الگوریتم BERT گوگل به عنوان یکی از مهمترین و جدیدترین بهروزرسانیهای گوگل است که بر پایه هوش مصنوعی قرار گرفته است. BERT مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers و به معنای ارائه کدگذاری دوطرفه مبدلها میباشد. معنای تحتاللفظی آن به دلیل بیان عملکرد الگوریتم، کمی پیچیده است ولی اگر بخواهیم سادهتر بیان کنیم میتوان گفت الگوریتم BERT به معنای درک بهتر زبان محاوره کاربران به هنگام جستجو در موتور جستجوی گوگل به منظور ارائه نتایج مرتبط تر و دقیقتر است.
گوگل پیش از آن که بتواند زبان محاوره را تحلیل و بررسی کند، تنها بر اساس برخی توابع و با معیارهای محدودی مثل تعداد بکلینکها، CTR و غیره، سایتها را برای کلمه کلیدیهای مختلف رتبه بندی میکرد. از آنجایی که گوگل قادر نبود زبان محاوره و در واقع منظور واقعی کاربر را درک کند، از داده کاوی و علم هوش مصنوعی کمک گرفت و روز به روز آن را بهبود بخشید.
به عبارت دیگر نزدیکتر کردن تحلیلهای گوگل به آنچه در ذهن کاربر است، نوعی داده کاوی است که با استفاده از علم هوش مصنوعی و زیرمجموعهای از هوش مصنوعی مانند NLP، زبان یادگیری ماشین و اطلاعاتی مثل محتوا و کلمات کلیدی صورت میگیرد تا گوگل بتواند کوئری یا کلمه کلیدی مورد جستجوی کاربر را توصیف یا پیش بینی کند که در الگوریتم برت، تابعی بر اساس معیارهای گوگل وجود دارد و دادههای ورودی آن، همان محتوا و کلمات کلیدی هستند.
NLP مخفف Natural Language Processing و به معنای پردازش زبان طبیعی میباشد و علمی است که با استفاده از هوش مصنوعی و با مشاهده بخشی از کلمه میتواند به پیش بینی یا ییش گویی زبان طبیعی انسانها بپردازد. NLP با ترکیب زبان طبیعی انسانی و هوش مصنوعی به عنوان یکی از زیرشاخههای هوش مصنوعی بهشمار میرود که ماشینها و کامپیوترها با استفاده از آن قادر خواهند بود زبان طبیعی را درک کرده و در موارد مشابه و در صورت نیاز، آن را پیش بینی کنند. به طور مثال پیش بینیهای گوشیهای هوشمند در هنگام تایپ یک پیام، از موارد بهره گیری از تکنولوژی NLP است. با توجه به تعاریف ارائه شده برای BERT و NLP میتوان چنین نتیجه گیری کرد که برت در واقع NLP را توسعه داد تا برای درک زبان محاوره کاربران نیز قابل استفاده باشد.
هدف اصلی گوگل از ارائه الگوریتم BERT این بود که درک درست و بهتری از کوئری و کلمه کلیدی مورد جستجوی کاربر به دست آورده و در نهایت با دریافت چنین درکی بتواند با نمایش صفحات مرتبط و متناسب با جستجوی کاربر، او را به بهترین و مفیدترین شکل ممکن راهنمایی کرده و به خواسته و نتیجه مطلوبش برساند. به عبارت دیگر الگوریتم برت میتواند با پیمایش دو طرفه عبارت مورد جستجوی کاربر و درک موقعیت کلمات در آن عبارت، متوجه رابطه موجود بین واژهها شود و در واقع از همین طریق است که رفتار کاربر را در موتورهای جستجو درک کرده و هدف و چیزی که او به دنبالش است را با احتمال اشتباه پایینتری تشخیص دهد.
رنک برین یکی دیگر از الگوریتمهایی است که عملکرد آن بر پایه هوش مصنوعی و ماشین یادگیری است. این الگوریتم به نوعی بر اساس کوئری کاربران و نحوه برخورد آنها در صفحه نتایج عمل میکند و میتواند با تفسیر و تحلیل کوئری کاربر، درستترین نتایج را به آنها نشان دهد. جالب است بدانید که نه تنها به کوئریهای قبلی کاربر توجه دارد بلکه با جمعآوری و ذخیره کوئری همه کاربران، به کاربر مورد نظر در انتخاب کوئری مورد نظرش کمک میکند.
الگوریتم RANK BRAIN با تفسیر و ترجمه کوئری کاربر، شناسایی منظور او از جستجوی عبارت مورد نظرش و همچنین با توجه به تاریخچه جستجوهای قبلی او، نوع ابزار جستجو و یا حتی محل انجام جستجو و خیلی موارد دیگر، نزدیکترین نتیجه به هدف کاربر را در صفحات اول نتایج قرار میدهد. علاوه بر این رنک برین با جمع آوری اطلاعاتی که موجب رضایت کاربر شدهاند، چه در حین جستجو و چه بعد از ورود او به صفحه نتایج، و عواملی مثل نرخ بازگشت مجدد کاربر، نرخ کلیک، نرخ پرش، مدت زمان حضور کاربر در یک صفحه و غیره سعی میکند، رتبه بندی بعدی صفحه نتایج را به شکل کاربردیتری انجام دهد.
کاربرد مشترک هر دو الگوریتم این است که سعی دارند با تحلیل و بررسی کوئری کاربر و درک هر چه بهتر هدف او، بهترین و مرتبط ترین نتایج را به کاربر ارائه دهند. اما نحوه بررسی آنها برای فهمیدن منظور کاربر از عبارت یا کوئری او کمی با هم فرق میکند و آن هم این است که با توجه به نام الگوریتم BERT که به معنای رائه کدگذاری دوطرفه برای مبدلها میباشد مشخص میشود که این الگوریتم مثل سایر الگوریتمهای بررسی کوئری، از جمله رنک برین نبوده بلکه برای این منظور و درک دقیقتر کوئری، آن را هم از چپ به راست و هم از راست به چپ آنالیز میکند که این آنالیز دوسویه مسلماً درصد تشخیص اشتباه کوئری توسط گوگل را کاهش میدهد.
علاوه بر این ویژگی، ما در این مقاله در بخش سایر کاربردهای الگوریتم BERT گوگل، به مواردی اشاره خواهیم کرد که جزء تواناییهای الگوریتم RANK BRAIN نبوده و فقط جزء ویژگیهای الگوریتم BERT میباشد. در نتیجه این دو الگوریتم مکمل هم هستند به این معنی که مواردی را که هر کدام نمیتواند پوشش دهد و جزء قابلیتهایش نیست، الگوریتم دیگر برای کمک به کاربر دست به کار میشود.
از آنجایی که گوگل به دنبال رضایت هر چه بیشتر کاربران بوده و است و اگر بتواند زبان و منظور آنها را درست متوجه شود، بیش از پیش موجب رضایت کاربران خواهد شد بنابراین گوگل به دنبال راهی بود که هدف، منظور و زبان محاوره انسانی کاربران را درک کند و همین امر نیز باعث شد گوگل در آخرین آپدیتهای خودش، الگوریتم BERT را ارائه کرد. به بیان سادهتر کاربرد اصلی این الگوریتم تشخیص زبان محاوره کاربران در کوئریها بود تا با درک بهتر منظور آنها، نزدیکترین و بهترین نتایج را نشان دهد.
گاهی اوقات علاوه بر محاورهای بودن کوئری که تشخیص آن برای گوگل تا قبل از ارائه الگوریتم برت، دشوار و یا شاید غیرممکن بود، موارد دیگری نیز وجود داشتند که تشخیص آنها در کوئری برای الگوریتمهای گوگل قبل از آپدیت برت امکانپذیر نبود که در زیر به مهمترین این موارد اشاره کردهایم:
1- تشخیص حروف اضافه در کوئری
2- تشخیص کلمات چندمعنایی در کوئری
3- تشخیص مفهوم و منظور کوئریهای طولانی
درست است که حروف اضافه از اجزاء اصلی عبارت یا جمله نیستند اما عدم استفاده از این حروف در محل مورد نیاز، عبارت شما را برای گوگل نامفهوم کرده و در برخی مواقع نیز استفاده از حروف اضافه ناصحیح، باعث گمراهی و بدفهمی خواهد شد. توانایی تشخیص و تفکیک حروف اضافه و همچنین پی بردن به وجود تفاوت در معانی انواع آنها در کوئری یا عبارت مورد جستجوی کاربر، از ویژگیهای مهم گوگل است که تا قبل از بهروزرسانی برت، گوگل این توانایی را نداشت.
برای مثال فرض کنید شما به عنوان یک دانشجو در حال تحصیل در دانشگاه شیراز هستید اما بنا به دلایلی تصمیم به انتقال به شهر خودتان میگیرید و برای این که بدانید چگونه و تحت چه شرایطی میتوان از دانشگاه شیراز انتقالی گرفت در مرورگر خود کوئری “شرایط انتقال از دانشگاه شیراز” را جستجو میکنید. حال نحوه عملکرد گوگل را قبل و بعد از ارئه برت بررسی میکنیم؛
گوگل تا قبل از آپدیت برت، متوجه نقش حرف اضافه “از” در این کوئری نمیشد و به نوعی حضور آن در کوئری بیتأثیر بود. بنابراین در صفحه نتایج نیز علاوه بر نمایش صفحات مربوط به کوئری “شرایط انتقال از دانشگاه شیراز”، صفحات مربوط به کوئری “شرایط انتقال به دانشگاه شیراز” را نیز برای کاربر نمایش میداد؛ اما در حال حاضر با توجه به وجود الگوریتم برت، گوگل تفاوت و نقش انواع حروف اضافه را درک کرده و بود و نبود این حروف در کوئری، تأثیر زیادی بر درک گوگل از منظور کاربر خواهد گذاشت و یا بهتر است بگوییم استفاده بهجا و درست از حروف اضافه در عبارت مورد جستجو باعث میشود که گوگل هدف کاربر را راحتتر و دقیقتر درک کند و در نتیجه صفحات نامرتبط و اشتباه را به کاربر نشان ندهد.
همانطور که میدانید در همه زبانها کلمات یا واژههایی وجود دارند که دارای معانی متعددی هستند و تنها راه تشخیص معنی درست این کلمات، توجه به کلماتی است که قبل یا بعد از این واژه در عبارت شما به کار رفتهاند و یا حتی در برخی اوقات و در حد فراتر باید به جملههایی که قبل یا بعد از جمله دربرگیرنده آن واژه چندمعنایی هستند توجه کنید. در کوئری نیز ممکن است گاهأ از این واژهها استفاده کنید که درست مثل حروف اضافه، گوگل تا قبل از آپدیت برت توانایی تشخیص صحیح و جداسازی این واژهها را نداشت بنابراین صفحات نامرتبط زیادی را با توجه به تعداد معانی آن واژه، در صفحه نتایج نمایش میداد و کاربر با مشاهده این صفحات کاملاً گیج و خسته میشد.
برای درک بهتر این مورد به این مثال دقت کنید: فرض کنید شما میخواهید برای داشتن یک تغذیه سالم، مصرف شیر را در برنامه غذایی روزانه خود قرار دهید و برای این منظور میخواهید اطلاعات بیشتری درباره آن به دست آورید بنابراین در مرورگر خود عبارت ” تغذیه سالم با مصرف روزانه شیر” را جستجو میکنید. خب شما مسلماً میدانید که کلمه “شیر” دارای معانی مختلفی در زبان فارسی میباشد و شما به عنوان یک انسان که با معانی کلمات آشنا هستید با دیدن این کوئری متوجه منظور کاربر خواهید شد اما گوگل بعد از ایجاد الگوریتم برت، توانست در این عبارت مفهوم “شیر” را بر اساس کلمات قبلی و بعدی و ویژگی دو سویه بودن، تشخیص دهد و کاربر را به درستی راهنمایی کند.
گاهی اوقات شما در موتورهای جستجوی گوگل به دنبال موضوع خاص و هدفمندی هستید و به طور دقیق، هدف خود را از جستجوی آن عبارت خاص میدانید که برای این منظور کوئری یا عبارت مورد جستجوی شما به دلیل بیان جزئیات دقیق از عبارتی که به دنبالش هستید، یک کوئری طولانی خواهد شد و استفاده از کوئری طولانی باعث محدود کردن تعداد صفحاتی است که گوگل در صفحه نتایج به شما نمایش خواهد. در واقع حاصل استفاده از کوئری طولانی، نمایش صفحات کاملاً مرتبط با موضوع جستجوی شما بوده و این یک مزیت محسوب میشود چرا که به علت نمایش صفحات محدود و مرتبط، سردرگم نشده و راحتتر و سریعتر به پاسخ سؤال خود میرسید.
اجازه دهید این موضوع را با یک مثال بررسی کنیم. فرض کنید شما با مفهوم دقیق الگوریتم برت آشنا هستید اما از نحوه تأثیر آن بر سئو اطلاعی ندارید و قصد دارید نسبت به این موضوع نیز آگاهی پیدا کنید که در این صورت بهتر است به جای استفاده از کوئری “الگوریتم برت چیست” یا “تأثیر الگوریتم برت بر سئو سایت”، از کوئری “چگونه الگوریتم برت روی سئو سایت تأثیر خواهد گذاشت ” استفاده کنید تا بهتر و سریعتر به نتیجه برسید.
یکی از دغدغههای کاربران زبانهای مختلف نحوه جستجوی عبارت بود تا گوگل راحتتر و به شکل درستی، منظور آنها را درک کرده و به تبع آن، نتایج مرتبط و مفیدی را به کاربران نمایش دهد که الگوریتم BERT با کمک به موتورهای جستجوی گوگل از طریق درک زبان محاوره، تشخیص حروف اضافه یا تشخیص واژههای چندمعنایی در کوئری و یا درک و تحلیل کوئریهای طولانی، باعث مشخص شدن بهتر قصد و منظور کاربران از جستجوی یک عبارت، این مشکل و دغدغه کاربران را از بین برد.
در حالت کلی میتوان برای بررسی چگونگی تأثیرگذاری الگوریتم برت بر یک کوئری، دو نوع دسته بندی برای آنها در نظر گرفت که دسته بندی نوع اول بر اساس هدف کاربر و دسته بندی نوع دوم بر اساس کلمات به کار رفته در کوئری میباشد که در زیر هر دو را بیان کردهایم:
کاربران اینترنتی بسته به هدفشان به دنبال کوئری یا کلمات کلیدی مختلفی در موتورهای جستجو هستند و به همین دلیل نیز موتورهای جستجو با انواع کوئریهای کاربران مثل کوئریهای سؤالی و اطلاعاتی یا کوئریهای مربوط به نام یک کمپانی یا برند و یا حتی کوئریهایی برای خرید هر نوع محصول مواجه میشوند.
این کوئری برای افزایش دانش و آگاهی عمومی مورد استفاده قرار میگیرد. از آنجایی که کوئریهایی که افراد برای یافتن پاسخ پرسشهای مورد نیازشان در موتور جستجو وارد میکنند، حالت عمومی داشته و تعداد صفحات و سایتهایی که پاسخگوی این گونه جستجوها هستند نسبت به انواع کوئریهای دیگر، زیاد است بنابراین همین موضوع، گوگل را نیز که کاربران برایش بالاترین اولویت را دارند، حساس کرده است، به طوری که گوگل تصمیم گرفت با ارئه الگوریتم برت که منطبق بر شبکه عصبی انسان است، کلمات کلیدی مورد جستجوی کاربر را به طور دقیق مورد بررسی قرار داده و به منظور نمایش مرتبط ترین صفحاتی که شامل پاسخ او هستند، آنها را از هم تفکیک کند.
کوئری ناوبری برای جستجوی یک برند یا یک سایت خاص در گوگل به کار میرود. فرض کنید شما برای طراحی یک سایت، نیاز به دریافت مشاوره و پشتیبانی یک شرکت معتبر دارید و از طریق تعریف دوستان یا آشنایان تا حدودی و اسماً با یک شرکت آشنا شدهاید اما برای اطمینان از معتبر بودن این شرکت و همچنین مشاهده سایر خدمات ارائه شده توسط آن، به سراغ موتور جستجو رفته و نام این شرکت را در گوگل سرچ میکنید. با توجه به این که نام این شرکت به عنوان یک شرکت طراحی و پشتیبانی سایت، یک اسم خاص است و داری هیچگونه ابهام نیست؛ بنابراین گوگل برای درک کوئری کاربر و نمایش و رتبه بندی صفحات قابل نمایش برای این کوئری که کاملاً محدود هستند، نیاز به الگوریتم خاصی مثل برت ندارد چرا که به راحتی قابل تشخیص است و با استفاده از دانش قبلی میتواند متوجه منظور کاربر شود.
از کوئری متقابل برای انجام یک فعالیت یا تعامل در گوگل استفاده میشود. زمانی که شما قصد انجام تعاملی را در گوگل دارید به احتمال خیلی زیاد از کلماتی مثل خرید، دانلود، ثبت نام و موارد دیگر در جستجوی خود استفاده میکنید که در این صورت گوگل به راحتی متوجه هدف شما از جستجو شده و نیاز به تحلیل و بررسی پیچیدهای برای این منظور ندارد و به همین دلیل هم میتواند سایتهای محدود و کاملاً مرتبط با هر یک را در صفحه نتایج و در اختیار شما قرار دهد. بنابراین الگوریتم برت تأثیر چندانی بر این نوع کوئری ندارد.
با توجه به توضیحاتی که در قسمتهای قبلی مقاله نیز مشاهده کردید، این نوع دسته بندی مربوط به مواردی است که با توجه به واژههای استفاده شده در کوئری مانند حروف اضافه و واژههای چندمعنایی و یا استفاده از کوئریهای با طول بالا، تشخیص کوئری را برای گوگل دشوار میکنند و با بهروزرسانیهای اخیر که در آن الگوریتم BERT ارائه شد، این مشکل برطرف گردید؛ پس میتوان گفت این الگوریتم تأثیر بسیار زیاد و البته مثبتی بر روی این کوئریها داشت چرا که درک آنها را برای گوگل ساده کرد.
قبل از الگوریتم برت، برای تولید محتوای سئومحور رویکردهای مختلفی وجود داشتند که تمرکز اصلی هر کدام از آنها غالباً بر روی متن یا همان محتوا بود. البته قبل از متن، تحقیق برای انتخاب مناسبترین کلمات کلیدی نیز، امر مهمی در بهبود سئو بود اما شاید نه به اندازه خود محتوا، تا این که اخیراً گوگل الگوریتمهای خود را آپدیت و الگوریتم برت را ارائه کرد.
بعد از ایجاد این الگوریتم و به دلیل اهمیتی که گوگل به کلمات کلیدی جستجو شده توسط کاربران میدهد، تحقیق درباره کلمات کلیدی و آشنا شدن با نحوه جستجوی اکثر کاربران، به یک اصل مهم برای سایتها و دیده شدن در صفحه اول نتایج گوگل تبدیل شد. به طوری که حتی اگر محتوا شرایط کافی برای ایندکس شدن را نداشته باشد اما کلمه کلیدی آن منطبق یا مرتبط با کلمه کلیدیهایی که کاربران جستجو میکنند باشد، احتمال ایندکس بالایی دارد.
جالب است بدانید قبل از برت، وبمستران غالباً طرفدار کلمات کلیدی کوتاه بودند اما بعد از بهروزرسانی برت گوگل و با توجه به این که گوگل اکنون میتوانست کلمات کلیدی بلند و به تبع آن محتوا را بهتر درک کند بنابراین کلمات کلیدی بلند در رتبهدهی گوگل تأثیر مثبتی داشته و در نتیجه باعث بهبود سئو سایت میشوند.
1- کاهش میزان اشتباهات
2- درک بهتر هدف جستجوی کاربر
3- درک بهتر محتوا
4- درک بهتر کلمات کلیدی
دغدغه اصلی گوگل رضایت کاربران است و این دغدغه زمانی برطرف میشود که بتواند با درک درست و کامل نیازها و خواستههای آنها بهترین و مرتبط ترین نتایج را نمایش داده و رضایتشان را جلب کند اما در برخی موارد به دلیل عدم توانایی درک زبان محاورهای کاربران هنگام جستجوی یک کوئری، نمیتوانست خواستههای آنها را به درستی درک کند و همین مسأله نیز باعث شد گوگل الگوریتمی به نام BERT طراحی کند که این الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی بوده و توانایی پردازش زبان محاوره را دارد.
پیام بگذارید