ما در این مقاله در مورد الگوریتم گوگل برت در سئو بحث میکنیم. گوگل در حال حاضر چنان بخش پیچیده ای از زندگی مردم است که بسیاری از ما مستقیماً با آن چت می کنیم. کاربران چگونه به بازار بروم یا بهار کی شروع میشود را تایپ میکنند، انگار که به طور طبیعی با شخصی صحبت میکنند. باید بدانید که خود گوگل از الگوریتم ها ساخته شده است و این یکی از آن الگوریتم ها Google BERT است که به موتور جستجو کمک میکند بفهمد مردم چه میخواهند و پاسخهایی را که میخواهند بیاورد. درست است، رباتها مردم نیستند، اما فناوری آنقدر پیشرفت کرده است که میتوانند زبان انسان از جمله عامیانه، اشتباهات، مترادفها و عبارات زبانی موجود در گفتار ما را درک کنند، و ما حتی متوجه نمیشویم. این الگوریتم جستجوی جدید توسط گوگل برای درک بهتر اهداف و محتوای جستجوی کاربران در صفحات وب ایجاد شده است.
الگوریتم گوگل برت برای بهتر تشخیص دادن زبان انسان در گوگل هست. این در دنیای جستجوها ضروری است، زیرا افراد به طور خودجوش خود را در عبارات جستجو و محتویات صفحه بیان می کنند و Google برای ایجاد تطابق صحیح بین یکی و دیگری تلاش می کند.
برای درک اینکه BERT چیست، باید برخی از شرایط فنی را برایتان بازگو کنیم:
برای شروع، BERT یک شبکه عصبی است. شبکههای عصبی مدلهای رایانهای هستند که از سیستم عصبی مرکزی حیوانات الهام گرفته شدهاند و میتوانند الگوها را یاد بگیرند و تشخیص دهند. آنها بخشی از یادگیری ماشین هستند. در مورد BERT، شبکه عصبی قادر به یادگیری اشکال بیان زبان انسانی است. این بر اساس مدلی از پردازش زبان طبیعی (NLP) به نام ترانسفورماتور است که روابط بین کلمات را در یک جمله درک می کند، نه اینکه به ترتیب یک به یک مشاهده کند. الگوریتم گوگل برت یک مدل پیش آموزشی پردازش زبان طبیعی است. این بدان معنی است که مجموعه داده های مدل در یک مجموعه متنی (مانند ویکی پدیا) آموزش داده شده است و می تواند برای توسعه سیستم های مختلف استفاده شود. به عنوان مثال می توان الگوریتم هایی را با تمرکز بر تجزیه و تحلیل سؤالات، پاسخ ها یا احساسات ایجاد کرد. همه اینها در زمینه هوش مصنوعی است.
سایر سیستم ها فقط یک طرفه هستند. یعنی آنها فقط کلمات را با استفاده از عباراتی که در سمت چپ یا راست آنها در متن قرار دارند، متنی می کنند. BERT در هر دو جهت کار می کند: متن را در سمت چپ و راست کلمه تجزیه و تحلیل می کند. این امر درک بسیار عمیق تری از روابط بین اصطلاحات و بین جملات به ارمغان می آورد. از مدلهای دیگر و مقادیر زیادی داده برای آموزش یادگیری ماشین استفاده میکنند، رویکرد دو جهته BERT به شما امکان میدهد سیستم را با دقت بیشتری و با دادههای بسیار کمتر آموزش دهید. بنابراین پس از اینکه مدل در یک مجموعه متن (مانند ویکیپدیا) آموزش داده شد، از طریق تنظیم دقیق میرود. در این مرحله، BERT با ورودی ها و خروجی ها مطابق با کاری که می خواهید انجام دهد، به وظایف خاصی ارائه می شود. این زمانی است که شروع به انطباق با خواسته های مختلف می کند، مانند پرسش و پاسخ یا تجزیه و تحلیل احساسات. توجه داشته باشید که BERT الگوریتمی است که در بسیاری از برنامه ها قابل استفاده است. بنابراین وقتی در مورد Google BERT صحبت می کنیم، در مورد کاربرد آن در سیستم موتور جستجو صحبت می کنیم. الگوریتم گوگل برت کلمات، عبارات و کل محتوا را درست مانند ما انسان ها درک می کند. اما باید توجه داشت که این nlp ها تنها بخشی از الگوریتم ها هستند. الگوریتم گوگل برت معنی کلمات و ارتباط آنها با یکدیگر را درک می کند. اما گوگل هنوز به تمام کارهای بقیه الگوریتم نیاز دارد تا جستجو را به صفحات فهرست مرتبط کند و نتایج بهتری را برای کاربران به نمایش بگذارد.
نتیجه گیری
زمانی که الگوریتم گوگل برت توسط گوگل ایجاد شد اعلام کرد که تنها 10 درصد روی جستجو های ایالات متحده تاثیر میگذارد. مانند هر بهروزرسانی الگوریتم، این اعلامیه حرکتی در بازار سئو ایجاد کرد، زیرا بسیاری از سایتها نگران از دست دادن موقعیتهای خود بودند. با وجود این اتفاقات گوگل هیچ سایتی را جریمه نکرد و کاری که انجام می دهد این است که هم ترازی بین جستجوهای کاربر و محتوای صفحه را بهبود می بخشد. بنابراین، اگر کسی موقعیت های یک کلمه کلیدی خاص را از دست داد، به این معنی است که پاسخ خوبی برای آن پرس و جو ارائه نکرده است. از طرف دیگر، اگر صفحه برای گوگل مناسب است، احتمالاً با یک جستجوی دیگر تراز شده است و توانسته کیفیت ترافیک خود را بهبود بخشد و باعث می شود بازدیدکنندگان بیشتر از محتوا لذت ببرند.