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 призванн 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 нерелевантными.
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.
Как выгружать ключевые фразы сайтов из поисковой видимости? Самый простой способ заключается в выгрузке данных из базы MegaIndex.
Робот регулярно сканирует поисковую выдачу, собирает и обновляет списки ключевых фраз, по которым ранжируются сайты.
Ссылка на сервис — Поиск ключевых фраз на основе данных о поисковой видимости.
Пример отчета далее:
Рекомендованный материал в блоге MegaIndex по теме расширения списка ключевых фраз похожими по ссылке далее — Как находить дополнительные ключевые фразы, чтобы привлечь больше трафика?.
Наглядный пример по использованию сервиса:
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.
Видео по теме:
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.
Рекомендованный материал на сайте MegaIndex про AI first по ссылке далее — Стало известно как изменится формат поисковой выдачи в Google в 2020 году.
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.
Как вариант, ключевые фразы из поисковой видимости можно выгружать применяя сервис по поиску похожих ключевых фраз.
Ссылка на сервис — Поиск похожих фраз.
Сервис бесплатный.
Что хорошего в Google BERT для поисковых оптимизаторов? При создании title и h1 зачастую возникает дилемма: выбрать title для SEO или title для CTR? С введением Google BERT для ряда страниц станет возможным адаптировать title под требования CTR, без ущерба для поисковой оптимизации. Но надо тестировать.
Что хорошего в Google BERT для пользователей? Получить релевантные результаты в поисковой выдаче станет проще. Использование голосового поиска будет давать более релевантные результаты.
Остались ли у вас вопросы, замечания или комментарии по теме алгоритма? Что вы думаете о Google BERT? Напишите в комментариях.
Обсуждение
Вопрос к Вам, могу ли использовать Вашу статью у себя в блоге ссылаясь на линк источник Вашей статьи?
И кто за $ поможет продвинуть сайт https://teplo.vip/ а то кругом одни шарлатаны не понимающие.
- Как улучшить пользовательские факторы на сайте для Google и Yandex? Оптимизация по-белому (https://ru.megaindex.com/blog/seo-behavior-ranking-factors);
- Белые способы влияния на кликовые поведенческие факторы в поисковой выдаче (https://ru.megaindex.com/blog/seo-behavior-ranking-factors-serp).
И альтернативные:
- Накрутка поведенческих факторов ранжирования в Google и Yandex. Как работает и примеры сервисов (https://ru.megaindex.com/blog/user-behavior-ranking-factors)
info@teplo.vip
в чем может быть проблема?
В Яндексе позиции лучше чем в Google.
Что можно предпринять?