الگوریتم برت(bert) و تاثیرات آن بر سئو وبسایت
در حال حاضر گوگل به یک ابزار بسیار دم دستی و البته ضروری در زندگی ما تبدیل شده است. ما عملا با گوگل چت میکنیم. هر سوالی برای ما پیش میآید، دست به دامان گوگل میشویم، به طوری که انگار با یک شخص حقیقی صحبت میکنیم. اما نباید فراموش کنیم که گوگل از الگوریتمها ساخته شده است. الگوریتم برت یکی از همان الگوریتمها است که به گوگل کمک میکند تا کاربران به چیزی که میخواهند دسترسی پیدا کنند.
هوش مصنوعی روز به روز پیشرفت بیشتری دارد و همین امر باعث شده تا موتورهای جستجو زبان انسان را بهتر درک کنند. یعنی اگر موقع سرچ از جملات عامیانه، اشتباه، مترادف و حتی عبارات زبانی موجود در گفتار استفاده کنیم، باز هم نزدیکترین و بهترین نتیجه را به ما نشان میدهند.
الگوریتم جدید برت برای درک بهتر اهداف و محتوای سرچ کاربران در صفحات وب توسط گوگل ایجاد شده است. ما در ادامه به بررسی نحوه عملکرد و تاثیر آن روی استراتژیهای سئو سایت صحبت خواهیم کرد. شما میتوانید برای کسب اطلاعات بیشتر از خدمات سئو و یا آموزش سئو امین محتوا به صفحهات مربوط مراجعه کنید.
الگوریتم برت چه زمانی به سرچ گوگل اضافه شد؟
BERT در روز 21 اکتبر 2019 در سیستم جستجوی گوگل برای سرچهای انگلیسی زبان فعال شد. این الگوریتم از آن روز رو به گسترش و فراگیری زبانهای دیگر بوده و در حال حاضر پاسخگوی نیاز کاربران زیادی است.
الگوریتم برت (Google BERT) چیست؟
گوگل برت درک موتور جستجو از زبان انسانها را افزایش میدهد. در واقع برت برای رفع نیاز جستجوگران ساخته شده است. هر کسی موقع سرچ مطلب مورد نظر خود، با زبان خودش موضوع را عنوان میکند و گوگل با کمک این الگوریتم تطابق بین عبارت درخواست شدهی کاربر و محتوایی که واقعا نیاز دارد را ایجاد میکند.
BERT مخفف عبارت Representations Encoder Bidirectional from Transformers است.
“برت یک شبکه عصبی اینترنتی است که باعث میشود گوگل بافت کلمات را بشناسد و زبان سرچ کاربران را به درستی تحلیل کند.“
شبکه عصبی یا Neural networks چیست؟
شبکهی عصبی مجموعهای از دستورات و کدهایی است که برای تشخیص الگوهای سرچ و زبان طراحی شدهاند. دستهبندی محتوای تصاویر، تشخیص دستخط و حتی پیشبینی ترندهای بازارهای مالی، برنامههای رایج در دنیای واقعی برای شبکههای عصبی هستند. البته برنامههای کاربردی سرچ مثل مدلهای کلیکی در گروه شبکه عصبی قرار نمیگیرند.
NLP چیست؟
الگوریتم برت، مدلی از پردازش زبان طبیعی NLP است. NLP یکی از حوزهای هوش مصنوعی است که هنگام مطالعات تعاملات انسانی و زبانهای محاسباتی با زبانشناسی همگرا میشود. هدف آن هم از بین بردن شکافهای بین یک زبان با زبانی دیگر است تا تمام افراد بتوانند با هم ارتباط برقرار کنند. این سیستم از زمان کار آلن تورینگ در دهه 1950 میلادی برای مدت زیادی وجود داشته است.
اما در دهه 1980 بود که دستنوشتههای مدلهای NLP وارد حوزه کاری هوش مصنوعی شدند. از آن زمان، کامپیوترها حجم زیادی از دادهها را پردازش میکنند که همین آنالیز داده، باعث برپا شدن یک انقلاب بزرگ در روابط انسانی و ماشینها شده است.
شاید در زندگی روزمره خود متوجه آن نباشیم، اما بیان کلامی ما بسیار پیچیده و متنوع است. زبانها، قواعد، روابط معنایی، عامیانهها، نقلقولها، اختصارات و اشتباهات روزانه آنقدر زیاد است که حتی در برخی موارد خود ما انسانها هم یکدیگر را درک نمیکنیم.
در این شرایط قطعا کار کامپیوترها سختتر میشود، چون عملا زبان ما ساختاری ندارد که آنها بتوانند کلمات و عبارات ما را درک کنند. بنابراین نیاز دارند تا از سیستمهایی برای درک آن کمک بگیرند. یکی از این سیستمها که کارآیی فوقالعادهای هم دارد، NLP است که از تکنیکهایی مثل تفکیک مطالب نامربوط در متن، تصحیح غلطهای املایی، کاهش کلمات ریشهای یا مصدرها استفاده میکند.
از طریق این هوش مصنوعی میتوانیم محتوا را ساختار، بخشبندی و دستهبندی کنیم تا بفهمیم چطور بخشهای مختلف با هم ارتباط دارند. سپس پاسخی را به زبان طبیعی برای تعامل با کاربر تولید میکند که تا حد زیادی جواب کاربر را شرح میدهد.
NLPای مثل الگوریتم برت به شما اجازه میدهد که مثلا به دستگاه هوشمندی مثل الکسا بگویید: ((الکسا! موسیقی همهی اون روزا گذشت رضا صادقی رو پخش کن.)) و الکسا هم همان موسیقی را برای شما پخش کند.
NLP در حال حاضر در منابع متعددی مثل تعامل با چت باتها، ترجمه خودکار متنها، تجزیه و تحلیل احساسات در نظارت بر سوشال مدیا و حتی سیستم سرچ گوگل استفاده میشود.
بیشتر بدانید: مشاور سئو سایت
نحوه عملکرد الگوریتم برت
یکی از تفاوتهای بزرگ گوگل با سایر سیستمهای پردازش زبان، ویژگی دو طرفه بودن آن است. بقیه سیستمها فقط یک طرفه هستند. یعنی فقط میتوانند کلمات را با کمک عباراتی که در سمت چپ یا راست آنها در متن قرار دارند، توصیف کنند.
گوگل برت در هر دو قطب کار میکند: متن سمت راست و چپ کلمه را تجزیه و تحلیل میکند. همین مسئله باعث میشود درک بسیار عمیقتری از روابط بین اصطلاحات و جملات به وجود بیاید.
تفاوت بعدی این است که Google BERT با بررسی یک مجموعه متن کوچک، یک مدل زبان را میسازد.
اما مدلهای دیگر برای این کار نیاز به مقادیر زیادی داده برای آموزش یادگیری رباتها دارد. رویکرد دو قطبی برت به شما کمک میکند با دادههای بسیار کمتر و دقت بیشتر الگوریتم و سیستم را به راه بیاندازید.
بنابراین زمانی که مدل الگوریتم برت نظر در یک مجموعه متنی منبع، مثل ویکی پدیا آموزش داده شد، از طریق ” fine tuning” به کار میافتد.
در این مرحله، برت با توجه ورودیها و خروجیهای الگوریتم، به سمت فرآیند پیدا کردن محتوای مناسب میرود.
“الگوریتم برت در بسیاری از برنامهها قابل استفاده است، پس کاربرد آن به طور گسترده در سیستم موتورهای جستجو تعریف میشود.”
این الگوریتم چه تاثیری بر روی سئوی داخلی میگذارد؟
سئو داخلی مجموعه اقداماتی است که موجب میشود خزندههای گوگل بتوانند محتوا را بخوانند و موضوع آن را تشخیص دهند. این الگوریتم هم کمک میکند محدودیت سرچ کلمات و زبان سرچ از بین برود و موتور جستجو سریعتر متوجه منظور کاربر شود. یعنی هر دو برای یک هدف واحد کار میکنند. پس طبیعی است که بگوییم الگوریتم برت روی سئو داخلی صفحات یک وبسایت تاثیر میگذارد.
مقاله مرتبط: سئو داخلی چیست؟
آیا Google BERT جایگزین Rank Brain شده است؟
اولین باری که گوگل از هوش مصنوعی برای بهبود تجربه کاربری استفاده کرد، در سال 2015 و با معرفی الگوریتم رنک برین بود. در واقع این اولین باری بود که از هوش مصنوعی برای درک محتوا و جستجو استفاده میشد.
رنک برین هم مثل الگوریتم جدید برت از یادگیری ماشینی استفاده میکند، با این تفاوت که پردازش زبان طبیعی را انجام نمیدهد. الگوریتم رنک برین کلمات و عبارات را آنالیز و سرچ میکند و روی عباراتی متمرکز میشود که از نظر معنایی مشابه هستند.
زمانی که یک سرچ جدید در Google انجام میشود، رنک برین سرچهای گذشته را تجزیه و تحلیل میکند و تشخیص میدهد که کدام کلمات و عبارات به بهترین شکل با آن سرچ مخاطب مطابقت دارد. حتی اگر دقیقا هم مطابقت نداشته باشند یا هرگز جستجو نشده باشند هم نزدیکترین محتوا را به کاربر نمایش میدهد.
وقتی رباتها سیگنالهای تعامل کاربر را دریافت میکنند، در مورد روابط بین کلمات بیشتر تحقیق میکنند و رتبهبندی بهبود پیدا میکنند.
بنابراین، این اولین قدم گوگل در درک زبان انسان بود. حتی امروزه نیز یکی از روشهایی است که الگوریتم برای درک اهداف جستجو و محتوای صفحه از آن استفاده میکند تا نتیجه بهتری به کاربران ارائه دهد.
با همهی این توضیحات باید متوجه شده باشید که به هیچ عنوان الگوریتم برت جایگزین رنک برین نشده است. فقط روش دیگری برای درک زبان انسان است. بسته به جستجوی کاربر، گوگل میتواند از هر دو روش و یا حتی ترکیب آنها با هم استفاده کند تا بهترین و درستترین پاسخ را به کاربر ارائه دهد.
یادتان باشد که الگوریتم کلی گوگل پیچیدگی و قوانین زیادی دارد و روز به روز پیشرفتهتر میشود. هر دو الگوریتم نام برده شده نقش مهمی را در سیستم کاری گوگل ایفا میکنند و بخشی از فرآیند صحتسنجی و رتبهبندی این موتور جستجوی قوی هستند.
امکان بهینهسازی محتوا برای الگوریتم جدید برت وجود دارد؟
الگوریتم برت محتوای شما را قضاوت نمیکند و فقط چهارچوبی برای درک بهتر آن است. یعنی به موتور جستجو کمک میکند بهتر بفهمد که چه محتوایی در صفحه شما وجود دارد. بنابراین نمیتوانیم بگوییم که با انجام روش X محتوای شما برای این الگوریتم بهینه شده است. سعی کنید همیشه طبیعی و روان بنویسید تا کیفیت کار شما در قالب چهارچوبهای اضافی پایین نیاید.
” وسواس بهینه کردن محتوا، میتواند خطر درگیر شدن با الگوریتم پاندا را برای شما به وجود بیاورد.”
مقاله مرتبط: الگوریتم پاندا
دیدگاهتان را بنویسید