Обновление Google BERT: предыстория и анализ

Это самое большое изменение алгоритма Google за последние пять лет, затрагивающее каждый десятый поисковый запрос. С помощью обновления Google BERT Google стремится улучшить интерпретацию сложных поисковых запросов с длинным хвостом и отображать более релевантные результаты поиска. Используя обработку естественного языка, Google значительно улучшил свою способность понимать семантический контекст поискового запроса.

Если вам нужна помощь в поисковой оптимизации вашего сайта, вы можете получить дополнительную информацию и анализ у наших экспертов:

Назначьте встречу!

Два цента Searchmetrics на обновление Google BERT

«Bert — это логичное развитие Google, идущее по стопам Panda, Hummingbird и RankBrain. Однако на этот раз мы не рассматриваем изменения в способе индексации или ранжирования данных. Вместо этого Google пытается определить контекст поискового запроса и предоставить соответствующие результаты. Это захватывающее дополнение к тому, что могут предложить контекстно-свободные модели, такие как Word2Vec и GloVe. Что касается голосового поиска и диалогового поиска, я ожидаю значительного повышения качества результатов в ближайшем будущем». – Мальте Ландвер, вице-президент по продукту, Searchmetrics

Где развернут BERT?

Хотя изначально BERT использовал только обычные результаты поиска Google.com, с декабря 2019 года BERT внедрил более 70 языков по всему миру. Для Featured Snippets, которые отображаются над результатами обычного поиска как позиция 0 с текстом, таблицей или списком, BERT уже используется на всех 25 языках, для которых Google также отображает Featured Snippets.

BERT внедряется для расчета результатов органического поиска на следующих языках: африкаанс, албанский, амхарский, арабский, армянский, азербайджанский, баскский, белорусский, болгарский, каталонский, китайский (упрощенный и тайваньский), хорватский, чешский, датский, голландский, английский. , эстонский, фарси, финский, французский, галисийский, грузинский, немецкий, греческий, гуджарати, иврит, хинди, венгерский, исландский, индонезийский, итальянский, японский, яванский, каннада, казахский, кхмерский, корейский, курдский, киргизский, лаосский, латышский , литовский, македонский, малайский (Бруней-Даруссалам и Малайзия), малаялам, мальтийский, маратхи, монгольский, непальский, норвежский, польский, португальский, пенджаби, румынский, русский, сербский, сингальский, словацкий, словенский, испанский суахили, шведский, тагальский, таджикский , тамильский, телугу, тайский, турецкий, украинский, урду, узбекский и вьетнамский.

В этом твите Google объявил о глобальном развертывании BERT:

BERT, наш новый способ Google Поиска лучше понимать язык, теперь распространяется на более чем 70 языков по всему миру. Первоначально он был запущен в октябре для английского языка США. Вы можете прочитать больше о BERT ниже, а полный список языков находится в этой теме…. https://t.co/NuKVdg6HYM

— Google SearchLiaison (@searchliaison) 9 декабря 2019 г.

Между тем, аналитик Webmaster Trends Джон Мюллер выступил в одной из своих встреч Google для веб-мастеров после того, как пользователь сообщил о 40-процентном снижении трафика и подозревал, что причиной является BERT. Мюллер объяснил, что BERT не несет ответственности за такие рейтинги и снижение трафика, а несет ответственность за одно из регулярных обновлений или обновление ядра. По каким критериям вносятся изменения в алгоритм, Мюллер подробно объясняет, как работает разработка в Google с 30:46 минуты видео:

Что означает БЕРТ?

Аббревиатура «BERT» расшифровывается как двунаправленные представления кодировщика от преобразователей и относится к модели алгоритма, основанной на нейронных сетях. С помощью обработки естественного языка (NLP) машинные системы пытаются интерпретировать сложность человеческого языка. Подробную документацию по BERT можно найти в блоге Google AI.

Проще говоря, Google использует BERT, чтобы попытаться лучше понять контекст поискового запроса и более точно интерпретировать значение отдельных слов. Этот прорыв основан на математических моделях, называемых трансформерами: они анализируют слово по отношению ко всем другим словам в предложении — или, в случае поиска Google, поисковый запрос — и не просто рассматривают значение слов в отдельности. Это особенно полезно при интерпретации значения предлогов и положения отдельных слов в поисковом запросе.

Почему обновление BERT так важно для Google?

По данным Google, около 15% всех поисковых запросов являются новыми, то есть поиск осуществляется впервые. Кроме того, формулировка поисковых запросов все больше и больше приближается к реальному человеческому общению — отчасти под влиянием технических достижений, таких как голосовой поиск. Статистическая служба Comscore оценивает, что доля голосового поиска достигнет 50 процентов в течение двух лет. Еще одним фактором является увеличение длины поисковых запросов — сегодня 70% запросов можно считать длинными. Люди обращаются к Google с полностью сформулированными вопросами и ожидают точных ответов за доли секунды — и теперь BERT составляет значительную часть технологии, которая делает это возможным.

Уже много лет Google работает над нейросетями, способными корректно реагировать на новые поисковые запросы и улучшать интерпретацию контента:

• Hummingbird: в 2013 году Hummingbird был включен в алгоритм Google. Это обновление алгоритма позволило лучше интерпретировать целые поисковые запросы, а не просто искать отдельные слова в запросе.
• RankBrain : в 2015 году RankBrain стал частью алгоритма Google и был объявлен третьим по значимости фактором ранжирования. Это позволило обрабатывать условия поиска с несколькими значениями или иные сложные запросы, выходящие за рамки обычного поиска с длинным хвостом. С RankBrain также стало возможным обрабатывать первый поиск, разговорные выражения, диалоги и неологизмы.

На какие поисковые запросы влияет BERT?

Воздействие BERT влияет на поисковые запросы с длинным хвостом. BERT улучшает интерпретацию контекста для более длинных запросов, которые вводятся (или произносятся для голосового поиска) в строку поиска как вопрос или группа слов.

В своем блоге Google предоставил несколько примеров поисковых запросов, которые BERT помогает лучше понять и для которых поисковая система теперь предоставляет более релевантные результаты.

В этом примере для обычного результата поиска, согласно Google, важность слова «кому» и его связь с другими словами ранее недооценивались. Однако слово «to» играет неотъемлемую роль в значении предложения. Мы имеем дело с кем-то из Бразилии, который хочет поехать в США, а не наоборот. Новая модель BERT позволяет Google правильно понимать это различие и предоставлять результаты, соответствующие истинному намерению поиска.

Пример 2: «Парковка на холме без бордюра»

В этом примере из сообщения в блоге Google, в котором рассматривается оценка результатов поиска для выбора наиболее релевантного избранного фрагмента, акцент был сделан слишком сильно на слове «обуздать», игнорируя важность слова «нет». Это означало, что показанный избранный фрагмент был мало полезен, поскольку фактически отвечал на вопрос, противоположный тому, который задавал искатель.

Что могут сделать SEO-специалисты и веб-мастера?

Нет простого ответа на вопрос, как реагировать на BERT. Не существует какой-либо простой тактики, которую вы можете использовать, чтобы внезапно повысить рейтинг вашего сайта или восстановить потери. Вместо этого важно помнить, что вам нужно писать свой контент и создавать свои сайты не только для алгоритмов, но и для людей: для ваших потенциальных пользователей и клиентов, которые будут посещать ваш сайт и взаимодействовать с ним.