Время от времени Google делает большие обновления своего основного алгоритма. В октябре 2019 года это был введение BERT.
Но что отличает BERT от остальных благодаря сотням обновлений от Google каждый год?
Что ж, по данным Google, BERT – их самое большое обновление за пять лет (со времен RankBrain), затрагивающее каждый десятый поисковый запрос.
Итог: BERT обещает более точно ответить на ваши вопросы в Google.
Что такое Google BERT?
BERT означает Двунаправленный кодировщик изображений трансформаторов.
Хотя это звучит сложно, все, что нам нужно знать, это то, что это способ Google лучше понимать более тонкие детали естественного языка, который мы используем.
Фактически, до того, как Google представил BERT как часть своего основного алгоритма, он был выпущен как нейронная сеть с открытым исходным кодом.
Это означало, что любой, обладающий техническими знаниями, мог использовать код для обучения своей собственной современной системе ответов на вопросы.
Вау, это звучит очень весело, но как работает BERT?
Как работает Google BERT?
В прошлом Google не всегда хорошо разбирался в сложных или диалоговых поисковых запросах.
И, согласно Google, «люди часто набирают строки слов, которые, по их мнению, мы поймем, но на самом деле не так, как они задают вопрос».
Это явление известно в штаб-квартире Google как «ключевое слово», и Google хочет избежать этого.
Таким образом, посредством машинного обучения и обработки естественного языка BERT обрабатывает весь контекст слова из запроса. Затем просмотрите слова, которые идут до и после, вместо того, чтобы сосредотачиваться на каждом слове за раз.
Прежде чем выпустить BERT в мир, Google провела множество тестов. Тестирование, чтобы увидеть, улучшились ли результаты до и после. Вот два примера тестов, которые вам следует просмотреть:
Для ключевого слова «бразильскому путешественнику в США в 2019 году нужна виза» важен предлог «а».
Это говорит о том, что путешественник хочет посетить Соединенные Штаты из Бразилии, а не наоборот.
До BERT Google не понимал этого нюанса или полного контекста запроса и продвигал результаты для посетителей из США, направляющихся в Бразилию, что, конечно, не то, чего ожидает поисковая система!
Для ключевого слова “парк на холме без бордюра” этот запрос может смутить Google. Я бы сделал слишком много акцента на ключевом слове «обуздать» и проигнорировал бы слово «нет». Опять же, получение результатов, которые не всегда соответствовали ожиданиям пользователя.
От соответствия ключевого слова к соответствию ключевого слова
Google уже некоторое время занимается тем, что является качественным и релевантным контентом.
В 2013 году Google обновил свой основной алгоритм и назвал его Hummingbird.
До этого рейтинг Google относительно того, считалась ли страница релевантной или нет, во многом зависел от того, насколько хорошо было оптимизировано ключевое слово.
Если вы включите ключевые слова в важные элементы страницы, такие как теги заголовков, заголовки и в основной текст контента, вы получите высокий балл. Вы можете думать об этом подходе как о Релевантности 1.0.
Однако одной из основных целей Колибри было уйти от «строк к вещам», лучше понять значение ключевых слов и их отношение к другим темам, а не строку символов, составляющих слово.
Перенесемся на пару лет (2015), и Google представил первый новый подалгоритм Hummingbird: RankBrain.
Он был особенным, потому что это был первый алгоритм искусственного интеллекта Google.
RankBrain лучше понимает намерение пользователя, стоящее за ключевым словом, и фокусируется на предоставлении наилучшего возможного результата, а не на наилучшем результате, оптимизированном для ключевых слов.
Google стал публичным, заявив, что RankBrain является одним из три ваших главных фактора ранжирования.
Итак, вот что вам нужно знать … теперь происходит постоянно увеличивающееся изменение от простого соответствия ключевого слова поисковому запросу к удовлетворению основного ключевого слова запроса.
Если задуматься, в этом есть смысл. Теперь Google использует искусственный интеллект, пытаясь выяснить, доволен пользователь или нет. Соответствие ключевому слову и намерению быстро становится одним из наиболее важных аспектов современного SEO.
Так в чем же разница между BERT и RankBrain?
Что ж, начнем с сходства. Оба контролируются основным алгоритмом Google, Hummingbird, используют искусственный интеллект и сосредоточены на понимании цели поискового запроса, чтобы помочь обеспечить наилучший результат.
RankBrain отлично понимает намерения пользователя по длинным, более конкретным и неизвестным ключевым словам; в то время как BERT обращается к тонким нюансам естественного языка.
Когда вы начинаете думать о намерениях пользователя, стоящих за ключевым словом, и о том, каковы наилучшие результаты для пользователя, вы оцениваете свое мышление с релевантности 1.0 (соответствие ключевого слова) до релевантности 2.0 (соответствие ключевого слова).
Стоит ли вам изменить свой подход к SEO?
Возможно нет.
Google говорил, кажется, навсегда “сосредоточьтесь на пользователе, и все остальное приложится“.
Философия Google не изменилась, но с достижениями в области искусственного интеллекта Google теперь лучше понимает, чего хочет пользователь, и усерднее работает над определением намерений пользователя, стоящих за большим количеством ключевых слов.
Таким образом, современный SEO теперь сочетает в себе релевантность 1.0 (соответствие ключевого слова) и релевантность 2.0 (соответствие ключевого слова) для создания релевантного контента. Оба имеют решающее значение для вашего успеха в SEO.
Теперь, с появлением искусственного интеллекта с помощью Hummingbird, RankBrain и теперь BERT, очевидно, что Google удваивает свои усилия, чтобы обеспечить лучший пользовательский интерфейс для своих пользователей.
Вы делаете то же самое?
