الگوریتم برت گوگل

الگوریتم‌های گوگل چراغ راه سئوی سایت هستند و یادگیری وظایف هر یک از الگوریتم‌ها راه را برای حرفه‌ای شدن در تمامی حوزه‌های دیجیتال مارکتینگ از قبیل مشاوره سئو، طراحی و پشتیبانی سایت و... هموار می‌سازد. یادگیری الگوریتم‌های گوگل و تلاش برای درک و فهم هر چه بهتر و بیشتر این الگوریتم‌ها سبب می‌شود که شما در طراحی سایت و سئو بسیار بهتر و پخته‌تر از قبل عمل کنید و به موفقیت‌های بیشتر و بزرگتری دست پیدا کنید.

الگوریتم BERT گوگل

امروزه گوگل به یکی از موتورهای جستجوی قدرتمند در دنیای تبدیل شده است و می‌توان گفت که اغلب افراد، در سراسر دنیا از این موتور جستجو روزانه استفاده می‌کنند. یکی از موارد مهمی که موتور جستجوی گوگل را تبدیل به چنین موتور جستجوی پیشرفته و قدرتمندی کرده است، الگوریتم‌هایی است که گوگل برای طراحی و به‌روزرسانی این موتور جستجو استفاده می‌کند.

گوگل از ابتدا تا کنون، همواره به دنبال بهتر کردن موتور جستجو بوده و برای دستیابی به این هدف، همواره الگوریتم‌هایی جدید و پیشرفته را معرفی می‌کند تا موتور جستجوی گوگل، زبان انسان را راحت‌تر بفهمد.

گوگل که همواره به فکر جلب رضایت کاربران بوده است، الگوریتم‌هایی طراحی کرده است که مفهوم کلمات و عباراتی را که کاربر جستجو می‌کند را بهتر متوجه شود. در سال‌های اخیر گوگل به کمک فناوری هوش مصنوعی، توانسته تا میزان قابل توجهی در این امر موفق باشد.

امروزه شما هر عبارتی را که در گوگل سرچ کنید، قطعا مرتبط‌ترین مطالب درباره آن موضوع را خواهید دید و کمتر شاهد محتوایی غیرمرتبط با کلمات سرچ شده خواهید بود. یکی از الگوریتم‌های گوگل که تاثیر بسیار زیادی در فهمیدن زبان انسان برای ربات‌های موتور جستجو داشت، الگوریتم رنک برین RankBrain است. رنک برین اولین الگوریتمی بود که گوگل برای طراحی آن از هوش مصنوعی بهره برد.

این الگوریتم انقلابی را در موتورهای جستجو و درک زبان انسان به وجود آورد. پیش از این درباره الگوریتم رنک برین و تاثیر آن روی سئو صحبت کرده‌ایم. پیشنهاد می‌کنیم پیش از ادامه این مطلب، سری به آن مقاله نیز بزنید.

بعدها گوگل الگوریتم دیگری را معرفی کرد که این الگوریتم نیز مانند الگوریتم رنک برین، بر پایه هوش مصنوعی طراحی شده است. الگوریتم برت گوگل یکی از پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های این موتور جستجو تاکنون است و برای درک بهتر ربات‌های گوگل از زبان محاوره‌ای و روزانه انسان‌ها طراحی شده است.

این الگوریتم این امکان را دارد تا جزئیات زبان مثل حروف اضافه را نیز درک کند و پس از معرفی این الگوریتم، موتور جستجوی گوگل بیش از هر زمان دیگری می‌تواند متوجه منظور کاربران شود و نزدیک‌ترین مطالب را به کاربر ارائه می‌دهد.

در این مقاله مه ویژن می‌خواهیم به سراغ معرفی الگوریتم برت گوگل و تاثیر آن روی جستجو و سئو سایت را بررسی کنیم. پیش‌تر هم گفتیم که شناخت الگوریتم‌های گوگل به بهبود سئوی سایت کمک می‌کند. پس اگر شما هم به دنبال بهینه‌سازی سایت برای موتورهای جستجو هستید، پیشنهاد می‌کنیم در ادامه با ما همراه باشید.

 

معرفی علمی و دقیق الگوریتم برت گوگل

BERT که مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers "کدگذاری دوطرفه برای مبدل‌ها" است، یک الگوریتم پردازش زبان طبیعی (NLP) است که توسط تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی گوگل در سال 2018 توسعه یافته است. این الگوریتم نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در درک زمینه و تفاوت‌های ظریف زبانی است، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین و وظایف NLP.

BERT بر اساس معماری ترانسفورماتور ساخته شده است، که نوعی معماری شبکه عصبی است که برای اولین بار در سال 2017 میلادی در مقاله‌ای با نام "توجه؛ همه آن چیزی است که شما نیاز دارید" توسط واسوانی و همکاران معرفی شده است. معماری ترانسفورماتور به دلیل مکانیسم توجه خود شناخته شده است، که به آن اجازه می‌دهد تا توالی‌های داده را به صورت موازی پردازش کند و در عین حال درک قوی از روابط بین عناصر مختلف در داخل دنباله را حفظ کند.

آنچه الگوریتم برت گوگل را متمایز می‌کند، رویکرد دو طرفه آن به درک زبان است. در مدل‌های سنتی NLP، مانند مدل‌هایی که از شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) یا شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) استفاده می‌کنند، متن به‌طور متوالی پردازش می‌شود که اغلب منجر به از دست دادن زمینه می‌شود. در حالی که الگوریتم BERT متن را به صورت دو طرفه پردازش می‌کند، به این معنی که هم سمت چپ و هم سمت راست هر کلمه را در یک جمله در نظر می‌گیرد. این قابلیت به الگوریتم BERT اجازه می‌دهد تا درک جامع‌تری از معانی کلمات و ساختار جملات به دست آورد.

BERT بر روی مقادیر زیادی از داده‌های متنی به شیوه‌ی بدون ناظر آموزش دیده است. این الگوریتم هوش مصنوعی در طول آموزش، یاد می‌گیرد که کلمات گم شده را در جملات پیش بینی کند و این کار او را مجبور می‌کند که روابط متنی بین کلمات را بیاموزد. پس از تکمیل پیش‌آموزش، BERT را می‌توان بر روی وظایف خاص، مانند پاسخ‌گویی به سؤال، تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی نهادهای نام‌گذاری شده و موارد دیگر به‌خوبی تنظیم کرد. 

معرفی BERT منجر به بهبودهای قابل توجهی در معیارها و وظایف مختلف NLP شد، زیرا توانایی مدل را برای درک زمینه، رسیدگی به ابهام جملات و گرفتن ظرایف ظریف زبانی بسیار افزایش داد.

در یک تعریف ساده می‌توان گفت که الگوریتم Bert این امکان را به موتورهای جستجو می‌دهد تا زبان محاوره و جزئیات زبان مثل حروف اضافه را نیز به خوبی درک کنند.

اما این به چه معناست؟ قطعا شما هم هنگام سرچ موضوع یا مطلبی در گوگل، با گزینه‌های پیشنهادی گوگل که به زبان محاوره است مواجه شده‌اید. به عنوان مثال، اگر در گذشته لازم بود که سرچ کنید «نحوه ساخت اکانت گوگل» تا بتوانید به آموزش‌های ساخت اکانت دسترسی داشته باشید، امروزه با جستجوی «چجوری اکانت گوگل بسازم؟» می‌توانید به راحتی این کار را انجام دهید. 

این که امروزه گوگل متوجه زبان محاوره ما هنگام جستجو نیز می‌شود را مدیون الگوریتم Bert هستیم. علاوه بر این؛ الگوریتم Bert این امکان را به موتورهای جستجو می‌دهد تا با جزئیات زبان، مثل حروف اضافه، اصطلاحات و ...، نیز آشنا شوند.

به عنوان مثال در زبان فارسی کلمات بسیار زیادی وجود دارند که با وجود شکل نوشتاری یکسان، می‌توانند معنی متفاوتی داشته باشند. الگوریتم برت گوگل به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا متوجه تفاوت معنایی بین این کلمات شوند. به عنوان مثال «شیر» در زبان فارسی معنی متفاوتی می‌تواند داشته باشد. الگوریتم برت این امکان را به موتورهای جستجو می‌دهد تا به کمک هوش مصنوعی و تحلیل کلمات دیگر که در کنار کلمه «شیر» قرار دارند، متوجه تفاوت بین شیر حیوان و شیر خوراکی بشوند.

همچنین جزئیات زبان مثل حروف اضافه می‌تواند تفاوت زیادی در معنی آن ایجاد کند. به عنوان مثلا فعل «رفتن» در کنار حروف اضافه «از» و «به» می‌تواند معنی کاملا متفاوتی داشته باشد؛ هنگامی که شما عبارت «رفتن به تهران» یا «رفتن از تهران» را در گوگل سرچ می‌کنید، الگوریتم Bert به کمک موتورهای جستجو می‌آید تا متوجه تفاوت بین این دو مفهموم شوند.

پس در یک تعریف دقیق‌تر و جامع‌تر باید گفت که الگوریتم برت گوگل یک روش مبتنی بر شبکه عصبی و هوش مصنوعی برای آموزش زبان طبیعی به موتورهای جستجو است. این الگوریتم به موتور جستجوی گوگل برای شناخت بهتر متن و کلمات در جستجو کمک می‌کند.

 

 

 

الگوریتم برت چه هدفی را دنبال می کند؟

هدف اصلی الگوریتم برت گوگل بهبود درک متن زبان طبیعی با گرفتن اطلاعات متنی غنی است. BERT برای رفع برخی از محدودیت‌های مدل‌های زبان سنتی که متن را به‌طور متوالی پردازش می‌کنند و با گرفتن روابط و بافت پیچیده در جملات مبارزه می‌کنند، طراحی شده است.

در اینجا برخی از اهداف و کاربردهای کلیدی الگوریتم BERT آورده شده است:

• درک متنی: هدف BERT درک بهتر زمینه ای است که در آن کلمات در یک جمله ظاهر می شوند. مدل‌های زبان سنتی، جملات را به‌عنوان دنباله‌ای از کلمات بدون در نظر گرفتن بافت وسیع‌تر در نظر می‌گیرند، که منجر به چالش‌هایی در درک معانی کلمات می‌شود که به کلمات اطراف بستگی دارد.
• تشابه معنایی: BERT به اندازه گیری شباهت معنایی بین جملات کمک می کند. با گرفتن اطلاعات متنی، BERT می‌تواند تعیین کند که دو جمله از نظر معنا چقدر به هم مرتبط هستند، که برای کارهای مختلف NLP مانند شناسایی ترجمه، تشخیص تکراری و طبقه‌بندی متن بسیار مهم است.
• پاسخ به سؤال: BERT را می توان برای وظایف پاسخگویی به سؤال به خوبی تنظیم کرد. با توجه به یک سوال و یک پاراگراف زمینه، BERT می‌تواند مرتبط‌ترین اطلاعات موجود در پاراگراف را برای پاسخ دقیق به سؤال شناسایی کند.
• شناسایی نهاد نامگذاری شده: BERT برای شناسایی نهادهای نامگذاری شده استفاده می شود که شامل شناسایی موجودیت‌ها (مانند نام افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها، تاریخ‌ها و غیره) در یک متن است. درک زمینه‌ای آن را قادر می‌سازد تا موجودیت‌ها را حتی در زمینه‌های پیچیده تشخیص دهد.
• تجزیه و تحلیل احساسات: BERT را می توان برای وظایف تجزیه و تحلیل احساسات، که در آن احساسات (مثبت، منفی، خنثی) بیان شده در یک متن را تعیین می کند. توانایی آن در گرفتن زمینه به درک عبارات احساسات ظریف کمک می کند.
• خلاصه سازی متن: BERT را می توان برای ایجاد خلاصه های مختصر و منسجم از متون طولانی تر استفاده کرد. آگاهی زمینه ای آن به آن اجازه می دهد تا اطلاعات کلیدی را از متن ورودی استخراج کند و خلاصه های آموزنده ایجاد کند.
• ترجمه ماشینی: BERT می‌تواند وظایف ترجمه ماشینی را با بهبود درک زمینه زبان مبدأ و بهبود کیفیت متن ترجمه بهبود بخشد.
• بازیابی اطلاعات: درک متنی BERT می تواند برای وظایف بازیابی اطلاعات مورد استفاده قرار گیرد و به بازیابی اسناد یا متن های مرتبط بیشتر در پاسخ به سؤالات کاربر کمک کند.
• موتورهای جستجو: BERT در موتورهای جستجو ادغام شده است تا کیفیت نتایج جستجو را با در نظر گرفتن زمینه سوالات کاربر و محتوای صفحات وب بهبود بخشد.
• درک زبان: BERT به‌عنوان یک مدل پیش‌آموزشی برای کارهای مختلف NLP پایین‌دستی استفاده می‌شود، که به عنوان یک مدل پایه درک زبان عمل می‌کند که می‌تواند برای برنامه‌های خاص به‌خوبی تنظیم شود.

در اصل، هدف اولیه BERT افزایش درک زبان طبیعی با مدل‌سازی روابط پیچیده بین کلمات و بافت آنها است که به نوبه خود عملکرد طیف گسترده‌ای از وظایف NLP را بهبود می‌بخشد.

 

مشکلاتی که در صورت رعایت نکردن الگوریتم برت پیش می آید چیست؟

اگر هنگام بهینه‌سازی محتوای وب‌سایت خود برای موتورهای جستجو و تجربه کاربر، اصول الگوریتم BERT را رعایت نکنید، ممکن است با چالش‌های متعددی روبرو شوید که می‌تواند بر روی دید، ارتباط و تعامل کاربر وب‌سایت شما تأثیر منفی بگذارد. BERT و الگوریتم های مشابه نقش مهمی در استراتژی های بهینه سازی موتورهای جستجو (SEO) مدرن دارند. در اینجا برخی از مشکلات احتمالی وجود دارد که ممکن است با در نظر نگرفتن BERT هنگام بهینه سازی وب سایت خود با آنها مواجه شوید:

• رتبه‌بندی ضعیف در موتورهای جستجو: BERT به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا زمینه و معنای عبارت‌های جستجو را بهتر درک کنند. اگر محتوای وب سایت شما برای درک متنی BERT بهینه نشده باشد، موتورهای جستجو ممکن است در تفسیر دقیق محتوای شما و رتبه بندی مناسب آن در نتایج جستجو دچار مشکل شوند. این می تواند به کاهش دید و ترافیک منجر شود.
• عدم تطابق کلمات کلیدی: BERT هدف پشت سؤالات جستجو را در نظر می گیرد، حتی اگر کلمات استفاده شده در پرس و جو دقیقاً با کلمات موجود در وب سایت شما مطابقت نداشته باشند. اگر محتوای شما به دلیل عدم بهینه‌سازی متنی با هدف کاربر مطابقت نداشته باشد، ممکن است ترافیک مربوطه را از دست بدهید.
• نتایج جستجوی نامربوط: بدون بهینه سازی محتوای خود برای BERT، وب سایت شما ممکن است در نتایج جستجو برای جستارهایی ظاهر شود که مستقیماً با محتوای واقعی مرتبط نیستند. این می تواند منجر به نرخ پرش بالا شود زیرا کاربران محتوا را بی ربط به نیازهای خود می دانند.
• دشواری در پرس و جوهای طولانی: BERT به ویژه در درک معنای پرس و جوهای طولانی و پیچیده مؤثر است. اگر محتوای شما برای مطابقت با هدف ظریف چنین پرسش‌هایی بهینه نشده است، ممکن است ترافیک ارگانیک ارزشمند را از دست بدهید.
• تعامل محتوای ناکارآمد: درک محتوای مبتنی بر BERT به شما امکان می دهد محتوای جذاب و مرتبط تری برای کاربران خود ایجاد کنید. بدون استفاده از BERT، محتوای شما ممکن است فاقد عمق و زمینه مورد نظر کاربران باشد که منجر به تعامل کمتر کاربر شود.
• تفسیر نادرست محتوا: BERT به موتورهای جستجو کمک می کند تا از تعبیر نادرست کلمات یا عبارات مبهم در محتوای شما جلوگیری کنند. اگر محتوای شما برای زمینه بهینه سازی نشده باشد، موتورهای جستجو ممکن است معنای مورد نظر را اشتباه متوجه شوند و نتایج نادرستی را به کاربران ارائه دهند.
• نقطه ضعف رقابتی: اگر رقبای شما محتوای خود را برای BERT بهینه می کنند و شما اینطور نیستید، ممکن است در رتبه بندی جستجو و رضایت کاربر برتری داشته باشند. این می تواند منجر به تحت الشعاع قرار گرفتن وب سایت شما توسط دیگران در جایگاه شما شود.
• کاهش دید جستجوی صوتی: عبارت‌های جستجوی صوتی اغلب شامل زبان طبیعی و عبارات طولانی‌تر است. درک متنی BERT برای تفسیر دقیق این پرسش‌ها بسیار مهم است. اگر محتوای شما برای BERT بهینه سازی نشده باشد، ممکن است وب سایت شما در نتایج جستجوی صوتی ظاهر نشود.
• تجربه کاربری متناقض: کاربران انتظار دارند نتایج جستجو با هدف و زمینه آنها مطابقت داشته باشد. اگر محتوای شما با درک BERT از زمینه مطابقت نداشته باشد، کاربران ممکن است محتوای وب سایت شما را کمتر مفید و مرتبط بدانند.
• عدم همسویی با اهداف محتوا: اگر استراتژی محتوای شما درک متنی BERT را در نظر نگیرد، ممکن است محتوای شما به طور موثر نیازها و انتظارات مخاطبان هدف شما را برآورده نکند.

گنجاندن بهینه سازی BERT در استراتژی محتوای وب سایت شما و تلاش های سئو می تواند دید، ارتباط و تعامل کاربر وب سایت شما را افزایش دهد. این تضمین می کند که محتوای شما با نحوه تفسیر هدف و زمینه کاربر توسط موتورهای جستجو مطابقت دارد و در نهایت منجر به تجربه کاربری بهتر و بهبود رتبه جستجو می شود.