SEO

SSS: Google aramasında BERT algoritması hakkında her şey

Google, en son yapılan büyük arama güncellemesi olan BERT algoritmasının dahil edilmesinin, kullanıcıların arama sorgularının arkasındaki amacını daha iyi anlamasına yardımcı olacağını ve bunun da daha alakalı sonuçlar anlamına geleceğini söyledi. Şirket, BERT’in aramaların% 10’unu etkileyeceğini, markanızın organik görünürlüğünü ve trafiğini biraz etkileyebileceğini, bunun farkına varamayacağınızı belirtti.

Bu, şu ana kadar bildiklerimize üst düzey bir bakışımız. Google’ın “Arama tarihindeki en büyük atılımlardan biri” olarak lanse ettiği şey. Daha derine gitmeye hazır olduğunuzda, tamamlayıcı parçamıza bakın: BERT’e derin bir dalış: BERT nasıl doğal dil anlayışı içine roket attı? Dawn Anderson tarafından.

BERT, Google Arama’da ne zaman başladı?

BERT, Google’ın arama sisteminde, 21 Aralık 2019’da, hafta sonunda sunulan snippet'leri içeren İngilizce sorgular için yayına başladı.

Algoritma, Google’ın Arama’yı sunduğu tüm dillere genişleyecektir, ancak henüz belirlenmiş bir zaman çizelgesi yoktur, Google’ın Danny Sullivan’ını söyledi. İki düzine ülkede özellikli snippet'leri iyileştirmek için bir BERT modeli de kullanılıyor.

BERT Nedir?

Transformers’tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilciliği anlamına gelen BERT, doğal dil işleme öncesi eğitim için sinir ağı tabanlı bir tekniktir. Düz İngilizce olarak, Google’ın arama sorgularındaki kelimelerin içeriğini daha iyi ayırt etmesine yardımcı olmak için kullanılabilir.

Örneğin, "dokuzdan beşe" ve "beşe beşe çeyrek" ifadelerinde, "ila" kelimesi, insanlar için açıkça görülebilen ancak motorları aramak için daha az belirgin olan iki farklı anlama sahiptir. BERT, daha alakalı sonuçları kolaylaştırmak için bu tür nüanslar arasında ayrım yapmak için tasarlanmıştır.

Kasım 2018’de Google’ın açık kaynaklı BERT’i. Bu, herhangi bir kişinin BERT’i kendi soru işleme veya diğer görevler için kendi dil işleme sistemlerini eğitmek için kullanabileceği anlamına gelir.

Sinir ağı nedir?

Sinir algoritma ağları, örüntü tanıma için, çok basit bir şekilde ifade etmek üzere tasarlanmıştır. Görüntü içeriğini kategorize etmek, el yazısını tanımak ve hatta finansal piyasalardaki eğilimleri tahmin etmek, sinir ağları için yaygın gerçek dünya uygulamalarıdır – tıklama modelleri gibi arama için uygulamalardan bahsetmiyorum.

Modelleri tanımak için veri kümeleri üzerinde eğitiyorlar. BERT Wikipedia’nın düz metin yapısı kullanılarak önceden eğitilmiş olan Google, açık kaynaklı olduğunu açıkladı.

Doğal dil işleme nedir?

Doğal dil işleme (NLP), dilbilim ile uğraşan yapay zeka dalı anlamına gelir. , bilgisayarların insanların doğal olarak iletişim kurma yollarını anlamalarını sağlamak amacıyla

NLP'nin mümkün kıldığı gelişmelere örnek olarak sosyal dinleme araçları, sohbetler ve akıllı telefonunuzdaki kelime önerileri yer alıyor.

arama motorları için yeni bir özellik. Bununla birlikte, BERT, NLP’de iki yönlü eğitim yoluyla bir ilerlemeyi temsil eder (aşağıda daha fazlası vardır).

BERT nasıl çalışır?

BERT’in atılımı, içindeki tüm kelime kümesini temel alan dil modelleri yetiştirme yeteneğindedir. Sıralı sözcük sıralaması (soldan sağa veya soldan sağa ve sağdan sola birleştirilmiş) geleneksel eğitim yolundan ziyade bir cümle veya sorgu (iki yönlü eğitim). BERT, dil modelinin, yalnızca hemen önce gelen veya onu takip eden kelimeden ziyade, çevreleyen kelimelere dayalı sözcük bağlamını öğrenmesine izin verir.

Google, BERT’i “derinden çift yönlü” olarak adlandırıyor çünkü kelimelerin bağlamsal gösterimleri “derin bir sinir ağının en altından” başlıyor. ”

“ Örneğin, “ bankası ” ' banka hesabı ' ve ' nehrin bankasında ' ve '19459009]' bağlamında aynı bağlamda gösterilemez. 'Bağlamsal modeller bunun yerine cümle içindeki diğer kelimelere dayanan her kelimenin bir temsilini oluşturur. Örneğin, ' cümlesinde, banka hesabı ' a eriştim, 'tek yönlü bir bağlamsal model' 'e ' a dayanarak '' e eriştim ' hesabı .' Bununla birlikte, BERT önceki ve sonraki bağlamını kullanarak ' bankasını ' temsil ediyor – ' hesabına eriştim. '”

Google, BERT’in Arama’daki uygulamasının sonuçları nasıl etkileyebileceğine dair birkaç örnek gösterdi. Bir örnekte, “yetişkinler için matematik alıştırma kitapları” sorgusu daha önce organik sonuçların en üstünde 6-8. BERT uygulandıktan sonra Google, sonuçların başında “Yetişkinler İçin Matematik” adlı bir kitap için bir liste oluşturur.

 BERT_book_example
Resim kaynağı: Google.

Bu sorguda, 6-8. Sınıflar kitabının hala sıraladığını, ancak şu anda yukarıda sıralanan yetişkinleri hedef alan iki kitap olduğunu görebilirsiniz. öne çıkan parçacığı da dahil olmak üzere

 google_serp_example

Yukarıdaki gibi bir arama sonucu değişikliği, BERT kullanan sorgunun yeni anlayışını yansıtıyor. Genç Yetişkin içeriği cezalandırılmaz, yetişkinlere özel listeler, araştırmacının niyetiyle daha iyi örtüşmüş sayılır.

Google, tüm aramaları anlamlandırmak için BERT'i kullanıyor mu?

Hayır, tam olarak değil. BERT, Google’ın ABD’de İngilizce’de yaklaşık 10 aramadan birini anlamalarını artıracaktır.

“Özellikle daha uzun, daha fazla konuşma sorguları için veya“ için ”ve 'için’ gibi edatların anlam için çok önemli olduğu aramalar. Sorgunuzdaki kelimelerin içeriğini anlayabiliyordu. ”Google blog yazısında yazdı.

Ancak, tüm sorgular konuşmacı değil ya da edatları içermiyor. Markalı aramalar ve daha kısa ifadeler, BERT'in doğal dil işlemesini gerektirmeyen soru türlerine yalnızca iki örnektir.

BERT, öne çıkan parçacıklarımı nasıl etkileyecek?

Yukarıdaki örnekte gördüğümüz gibi, BERT bu sonuçları etkileyebilir. Uygulandığında özellikli snippet'lerde görünüyor.

Aşağıdaki başka bir örnekte, Google, "Geçmişte böyle bir sorgu, sistemlerimizin kafasını karıştırır – 'kaldırım' kelimesine çok fazla önem verdik ve 'hayır' kelimesini görmezden geldik, bu kelimenin bu sorguya uygun şekilde cevap vermesinin ne kadar kritik olduğunu anlamadık. Öyleyse kaldırımlı bir tepeye park etmek için sonuçları döndürdük. ”

Resim kaynağı: Google.

BERT ve RankBrain arasındaki fark nedir?

BERT’in yeteneklerinden bazıları Google’ın ilk yapay zekasına benzeyebilir. Sorguları anlama yöntemi, RankBrain. Ancak, arama sonuçlarını bilgilendirmek için kullanılabilecek iki ayrı algoritmadır.

“RankBrain'i anlamak için ilk şey normal organik arama sıralama algoritmalarına paralel olarak çalışması ve ayarlamalar yapmak için kullanılması. Bu algoritmalar tarafından hesaplanan sonuçlar ”dedi. Perficient Digital'ın genel müdürü Eric Enge.

RankBrain, mevcut sorguyu inceleyerek ve benzer sorguları bularak sonuçları ayarlar. Ardından, bu tarihi sorgular için arama sonuçlarının performansını inceler. Enge, “Gördüklerine dayanarak, normal organik arama sıralama algoritmalarının sonuçlarının çıktısını ayarlayabilir” dedi Enge.

RankBrain, Google’ın arama sorgularını yorumlamasına yardımcı oluyor, böylece tam kelimeleri içermeyebilir. sorguda. Aşağıdaki örnekte Google, “paris'teki yer işaretinin yüksekliği” sorgusunda görünmeyen kulenin adına rağmen, kullanıcının Eyfel Kulesi hakkında bilgi aradığını anlayabiliyordu.

 google_serp_eiffel_tower

“ BERT tamamen farklı bir şekilde çalışıyor ”dedi. “Geleneksel algoritmalar ne hakkında olduğunu ve neyle alakalı olabileceğini anlamak için sayfadaki içeriğe bakmaya çalışır. Bununla birlikte, geleneksel NLP algoritmaları tipik olarak, sadece bir kelimenin önündeki içeriğe VEYA bir kelimenin ardından içeriğe, o kelimenin anlamını daha iyi anlamasını sağlamak için bir içeriğe bakabilir. BERT'in iki yönlü bileşeni, onu farklı kılan şeydir. ”Yukarıda da belirtildiği gibi, BERT, bir kelimenin içeriğini ve anlamını anlamak için bir kelimenin içeriğinden önce ve sonra içeriğine bakar. “İnsan iletişimi doğal olarak katmanlı ve karmaşık olduğu için bu, doğal dil işlemede kritik bir gelişmedir.”

Hem BERT hem de RankBrain, Google'ın sorguları ve web sayfası içeriğini, kelimelerin ne anlama geldiğini daha iyi anlamak için işlemek için kullanıyor. 19659002] BERT, RankBrain'in yerini almak için burada değil. Google, bir sorguyu anlamak için birden fazla yöntem kullanabilir; bu, arama terimine bağlı olarak, BERT’in, Google’ın algoritmalarıyla birlikte, RankBrain’e paralel olarak, herhangi bir kombinasyonunun veya hiçbir kombinasyonunun kendi başına uygulanabileceği anlamına gelir.

ürünler BERT'yi etkileyebilir mi?

Google’ın BERT’e yaptığı duyuru yalnızca Arama’ya aittir, ancak Asistan’a da bir etkisi olacaktır. Google Asistan’da yapılan sorgular Arama’da öne çıkan pasajları veya web sonuçlarını sağlamayı tetiklediğinde, bu sonuçlar BERT’den etkilenebilir.

Google, Arama Motoru Arazi’ye BERT’in şu anda reklamlar için kullanılmadığını söyledi, ancak ileride bütünleşirse, reklamverenleri saran kötü yakın değişkenlerin bazılarının hafifletilmesine yardımcı olabilir.

“Nasıl [BERTiçinoptimizeedebilirmiyim?”Bugerçektendüşünmeninyoludeğil

“ BERT ile optimize edilecek hiçbir şey yok, kimsenin yeniden düşünmesi gereken herhangi bir şey yok ”dedi Sullivan. “Harika içerikleri ödüllendirmeye çalışmamızın temelleri değişmeden kalıyor.”

Google’ın iyi bir şekilde sıralanma konusundaki önerileri, sürekli olarak kullanıcıyı göz önünde tutmak ve arama amaçlarını karşılayan içerik oluşturmak için olmuştur. BERT, bu niyeti yorumlamak için tasarlandığından, kullanıcıya istediklerini vermenin Google’ın önerisi olmaya devam etmesinin bir anlamı vardır.

“En İyileştirme” artık, riske atmak yerine daha iyi, net yazmaya odaklanabileceğiniz anlamına geliyor. izleyicileriniz için içerik oluşturma ve makineler için doğrusal kelime yapısı oluşturma arasında

BERT hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz?

BERT hakkında daha fazla bilgi edinmek ve ek kaynaklarımız.


Yazar:

George Nguyen Üçüncü Kapı Medyası'nda Yardımcı Editör. Geçmişi içerik pazarlaması, gazetecilik ve hikaye anlatıcılığı.