الگوریتم برت (BERT) گوگل چیست و چه تاثیری بر سئو دارد؟

نسخه ویدئویی این مقاله ، تولید شده توسط هوش مصنوعی

نسخه صوتی این مقاله ، تولید شده توسط هوش مصنوعی

  این ویدئو و نسخه صوتی توسط هوش مصنوعی تولید شده و ممکن است خطا داشته باشد، پیشنهاد میکنیم برای درک دقیق و کامل این موضوع خود مقاله را تا انتها مطالعه کنید.

تصور کنید یک روز وارد کافه‌ای شلوغ می‌شوید، جلو می‌روید و به باریستا می‌گویید: «یک قهوه می‌خواهم با شیر گیاهی، بدون شکر و کمی دارچین.» او با دقت گوش می‌دهد، جزئیات را به خاطر می‌سپارد و نوشیدنی را همان‌طور که خواسته‌اید آماده می‌کند. نتیجه، فنجانی از قهوه است که دقیقا مطابق سلیقه شماست. حالا فرض کنید اگر به سفارش‌تان دقت نمی‌کرد، احتمالا یک قهوه ساده جلویتان می‌گذاشت؛ قهوه‌ای که آن‌قدر دور از سلیقه‌تان بود که شاید تصمیم می‌گرفتید کافه را ترک کنید.

الگوریتم BERT گوگل دقیقا همین کار را در دنیای سرپ انجام می‌دهد. این الگوریتم باعث می‌شود گوگل همه کلمات عبارت جستجو را در یک بافت کلی بررسی کند، نه اینکه هر کلمه را به تنهایی تحلیل کند. یعنی اگر کاربران شما جمله‌ای پیچیده یا محاوره‌ای جستجو کنند، گوگل بهتر می‌تواند آن را بفهمد و نتیجه مرتبط‌تری نمایش دهد.

الگوریتم BERT که برای همه زبان‌ها فعال است، معمولا تاثیرات مثبتی روی ترافیک سایت دارد و اغلب به صورت نامحسوس عمل می‌کند. اگر شما هم می‌خواهید بهترین پاسخ را به سوالات کاربران گوگل بدهید و در نتایج جستجو رتبه اول یا حتی جایگاه صفر (Feature Snippet) را به دست بیاورید، باید الگوریتم BERT را به خوبی بشناسید. در این مطلب به بررسی الگوریتم BERT، روش کار آن و تاثیرش بر سئو سایت شما می‌پردازیم تا بتوانید از آن به نفع سایت‌تان استفاده کنید.

الگوریتم BERT چیست؟

الگوریتم BERT مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers است و در فارسی معنی آن اعمال کدگذاری دوطرفه برای مبدل‌ها است. در ابتدا ممکن است این نام کمی برای شما ترسناک و عجیب و غریب باشد ولی کارایی این الگوریتم جذاب گوگل می‌تواند این مبحث را برای شما بسیار شیرین‌تر از آنچه تصور می‌کنید کند. الگوریتم BERT در واقع مانند یک شبکه عصبی است که بر پایه‌ی تکنیک‌های زبان محاوره‌ای که انسان‌ها به طور طبیعی استفاده می‌کنند قرار گرفته است.

قدرت اصلی الگوریتم BERT در توانایی آن برای فهم نقش کلمات کوتاه و حروف اضافه است؛ کلماتی که در ظاهر شاید اهمیت کمی داشته باشند اما می‌توانند معنای کامل جمله را تغییر دهند. برای مثال، مفهوم عبارات «بهترین مسیر از رشت» و «بهترین مسیر به رشت» کاملا متفاوت است و این حروف اضافه تعیین‌کننده معنی اصلی جمله‌ هستند. الگوریتم BERT می‌تواند این تفاوت‌ها را به خوبی درک کند و نتایجی دقیق‌تر ارائه دهد.

یا برای مثال برخی از جمله‌ها هستند که ممکن است دو معنی داشته باشند و تشخیص آن‌ها برای انسان آسان باشد ولی تشخیص آن برای گوگل دشوار باشد و در نهایت جستجویی که انجام می‌شود شامل نتایج اشتباهی باشد. در واقع الگوریتم BERT برای تمایز بین این معانی و مفاهیم طراحی شده است و می‌تواند با درک بهتر درخواست کاربران، نتایج نزدیک‌تری را مطابق با جستجوی آن‌ها ارائه کند.

تاریخچه الگوریتم گوگل برت

گوگل الگوریتم BERT را در سال ۲۰۱۸ معرفی کرد که به سرعت تبدیل به یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌ها در زمینه پردازش زبان طبیعی شد. این الگوریتم به گوگل کمک می‌کند تا معنای جملات و کلمات را بهتر بفهمد و نتایج جستجوی دقیق‌تری ارائه دهد. تا سال ۲۰۲۰، BERT به طور گسترده در مدل‌های زبانی مختلف استفاده شد و توانست درک بهتری از متن‌ها در زبان‌های مختلف به دست آورد. 

الگوریتم BERT در ابتدا در زبان انگلیسی توسعه یافت. اما اکنون از ۱۰۴ زبان پشتیبانی می‌کند و همین باعث شده نتایج جستجو در اکثر زبان‌های رسمی عملکرد بسیار خوبی داشته باشد. این پیشرفت باعث شده گوگل بتواند جستجوها را به شکل طبیعی‌تری پاسخ دهد.

الگوریتم BERT چگونه عمل می‌کند؟

نوآوری الگوریتم BERT در واقع روشی است که می‌تواند جستجوهایی که توسط کاربران انجام می‌شود را با هر ترتیبی در کلمات و به هر شیوه‌ی نوشتاری که باشد تشخیص دهد و به گوگل کمک کند که منظور کاربر را بیش از پیش متوجه شود. این در حالی است که در گذشته موتورهای جستجو تنها قادر به شناسایی مفهوم جملاتی که از قواعد صحیح برای نوشتن آن‌ها استفاده شده است بودند، الگوریتم BERT با استفاده از مدل زبانی پیشرفته و یادگیری ماشینی، به موتور جستجوی گوگل این امکان را می‌دهد که معنای هر کلمه را براساس کلمات قبل و بعد از آن در جمله به‌درستی بفهمد.

 الگوریتم BERT همچنین به گوگل کمک کرده است که بتواند محتوای پاراگراف‌های طولانی و پیچیده را بهتر درک کند و پاسخ‌های دقیق‌تری از دل این متن‌ها استخراج کند. همین باعث شده گوگل بتواند پاسخ‌های کوتاه و مرتبط را در بخش «جایگاه صفر» یا Feature Snippet نمایش دهد که کاربر سریع‌تر به جواب سوالش برسد.
برای مثال در زبان فارسی کلمه شیر چندین معنی دارد و جستجوی آن در گوگل می‌تواند با ابهاماتی برای این موتور جستجو همراه باشد هنگامی که منظور کاربر شیر آب است ولی تنها کلمه‌ی شیر را جستجو کرده باشد ممکن است که گوگل شیر خوراکی و یا حتی شیر حیوان را به عنوان نتیجه برای شما بیاورد اما هنگامی که از کلمات پس و پیش برای این جستجو استفاده کنید به احتمال زیاد گوگل منظور شما را خواهد فهمید و این به لطف الگوریتم BERT است.
مثال جامع‌تر و بهتری که می‌توان در رابطه با الگوریتم ‌BERT ارائه نمود، تفاوت بین کلمات ربطی مثل “از” و “به” است. به عنوان مثال فرض کنید که شما می‌خواهید عبارت راه‌های مهاجرت به اروپا را در گوگل جستجو کنید. قبل از این که الگوریتم BERT معرفی گردد ممکن بود گوگل جستجوی شما را با مهاجرت از اروپا اشتباه بگیرد و نتایجی که برای شما می‌آورد کاملاً متفاوت با چیزی بود که شما به دنبال آن می‌گشتید.

آیا گوگل از الگوریتم BERT برای تمامی جستجوهای خود استفاده می‌نماید؟

گوگل از الگوریتم BERT برای همه جستجوهای خود استفاده نمی‌کند. به گزارش Search Engine Journal، در حال حاضر این الگوریتم تنها روی حدود ۱۰ درصد از جستجوها به کار گرفته شده است و هنوز مشخص نیست که در آینده چه مقدار از جستجوها تحت تاثیر این الگوریتم قرار خواهند گرفت. با این حال، استفاده از BERT باعث بهبود رتبه‌بندی نتایج جستجو و نمایش پاسخ‌های دقیق‌تر در بخش «جایگاه صفر» (Featured Snippet) می‌شود. بنابراین تاثیر این الگوریتم هنوز محدود است و نمی‌توان آن را با به‌روزرسانی‌های هسته گوگل مقایسه کرد.

شبکه عصبی در الگوریتم‌ها چیست؟

شبکه‌های عصبی الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوها طراحی شده‌اند تا به آسان‌تر شدن هرچه بیشتر این مسئله کمک نمایند. طبقه بندی محتوای عکسی، شناسایی دست خط و حتی پیش بینی روند کسب‌وکارهای مالی مثال‌های خوبی از کاربرد شبکه عصبی در دنیای واقعی هستند اما نمی‌توان این کاربردها را برای جستجوهایی که توسط کلیک انجام می‌شوند نام برد. این الگوریتم‌ها از قبل توسط دسته‌هایی از داده‌ها برای شناسایی الگوها تقویت شده‌اند. الگوریتم BERT نیز از این قاعده مستثنی نیست و پیش از شروع به کار توسط متن‌های موجود در دانشنامه‌های اینترنتی (مثل ویکی‌پدیا) تقویت شده است. این مسئله در زمان معرفی الگوریتم برت توسط گوگل برای مخاطبین توضیح داده شد.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی یا NLP که مخفف Natural language processing است به شاخه‌ای از هوش مصنوعی اشاره دارد که با زبان شناسی سر و کار دارد و هدف اصلی آن قادر نمودن کامپیوترها برای فهم روشی است که انسان‌ها توسط آن با هم ارتباط برقرار می‌کنند. برای عنوان کردن مثال‌هایی از پیشرفت‌های حاصل شده در پردازش زبان طبیعی می‌توان به ابزارهای شنیداری، ربات‌های چت کننده و پیشنهاد کلمات در حین تایپ بر روی تلفن‌های هوشمند اشاره کرد.
به بیان واضح‌تر، پردازش زبان طبیعی درواقع یک ویژگی جدید نیست که به تازگی به موتور جستجوی گوگل افزوده شده باشد اما الگوریتم BERT این ویژگی را توسعه داده و چندین مرحله هوشمندتر کرده است. به نوعی باید گفت که حالا با نسل جدید این هوش‌های مصنوعی برای هرچه کاربردی‌تر کردن موتورهای جستجو رو‌به‌رو هستیم. با استفاده از پردازش زبان طبیعی در واقع گوگل می‌تواند زبان ما را به همان خوبی که انسان‌ها درک می‌کنند درک کند و نتایج بهتری را برای ما نمایش دهد. تعریف کلی پردازش طبیعی زبان همین است و به طور کلی می‌توان آن را پردازش زبان محاوره‌ای نامید.

تفاوت الگوریتم‌های BERT و RankBrain

برخی از کارایی‌های الگوریتم BERT ممکن است برای کاربران مشابه با اولین روش هوش مصنوعی گوگل که نام آن RankBrain بود باشد. اما در واقع این دو الگوریتم‌های جداگانه‌ای هستند که هر یک ممکن است به شیوه‌ای متفاوت بر جستجوهای انجام شده در موتور جستجوی گوگل تأثیر بگذارند. در بهترین حالت باید گفت که این دو الگوریتم مکمل هم هستند و به هم در جستجوهای گوگل کمک می‌کنند. درحقیقت RankBrain با نگاهی به جستجوی فعلی و یافتن جستجوهای قدیمی عمل می‌کند و با توجه به عملکرد شما نسبت به نتایج نشان داده شده صحیح بودن این نتایج را بازبینی می‌کند. علاوه بر این RankBrain به نوعی جستجوهای شما را ترجمه می‌کند. به عنوان مثال اگر شما عبارت بزرگ‌ترین برج موجود در پاریس را جستجو کنید، گوگل به وسیله‌ی RankBrain متوجه خواهد شد که منظور شما برج ایفل است.

مقایسه الگوریتم‌های RankBrain و BERT در بهبود کیفیت نتایج جستجوی گوگل

در جدول زیر به صورت خلاصه تفاوت میان الگوریتم‌های RankBrain و BERT را بررسی می‌کنیم تا بهتر متوجه شوید هر کدام چه نقشی در بهبود کیفیت جستجوی گوگل ایفا می‌کنند.

هوش مصنوعی Google AI Overview و الگوریتم Bert گوگل

الگوریتم BERT تاثیر قابل‌توجهی بر عملکرد کلی گوگل، به‌ویژه در بخش Google Overview و تجربه جستجوی کاربران داشته است. دلیل اصلی این تاثیر، توانایی BERT در پردازش زبان طبیعی (NLP) است؛ یعنی فهم دقیق‌تر و عمیق‌تر جملات و عبارات به همان شکلی که انسان‌ها آن‌ها را بیان می‌کنند. گوگل اکنون می‌تواند متن جستجو را در بافت کلی آن بررسی کند و روابط معنایی بین کلمات را بهتر بفهمد. این باعث شده نتایج جستجو در Google Overview مرتبط‌تر، دقیق‌تر و نزدیک‌تر به نیاز واقعی شما باشند.

با ادامه پیشرفت‌های حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی مدل‌هایی مثل ALBERT و RoBERTa نیز ساخته شده‌اند که قدرت درک زبان را بیش از پیش افزایش داده‌اند.

الگوریتم Bert در زبان فارسی

الگوریتم BERT گوگل به صورت پایه زبان خاصی ندارد و می‌تواند برای زبان‌های مختلف تنظیم و آموزش داده شود. این الگوریتم روی حجم زیادی از متون فارسی و زبان‌های دیگر آموزش دیده‌است و می‌تواند تفاوت‌ها و ویژگی‌های زبان فارسی را درک کند. البته کاربرد دقیق و تاثیر BERT در جستجوی فارسی ممکن است کمی متفاوت باشد و گوگل با توجه به داده‌ها و نیازهای زبان فارسی آن را بهینه می‌کند. این الگوریتم باعث شده که نتایج جستجو در زبان فارسی دقیق‌تر و مرتبط‌تر باشد، به ویژه وقتی جملات پیچیده یا محاوره‌ای جستجو می‌شوند.

تأثیر الگوریتم BERT بر روی تولید محتوا و سئو: چگونه می‌توانیم با الگوریتم BERT سئوی خود را بهبود دهیم؟

در روش‌های قدیمی تولید و بازاریابی محتوا و همچنین سئو کردن تنها امر مهم این بود که محتوایی که تولید کرده‌اید استانداردهای یک مطلب سئو‌شده و فرم‌های سئو مثل چراغ‌های سبز موجود در وردپرس را شامل شود اما امروزه این موضوع کمی متفاوت‌تر شده است. امروزه به جای این کار باید قبل از تولید یک محتوا در گوگل به دنبال کلمات کلیدی مناسب‌تر باشیم و یا به بیان دیگر قبل از تولید محتوا تحقیقی برای جستجوی کلمات کلیدی مرتبط انجام دهیم. برای مثال پیشنهادهای گوگل می‌تواند کلمات کلیدی که بیشتر توسط مردم جستجو شده‌اند را نشان دهد. همچنین گوگل قسمتی به نام People Also Ask دارد که در آن جستجوهای مرتبط با موضوع شما را نشان می‌دهد.
با توجه نمودن به این 2 قسمت مهم می‌توانید محتواهایی تولید نمایید که در گوگل یکه تازی نمایند و شما را در صدر جدول قرار دهند. البته توجه به این نکته نیز مهم است که فقط شما نیستید که از این روش آگاهی دارید و دیگران نیز ممکن است از این موضوع اطلاع داشته باشند. پس باید تلاش خود را برای همگام شدن با الگوریتم BERT دو چندان نمایید.

با قدرتمند شدن الگوریتم BERT، سئو و بهینه‌سازی محتوا صرفا برای ربات‌های گوگل دیگر کافی نیست و حتی بی‌معنی به نظر می‌رسد. حالا زمان آن رسیده که محتوا را برای انسان‌ها بنویسید؛ یعنی محتوایی که نیازهای واقعی مخاطب را درک کند و به آن پاسخ دهد. به عبارت دیگر، تمرکز اصلی باید روی درک بهتر مخاطب و تجربه کاربری باشد تا گوگل هم بتواند این کیفیت را تشخیص دهد و محتوای شما را در رتبه بالاتر نشان دهد. این تغییر رویکرد، کلید موفقیت شما در دنیای سئو با الگوریتم BERT است.

چک‌لیست بهینه‌سازی محتوا برای الگوریتم برت

اگر می‌خواهید محتوای سایت‌تان توسط الگوریتم BERT بهتر فهمیده شود و در نتایج جستجو جایگاه بالاتری بگیرد، باید رویکرد خود را در تولید و بهینه‌سازی محتوا تغییر دهید. الگوریتم BERT بر درک زبان طبیعی و مفهوم عبارات تمرکز دارد؛ بنابراین، باید به نیازهای واقعی مخاطبان توجه کنید و محتوایی تدوین کنید که هم برای کاربران ارزشمند و خوانا و هم برای موتورهای جستجو قابل درک و مرتبط باشد. در ادامه، چک‌لیستی از مهم‌ترین نکات و روش‌ها برای بهینه‌سازی محتوا برای الگوریتم BERT آورده شده‌است.

روی تولید محتوای باکیفیت و جامع تمرکز کنید

محتوای شما باید تمام جنبه‌های موضوع را به صورت کامل و دقیق پوشش دهد و به کاربران اطلاعات ارزشمند و کاربردی ارائه کند. محتوای ناقص نه تنها جذاب نیست بلکه گوگل هم کمتر به آن توجه می‌کند. هرچه محتوا تخصصی‌تر و دقیق‌تر باشد، احتمال بیشتری دارد که در نتایج جستجو جایگاه بهتری کسب کند.

محتوا را براساس هدف کاربر بهینه‌سازی کنید 

باید بدانید کاربر با جستجوی یک عبارت خاص دنبال چه چیزی است. آیا قصد دارد اطلاعات کسب کند، محصول یا خدماتی بخرد یا به دنبال سایت خاصی است؟ محتوای شما باید دقیقا نیاز و هدف کاربر را برآورده کند، نه اینکه فقط کلمات کلیدی را چند بار تکرار کنید. 

از زبان طبیعی و محاوره‌ای در محتوا استفاده کنید

به جای اینکه سعی کنید کلمات کلیدی را به شکل غیرطبیعی در متن جا دهید، از جملات و عباراتی استفاده کنید که مخاطب هنگام جستجو به کار می‌برد. زبان محاوره‌ای و ساده باعث می‌شود محتوای شما برای کاربران قابل فهم‌تر باشد و الگوریتم BERT هم بتواند بهتر منظور شما را درک کند. 

بخش پرسش‌های متداول و داده‌های ساختاریافته را در محتوا بگنجانید

سوالات رایج کاربران را در قالب بخش پرسش‌های متداول (FAQ) در محتوا بگنجانید و به آن‌ها پاسخ دقیق و کوتاه دهید. همچنین استفاده از داده‌های ساختاریافته مثل FAQ Schema به گوگل کمک می‌کند ساختار محتوا را بهتر بفهمد و احتمال نمایش آن در بخش ویژه نتایج یا ریچ اسنیپت (Rich Snippets) را افزایش می‌دهد.

الگوریتم برت در سال ۲۰۲6: از درک زبان تا آینده جستجوی هوشمند

الگوریتم BERT همچنان در حال توسعه است و در سال ۲۰۲6 یکی از پایه‌های اصلی درک زبان طبیعی گوگل است. گوگل و شرکت‌های بزرگ دیگر نیز مانند مایکروسافت و فیسبوک، مدل‌های پیشرفته‌تری مبتنی بر BERT ساخته‌اند که توانایی درک بهتر زبان انسان و تحلیل متن‌های پیچیده‌تر را دارند. این پیشرفت‌ها نه تنها باعث بهتر شدن نتایج جستجوی متنی شده‌اند، بلکه تاثیر زیادی روی جستجوی صوتی، چت‌بات‌ها، تحلیل داده‌های کسب‌وکار و اتوماسیون گذاشته‌اند. به عبارت دیگر، BERT راه را برای جستجوهای دقیق‌تر و هوشمندتر هموار کرده که تجربه کاربری بهتری را برای شما فراهم می‌کند.

در سال‌های آینده، الگوریتم‌های مشابه BERT توسعه داده می‌شوند که قادر خواهند بود داده‌های پیچیده را مانند گفت‌وگوهای طبیعی درک کنند و پاسخ‌هایی ارائه دهند که گویی با یک انسان واقعی صحبت می‌کنید. برای کسانی که در حوزه سئو و تولید محتوا فعالیت می‌کنند، BERT فرصتی برای تغییر استراتژی به سمت تولید محتوای باکیفیت برای کاربران است. الگوریتم برت آینده جستجو را به سمتی می‌برد که به جای بهینه‌سازی برای ربات‌ها، تمرکز اصلی روی انسان و تجربه واقعی او باشد.

ترتیب پیشنهادی مدیر وب برای یادگیری الگوریتم‌های گوگل