Google BERT Güncellemesi: Arka plan ve analiz

Google'ın algoritmasında beş yıldır yapılan en büyük değişiklik, on arama sorgusundan birini etkiliyor. Google BERT Güncellemesi ile Google, karmaşık uzun kuyruklu arama sorgularının yorumunu iyileştirmeyi ve daha alakalı arama sonuçları görüntülemeyi hedefliyor. Google, Doğal Dil İşleme'yi kullanarak, arama teriminin anlamsal bağlamını anlama yeteneğini büyük ölçüde geliştirdi.

Web sitenizin arama motoru optimizasyonu konusunda destek arıyorsanız uzmanlarımızdan daha fazla bilgi ve analiz alabilirsiniz:

Bir randevu ayarlayın!

Google BERT Güncellemesinde Searchmetrics'in iki senti

“Bert, Panda, Hummingbird ve RankBrain'in izinden giden Google için mantıklı bir gelişme. Ancak bu sefer verilerin dizine eklenme veya sıralanma biçiminde bir değişikliğe bakmıyoruz. Bunun yerine Google, bir arama sorgusunun bağlamını belirlemeye ve buna göre sonuçlar sağlamaya çalışıyor. Bu, Word2Vec ve GloVe gibi bağlamdan bağımsız modellerin sunabileceklerine heyecan verici bir ektir. Sesli Arama ve Konuşmalı Arama için, yakın gelecekte sonuçların kalitesinde önemli sıçramalar görmeyi bekliyorum." – Malte Landwehr, Başkan Yardımcısı, Searchmetrics

BERT nerede kullanıma sunuldu?

BERT başlangıçta yalnızca Google.com'un organik arama sonuçlarını kullanırken, Aralık 2019'dan beri BERT dünya çapında 70'den fazla dili kullanıma sundu. Organik arama sonuçlarında 0 konumu olarak metin, tablo veya liste ile görüntülenen Öne Çıkan Snippet'ler için BERT, Google'ın Öne Çıkan Snippet'leri de görüntülediği 25 dilin tamamında zaten kullanılmıştır.

BERT, organik arama sonuçlarının hesaplanması için şu dillerde kullanıma sunuluyor: Afrikanca, Arnavutça, Amharca, Arapça, Ermenice, Azeri, Baskça, Beyaz Rusça, Bulgarca, Katalanca, Çince (Basitleştirilmiş ve Tayvan), Hırvatça, Çekçe, Danca, Felemenkçe, İngilizce , Estonca, Farsça, Fince, Fransızca, Galiçyaca, Gürcüce, Almanca, Yunanca, Gujarati dili, İbranice, Hintçe, Macarca, İzlandaca, Endonezyaca, İtalyanca, Japonca, Cava dili, Kannadaca, Kazakça, Khmer, Korece, Kürtçe, Kırgızca, Lao, Letonca , Litvanyaca, Makedonca Malayca (Brunei Sultanlığı ve Malezya), Malayalamca, Maltaca, Marathi, Moğolca, Nepalce, Norveççe, Lehçe, Portekizce, Pencapça, Rumence, Rusça, Sırpça, Sinhalese, Slovakça, Slovence, İspanyolca Swahili, İsveççe, Tagalog, Tacik , Tamilce, Telugu dili, Tay dili, Türkçe, Ukraynaca, Urduca, Özbek ve Vietnamca.

Bu tweet'te Google, BERT'nin küresel kullanıma sunulacağını duyurdu:

Google Arama'nın dili daha iyi anlaması için yeni yolumuz olan BERT, şimdi dünya çapında 70'den fazla dile yayılıyor. Başlangıçta ABD İngilizcesi için Ekim ayında piyasaya sürüldü. Aşağıda BERT hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz ve dillerin tam listesi bu başlıkta…. https://t.co/NuKVdg6HYM

— Google SearchLiaison (@searchliaison) 9 Aralık 2019

Bu arada, Web Yöneticisi Eğilimleri analisti John Mueller, bir kullanıcının trafikte %40'lık bir düşüş bildirmesi ve bunun nedeninin BERT olduğundan şüphelenmesinin ardından Google Web Yöneticisi hangout'larından birinde konuştu. Mueller, bu tür sıralamalardan ve trafik düşüşlerinden BERT'nin sorumlu olmadığını, ancak düzenli güncellemelerden veya temel bir güncellemeden biri olduğunu açıkladı. Algoritma değişikliklerinin hangi kriterlere göre yapıldığını Mueller, videoda 30:46 dakikadan itibaren Google'da geliştirmenin nasıl çalıştığını ayrıntılı olarak açıklıyor:

BERT ne anlama gelmektedir?

'BERT' kısaltması, Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri anlamına gelir ve sinir ağlarına dayalı bir algoritma modeline atıfta bulunur. Doğal Dil İşleme (NLP) yardımıyla, makine sistemleri insan dilinin karmaşıklığını yorumlamaya çalışır. BERT ile ilgili ayrıntılı bir belgeyi Google'ın AI blogunda bulabilirsiniz.

Basitçe söylemek gerekirse, Google, bir arama sorgusunun bağlamını daha iyi anlamaya çalışmak ve tek tek kelimelerin anlamlarını daha doğru bir şekilde yorumlamak için BERT'yi kullanır. Bu buluş, Transformers adı verilen matematiksel modeller üzerine inşa edilmiştir: Bunlar, bir kelimeyi cümledeki diğer tüm kelimelerle - veya Google'ın arama sorgusu durumunda arama sorgusu ile - ilişkisini analiz eder ve kelimelerin anlamlarına tek başına bakmaz. Bu, özellikle edatların anlamını ve bir arama sorgusu içindeki tek tek sözcüklerin konumunu yorumlarken kullanışlıdır.

BERT Güncellemesi Google için neden bu kadar önemli?

Google'a göre, tüm arama sorgularının yaklaşık yüzde 15'i yenidir - bu, ilk kez arandıkları anlamına gelir. Ayrıca, arama sorgularının ifadesi, kısmen Sesli Arama gibi teknik ilerlemelerin etkisi altında, gerçek insan iletişimine giderek daha yakın hale geliyor. İstatistik hizmeti Comscore uzmanları, Sesli Aramaların oranının iki yıl içinde yüzde 50'ye ulaşmasını sağlıyor. Diğer bir faktör ise arama sorgularının uzunluğunun artmasıdır – bugün, aramaların %70'i uzun kuyruklu olarak kabul edilebilir. İnsanlar tam olarak formüle edilmiş sorularla Google'a dönüyor ve bir saniyenin çok kısa bir bölümünde kesin cevaplar bekliyor - ve BERT şimdi bunu mümkün kılan teknolojinin önemli bir bölümünü oluşturuyor.

Google, uzun yıllardır yeni arama sorgularına doğru şekilde yanıt verebilen ve içeriğin yorumlanmasını iyileştirebilen sinir ağları üzerinde çalışıyor:

• Hummingbird: 2013 yılında Hummingbird Google Algoritmasına dahil edildi. Bu algoritma güncellemesi, bir sorgu içindeki tek tek kelimeleri aramak yerine, tüm arama sorgularını daha iyi yorumlamayı mümkün kıldı.
• RankBrain : 2015 yılında RankBrain, Google'ın algoritmasının bir parçası oldu ve üçüncü en önemli sıralama faktörü olarak ilan edildi. Bu, birden çok anlama sahip arama terimlerini veya normal uzun kuyruklu aramanın ötesine geçen karmaşık sorguları işlemeyi mümkün kıldı. RankBrain ile ilk kez arama, konuşma dili, diyalog ve neolojizmleri işlemek de mümkün oldu.

Hangi arama sorguları BERT'den etkilenir?

BERT'nin etkisi, uzun kuyruklu arama sorgularını etkiler. BERT, arama çubuğuna soru veya kelime grubu olarak girilen (veya Sesli Arama için söylenen) daha uzun sorgular için bağlamın yorumlanmasını iyileştirir.

Google, bloglarında, BERT'nin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olduğu ve arama motorunun artık daha alakalı sonuçlar sağladığı birkaç arama sorgusu örneği sağladı.

Organik bir arama sonucu için bu örnekte, Google'a göre, "to" kelimesinin önemi ve diğer kelimelerle ilişkisi daha önce hafife alınmıştı. Ancak, “to” kelimesi cümlenin anlamında ayrılmaz bir rol oynar. Brezilya'dan ABD'ye seyahat etmek isteyen biriyle uğraşıyoruz - tam tersi değil. Yeni BERT modeli, Google'ın bu ayrımı doğru bir şekilde anlamasını ve gerçek arama amacına karşılık gelen sonuçlar sunmasını mümkün kılıyor.

Örnek 2: "Kaldırımı olmayan bir tepede park etme"

En alakalı Öne Çıkan Snippet'i seçmek için arama sonuçlarını değerlendirmekle ilgilenen Google'ın blog gönderisinden alınan bu örnekte, odak noktası "hayır" kelimesinin önemi göz ardı edilerek "kaldırım" kelimesine çok fazla yerleştirilirdi. Bu, arama yapan tarafından sorulan sorunun tam tersi soruyu yanıtladığı için, pek kullanılmayan bir Öne Çıkan Snippet'in görüntülenmesi anlamına geliyordu.

SEO'lar ve web yöneticileri ne yapabilir?

BERT'ye nasıl tepki verileceğinin basit bir cevabı yoktur. Birdenbire web sitenizi daha iyi hale getirmek veya kayıpları telafi etmek için kullanabileceğiniz kolay taktikler yoktur. Bunun yerine, içeriğinizi yazmanız ve web sitelerinizi yalnızca algoritmalar için değil, aynı zamanda insanlar için: potansiyel kullanıcılarınız ve web sitenizi ziyaret edecek ve etkileşimde bulunacak müşterileriniz için oluşturmanız gerektiğini unutmamak önemlidir.