniecznie zobacz NAJLEPSZE szkolenie z Facebooka na rynku

szkolenie facebook

Link do kursu: szkolenie Facebook Ads

Algorytm Google bert aktualizacja seo

Wyszukiwarka google dzia艂a tak 偶e ju偶 potrafi interpretowa膰 niuans czy zaimek i wy艣wietla膰 ztargetowane wyniki.

Pami臋taj: boty to nie ludzie, ale technologia rozwin臋艂a si臋 tak bardzo, 偶e mog膮 zrozumie膰 ludzki j臋zyk, w tym slang, b艂臋dy, synonimy i wyra偶enia j臋zykowe obecne w naszej mowie, a my nawet tego nie zauwa偶amy.

Ten nowy algorytm wyszukiwania zosta艂 stworzony przez Google, aby lepiej zrozumie膰 intencje wyszukiwania u偶ytkownik贸w i tre艣ci na stronach internetowych.

Ale jak to dzia艂a? I jak to wp艂ywa na Twoje dzia艂ania SEO?

Czego dowiesz si臋 we wpisie „algorytm google bert”:

Czytaj dalej!

Jak poprawic dostarczalnosc wiadomosci e mail

POBIERZ SW脫J DARMOWY RAPORT TERAZ ZANIM Go SKASUJEMY

Ten DARMOWY raport ujawnia sekrety kt贸re spowoduj膮 znaczny wzrost Twoich zarobk贸w i sprzeda偶y z reklam…

(sekrety prosto ze 藕r贸d艂a, tylko konkrety-zero spamu)

Co to jest Google BERT?

Google BERT to algorytm, kt贸ry zwi臋ksza zrozumienie ludzkiego j臋zyka przez wyszukiwark臋.

Jest to niezb臋dne w 艣wiecie wyszukiwa艅, poniewa偶 ludzie spontanicznie wyra偶aj膮 si臋 w wyszukiwanych has艂ach i zawarto艣ci strony 鈥 a Google stara si臋 prawid艂owo dopasowa膰 je do siebie.

BERT jest akronimem dla dwukierunkowych reprezentacji enkoder贸w z transformator贸w. Zagmatwane? Wyja艣nijmy to lepiej!

Aby zrozumie膰, czym jest BERT, musimy przej艣膰 przez kilka termin贸w technicznych.

Na pocz膮tek BERT to sie膰 neuronowa.

Co to jest sie膰 neuronowa

Sieci neuronowe to modele komputerowe inspirowane centralnym uk艂adem nerwowym zwierz臋cia, kt贸re mog膮 uczy膰 si臋 i rozpoznawa膰 wzorce. S膮 cz臋艣ci膮 uczenia maszynowego.

W przypadku BERT sie膰 neuronowa jest zdolna do uczenia si臋 form ekspresji ludzkiego j臋zyka. Opiera si臋 na modelu przetwarzania j臋zyka naturalnego (NLP) zwanym Transformer, kt贸ry rozumie relacje mi臋dzy s艂owami w zdaniu, zamiast przegl膮da膰 je po kolei.

BERT to model przetwarzania j臋zyka naturalnego.

Po zaprogramowaniu, algorytm nieustannie uczy si臋 o ludzkim j臋zyku, przetwarzaj膮c miliony danych, kt贸re otrzymuje.

Ale poza 艣wiatem sztucznej inteligencji, kt贸ry wygl膮da bardziej jak science fiction, wa偶ne jest, aby wiedzie膰, 偶e BERT rozumie pe艂ny kontekst s艂owa 鈥 terminy, kt贸re pojawiaj膮 si臋 przed i po oraz relacje mi臋dzy nimi 鈥 co jest niezwykle przydatne do zrozumienia tre艣ci witryn i intencji u偶ytkownik贸w podczas wyszukiwania w Google.

Kiedy BERT powsta艂?

W listopadzie 2018 r. Google uruchomi艂 BERT w otwartym kodzie 藕r贸d艂owym na platformie GitHub.

Od tego momentu ka偶dy mo偶e korzysta膰 z kod贸w i szablon贸w BERT, aby szybko stworzy膰 w艂asny system.

Sam Google u偶ywa BERT w swoim systemie wyszukiwania.

W pa藕dzierniku 2019 r. Google og艂osi艂 swoj膮 najwi臋ksz膮 aktualizacj臋 w ostatnim czasie: przyj臋cie BERT w algorytmie wyszukiwania.

Google przyj臋艂o ju偶 modele, aby zrozumie膰 ludzki j臋zyk, ale ta aktualizacja zosta艂a og艂oszona jako jeden z najwa偶niejszych skok贸w w historii wyszukiwarek.

Pocz膮tkowo BERT zosta艂 uruchomiony tylko w Stanach Zjednoczonych w j臋zyku angielskim. Ale do grudnia 2019 r. model zosta艂 ju偶 rozszerzony do ponad 70 j臋zyk贸w. W ten spos贸b wyniki wyszukiwania na ca艂ym 艣wiecie zyska艂y bardzo wysok膮 jako艣膰.

Co to jest NLP?

Aby wyja艣ni膰, czym jest BERT, wspomnieli艣my, 偶e ten algorytm jest modelem przetwarzania j臋zyka naturalnego (NLP). Pozw贸l mi wyja艣ni膰.

NLP to obszar sztucznej inteligencji, kt贸ry zbiega si臋 z lingwistyk膮 podczas badania interakcji ludzi i j臋zyk贸w obliczeniowych. Intencj膮 jest wype艂nienie luki mi臋dzy jednym a drugim j臋zykiem i nak艂onienie do komunikowania si臋.

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

Ale to w latach 80. modele NLP opu艣ci艂y swoje r臋kopisy i zosta艂y zaadoptowane do sztucznej inteligencji. Od tego czasu komputery przetwarzaj膮 du偶e ilo艣ci danych, co zrewolucjonizowa艂o relacje mi臋dzy lud藕mi a maszynami.

Mo偶emy tego nie zauwa偶a膰 w naszym codziennym 偶yciu, ale nasza ekspresja werbalna jest niezwykle z艂o偶ona i r贸偶norodna.

Jest tak wiele j臋zyk贸w, regu艂 sk艂adniowych, zwi膮zk贸w semantycznych, slang贸w, powiedze艅, skr贸t贸w i codziennych b艂臋d贸w, 偶e czasami ludzie ledwo si臋 rozumiej膮!

Staje si臋 to jeszcze trudniejsze dla komputer贸w, poniewa偶 u偶ywamy dla nich nieustrukturyzowanego j臋zyka, kt贸ry nast臋pnie potrzebuje system贸w, aby go zrozumie膰.

W tym celu NLP stosuje szereg technik, takich jak abstrahowanie tego, co nieistotne w tek艣cie, poprawianie b艂臋d贸w ortograficznych i redukowanie s艂贸w do ich podstaw lub bezokolicznik贸w.

Stamt膮d mo偶na organizowa膰, segmentowa膰 i kategoryzowa膰 tre艣膰, aby zrozumie膰, jak poszczeg贸lne cz臋艣ci maj膮 sens razem. Nast臋pnie system opracowuje r贸wnie偶 odpowied藕 w j臋zyku naturalnym na interakcj臋 z u偶ytkownikiem.

Taki system pozwala na przyk艂ad powiedzie膰 鈥濧lexa, powiedz mi jak dojecha膰 do Warszawy鈥, a Ty dostajesz odpowied藕.

To rozwi膮zanie jest dzi艣 wykorzystywane w kilku zasobach, takich jak interakcja z chatbotami, automatyczne t艂umaczenie tekst贸w, analiza emocji w monitoringu social media i oczywi艣cie system wyszukiwania Google.

Czy BERT zast膮pi艂 RankBrain?

Google nieustannie bada sposoby na popraw臋 komfortu u偶ytkownik贸w i osi膮ganie najlepszych wynik贸w. To nie zaczyna si臋 ani nie ko艅czy na BERT.

W 2015 roku wyszukiwarka og艂osi艂a aktualizacj臋, kt贸ra zmieni艂a 艣wiat wyszukiwania: RankBrain.

Po raz pierwszy algorytm zastosowa艂 sztuczn膮 inteligencj臋 do zrozumienia tre艣ci i wyszukiwania.

Podobnie jak BERT, RankBrain r贸wnie偶 wykorzystuje uczenie maszynowe, ale nie przetwarza j臋zyka naturalnego. Metoda skupia si臋 na analizie zapyta艅 oraz grupowaniu s艂贸w i fraz, kt贸re s膮 podobne semantycznie, ale nie s膮 w stanie samodzielnie zrozumie膰 ludzkiego j臋zyka.

Tak wi臋c, gdy w Google pojawia si臋 nowe zapytanie, RankBrain analizuje wcze艣niejsze wyszukiwania i identyfikuje, kt贸re s艂owa i frazy najlepiej pasuj膮 do tego wyszukiwania, nawet je艣li nie pasuj膮 dok艂adnie lub nigdy nie by艂y wyszukiwane.

Odbieraj膮c sygna艂y interakcji u偶ytkownika, boty dowiaduj膮 si臋 wi臋cej o relacjach mi臋dzy s艂owami i poprawiaj膮 ranking.

Dlatego by艂 to pierwszy krok Google w zrozumieniu ludzkiego j臋zyka. Nawet dzisiaj jest to jedna z metod wykorzystywanych przez algorytm do zrozumienia intencji wyszukiwania i zawarto艣ci strony w celu zaprezentowania u偶ytkownikom lepszych wynik贸w.

Tak wi臋c BERT nie zast膮pi艂 RankBrain 鈥 po prostu przyni贸s艂 kolejn膮 metod臋 rozumienia ludzkiego j臋zyka. W zale偶no艣ci od wyszukiwania algorytm Google mo偶e u偶y膰 dowolnej metody (lub nawet po艂膮czy膰 obie), aby dostarczy膰 u偶ytkownikowi najlepsz膮 odpowied藕.

Pami臋taj, 偶e algorytm Google sk艂ada si臋 z ogromnej z艂o偶ono艣ci regu艂 i operacji. RankBrain i BERT odgrywaj膮 znacz膮c膮 rol臋, ale s膮 tylko cz臋艣ci膮 tego solidnego systemu wyszukiwania.

Jedn膮 z r贸偶nic mi臋dzy Google a innymi systemami przetwarzania j臋zyka jest jego dwukierunkowy charakter. Ale co to znaczy?

Pozosta艂e systemy s膮 tylko jednokierunkowe. Oznacza to, 偶e kontekstualizuj膮 tylko s艂owa za pomoc膮 termin贸w, kt贸re znajduj膮 si臋 po ich lewej lub prawej stronie w tek艣cie.

BERT dzia艂a w obu kierunkach: analizuje kontekst po lewej i prawej stronie s艂owa. Daje to znacznie g艂臋bsze zrozumienie relacji mi臋dzy terminami i zdaniami.

Kolejn膮 r贸偶nic膮 jest to, 偶e BERT buduje model j臋zyka z ma艂ym korpusem tekstowym.

Podczas gdy inne modele wykorzystuj膮 du偶e ilo艣ci danych do uczenia maszynowego, dwukierunkowe podej艣cie BERT pozwala na dok艂adniejsze szkolenie systemu i to przy znacznie mniejszej ilo艣ci danych.

Tak wi臋c po wytrenowaniu modelu w korpusie tekstowym, przechodzi on przez 鈥瀌ostrajanie鈥.

W tym momencie BERT jest poddawany okre艣lonym zadaniom, z danymi wej艣ciowymi i wyj艣ciowymi zgodnie z tym, co chcesz, aby robi艂. Wtedy zaczyna dostosowywa膰 si臋 do r贸偶nych wymaga艅, takich jak pytania i odpowiedzi lub analiza sentymentu.

Zauwa偶, 偶e BERT to algorytm, kt贸ry mo偶e by膰 u偶ywany w wielu aplikacjach. Kiedy wi臋c m贸wimy o Google BERT, m贸wimy o jego zastosowaniu w systemie wyszukiwarek.

W Google BERT s艂u偶y do zrozumienia intencji wyszukiwania u偶ytkownik贸w i tre艣ci indeksowanych przez wyszukiwark臋.

W przeciwie艅stwie do RankBrain, nie musi analizowa膰 wcze艣niejszych zapyta艅, aby zrozumie膰, co maj膮 na my艣li u偶ytkownicy. BERT rozumie s艂owa, wyra偶enia i ca艂膮 tre艣膰 tak samo jak my.

Ale zdaj sobie r贸wnie偶 spraw臋, 偶e ten model NLP jest tylko jedn膮 cz臋艣ci膮 algorytmu. Google BERT rozumie, co oznaczaj膮 s艂owa i jak si臋 do siebie odnosz膮.

Ale Google nadal potrzebuje ca艂ej pracy reszty algorytmu, aby powi膮za膰 wyszukiwanie ze stronami indeksu, wybra膰 najlepsze wyniki i uszeregowa膰 je wed艂ug znaczenia dla u偶ytkownika.

Dlaczego Google BERT jest wa偶ny dla user experience?

Teraz zostawimy na bok terminy IT, aby porozmawia膰 o tym, co oznacza BERT dla wyszukiwa艅 Google.

Rozumiesz, 偶e algorytm pomaga Google rozszyfrowa膰 ludzki j臋zyk, ale jaka r贸偶nica wp艂ywa na wygod臋 wyszukiwania u偶ytkownika?

Nale偶y pami臋ta膰, 偶e misj膮 Google jest organizowanie wszystkich tre艣ci w sieci, aby dostarcza膰 u偶ytkownikom jak najlepsze odpowiedzi.

W tym celu wyszukiwarka musi zrozumie膰, czego ludzie szukaj膮 i o czym m贸wi膮 strony internetowe. W ten spos贸b mo偶e prawid艂owo dopasowa膰 s艂owa kluczowe do tre艣ci internetowych.

W ten spos贸b Google staje si臋 bardziej inteligentny, aby dostarcza膰 wyniki, kt贸re naprawd臋 zapewniaj膮 to, co u偶ytkownicy chc膮 znale藕膰.

Na pocz膮tku nie wszystkie wyszukiwania zapewnia艂y to, czego szuka艂 u偶ytkownik. Wyszukiwarka zosta艂a ograniczona do dok艂adnego dopasowania s艂owa kluczowego.

To znaczy, gdy osoba wpisa艂a na przyk艂ad 鈥瀘pieka鈥, google by艂o w stanie poda膰 wyniki tylko dla stron, kt贸re u偶ywa艂y dok艂adnie tego terminu.

Odk膮d pojawi艂 si臋 RankBrain, Google zacz臋艂o ju偶 rozumie膰, 偶e 鈥瀘pieka鈥 jest bardzo bliska w zapytaniu do s艂贸w 鈥瀓ak dba膰鈥. Wyszukiwarka wy艣wietli wi臋c r贸wnie偶 strony z has艂ami 鈥瀓ak dba膰鈥.

BERT sprawia, 偶e 鈥嬧婫oogle rozumie, 偶e dana osoba chce wiedzie膰, jak dba膰 bez trzymania si臋 dok艂adnych s艂贸w kluczowych.

Problem polega na tym, 偶e pocz膮tkowy model dok艂adnego dopasowywania s艂贸w kluczowych Google doprowadzi艂 do pewnych wad. Aby pojawi膰 si臋 w wyszukiwarce, wiele witryn zacz臋艂o u偶ywa膰 s艂贸w kluczowych w tek艣cie dok艂adnie tak, jakby szuka艂 robot a nie cz艂owiek.

Pomy艣l z nami: czy wolisz czyta膰 tre艣ci, kt贸re w naturalny spos贸b m贸wi膮 o temacie, czy tekst, kt贸ry kilkakrotnie ma powt贸rki 鈥瀘pieka鈥 w miejscach ca艂kowicie bez sensu?

Tak wi臋c przej艣cie Google na zrozumienie intencji wyszukiwania poprawia r贸wnie偶 wra偶enia u偶ytkownika podczas czytania.

Witryny s膮 zorientowane na tworzenie tre艣ci w j臋zyku naturalnym, przy u偶yciu termin贸w, kt贸re maj膮 sens dla czytelnika.

Dzi臋ki temu Google zwalcza r贸wnie偶 upychanie s艂贸w kluczowych, praktyk臋 black hat, kt贸ra narusza zasady wyszukiwarek. Dlatego u偶ytkownik tylko zyskuje!

Jaki jest wp艂yw BERT na SERP?

Kiedy Google uruchomi艂 BERT, powiedzia艂, 偶e aktualizacja wp艂ynie na oko艂o 10% wyszukiwa艅 w Stanach Zjednoczonych.

Jak ka偶da aktualizacja algorytmu, og艂oszenie wywo艂a艂o ruch na rynku SEO, poniewa偶 wiele stron obawia艂o si臋 utraty pozycji.

Jednak w przeciwie艅stwie do aktualizacji, kt贸re maj膮 na celu przeciwdzia艂anie z艂ym praktykom, BERT nie kara艂 偶adnych witryn. To, co robi, to poprawa wyr贸wnania mi臋dzy wyszukiwaniami u偶ytkownik贸w a zawarto艣ci膮 strony.

Je艣li wi臋c kto艣 straci艂 pozycje dla danego s艂owa kluczowego, to znaczy, 偶e nie przynosi艂 dobrej odpowiedzi na to zapytanie.

Z drugiej strony, je艣li strona jest odpowiednia dla Google, prawdopodobnie zosta艂a lepiej dopasowana do innego zapytania i uda艂o si臋 poprawi膰 jako艣膰 ruchu, dzi臋ki czemu odwiedzaj膮cy b臋d膮 bardziej zadowoleni z tre艣ci.

Tre艣膰 i SEO: jak zoptymalizowa膰 pod BERT?

Wi臋c w obliczu aktualizacji og艂oszonej przez Google i zmian w SERPach, co mo偶esz zrobi膰, aby poprawi膰 swoje wyniki SEO?

C贸偶, prawda jest taka, 偶e dla BERT nie ma zbyt wiele do optymalizacji.

Je艣li szuka艂e艣 sztuczek optymalizacyjnych w tym artykule, mo偶e to zdanie jest rozczarowuj膮ce. Musisz jednak zrozumie膰, 偶e Google dokona艂 tej aktualizacji w艂a艣nie po to, aby uniemo偶liwi膰 witrynom optymalizacj臋 stron i tre艣ci pod k膮tem bot贸w.

Wyszukiwarka chce oferowa膰 u偶ytkownikom warto艣ciowe tre艣ci i chce w tym celu liczy膰 na Twoj膮 witryn臋.

Wi臋c nie optymalizuj swojej witryny pod k膮tem BERT 鈥 optymalizuj pod k膮tem u偶ytkownik贸w. Dlatego nie przedstawili艣my wskaz贸wek dotycz膮cych optymalizacji, ale chcemy wzmocni膰 niekt贸re dobre praktyki tworzenia tre艣ci, aby zapewni膰 odwiedzaj膮cym najlepsze wra偶enia.


Pisz poprawnie

Zar贸wno RankBrain, jak i BERT: tre艣ci powinny by膰 tworzone dla ludzi, a nie dla bot贸w! Zapomnij wi臋c o dok艂adnym dopasowaniu s艂贸w kluczowych.

Aby dok艂adnie dopasowa膰 wyszukiwania u偶ytkownik贸w, wiele os贸b wci膮偶 eliminuje s艂owa pomocnicze (tzw. stopwords, takie jak 鈥瀌o鈥, 鈥瀉鈥, 鈥瀘d鈥, 鈥瀓eden鈥 itp.), pr贸buj膮c zbli偶y膰 si臋 do termin贸w u偶ywanych przez u偶ytkownik贸w.

Generuje to super zoptymalizowane teksty na przyk艂ad 鈥瀝ower, jak wybra膰鈥, co sprawia, 偶e 鈥嬧媍zytanie jest co najmniej dziwne.

Kolejn膮 aberracj膮 jest optymalizacja tekst贸w z uwzgl臋dnieniem b艂臋d贸w ortograficznych pope艂nianych przez u偶ytkownik贸w. Tak wi臋c zamiast pisa膰 鈥炁济撑倃鈥, co by艂oby poprawne, w tek艣cie u偶ywa si臋 s艂owa 鈥炁紆艂w鈥, poniewa偶 wiele os贸b mog艂oby pisa膰 w ten spos贸b.

Pisz wi臋c naturalnie i dobrze po polsku.

Pami臋taj, 偶e Google rozumie j臋zyk naturalny, wi臋c nie musisz (i nie powiniene艣!) wciska膰 go dok艂adnie w wyszukiwane has艂a u偶ytkownik贸w.

Optymalizuj pod k膮tem intencji wyszukiwania

Ok, zrozumia艂e jest, 偶e SEO nie skupia si臋 ju偶 na dok艂adnych s艂owach kluczowych. Wi臋c, jak nale偶y zoptymalizowa膰 zawarto艣膰?

Zamiast koncentrowa膰 si臋 na s艂owach kluczowych, skup si臋 na intencjach wyszukiwania.

Je艣li kiedy艣 koncentrowa艂e艣 si臋 na optymalizacji tego, czego szuka u偶ytkownik, powiniene艣 teraz zoptymalizowa膰 to, co u偶ytkownik chce znale藕膰. Czy widzisz r贸偶nic臋?

Sekret polega na zrozumieniu intencji Twojej osoby kupuj膮cej, czyli jakie s膮 w膮tpliwo艣ci, kt贸re chc膮 rozwi膮za膰 i na kt贸re Twoja strona mo偶e odpowiedzie膰.

Mo偶esz to zobaczy膰, przeprowadzaj膮c wyszukiwania s艂贸w kluczowych i test贸w por贸wnawczych, identyfikuj膮c trendy wyszukiwania w swoim obszarze i mo偶liwo艣ci rankingowe. Z punktu widzenia percepcji wymaga艅 publicznych to od zespo艂u produkcyjnego zale偶y tworzenie wysokiej jako艣ci tre艣ci, kt贸re na nie odpowiadaj膮.

Wyszukaj zwi膮zki semantyczne mi臋dzy s艂owami

By膰 mo偶e pojawi艂a si臋 tam kolejna w膮tpliwo艣膰: je艣li dok艂adne dopasowanie nie jest ju偶 odpowiednie dla SEO, czy wyszukiwanie s艂贸w kluczowych nadal ma sens?

Oczywi艣cie, 偶e tak! Wyszukiwanie s艂贸w kluczowych pozostaje pot臋偶nym narz臋dziem planowania.

Dzi臋ki niemu mo偶esz zrozumie膰, kt贸re wyszukiwania prowadz膮 do Twojej witryny, jakich termin贸w u偶ywaj膮 u偶ytkownicy i kt贸re tematy zyskuj膮 na popularno艣ci w Twojej dziedzinie. W ten spos贸b mo偶liwe jest zaplanowanie wytycznych, aby sprosta膰 tym poszukiwaniom.

R贸偶nica polega na tym, 偶e nie b臋dziesz ju偶 nadmiernie musia艂 optymalizowa膰 artyku艂y na blogu za pomoc膮 tych dok艂adnych termin贸w. To, co mo偶esz teraz zrobi膰, to zidentyfikowa膰 g艂贸wne wyszukiwane has艂a i poszuka膰 s艂贸w, kt贸re nawi膮zuj膮 z nimi semantyczne relacje.

Synonimy, antonimy, slang i wsp贸艂wyst臋powania s膮 cz臋艣ci膮 semantycznego powi膮zania. Zamiast wi臋c powtarza膰 s艂owo kluczowe kilka razy, mo偶esz zapozna膰 si臋 z tymi odmianami w tek艣cie wraz z g艂贸wnymi terminami.

Ta praktyka wzbogaca czytanie i pomaga Google zrozumie膰 znaczenie Twoich materia艂贸w.

Tw贸rz wysokiej jako艣ci tre艣ci

Ten punkt wydaje si臋 oczywisty, ale zawsze warto o tym wspomnie膰. Zasadniczo Google chce, aby艣 produkowa艂 wysokiej jako艣ci tre艣ci dla ludzi. Google BERT jest jedn膮 z g艂贸wnych aktualizacji w tym sensie.

Wi臋c nie tra膰 wi臋cej czasu na my艣lenie o optymalizacji dla tego czy innego terminu.

Opr贸cz spe艂niania intencji wyszukiwania, po艣wi臋膰 si臋 tworzeniu oryginalnych, zaktualizowanych, niezawodnych i u偶ytecznych tre艣ci dla u偶ytkownik贸w. Tw贸rz tre艣ci, kt贸re warto czyta膰 i udost臋pnia膰.

Google radzi, aby tre艣ci wysokiej jako艣ci charakteryzowa艂y si臋 wysokim poziomem EAT, czyli wiedzy, autorytetu i zaufania.

To w艂a艣nie te s艂owa powinny kierowa膰 Twoj膮 strategi膮 content marketingu. Google b臋dzie wiedzia艂, jak rozpozna膰 Twoj膮 prac臋.

Algorytm Google bert aktualizacja seo

Skr贸t algorytm bert oznacza Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Jak ka偶dy nowy algorytm google nie jest zbyt ochoczo przyjmowany. Obecnie ca艂a dziedzina nlp natural language processing w definicji wydaje si臋 艂atwa ale tak nie jest. Algorytm wyszukiwarki to ca艂y czas sztuczna inteligencja ai, wi臋c naturalny j臋zyk i lepsze zrozumienie nie zawsze jest 艂atwe do osi膮gni臋cia.

Wreszcie, teraz znasz wszystkie szczeg贸艂y Google BERT i wp艂yw, jaki ta aktualizacja wnios艂a do bran偶y SEO.

Wida膰, 偶e Google nie 偶artuje, prawda?

Powstaj膮 najbardziej zaawansowane technologie sztucznej inteligencji wykorzystywane w celu poprawy komfortu korzystania z wyszukiwarki, zar贸wno po stronie serwisu, jak i u偶ytkownika.

Rafa艂 Szrajnert- uniqueSEO team
Rafa艂 Szrajnert- uniqueSEO team
UniqueSEO to najlepsza agencja marketingowa w Polsce. Tworzymy i kreujemy udane kampanie SEM, pozycjonowanie, SEO i ca艂膮 strategi臋 ecommerce. Nie czekaj, do艂膮cz do nas!

Dodaj komentarz

Tw贸j adres e-mail nie zostanie opublikowany.

Uwaga!Pobierz Darmowy Raport

Ten ca艂kowicie nowy DARMOWY raport ujawnia najpot臋偶niejsze nowe sposoby 偶eby zredukowa膰 koszty pozyskania nowych klient贸w i wystrzeli膰 w kosmos sw贸j ROAS z reklam鈥 i dodatkowo osi膮gn膮膰 tak膮 sprzeda偶 jak nigdy dot膮d.

POBIERZ SW脫J DARMOWY RAPORT TERAZ ZANIM TA STRONA ZNIKNIE

Ten DARMOWY raport ujawnia sekrety聽 kt贸re spowoduj膮 znaczny wzrost Twoich zarobk贸w i sprzeda偶y z reklam... (sekrety prosto ze 藕r贸d艂a)