الگوریتم برت چیست: الگوریتم BERT یک هوش مصنوعی با نگرش انسانی!

گوگل سعی دارد که یک همه‌چیزدان هم‌زبان برای ما باشد تا یک جستجوگر بی‌احساس! و این بار با رونمایی از الگوریتم BERT قدمی بزرگ برای رسیدن به این هدف برداشته است. الگوریتم برت توانایی درک زبان محاوره‌ را برای گوگل فراهم ساخته است. یعنی با درک معانی متفاوت کلمات و ارتباط آن‌ها در عبارت، سعی دارد که نزدیک‌ترین نتایج را برای کاربر نمایش دهد و به همین دلیل تاثیر قابل توجهی بر سئو دارد. در این متن از بلاگ شرکت طراحی سایت و سئو آرنا ویژن می‌خواهیم درباره اینکه الگوریتم برت (BERT Algorithm) چیست و چه کاربردی دارد بپردازیم.

الگوریتم برت (BERT) چیست و چه هدفی دارد؟

الگوریتم BERT از معروفترین و پیشرفته ترین مدل های پردازش زبان طبیعی است که هدف آن بهبود درک موتورهای جستجو از جستجو کاربر و نمایش بهتر صفحات با استفاده از هوش مصنوعی است.

الگوریتم BERT که معروف به Google BERT نیز هست، مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers  یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) است. هدف اصلی الگوریتم برت گوگل بهبود درک موتورهای جستجو از معنای جملات و عبارت‌های کاربران با استفاده از هوش مصنوعی و تکنیک‌های یادگیری عمیق است.

این الگوریتم با تجزیه و تحلیل دوطرفه کلمات در جمله، به جای تکیه بر ترتیب خطی کلمات، به گوگل کمک می‌کند تا ارتباط معنایی بین کلمات و قصد کاربر را بهتر درک کند. همانطور که گفته شد،  هدف گوگل BERT ارائه نتایج جستجوی دقیق‌تر و مرتبط‌تر بر اساس فهم معنای جملات به‌خصوص در پرسش‌های طولانی و محاوره‌ای است.

از مزایای کلیدی BERT می‌توان به بالا بردن دقت در جستجوهای پیچیده، توجه بیشتر به محتوا و زمینه متن، و بهبود تجربه کاربری با ارائه پاسخ‌های مرتبط‌تر اشاره کرد.

مثالی برای درک بهتر از الگوریتم برت

الگوریتم برت می‌خواهد با بررسی دقیق جمله، نه مثل یک ماشین بلکه همانند یک انسان، به کاربر پاسخ دهد. به همین خاطر باید به خوبی تفاوت کلمات ربط و حروفی که به نظر بی‌اهمیت هستند را درک کند.  برای پی بردن به اهمیت تحلیل و بررسی الگوریتم برت با ذکر یک مثال پیش می‌رویم:

الگوریتم برت می‌‌خواهد درک کند که منظور شما از ” بهترین گل زده به ایران یا بهترین گل زده از ایران” چیست و  دقیقا نتایج مرتبط با آن‌را برایتان لیست کند. یا اینکه وقتی در جستجوی “کتاب برای درمان استرس دانشجویان” هستید فقط با در نظر گرفتن کتاب – درمان – استرس نتایج دور از ذهن برایتان ردیف نکند! این تفاوت اساسی BERT در درک عمیق‌تر و طبیعی‌تر جملات است.

الگوریتم Bert چه زمانی منتشر شد؟

اگرچه که الگوریتم BERT در اکتبر سال 2018 توسط گوگل معرفی شد، اما این نتیجه پنجاه سال بررسی و پردازش بر روی زبان طبیعی است. این به‌روزرسانی، یکی از بزرگ‌ترین تغییرات در الگوریتم جستجوی گوگل است که همه را شگفت زده کرد.

به گفته گوگل، الگوریتم برت روی حدود 10 درصد از جستجوها تأثیرگذار است که در برابر میلیون‌ها جستجو بسیار چشم‌گیر است! هدف الگوریتم برت این است که بجای تأکید بر روی کلمات کلیدی خاص، پاسخ‎‌های درست مطابق با ماهیت طبیعی و واقعی زبان انسانی را ارائه دهد.

NLP یا پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی یا NLP (مخفف Natural Language Processing) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوترها و زبان انسانی می‌پردازد. هدف اصلی آن این است که کامپیوترها بتوانند زبان طبیعی انسان‌ها را درک، تفسیر و تولید کنند.

این حوزه شامل تکنیک‌هایی مانند تحلیل متن، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، تولید خودکار متن و درک معنای جملات است. NLP به کامپیوترها کمک می‌کند تا نه‌تنها کلمات و جملات را با تکیه بر قواعد زبانی پردازش کنند، بلکه معنا، قصد و مفاهیم پیچیده پشت این کلمات را نیز درک کنند.

برای مثال، الگوریتم‌های جستجو، دستیارهای مجازی خانه هوشمند مانند Siri یا Google Assistant، ترجمه‌های آنلاین و تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی، همگی از فناوری‌های NLP بهره می‌برند.

چالش‌ها و اهداف NLP

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های NLP این است که زبان انسان پر از ابهام، تنوع، و زمینه‌های فرهنگی است، بنابراین مدل‌ها و الگوریتم‌های این حوزه تلاش می‌کنند تا با یادگیری از داده‌های بزرگ، پیچیدگی‌های معنایی و نحوی زبان را بهتر درک کنند. هدف نهایی NLP این است که تعامل بین انسان و کامپیوتر تا حد ممکن طبیعی و شبیه به مکالمه‌های انسانی شود.

آیا الگوریتم BERT جایگزین RankBrain شده است؟

الگوریتم BERT جایگزین برای RankBrain نیست، بلکه به عنوان یک مکمل در کنار آن کار می‌کند. RankBrain که در سال 2015 معرفی شد، اولین سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی گوگل بود که برای درک بهتر جستجوهای کاربران و رتبه‌بندی نتایج استفاده می‌شد.

RankBrain به درک ارتباط بین کلمات و عبارات کمک می‌کرد و با استفاده از یادگیری ماشین، به گوگل امکان می‌داد جستجوهای جدید و پیچیده را بهتر تفسیر کند. اما الگوریتم برت (Bert) که در سال 2018 رونمایی شد، بر درک معنایی جملاتتمرکز دارد.

Google BERT به‌طور خاص در درک عبارت‌ها طولانی‌ و پیچیده‌تر یا سوالات محاوره‌ای به موتورهای جستجو کمک می‌کند. اما الگوریتم RankBrain روی روابط بین کلمات تمرکز دارد. BERT به گوگل این امکان را می‌دهد تا معنای دقیق‌ کلمات را در یک جمله یا عبارت از طریق مدل‌سازی دوطرفه (عبارات پیش و پس از هر کلمه) بفهمد.

در نتیجه، الگوریتم BERT و RankBrain به‌طور همزمان به بهبود نتایج جستجو کمک می‌کنند. RankBrain همچنان برای برخی جستجوها، به‌ویژه آن‌هایی که مبتنی بر روابط کلمات و یادگیری ماشین هستند، فعال است، در حالی که BERT در جستجوهایی که نیاز به درک معنای دقیق‌تر و زمینه‌محور دارند، به کار گرفته می‌شود. گوگل از هر دو الگوریتم برای ارائه بهترین و مرتبط‌ترین نتایج استفاده می‌کند.

Google BERT چگونه کار می کند؟

نحوه کار الگوریتم برت BERT مبتنی بر معماری ترانسفورماتور دوسویه است که امکان تجزیه و تحلیل عبارات را به‌صورت دوطرفه (از چپ به راست یا از راست به چپ) فراهم کرده است. این مدل از اطلاعات موجود در قبل و بعد از کلمه برای فهم معنای دقیق آن در جمله استفاده می‌کند.

نکته کلیدی اصلی در عملکرد گوگل برت، مدل سازی دوطرفه است. به این معنا که برخلاف مدل‌های قدیمی که کلمات را به‌صورت خطی پردازش می‌کردند (فقط از چپ به راست یا بالعکس)، BERT با استفاده از معماری Transformers، کلمات را در بافت دوطرفه می‌فهمد.

به این معنی که هر کلمه را با توجه به کلمات قبل و بعد از آن تحلیل می‌کند. این باعث می‌شود تا BERT بتواند معنای دقیق‌تری از کلمات به دست آورد، به‌ویژه وقتی کلمات دارای چندین معنا باشند (مثل کلمه “bank” که هم می‌تواند به “بانک” مالی و هم به “کنار رودخانه” اشاره داشته باشد).

مراحل اصلی عملکرد الگوریتم برت

الگوریتم BERT برای درک بهتر زبان انسانی و بهبود نتایج جستجو از دو مرحله اصلی استفاده می‌کند: پیش‌پردازش داده‌ها (Pretraining) و تجزیه و تحلیل و تطبیق متن (Fine-Tuning).

1. پیش‌پردازش داده‌ها (Pretraining)

BERT در ابتدا نیاز دارد که مفاهیم و الگوهای زبانی را به دو تکنیک‌ مختلف (Masked Language Model) و تکنیک دیگر Next Sentence Prediction یاد بگیرد. لازم به ذکر است که دلایل موفقیت الگوریتم برت، مربوط به همین مرحله است. برت روی یک مجموعه بزرگ از متون بدون برچسب آموزش دیده است که شامل تمام متون ویکی پدیا (حدود 2.5 میلیون کلمه) و مجموعه‌ای از کتاب‌ها ( حدود 800 میلیون کلمه) است.

روش Masked Language Model

در روش مدل زبان نقاب‌دار که به‌صورت مخفف MLM خوانده می‌شود، بخشی از کلمات در یک جمله به‌طور تصادفی مخفی می‌شوند و مدل سعی می‌کند با توجه به کلمات باقی‌مانده، آن کلمات مخفی را پیش‌بینی کند.

روش Next Sentence Prediction

در روش پیش‌بینی جمله بعدی که با مخفف NSP خوانده می‌شود،  به الگوریتم BERT کمک می‌شود تا روابط معنایی بین جملات را یاد بگیرد. در این مرحله، دو جمله پشت‌سرهم به مدل داده می‌شود و BERT باید تشخیص دهد که آیا جمله دوم به‌طور منطقی ادامه جمله اول است یا خیر.

2. تجزیه و تحلیل تطبیق متن (Fine-Tuning)

پس از این‌که BERT با استفاده از داده‌های بزرگ زبان‌های مختلف آموزش دید، می‌تواند برای وظایف خاصی تنظیم شود. این مرحله به الگوریتم BERT کمک می‌کند تا مهارت‌های زبانی‌اش را برای وظایف مختلف، مانند:

• طبقه‌بندی متن: تشخیص اینکه یک متن به کدام دسته تعلق دارد (مثلاً اخبار ورزشی یا اخبار سیاسی).
• پاسخ به سوالات: توانایی مدل در پاسخ‌گویی به سوالات کاربران بر اساس اطلاعات موجود.
• جستجوهای پیچیده: تحلیل و درک جستجوهای طولانی و محاوره‌ای و ارائه نتایج دقیق‌تر.

چرا الگوریتم برت برای تجربه و درک هدف جستجوی کاربر (search experience) مهم است؟

الگوریتم BERT برای تجربه و درک هدف جستجوی کاربر بسیار مهم است زیرا به گوگل کمک می‌کند تا معنای دقیق کلمات را در زمینه جملات بهتر درک کند و نتایج جستجوی مرتبط‌تر و دقیق‌تری ارائه دهد.

در جستجوهای اینترنتی، کاربران اغلب سوالات طولانی و محاوره‌ای مطرح می‌کنند که ممکن است کلمات چندمعنایی یا مفاهیم پیچیده داشته باشند. BERT به دلیل توانایی در تحلیل دوطرفه متن، قادر است کلمات را در بافت کامل جملهپردازش کرده و معنای دقیق آن‌ها را براساس کلمات قبل و بعد مشخص کند.

برای مثال وقتی اگر یک کاربر عبارت “مسافرت کم‌هزینه به ژاپن در زمستان” را جستجو کند، BERT می‌تواند بفهمد که منظور کاربر مسافرت ارزان به ژاپن در فصل زمستان است و نتایجی را که مرتبط با این موضوع است ارائه دهد، نه صرفاً اطلاعات عمومی درباره ژاپن یا زمستان.

با قدرت گرفتن گوگل در درک زبان محاوره‌ای، افزایش استفاده از دستیارهای صوتی و جستجوهای طبیعی‌ترنیز آسان می‌شود. الگوریتم برت (Bert) می‌تواند هدف کاربر را در استفاده از کلماتی که معانی متعدد دارند دریافت کند. مثلا منظور کاربر از وارد کردن کلمه “apple” همیشه میوه نیست و بر اساس عبارت، شاید هدف کاربرد apple Inc باشد.

اثرات BERT بر نتایج جستجوها و سرچ گوگل چیست؟

اینطور می‌گویند که الگوریتم BERT روی حدود 10 درصد از جستجوهای گوگل تأثیر گذار است، اما این عدد ده در برابر جستجوی میلیونی، رقم قابل ملاحظه‌ای است.

الگوریتم BERT به گوگل کمک می‌کند تا به‌جای تمرکز روی کلمات کلیدی، به معنای دقیق جمله‌ها و رابطه بین کلمات در زمینه‌ی عبارت یا جمله توجه کند. این باعث شده که نتایج جستجو برای سوالات طولانی و مبهم دقیق‌تر و مرتبط‌تر باشند.

الگوریتم BERT بیشتر بر چه نوع کوئری‌هایی تأثیرگذار است؟

BERT به طور خاص روی کوئری‌های طولانی، محاوره‌ای و سوالات پیچیده تأثیرگذار است. به‌خصوص جستجوهایی که شامل پیش‌فرض‌ها، روابط معنایی دقیق، و کلمات چندمعنایی هستند.

برای مثال، جستجوهایی که در آن کاربران از عبارت‌های طولانی یا ترکیب‌هایی مثل “بهترین روش سفر ارزان به ژاپن در زمستان” استفاده می‌کنند، به دلیل نحوه تفسیر دوطرفه BERT، نتایج دقیق‌تر و مرتبط‌تری دریافت می‌کنند. در کوئری‌هایی که زمینه (Context) اهمیت بیشتری دارد، BERT به خوبی عمل می‌کند.

برت چه محصولات دیگری از گوگل را تحت تأثیر قرار می‌دهد؟

علاوه بر جستجوهای معمول گوگل، الگوریتم Bert محصولات دیگری مانند Google Assistant و Featured Snippets را نیز تحت تأثیر قرار می‌دهد.

این الگوریتم شاهکار به گوگل کمک می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تری به درخواست‌های محاوره‌ای کاربران از طریق Google Assistant ارائه دهد.

همچنین، در Featured Snippets یا پاسخ ویژه گوگل، که معمولاً در بالای نتایج جستجو برای پاسخ سریع به کاربر نمایش داده می‌شود، دقیق‌تر و مرتبط‌تر گزینش شوند.

الگوریتم برت چه تاثیری در سئو دارد؟

و در اینجا رسیدیم به بخش مهم ماجرا، آیا اصلا الگوریتم برت تأثیری روی سئو دارد؟ چون تا به اینجا متوجه شدیم بیشتر کمک کننده کاربر است تا رنکینگ صفحات! بله الگوریتم برت به جای تمرکز صرف بر کلمات کلیدی، بر مفهوم و معنای جملات تأکید می‌کند.

بنابراین برای بهینه‌سازی سئو طبق الگوریتم BERT، باید محتوا خیلی متمرکز‌تر بر اهداف کاربر شکل گیرد و نوشته شد. با به کارگیری الگوریتم برت، تولید محتوای کاربرپسند و مرتبط به نیاز کاربران، بیش از همیشه  اهمیت می‌یابد. بنابراین طراحی تولید محتوای سئو فرندلی بیشتر از پیش اهمیت می یابد.

محتوا و سئو: روش‌های بهینه‌سازی محتوا برای الگوریتم BERT

با ورود الگوریتم BERT به دنیای سئو، اهمیت درک معنای جستجوها و تولید محتوای مرتبط و باکیفیت به‌طور چشمگیری افزایش یافته است. برای بهینه‌سازی محتوا تحت bert algorithm، روش‌های مختلفی وجود دارد:

1. تحقیق کلمات کلیدی صحیح

استفاده از ابزارهای تحلیلی برای شناسایی کلمات کلیدی مرتبط مطابق با درک هدف و قصد کاربر در جستجوهای طولانی و محاوره‌ای اهمیت دارد. انتخاب کلمات کلیدی صحیح می‌تواند به بهبود رتبه‌بندی سایت کمک کند.

2. عدم استفاده از تکنیک‌های سئوی کلاه سیاه

اجتناب از روش‌های فریبنده و غیرمجاز مانند خرید لینک یا محتوای کپی شده، که می‌تواند به جریمه‌های شدید منجر شود. گوگل با الگوریتم BERT بیش از هر زمان دیگری بر روی کیفیت محتوا تأکید دارد. به همین دلیل توجه داشته باشید تولید محتوا سایت و بلاگ خود را حتما به متخصصان بسپارید.

3. از بخش People Also Ask استفاده کنید

بخش People also ask که در نتایج جستجو ظاهر می‌شود، نشان‌دهنده سوالات مرتبط است و می‌تواند الهام‌بخش تولید محتوا  باشد. پاسخ به این سوالات می‌تواند به بهبود دیده شدن سایت در نتایج جستجو کمک کند.

4. روی کلمات کلیدی طولانی تمرکز کنید

عبارت‌های کلیدی طولانی (Long-Tail Keywords) که معمولاً خاص‌تر و دقیق‌تر هستند، با الگوریتم BERT بهتر عمل می‌کنند. تمرکز بر این نوع کلمات کلیدی می‌تواند نتایج بهتری را برای کاربر فراهم کند.

5. از استراتژی‌های بازاریابی محتوا استفاده کنید

ترکیب محتواهای آموزشی و سرگرم‌کننده، می‌تواند جذابیت سایت را افزایش دهد. این استراتژی‌ها باعث می‌شوند کاربران بیشتر با محتوا تعامل یابند. بنابراین حتما این نکات را در تولید محتوای متن بکار گیرید.

6. تولید محتوا برای کاربر نه صرفا ربات‌های گوگل

تمرکز بر نیازها و سوالات واقعی کاربران، به جای جلب توجه الگوریتم‌ها، به تولید محتوای باکیفیت و مفید کمک می‌کند. الگوریتم BERT به محتوای واقعی و مرتبط ارزش می‌دهد.

7. ساده بنویسید

استفاده از زبان ساده و قابل فهم برای عموم، نه تنها باعث افزایش درک محتوا می‌شود بلکه به جذب بیشتر کاربران و کاهش نرخ ترک صفحه کمک می‌کند.

8. پرداختن به سئو On-Page

بهینه‌سازی عناصر داخلی سایت، مانند عنوان‌ها، متا تگ‌ها، ساختار URL  و استفاده مناسب از تگ‌های HTML، می‌تواند به افزایش قابلیت جستجوی سایت کمک کند. این عناصر باید با توجه به بهترین شیوه‌های SEO و نیازهای کاربران بهینه شوند.

تأثیر الگوریتم برت بر featured snippetها

الگوریتم برت BERT تأثیر قابل توجهی بر Featured Snippetها دارد، زیرا این الگوریتم به گوگل کمک می‌کند تا معنای دقیق و زمینه‌ی جستجوهای کاربران را بهتر درک کند.

به این ترتیب، در انتخاب محتوا برای Featured Snippetها، تمرکز بیشتری بر پاسخ‌های واضح، مرتبط و دقیق به سوالات کاربران انجام می‌شود. الگوریتم BERT به گوگل امکان می‌دهد که متون را با توجه به قصد کاربر تحلیل کند، بنابراین پاسخ‌هایی که در Featured Snippetها نمایش داده می‌شوند، تطبیق بیشتری با نیاز واقعی کاربران دارد.

همچنین، BERT به بهتر فهمیده شدن سوالات طولانی و پیچیده کمک می‌کند، و تحت این شرایط Featured Snippetها به جستجوهای محاوره‌ای، پاسخ دقیق‌تری می‌دهند. در نتیجه، سایت‌ها باید بر تولید محتوای باکیفیت، مرتبط و کاربرپسند تمرکز کنند تا شانس بیشتری برای قرارگیری در Featured Snippetها داشته باشند.

سوالات مهم درباره الگوریتم BERT گوگل

در ادامه به برخی از سوالاتی که ممکن است با خواندن این مطلب برایتان ایجاد شود پاسخ می دهیم:

آیا الگوریتم BERT برای زبان فارسی هم فعال است؟

به الگوریتم برت (Bert) حجم زیادی از داده‌های متنی ویکی‌پدیا و کتاب‌های زیادی که عمدتا به زبان انگلیسی است، آموزش داده شده است. اما به دلیل ماهیت چند زبانه بودن داده‌های آموزشی، برت تا حدودی زبان‌های مختلف از جمله زبان فارسی را نیز درک می‌کند.

آیا الگوریتم BERT برای سئو مؤثر است؟

الگوریتم BERT تأثیر قابل توجهی بر سئو دارد، زیرا به موتور جستجو کمک می‌کند تا معنای دقیق جستجوها را درک کند و نتایج مرتبط‌تری را برای کاربران ارائه دهد. این باعث می‌شود که تولید محتوای باکیفیت و مرتبط برای سئو اهمیت بیشتری پیدا کند.

مدل BERT همان RankBrain جدید است؟

مدل BERT و RankBrain دو الگوریتم متفاوت هستند که هر کدام نقش خاصی در بهبود نتایج جستجو دارند. در حالی که RankBrain بیشتر بر روی یادگیری ماشین و پیش‌بینی قصد کاربر تمرکز دارد، BERT بر درک عمیق‌تر جملات و روابط معنایی در زبان طبیعی تأکید دارد.

الگوریتم BERT از چه زمانی به‌طور رسمی در سرچ گوگل اعمال شده؟

الگوریتم BERT به‌طور رسمی در اکتبر 2018 توسط گوگل معرفی و در نتایج جستجوها به کار گرفته شد. الگوریتم برت به سرعت توجه زیادی را به خود جلب و در  بهبود نتایج جستجو تأثیر بسزایی ایجاد کرد.

منبع: marketingaiinstitute, amplify, searchengineland