SEO новини: Всичко за BERT алгоритъма на Google Търсачката

Google заяви, че най-новата му актуализация за търсене - алгоритъма BERT, ще му помогне да разбере по-добре намерението, което стои зад заявките за търсене на потребителите. Това би трябвало да означава по-подходящи и точни резултати. BERT ще повлияе на 10% от търсенията, каза компанията, което означава, че има вероятност да засегне органичната видимост и трафика на вашата марка - просто може да не забележите никакви промени първоначално.

Това е обобщение на всичко, което научихме досега за алгоритъма, който Google изтъква като „един от най-големите скокове в историята на Търсачката.“

Кога BERT превзе Google Търсенето?

BERT започна внедряването си в системата за търсене на Google през седмицата на 21 октомври 2019 г. за заявки на английски език, включително и в представените фрагменти.

Алгоритъмът ще се разшири до всички езици, на които Google предлага услуги, но все още няма зададена времева линия, заяви Дани Съливан от Google. Използва се и BERT модел за подобряване на представени фрагменти в някои страни.

Какво е BERT?

BERT означава в точен превод: Двупосочни Представяния на Енкодери от Трансформатори (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и е техника, базиана на невронна мрежа, за предварителна обработка на естествен език. Казано по-просто, алгоритъмът може да се използва, за да помогне на Google да разбере по-добре контекста на думите в заявките за търсене.

Например, в изразите „девет до пет“ и „четвърт до пет“, думата „до“ има две различни значения, които може да са очевидни за хората, но не толкова за търсещите машини. BERT е предназначен да прави разлика между такива нюанси, за да улесни по-подходящите резултати.

Какво е невронна мрежа?

Невронните мрежи от алгоритми са създадени за разпознаване на модели и шаблони. Категоризирането на изображението, разпознаването на почерк и дори прогнозирането на тенденциите на финансовите пазари са обичайни приложения в реални условия за невронни мрежи.

Те обучават набори от данни, за да разпознават моделите. BERT е предварително трениран, използвайки обикновения текстов корпус от Wikipedia, обясни Google.

Какво представлява обработката на естествен език?

Обработката на естествен език (NLP) е клон от сферата на изкуствения интелект, който се занимава с лингвистиката, с цел да се даде възможност на компютрите да разберат начина, по който хората общуват естествено.

Примерите за напредъка, постигнат от NLP в днешно време, включват: инструменти за социално слушане, чатботи и предложенията за думи на вашия смартфон.

Само по себе си NLP не е нова функция за търсачките. BERT обаче представлява напредък в NLP чрез двупосочно обучение (повече за това по-долу).

Как работи BERT?

Пробивът на BERT е в способността му да обучава езикови модели въз основа на целия набор от думи в изречение или запитване (двупосочно обучение), а не на традиционния начин на обучение върху подредената последователност от думи (отляво надясно или комбинирано отляво -надясно и отдясно-наляво). BERT позволява на езиковия модел да научи контекста на думата въз основа на околните думи, а не само на думата, която веднага го предхожда или следва.

Google нарича BERT „дълбоко двупосочен“, защото контекстуалните представи на думите започват „от дъното на дълбока невронна мрежа“.

„Например, думата„ банка “ще има едно и също контекстно представяне в „ банкова сметка" и „ банка на реката" . Контекстуалните модели вместо това генерират представяне на всяка дума, което се основава на другите думи в изречението."

Google показа няколко примера как приложението на BERT в Търсачката може да повлияе на резултатите. Ето и един пример:  заявката „учебници по математика за възрастни“ преди новата актуализация даваше резултати за учебници от 6 до 8 клас в горната част на органичните резултати. С прилагането на BERT Google създава списък на книгите, озаглавени „Математика за възрастни“ в горната част на резултатите.

Можете да видите в текущ резултат за същото това запитване, че учбниците за 6 - 8 клас все още са класирани, но има две книги, специално насочени към възрастните, които сега се класират над нея, включително в представения фрагмент.

 

Google използва ли BERT, за да осмисли всички търсения?

Не, не точно.

BERT ще подобри разбирането на Google за едно от всеки 10 търсения на английски в САЩ.

„По-специално за по-дългите и разговорни запитвания или търсения, при които предлози като„ за “и„ да" имат значение “, пише Google в блога си.

Не всички запитвания обаче са разговорни или включват предлози. Търсенето на марка и по-късите фрази са само два примера за видове заявки, които може да не изискват обработка на естествен език на BERT.

Как BERT ще повлияе на представените ми фрагменти?

Както видяхме в примера по-горе, BERT може да повлияе на резултатите, които се показват във включените фрагменти.

В друг пример по-долу, Google сравнява представените фрагменти за заявката „паркиране на хълм без бордюр“, обяснявайки: „В миналото запитване като това би объркало нашите системи - поставихме твърде голямо значение на думата„ бордюр “ и игнорирахме думата „без“, не разбирайки колко критична е тя, за да отговори правилно на тази заявка. Затова обикновено връщахме резултати за паркиране на хълм с бордюр. "

Каква е разликата между BERT и RankBrain?

Някои от възможностите на BERT може да звучат подобно на първия метод на Google за изкуствен интелект за разбиране на заявки, RankBrain. Но това са два отделни алгоритма, които могат да се използват за информиране на резултатите от търсенето.

„Първото нещо, което трябва да разберем за RankBrain, е, че той работи паралелно с нормалните алгоритми за класиране  и се използва за коригиране на резултатите, изчислени от същите тези алгоритми“, каза Ерик Енг, генерален мениджър в Perficient Digital.

RankBrain коригира резултатите, като разглежда текущата заявка и намира подобни минали заявки. След това преглежда ефективността на резултатите от търсенето за тези исторически заявки. „Въз основа на това, което вижда, RankBrain може да коригира изхода на резултатите от нормалните алгоритми за класическо органично търсене“, казва Енг.

RankBrain също помага на Google да интерпретира заявки за търсене, така че да може да разкрие резултати, които може да не съдържат точните думи в заявката. В примера по-долу Google успя да разбере, че потребителят търси информация за Айфеловата кула, въпреки че името на кулата не се появява в заявката „височина на кула в Париж“.

"BERT работи по съвсем различен начин", каза Енг. „Традиционните алгоритми се опитват да разгледат съдържанието на страница, за да разберат за какво става въпрос и какво може да е от значение. Въпреки това, традиционните NLP алгоритми обикновено могат да разгледат съдържанието преди или след думата, за да помогнат на търсачката да разбере по-добре значението на тази заявка. Двупосочният компонент на BERT е това, което го прави различен. ”Както бе споменато по-горе, BERT разглежда съдържанието преди И след дадена дума. „Това е критично подобрение в обработката на естествен език, тъй като човешката комуникация е естествено многопластова и сложна.“

Както BERT, така и RankBrain се използват от Google за обработка на заявки и съдържание на уеб страници, за да се постигне по-добро разбиране на значението на думите.

BERT няма за цел да замени RankBrain. Google може да използва множество методи за разбиране на заявките, което означава, че BERT може да се прилага самостоятелно, заедно с други алгоритми на Google, в тандем с RankBrain, всяка комбинация от тях или изобщо да не се, в зависимост от думата за търсене.

Какви други продукти на Google могат да повлияят на BERT?

Актуализацията на Google за BERT се отнася само за търсенето, но все пак ще окаже известно въздействие и върху Асистента. Когато заявките, проведени в Google Assistant, го задействат за предоставяне на представени фрагменти или уеб резултати от търсенето, тези резултати могат да бъдат повлияни от BERT.

Google сподели на Search Engine Land, че BERT в момента не се използва за реклами, но ако се интегрира в бъдеще, може да помогне за облекчаване на някои от лошите близки варианти, които съвпадат с рекламодателите.

Как можете да оптимизирате за BERT?

„Оптимизиране“ сега означава, че можете да се съсредоточите повече върху доброто, ясно писане, вместо да правите компромиси между създаването на съдържание за вашата аудитория и линейната конструкция за машините.

Съветите на Google за добро класиране са да обърнете внимание на потребителите и да създадете съдържание, удовлетворяващо намерението им за търсене. Тъй като BERT е създаден да интерпретира това намерение, има смисъл да предоставите на потребителя това, което иска.