Google BERT — новый поисковый алгоритм. Как изменится ранжирование и что делать сейчас?

Официально: Google представил новый поисковый алгоритм — Google BERT

Какая информация есть на данный момент?

Как работает поисковый алгоритм? Что изменится в поисковой оптимизации?

Разберемся с вопросами далее.

Google BERT

Что такое Google BERT? Google BERT является алгоритмом поисковой системы, который призван улучшить релевантность результатов поисковой выдачи за счет способности анализировать не ключевые фразы, а предложения.

Для достижения цели используется нейронная сеть, которая призвана наделить поисковую систему пониманием текста на разных языках. Аббревиатура BERT означает следующее — Bidirectional Encoder Representations from Transformers или Двунаправленная нейронная сеть кодировщик.

Где применяется алгоритм? На данный момент алгоритм тестируется в следующей выдаче — Соединенные Штаты Америки, английский язык. Технология применяется на 10% запросов к поисковой системе. В перспективе данный алгоритм будет применяться для SERP большинства стран и языков.

Что меняется? Ранее Google анализировал каждый запрос как набор ключевых фраз, и подбирал релевантные результаты используя анализ ключевых фраз. С BERT поисковая система будет понимать весь контекст запроса. Такая возможность достигается благодаря способности анализировать не только ключевые фразы, но и вспомогательные слова в поисковых запросах (например, словосочетания и предлоги).

Итак, без Google BERT поисковая система анализирует ключевые фразы. С применения нейронной сети Google BERT будет достигаться цель понимания предложений.

Изменения скажутся и на сниппетах, так как технология будет использоваться и для формирования фрагментов в поисковой выдачи.

Примеры

Как Google BERT улучшает поисковую выдачу, есть примеры? Для наглядности рассмотрим ряд примеров.

Имеем поисковый запрос:

  parking on a hill with no curb

В запросе речь о следующем: парковка на холме без бордюра.

Ранее слову бордюр придавалось излишнее значение и, как следствие, результаты поисковой выдачи были не релевантными.

Использование BERT изменяет результат поисковой выдачи:

Такие варианты переосмысления привели к масштабным изменениям в поисковой выдачи на английском.

Еще пример. Имеем поисковый запрос:

  brazil traveler to usa need a visa

В запросе речь о следующем: нужна ли виза бразильцу для путешествия в штаты.

Из-за предлога to алгоритм поисковой системы не правильно понимал интент.

До BERT в результатах выдачи были страницы о поездке граждан из США в Бразилию, а с BERT — наоборот.

Как оптимизировать сайт под Google BERT? На данный момент единственная рекомендация заключается в написании текстов для людей и расширении семантического ядра страницы. Привлечь больше трафика смогут страницы, на которых:

  • Содержание размещается с учетом информационной архитектуры;
  • Контент закрывает потребности в части интента.

Что имеет смысл сделать в плане информационной архитектуры:

  • Спроектировать информационное пространство сайта так, чтобы дизайн способствовал выполнению задач и интуитивному доступу к содержимому;
  • Структурировать информацию, которая представлена на страницах сайта.

Что имеет смысл сделать на страницах в плане улучшения интента:

  • Расширить страницы текстом, с вхождением дополнительных релевантных ключевых фраз из поисковой видимости. Поисковая видимость выгружается через специальные сервисы;
  • Анализировать поисковые запросы, по которым был привлечен трафик на сайт и добавлять релевантные фразы в контент;
  • Добавлять в контент релевантные фразы из поисковых подсказок Google, Bing и Yandex. В данном источнике появляются низкочастотные фразы, которых нет в других системах;
  • Анализировать логи внутреннего поиска и добавлять в контент найденные релевантные ключевые фразы.

Вопросы и ответы

Правда ли, что Google способен анализировать такие объемы данных?

Для реализации таких решений как BERT требуются серьезные вычислительные ресурсы. Данный вопрос часто поднимается в комментариях. На самом деле такие ресурсы есть. Но на перспективу в Google разрабатывается ряд технологий, которые потенциально могут решать серьезные вычислительные задачи путем использования специфических технологий.

К примеру, квантовая система Google Symcore. Данная система способна выполнять расчеты в тысячи раз быстрее, нежели самые производительные суперкомпьютеры.

BERT vs альтернативы?

Визуализация архитектуры нейронной сети BERT по сравнению с предыдущими современными методами показана далее. Стрелки указывают на поток информации от одного слоя к следующему. Зеленые прямоугольники в верхней части рисунка указывают на окончательное контекстуализированное представление каждого входного слова:

Ниже приведены данные об эффективности использования алгоритма BERT в сравнении с пользовательским выбором и схожими технологиями обработки естественного языка.

Расшифровка метрик:

  • EM — показатель точности;
  • F1 — показатель аккуратности (баланс точности и полноты классификации).

Выводы

Google начал использовать алгоритм ранжирования BERT. Анонс про новый алгоритм размещен в официальном блоге.

Google называет алгоритм BERT крупнейшим прорывом за последние пять лет и одним из самых крупных достижений в истории поиска.

Данная технология направлена на решение задач по natural language processing, иными словами речь про задачи на тему обработке естественного языка.

В целом данная технология ложится в канву стратегии Google AI First.

Кстати, Google BERT является полностью открыткой технологией, а значит есть данные для изучения.

Алгоритм влияет на:

  • Ранжирование части страниц в поисковой выдаче;
  • Формирование сниппетов.

Как подготовиться к приходу алгоритма? Имеет смысл расширить список ключевых фраз похожими. Как источники для выгрузки таких фраз следует рассматривать:

  • Систему поиска на сайте;
  • Систему аналитики;
  • Поисковые подсказки;
  • Поисковую видимость.
Источник: megaindex.com
Подпишитесь на новости

Мы свяжемся с вами, в удобное для вас время и продемонстрируем все возможности магазина. Дадим ответы на все интересующие вас вопросы касаемо разработки вашего интернет-магазина.