جعلت BERT Google أفضل في فهم اللغة الطبيعية. هذا يجعل الأمر أكثر أهمية أن تتم كتابة محتوى موقع الويب بطريقة طبيعية ومفهومة ، بدلاً من استخدام حشو الكلمات الرئيسية أو طرق تحسين محركات البحث الأخرى.
تتأثر حوالي 10٪ من جميع استعلامات البحث بتحديث Google الحالي BERT. ما هي عواقب ذلك على نتائج النتائج؟ ما هو تأثير ذلك على تلك المواقع التي تعمل؟
تم تطوير BERT بواسطة Google كطريقة للتعلم الآلي وتقف على “تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات”. تم تصميم الخوارزمية خصيصًا لمعالجة اللغة الطبيعية وتستند إلى NLP (معالجة اللغة الطبيعية) و ANN (الشبكة العصبية الاصطناعية).
الخلفية التاريخية لبيرت
في أكتوبر 2018 ، تم إصدار BERT ، مما أدى إلى تغيير جذري في الطريقة التي تفسر بها Google وتعالج استعلامات البحث. على عكس الأساليب السابقة التي استخدمت بيئتها لتحديد معنى الكلمات ، يستخدم BERT التحليل ثنائي الاتجاه داخل الجملة لاكتشاف معنى الكلمات. يتيح ذلك فهمًا أفضل للسياق ويؤدي إلى إجابات أكثر دقة لاستعلامات البحث.
قبل تقديم BERT ، استخدمت Google بشكل أساسي ما يسمى بنهج “حقيبة الكلمات” ، والذي يقوم ببساطة بحساب عدد الكلمات الرئيسية المحددة في المستند لتحديد مدى ملاءمة استعلام البحث. ومع ذلك ، فشل هذا النهج في مراعاة سياق السؤال ، مما أدى في كثير من الأحيان إلى نتائج بحث غير دقيقة أو مضللة.
بمساعدة BERT ، سيكون من الممكن لـ Google فهم اللغة مثل الإنسان.
مثال:
على سبيل المثال ، إذا كنت تبحث عن “Apple” ، فأنت بحاجة إلى معرفة ما إذا كنت بحاجة إلى معلومات بعد شركة التكنولوجيا أو نوع الفاكهة. بدون القدرة على فهم السياق ، قد لا تكون نتائج البحث دقيقة وقد تُبلغ عن أحدهما فقط أو الآخر. ولكن من خلال تقديم BERT ، طورت Google قدرتها على فهم سياق الاستعلام وتقديم نتائج أكثر صلة.
ماذا يفعل بيرت بالضبط؟
بيرت – كيف يعمل في الأعمال اليومية
تتيح BERT لجوجل تقديم إجابة أفضل وأكثر دقة لعمليات بحث مستخدميها من خلال القدرة على فهم سياق كل سؤال. لكي يكون هذا ممكنًا ، يجب أن يتعرف محتوى موقع الويب على احتياجات المستخدم ومتطلباته ويستجيب وفقًا لذلك. يسمح الآن لمحرك بحث بمعالجة الكلام بالطريقة التي يقوم بها الإنسان ، وهذا واضح في عمليات البحث الطويلة. يتم تضمين حروف الجر في نتائج البحث ، والتي لم تكن كذلك من قبل. نتيجة لذلك ، يوفر محرك البحث إجابات أفضل للأسئلة.
يستخدم BERT بشكل أساسي لإثراء نتائج بحث Google ، ولكن يمكن استخدامه أيضًا في تطبيقات أخرى للمعالجة اللغوية ، مثل روبوتات المحادثة أو تصنيفات النص.
مع BERT ، يمكن للمستخدم الحصول على إجابة لسؤاله الأساسي. تؤثر هذه الترقية أيضًا على المقتطفات المميزة.
يلخص BERT المعلومات ذات الصلة في مقتطف مميز
BERT له تأثير كبير على إنشاء مقتطفات Google المميزة. هذه ملخصات صغيرة لإجابات استعلامات البحث التي يرغب المستخدمون في رؤيتها على صفحة النتائج للحصول على إجابة سريعة. قبل BERT ، تم إنشاء هذه المقتطفات من تطابقات كلمات بسيطة ، لكن النموذج زاد بشكل كبير من دقة المقتطفات من خلال مراعاة سياق السؤال ، مما سمح له بتحديد المزيد من المعلومات ذات الصلة وتلخيصها لمقتطف مميز.
بهذه الطريقة ، تساعد BERT المستخدمين في الحصول على المعلومات التي يريدونها بشكل أسرع وأكثر دقة ، كما تزيد من أهمية ومصداقية المقتطفات المميزة.
من الأهمية بمكان كتابة محتوى مناسب للعرض في مقتطفات مميزة من أجل زيادة حركة المرور والاهتمام.
هل BERT و RankBrain متماثلان؟
طورت Google BERT و RankBrain لتحسين معالجة اللغة البشرية ونتائج استعلام البحث. ومع ذلك ، فهذه تقنيتان مختلفتان تمامًا.
ليس BERT هو خليفة RankBrain ، لكن التحديث الجديد يجب أن يكون بمثابة ملحق. يمكن استخدام كلتا الطريقتين في الخوارزمية لتزويد المستخدمين بنتائج أكثر دقة. يتم الرد على بعض الاستفسارات فقط بواسطة RankBrain ، والبعض الآخر بواسطة BERT.
يعد نموذج التعلم الآلي RankBrain ، الذي تم تقديمه في عام 2015 ، جزءًا من خوارزمية بحث Google ويستخدم لتفسير معنى استعلامات البحث وتقديم نتائج البحث المقابلة. ونتيجة لذلك ، فقد أحدث ثورة في طريقة فهم Google لاستعلامات البحث ومعالجتها.
BERT هو نموذج للتعلم الآلي يعتمد على بنية المحولات ومصمم حصريًا لتفسير اللغة الطبيعية. منذ إصداره في أكتوبر 2018 ، غيّر بشكل كبير الطريقة التي تفهم بها Google وتعالج استعلامات البحث.
ومع ذلك ، من الممكن أيضًا استخدام العديد من الأساليب للبحث ، مثل عندما يصحح Google كلمة بها خطأ إملائي و / أو يقدم مرادفات. الآن يمكن أيضًا تضمين حروف الجر في استعلام البحث. على الرغم من هدفهم المتمثل في تحسين النتائج على Google ، فإن كل من RankBrain و BERT لهما تركيز واستخدامات مختلفة. يعد RankBrain جزءًا أساسيًا من خوارزمية بحث Google ، بينما يعد BERT نموذجًا خاصًا لتعلم الآلة للتعامل مع اللغة الطبيعية.
ما هي عواقب BERT على محرك البحث الأمثل؟
مع جعل BERT من السهل على Google فهم الاستعلامات الأطول والأكثر تعقيدًا ، أصبح من المهم تحسين الكلمات الرئيسية طويلة الذيل. وبالتالي يتم تحسين قوائم النتائج ويستفيد المستخدم من التقريب الأقرب للتواصل البشري.
ومع ذلك ، لا يُتوقع حدوث تغييرات في تحسين محركات البحث نتيجة للتحديث. توصي Google بالاستمرار في كتابة المحتوى مع وضع المستخدم في الاعتبار. التحديث متاح حاليًا للغة الإنجليزية فقط ، ولا يزال إطلاق الإصدار الألماني معلقًا.
من الأهمية بمكان أن تتم كتابة محتوى موقع الويب الآن بلغة طبيعية ، وأكثر صلة بالسياق من أجل تحقيق مركز محسن في نتائج البحث بعد تقديم BERT.
تحث Google مالكي المواقع على الاستمرار في إنشاء محتوى عالي الجودة لمستخدميهم ، ولكن يستمر تصاعد جهود مُحسنات محركات البحث ، مما يزيد من صعوبة ظهور محسّني عطلة نهاية الأسبوع وطلاب أكاديمية التسويق عبر الإنترنت في الصفحة الأولى.
مزيد من المعلومات
