Что собой представляет алгоритм
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – метод поиска, функционирующий на базе машинного обучения. Он основан на анализе контекста предложения с учетом всех связывающих частиц, а не отдельных слов. Открытый исходный код функции был представлен еще в 2018 году, но для Google его начали применять сравнительно недавно. Предобученная модель доступна каждому юзеру в интернете.
Система точнее воспринимает длинные вопросы на естественном разговорном языке с использованием связывающих частей речи. Теперь мне и другим пользователям не требуется подбирать специальные высказывания, так как технология призвана понять смысл даже длинных предложений, где много предлогов.
Особенности алгоритма:
- Идея использовать нейросети для лучшего понимания пользователей не новая. Еще в 2016 году Яндекс представил аналогичный способ Палех;
- Методика уменьшит количество нерелевантных ответов, особенно по низкочастотным ключевикам;
- Обновление не заменит основную формулу ранжирования, а дополнит ее. Для получения более точного результата поиска используется совокупность нескольких параметров, включая и нововведение.
На данный момент точно известно, что алгоритм применяется только в США. Он охватывает только 10 % от запросов на английском языке. В дальнейшем Google планирует расширить сферу влияния технологии на другие страны, в том числе Беларусь и страны СНГ.
Примеры функционирования
BERT предназначен для лучшего восприятия длинных разговорных заявлений. Также функция поможет найти наиболее подходящие результаты при использовании выражений, где предлоги имеют ключевое значение и полностью меняют суть написанного.
Примеры функционирования методики:
- «2020 china traveler to usa need a visa» (2020 китайскому путешественнику в США нужна виза). Раньше поисковая система не учитывала предлог «to», который выполняет ключевую роль в понимании смысла предложения. Здесь говориться о путешествии китайца в Соединенные Штаты, а не наоборот. Но до обновления поисковик предоставлял результаты об американцах, которые собрались в Китай. Сейчас поисковик выдает более подходящие результаты.
- «How to catch a cow fishing» (большой полосатый окунь). Раньше «cow» Гугл воспринимал в сельскохозяйственном смысле, а не в контексте рыбалки, поэтому выдавала всю информацию о больших полосатых коровах.
- «Parking on a hill with no curb» (парковка на холме без бордюра). Раньше поиск был сосредоточен на последнем слове, но сейчас учитывается общий контекст выражения.
После внедрения нововведения многие слова стали более значимыми для Google. Раньше поисковик игнорировал «for someone» (для кого) и «no» (не). Однак согласитесь эти частицы могут полностью менять суть словосочетания.
Изменение SEO
BERT повлияет на ранжирование и формирование блоков ответов. Но параметр не затрагивает всех ключевых фраз. Сейчас использование технологии ограничено, так как она требуется значительной мощности аппаратного обеспечения.
Новый метод не приветствует скудный и бедный контент. Часто даже читатели до конца не могут разобраться, что хотел донести автор. К тому же на многих ресурсах делается акцент на картинках, а не тексте (например, интернет-магазины, где продавцы предоставляют фотографии товаров, но забывают о качественном описании).
Как оптимизировать контент под новый алгоритм:
- Раскрывать тему статьи. В топ выдачи Google попадут инструкции, структурированная информация;
- Провести анализ статистики поисковых запросов. Инструмент использует низкочастотные фразы, которые отсутствуют в других системах;
- Применять больше пользовательского контента на портале. В топ выдачи попадают блоги и форумы;
- Изучать логи сервера, оптимизируя содержание сайта под найденные там ключевики;
- Больше ориентироваться на мобильную версию портала, чем на компьютерный вариант.
Чтобы «понравиться» обновлению рекомендуется расширить семантическое ядро страницы. Также требуется размещать статьи для людей с органичным описанием, которое будет решать проблему и давать развернутый ответ. При размещении текстов важно учитывать информационную архитектуру, правильно структурировав информацию.
Заключение
BERT считается настоящим прорывом для поисковой системы Гугл. Технология учитывает контекст фразы вместе с предлогами, а не значение отдельных слов. Сейчас инструмент активно используется для проверки уточняющих запросов, но что-то мне подсказывает, в дальнейшем сфера его влияния будет значительно расширенна.
