الگوریتم برت چیست؟ نحوه بهینه سازی محتوا برای این الگوریتم

الگوریتم BERT گوگل در سال ۲۰۱۹ بر ۱۰٪ از جستجوها تأثیر گذاشت! این آمار نشان‌دهنده قدرت تحول‌آفرین BERT در درک جستجوهای پیچیده است. برخلاف الگوریتم‌های قدیمی، BERT با پردازش دوطرفه، معنای واقعی کلمات را درک می‌کند. در این مقاله، به بررسی تأثیر BERT بر سئو و راهکارهای عملی برای همسو شدن با آن می‌پردازیم.

الگوریتم برت چیست؟

الگوریتم BERT (مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers) یک تحول اساسی در پردازش زبان طبیعی (NLP) محسوب می‌شود که توسط گوگل در سال ۲۰۱۸ معرفی شد. این مدل مبتنی بر یادگیری عمیق، با رویکردی دوطرفه (Bidirectional) متن را تحلیل می‌کند، برخلاف سیستم‌های قدیمی که تنها به صورت یک‌طرفه (چپ به راست یا راست به چپ) عمل می‌کردند.

چرا گوگل BERT را معرفی کرد؟

پیش از BERT، موتورهای جستجو در درک زمینه معنایی کلمات و ارتباط آن‌ها در جملات محدودیت داشتند. برای مثال، در جمله “پسرم تب دارد و نیاز به دارو دارد“، مدل‌های قدیمی ممکن بود نتوانند تشخیص دهند که “دارو” به معنای دراگ (مواد مخدر) نیست. اما BERT با تحلیل کل جمله و توجه به تغییرات معنایی کلمات در بافت جمله، نتایج دقیق‌تری ارائه می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی BERT:

• درک زمینه‌ای (Contextual Understanding): توانایی فهم ارتباط بین تمام کلمات یک جمله.
• پشتیبانی از چندزبانی: نسخه اولیه برای انگلیسی بود، اما امروز برای زبان‌هایی مثل فارسی نیز بهینه‌ شده است.
• بهبود پاسخ به جستارهای محاوره‌ای: مثل سؤالاتی که با “چگونه”، “چرا” یا “آیا” شروع می‌شوند.

نکته حیاتی: گوگل در اکتبر ۲۰۱۹ از BERT در الگوریتم هسته خود استفاده کرد و اعلام نمود که این تغییر بر ۱۰٪ از کل جستجوها تأثیر گذاشته است. این نشان‌دهنده اهمیت BERT در تولید نتایج مرتبط‌تر است.

تاریخچه و توسعه الگوریتم برت چیست؟

الگوریتم BERT در سال ۲۰۱۸ توسط تیم تحقیقاتی گوگل معرفی شد و به سرعت به یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) تبدیل گردید. این فناوری در ابتدا برای بهبود درک ماشین از زبان انسان طراحی شد، اما گوگل در اکتبر ۲۰۱۹ آن را به‌عنوان بخشی از الگوریتم اصلی خود برای پردازش جستجوها ادغام کرد.

نقش BERT در NLP و موتورهای جستجو:

• انقلابی در فهم متن: BERT توانست محدودیت‌های مدل‌های قدیمی در درک زمینه معنایی جملات را برطرف کند.
• تأثیر بر سئو: با پیاده‌سازی BERT، گوگل اعلام کرد که این الگوریتم بر ۱۰٪ از تمام جستجوها تأثیر گذاشته و نتایج را مرتبط‌تر کرده است.
• پشتیبانی از زبان‌های مختلف: پس از موفقیت در انگلیسی، گوگل BERT را برای زبان‌های دیگر از جمله فارسی بهینه‌سازی کرد.

نحوه عملکرد الگوریتم برت چیست؟

برخلاف مدل‌های قدیمی مانند Word2Vec یا GLoVe که متن را به صورت یک‌طرفه (چپ به راست یا راست به چپ) پردازش می‌کردند، BERT از یک رویکرد دوطرفه استفاده می‌کند. این بدان معناست که برای درک هر کلمه، تمام جمله را به صورت همزمان تحلیل می‌کند.

تفاوت BERT با مدل‌های قدیمی:

• Word2Vec: هر کلمه را فقط بر اساس همسایه‌های مجاورش تفسیر می‌کرد و به زمینه کلی جمله توجهی نداشت.
• BERT: با در نظر گرفتن تمام کلمات جمله، ارتباط پویا بین آن‌ها را شناسایی می‌کند.
  • مثال: در جمله “او چوب را با اره برید“، BERT می‌فهمد که “اره” یک ابزار است، نه فعل گذشته “بریدن”.

With BERT, Google can better understand the intent behind complex, conversational searches rather than just matching keywords.

ترجمه: با BERT، گوگل می‌تواند هدف پشت جستجوهای محاوره‌ای و پیچیده را بهتر درک کند، نه صرفاً به تطابق کلمات کلیدی بسنده کند.

منبع: Search Engine Journal

معماری Transformer در BERT

BERT بر پایه معماری Transformer ساخته شده است. این معماری برخلاف روش‌های قدیمی مانند RNN یا LSTM که متن را به صورت ترتیبی پردازش می‌کردند، از مکانیسم توجه (Attention Mechanism) استفاده می‌کند تا تمام بخش‌های متن را به صورت موازی تحلیل کند.

مزایای Transformer:

• پردازش سریع‌تر: به جای تحلیل کلمه به کلمه، چندین بخش متن را همزمان بررسی می‌کند.
• درک عمیق‌تر از روابط: با محاسبه وزن توجه بین کلمات، ارتباطات پیچیده‌تر را تشخیص می‌دهد.
• مقیاس‌پذیری: قابلیت آموزش روی حجم عظیمی از داده‌های متنی را دارد.

نتیجه: ترکیب Transformer با آموزش دوطرفه، BERT را به یک مدل بی‌نظیر در درک زبان طبیعی تبدیل کرده است.

تأثیر برت بر سئو و نتایج جستجو

الگوریتم BERT تحول عظیمی در نحوه نمایش نتایج جستجو ایجاد کرده است. این الگوریتم با درک بهتر جستجوهای محاوره‌ای و عبارات بلند (Long-tail)، نتایج مرتبط‌تری به کاربران ارائه می‌دهد. برخلاف گذشته که موتورهای جستجو به دنبال تطابق دقیق کلمات کلیدی بودند، BERT قادر است هدف و نیّت کاربر را از پشت جستجوها تشخیص دهد. به عنوان مثال، جستجوی “چگونه می‌توانم یک لوله نشتی را تعمیر کنم؟” اکنون نتایجی بسیار دقیق‌تر و کاربردی‌تر نسبت به قبل ارائه می‌کند.

مثالهای عملی از تأثیر BERT بر SERP

پس از معرفی BERT، تغییرات محسوسی در نتایج جستجو مشاهده شد. برای نمونه:

• جستجوی “آیا می‌توانم دارو را بعد از غذا مصرف کنم؟” اکنون پاسخ مستقیم و دقیق‌تری دریافت می‌کند.
• سؤالاتی مانند “چرا آسمان آبی است؟” پاسخ‌های علمی‌تر و جامع‌تری نشان می‌دهند.
• جستجوهای محاوره‌ای مثل “رستوران خوب تو تهران کجاست؟” نتایج محلی و مرتبط‌تری ارائه می‌کنند.

چگونه محتوا را برای BERT بهینه کنیم؟

برای همسو شدن با الگوریتم BERT، باید محتوایی تولید کنید که پاسخگوی نیاز کاربران باشد و به سؤالات آن‌ها به طور طبیعی پاسخ دهد. راهکارهای کلیدی شامل:

1. تمرکز بر کاربر: محتوا باید نیازهای واقعی کاربران را برطرف کند، نه فقط پر از کلمات کلیدی باشد.
2. پاسخگویی به سؤالات: سعی کنید به تمام سؤالات مرتبط با موضوع در محتوای خود پاسخ دهید.
3. استفاده از زبان طبیعی: از جملات روان و محاوره‌ای استفاده کنید تا BERT بتواند ارتباط بهتری با محتوای شما برقرار کند.
4. ساختار منطقی: مطالب را به صورت بخش‌بندی‌شده و با تیترهای واضح ارائه دهید.

1_ اهمیت محتوای طبیعی و انسانی

BERT به راحتی محتوای اسپم و پر از کلمات کلیدی را تشخیص می‌دهد و آن را جریمه می‌کند. امروزه، تنها محتوایی ارزش دارد که برای انسان‌ها نوشته شده باشد و اطلاعات مفید و قابل درکی ارائه دهد. کیفیت و ارزش محتوا مهم‌ترین عوامل در رتبه‌بندی هستند.

2_ استفاده از سؤالات متداول (FAQ)

افزودن بخش پرسش و پاسخ (FAQ) به صفحه می‌تواند به BERT کمک کند تا محتوای شما را بهتر درک کند و برای جستجوهای محاوره‌ای رتبه بهتری کسب کنید. این بخش باید شامل سؤالات واقعی کاربران و پاسخ‌های دقیق باشد.

محدودیت‌های الگوریتم برت چیست؟

با وجود قدرت بالای BERT، این الگوریتم محدودیت‌هایی نیز دارد:

• نیاز به منابع پردازشی بالا: اجرای مدل‌های BERT به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد.
• عدم درک کامل احساسات (Sentiment Analysis): BERT در تشخیص لحن و احساسات متن هنوز به دقت انسان عمل نمی‌کند.
• وابستگی به داده‌های آموزشی: کیفیت خروجی BERT به داده‌هایی که روی آن آموزش دیده است، وابسته است.

آینده الگوریتم‌های گوگل پس از BERT

پس از BERT، گوگل الگوریتم MUM (Multitask Unified Model) را معرفی کرده که توانایی پردازش چندرسانه‌ای (متن، تصویر، صوت) را دارد. در آینده، هوش مصنوعی پیشرفته‌تر و درک چندزبانی قوی‌تر نقش اصلی را در سئو ایفا خواهد کرد. ربات‌ها به سمت درک عمیق‌تر محتوا و ارائه پاسخ‌های هوشمندانه‌تر پیش می‌روند.

نتیجه‌گیری

الگوریتم BERT گوگل با درک عمیق‌تر از زبان طبیعی، انقلابی در سئو ایجاد کرده است. برای موفقیت در رتبه‌بندی، محتوای کاربرمحور و طبیعی تولید کنید و از تاکتیک‌های قدیمی پرکردن کلمات کلیدی دوری کنید. نظر شما چیست؟ تجربیات خود را در بخش کامنت‌ها با ما به اشتراک بگذارید.

منابع:

• Google AI Blog: BERT
• Google Search Central: BERT Update