Google は、2020 年に検索エンジン アルゴリズムのいくつかの更新を発表しました。更新の中で、大きな変更の 1 つは Google Bert の更新でした。

2019 年 10 月、Google は BERT を導入して、検索クエリのコンテキストをよりよく理解できるようにしました。 専門家は、BERT は検索クエリの処理における大きな前進であると呼びました。 10 月にリリースされた BERT の最新のアップデートにより、検索エンジンは検索意図に基づいてより正確な結果を表示できるようになります。

しかし、この更新は SEO にとって正確には何を意味するのでしょうか? ここでは、Google による検索エンジン アルゴリズムの更新について詳しく説明します。

BERTの概要

BERT、または Transformers の Bidirectional Encoder Representations は、自然言語を処理するためのディープ ラーニング検索エンジン アルゴリズムです。

アルゴリズムは検索クエリのニュアンスを理解し、検索結果の年齢により関連性の高いページを表示します。 「トランスフォーマー」と呼ばれる数学的モデルに基づいて構築されています。

トランスフォーマーは、検索クエリ内の他のすべての用語のコンテキストで検索用語を分析します。 単語を個別に見るのではなく、モデルは検索クエリ内の単語の位置と前置詞の意味を分析して意味を解釈します。

BERT 更新の理由

Google は、より関連性の高い検索結果を表示するために、アルゴリズムの改善に長年注力してきました。

2013 年 8 月に導入されたハミングバード検索エンジンの更新により、検索エンジンが検索クエリをよりよく理解できるようになりました。 検索エンジン アルゴリズムは、クエリ内の個々の用語ではなく、フレーズ全体を分析するようになりました。

ランクブレイン; 2 年後の 2015 年にリリースされた も、この点で重要なアップデートでした。 複数の意味を持つ用語を含む複雑な検索クエリを理解することができました。 更新プログラムのリリースにより、検索エンジンは会話、非公式の単語、および共通言語に入る新しい単語をより適切に処理できるようになりました.

音声検索などの技術的機能の人気により、検索クエリはより多くの用語で長くなります。

専門家は、今後 2 年間で音声検索が検索クエリの約 50% を占めるようになると予測しています。 これは、検索クエリの大部分がロングテールになることを意味します。

簡単に言えば; ほとんどの検索フレーズは人間の言葉に近くなります。 Google はこの事実を認識しており、そのために BERT アップデートを展開しました。

BERT は、検索エンジン アルゴリズムの重要な部分になります。 アルゴリズムは開発段階にあり、今後改善される予定です。 2020 年 10 月にリリースされた更新プログラムは、アルゴリズムのそのような改善の 1 つにすぎません。

2020 BERT アップデートについて

今年 10 月に発表された Google BERT アップデートでは、Google が検索用語を理解する方法が改善されています。 検索エンジンの更新により、検索用語がより正確に分析されます。

Google 検索は、会話型クエリをよりよく理解できるようになります。 検索結果を表示するときに、「for」、「to」などの検索結果で使用される前置詞を分析できるようになりました。 つまり、穴居人と話すのではなく、人に話しかけるような方法で検索できるようになりました。

最新の BERT 更新は、ロングテール クエリに影響します。 このアップデートでは、検索バーに入力された、または音声アシスタントを介して話された長い検索用語の理解が改善されています。

Google は、BERT の更新が検索クエリをよりよく理解する方法について、ブログ投稿で多くの例を提供しました。

BERT は、より関連性の高い検索結果を提供するのに役立ちます。 検索用語により関連性の高い機能スニペットを表示できます。

BERT更新前後の検索結果の比較です。 この例は、検索結果の関連性が高まったことを示しています。 最初の例では、Google はワシントン ポストの記事を旅行ビザで表示しました。 しかし、BERT の更新後、ユーザーがビザを取得できる大使館のサイトが表示されるため、検索結果の関連性が高まりました。

これは、Google がブログ投稿で共有した別の例です。 下の画像でわかるように、BERT 更新後の検索結果はより関連性が高くなります。

Google は以前、「スタンド」という用語をスタンドアローンに似たものと見なしており、無関係な検索結果につながる可能性がありました。 BERT を使用することで、Google は「スタンド」という用語が他の用語の文脈にあることをよりよく理解できるようになりました。 以下の例では、検索エンジンは、「スタンド」という用語がエステティシャンに関連する身体活動を指すことを理解しています。

Google BERT がウェブサイトに与える影響

現時点では、Google BERT はすべてのクエリに適用されるわけではありません。 このアルゴリズムの影響を受けるクエリは、10 件に 1 件程度と推定されています。

しかし今後は、検索エンジンのアルゴリズムが検索エンジンのランキングに大きな影響を与える可能性があります。

Google は、BERT アルゴリズムの要求がハードウェア容量を押し上げると述べています。 そのため、現時点では、アルゴリズムが Web サイトに与える影響は限定的です。 それでも、BERT は検索エンジンのランキングで重要な役割を果たすため、BERT を念頭に置いてサイトの SEO 戦略を更新する必要があります。

現実の問題やユーザーの懸念に対処する、ユニークで説得力のあるコンテンツの作成に集中する必要があります。 さらに、コンテンツは、ターゲットにしているキーワードに非常に特化している必要があります。

たとえば、健康飲料を販売する e コマース サイトを運営していて、健康飲料のメリットについてブログを書いている場合、コンテンツはそのトピックに特化したものにする必要があります。 あなたの健康飲料のレビューを書くべきではなく、代わりに利点に焦点を当てるべきです.

BERT は、アップデートごとにより洗練されたものになります。 記事が有益な情報であるか、商品やサービスを販売するためのランディング ページであるかがわかります。 したがって、キーワードよりも、魅力的で具体的で有益な記事を書くことに集中する必要があります。

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