الگوریتم برت (BERT)

الگوریتم برت یکی از پیشرفت‌های مهم در زمینه سئو می‌باشد که توسط گوگل طراحی شده است. این الگوریتم به موتور جستجوی گوگل کمک می‌کند تا جستجوهای پیچیده و دقیق کاربران را بهتر درک کند و نتایج مرتبط‌تر و قابل‌اطمینان‌تری ارائه دهد.

به زبان ساده‌تر، برت باعث می‌شود گوگل زبان انسان را همانند یک فرد واقعی درک کند. پیش از این، موتورهای جستجو بیشتر روی کلمات کلیدی به صورت جداگانه تمرکز داشتند، اما برت تمامی جمله یا عبارت را به صورت کلی بررسی می‌کند و ارتباط میان کلمات را در نظر می‌گیرد. این موضوع باعث می‌شود برت بتواند منظور واقعی شما را از جستجو بهتر تشخیص دهد، حتی وقتی از عبارات پیچیده یا اصطلاحات خاص استفاده کرده باشید.

کلمه BERT مخفف عبارت Bidirectional Encoder Representations from Transformers است و به یک مدل زبانی اشاره دارد. معنی لغوی این عبارت، «ارائه کدگذاری دوطرفه از انتقال‌دهنده‌ها» است. الگوریتم برت برای تشخیص دقیق معنی کلماتی که چندین مفهوم دارند، در جمله به کار می‌رود.

• الگوریتم Panda
• الگوریتم Penguin

همان‌طور که می‌دانید، کلمه «شیر» معانی مختلفی در زبان فارسی دارد. قبل از به‌روزرسانی الگوریتم برت، اگر عبارت «چه شیری بخوریم؟» را جستجو می‌کردید، ممکن بود گوگل به کلمه «بخوریم» توجه نکند و تصاویر یا لینک‌هایی مربوط به شیرباغ وحش را نشان دهد. اما بعد از ورود برت، گوگل معنای «بخوریم» را متوجه شده و نتایجی مرتبط با شیر خوراکی یا موارد نزدیک به آن را به شما ارائه می‌دهد.

یکی دیگر از ویژگی‌های الگوریتم برت، توانایی فهم عبارت‌های محاوره‌ای یا جملاتی با غلط املایی است و ارائه نتایج مرتبط با آن‌ها می‌باشد. به عنوان مثال، اگر عبارت «دی ماه چه فصلی از ساله» را جستجو کنید، سایت‌هایی که درباره دی ماه و فصل زمستان صحبت کرده‌اند، نمایش داده می‌شوند. این قابلیت به‌خاطر عملکرد هوشمندانه همین الگوریتم است؛ ضمن اینکه گوگل هنگام جستجو، عبارت‌های محاوره‌ای پرجستجو را نیز پیشنهاد می‌دهد.

اغلب کاربران هنگام جستجو، ممکن است اطلاعی درباره موضوع نداشته باشند یا کلمات را اشتباه تایپ کنند. گوگل موظف است اطلاعات کامل و مرتبط را ارائه دهد و اشتباهات تایپی نباید مانع این امر شود. در این راستا، تیم تحقیقاتی گوگل روی درک زبان طبیعی کار کرده تا حتی جستجوهای محاوره‌ای را بهتر بفهمد و بهترین نتایج را ارائه کند.

این الگوریتم در 21 اکتبر 2019 (29 مهر 1398) ابتدا فقط برای جستجوهای انگلیسی فعال شد؛ اما به مرور زمان تعداد زبان‌های تحت پوشش آن افزایش یافت و اکنون برت در 72 زبان مختلف به کار گرفته می‌شود.

• الگوریتم Google RankBrain
• الگوریتم رقص گوگل

فرض کنید عبارت انگلیسی «How to catch a cow fishing» را در گوگل جستجو کنیم، که معنی آن «چگونه ماهی خاردار صید کنیم» است. کلمه cow در انگلیسی دو معنا دارد؛ یکی گاو و دیگری نوعی ماهی خاردار دریایی می‌باشد. پیش از به‌روزرسانی برت، اگر این عبارت را جستجو می‌کردید، نتایجی درباره گاوها دریافت می‌کردید، حتی با وجود کلمه fishing (ماهیگیری) در کوئری که گوگل آن را نادیده می‌گرفت. اما پس از به‌روزرسانی، گوگل نتایجی مرتبط با ماهی خاردار و ماهیگیری را به شما نشان می‌دهد.

این موضوع نشان می‌دهد الگوریتم برت با درک کامل معانی کلمات و ارتباط میان آن‌ها، بهترین و مرتبط‌ترین نتایج را برای کاربران فراهم می‌کند.

با توجه به اینکه سئو به معنای بهینه‌سازی سایت و محتوای آن برای موتورهای جستجو است، هر تغییری که این موتور‌ها در الگوریتم‌های خود ایجاد کنند، مسیر سئو را هم تحت تاثیر قرار می‌دهد. اگر درباره گوگل صحبت کنیم، باید بگوییم که نمی‌توان «بهینه‌سازی برای Google BERT» را به صورت جداگانه انجام داد، اما می‌توان در استراتژی سئو به ویژه در حوزه محتوا، تغییراتی اعمال کرد که هماهنگ با این الگوریتم باشدکه شامل موارد زیر است:

1. از به‌کارگیری بیش از حد کلمات کلیدی خودداری کنید: الگوریتم برت به جای تکرار کلمات کلیدی، کل جمله را درک می‌کند؛ بنابراین نیازی به استفاده مکرر از کلمات کلیدی با چگالی بالا نیست. حتی اگر از کلمات کلیدی به صورت مستقیم استفاده نکنید، گوگل می‌تواند موضوع محتوا و پاسخ‌های شما را تشخیص دهد و بر اساس آن رتبه‌بندی کند.
2. از کلمات کلیدی بلند و سوالات متداول بهره ببرید: عبارات طولانی و سوالات کاربران که اغلب به شکل جملات کامل یا محاوره‌ای جستجو می‌شوند، اهمیت ویژه‌ای یافته‌اند. به‌روزرسانی برت باعث شده تا پاسخگویی مستقیم به این سوالات برای گوگل ارزشمند باشد. بنابراین استفاده از کلمات کلیدی Long-Tail و تمرکز بر سوالات پرتکرار می‌تواند به بهبود نتایج شما کمک کند.
3. محتوا را برای کاربر و با هدف پاسخگویی کامل تولید کنید: در استراتژی محتوایی خود باید تمرکز اصلی را روی ارائه پاسخ‌های کامل و شفاف به سوالات کاربران بگذارید. هدف این است که خواننده با مطالعه مطالب شما به همه نکات مورد نیاز دست یابد. به عنوان مثال، وقتی جستجویی مانند «همه چیز درباره الگوریتم‌های گوگل» انجام شده، محتوای مفصل و جامع به‌طور طبیعی توسط گوگل بهتر شناخته می‌شود.

بخش «People Also Ask» یا پیشنهادات گوگل در انتهای صفحه نتایج، ابزار مناسبی برای کشف کلمات کلیدی و نیازهای کاربران است. با استفاده از این بخش، می‌توانید بهتر هدف مخاطبان خود را بشناسید و محتوا را مطابق با نیازشان تنظیم کنید. در نتیجه، الگوریتم برت، تطابق محتوای شما با خواسته کاربر را بهتر درک می‌کند و احتمال دیده شدن سایت‌تان در صفحه اول گوگل افزایش می‌یابد.

• الگوریتم Mobile-First Indexing
• الگوریتم Google Core Updates

الگوریتم BERT یکی از مدل‌های تحول‌آفرین در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) است، اما برای درک بهتر جایگاه آن، باید تفاوت‌های آن با سایر مدل‌های معروف مانند GPT، RoBERTa و T5 را بررسی کنیم. هر یک از این مدل‌ها با اهداف و معماری خاصی طراحی شده‌اند و کاربردهای متفاوتی دارند.

الگوریتم Bidirectional Encoder بر پایه معماری Transformer ساخته شده و ویژگی اصلی آن، پردازش دوطرفه متن است. این یعنی هنگام تحلیل یک جمله، BERT همزمان به کلمات قبل و بعد از هر واژه توجه می‌کند تا معنای دقیق‌تری از آن استخراج کند. در مقابل، مدل GPT از پردازش یک‌طرفه استفاده می‌کند؛ یعنی فقط به کلمات قبلی توجه دارد و همین ویژگی باعث شده GPT بیشتر در تولید متن کاربرد داشته باشد، در حالی که BERT برای درک و تحلیل متن مناسب‌تر است.

مدل RoBERTa نسخه بهینه‌شده‌ای از BERT است که با حذف برخی محدودیت‌های آموزشی، مانند پیش‌بینی جمله بعدی، و افزایش حجم داده‌های آموزشی، عملکرد دقیق‌تری در بسیاری از وظایف NLP ارائه می‌دهد. این مدل نشان داد که با تنظیمات بهتر، می‌توان از معماری BERT نتایج قدرتمندتری گرفت.

مدل T5 نیز رویکرد متفاوتی دارد. این مدل تمام وظایف پردازش زبان را به شکل یک مسئله تبدیل متن به متن (Text-to-Text) تعریف می‌کند. به‌عنوان مثال، اگر بخواهیم متنی را ترجمه کنیم، خلاصه کنیم یا سوالی را پاسخ دهیم، T5 همه این‌ها را به صورت تبدیل یک ورودی متنی به خروجی متنی انجام می‌دهد. این انعطاف‌پذیری باعث شده T5 در بسیاری از کاربردهای پیچیده‌تر، عملکرد قابل‌توجهی داشته باشد.

در مجموع، تفاوت اصلی BERT با مدل‌هایی مانند GPT در جهت پردازش و نوع کاربرد است. BERT برای درک دقیق‌تر متن و تحلیل معنایی طراحی شده، در حالی که GPT و T5 بیشتر در تولید محتوا و پاسخ‌گویی متنی کاربرد دارند. شناخت این تفاوت‌ها به متخصصان سئو و تولید محتوا کمک می‌کند تا از هر مدل در جای مناسب خود بهره ببرند و استراتژی‌های دقیق‌تری برای بهینه‌سازی محتوا تدوین کنند.

الگوریتم‌های گوگل نه‌تنها نحوه نمایش نتایج جستجو را تغییر داده‌اند، بلکه به‌طور مستقیم بر رفتار کاربران نیز تاثیر گذاشته‌اند. این الگوریتم‌ها با هدف ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر، کاربران را به سمت جستجوی هدفمندتر و تعامل هوشمندانه‌تر با محتوا سوق داده‌اند.

یکی از مهم‌ترین تغییرات رفتاری، افزایش تمایل کاربران به استفاده از جستجوهای طولانی و محاوره‌ای است. الگوریتم‌هایی مانند BERT و RankBrain توانسته‌اند مفهوم جملات پیچیده را بهتر درک کنند، بنابراین کاربران دیگر مجبور نیستند از کلیدواژه‌های ساده و تکراری استفاده کنند. این تحول باعث شده تا جستجوها طبیعی‌تر و نزدیک‌تر به زبان روزمره شوند.

همچنین، کاربران به‌مرور زمان به محتوایی اعتماد می‌کنند که نه‌تنها پاسخ سوالشان را بدهد، بلکه تجربه کاربری مناسبی نیز ارائه دهد. سرعت بارگذاری، طراحی واکنش‌گرا و ساختار منظم محتوا از جمله عواملی هستند که در تصمیم‌گیری کاربران برای ماندن یا ترک یک صفحه نقش دارند. الگوریتم‌های جدید گوگل این فاکتورها را در رتبه‌بندی لحاظ می‌کنند و همین موضوع باعث شده تا تولیدکنندگان محتوا توجه بیشتری به نیازهای واقعی کاربران داشته باشند.

از سوی دیگر، نمایش نتایج غنی مانند Featured Snippets، People Also Ask و Knowledge Panels باعث شده تا کاربران بدون نیاز به کلیک روی لینک‌ها، پاسخ خود را در همان صفحه نتایج دریافت کنند. این تغییر رفتار، اهمیت بهینه‌سازی برای موقعیت‌های ویژه در صفحه نتایج را افزایش داده و رقابت برای دیده‌شدن در این بخش‌ها را تشدید کرده است.

در نهایت، الگوریتم‌های گوگل با تحلیل رفتار کاربران، به‌طور مداوم در حال یادگیری و بهبود هستند. این چرخه بازخورد باعث شده تا موتور جستجو نه‌تنها به‌عنوان یک ابزار اطلاعاتی، بلکه به‌عنوان یک همراه هوشمند در تصمیم‌گیری‌های روزمره کاربران عمل کند. این روند نشان می‌دهد که در آینده، تعامل میان انسان و موتور جستجو به سطحی فراتر از جستجوی سنتی خواهد رسید.

الگوریتم برت به بهبود درک معنای عبارات کمک می‌کند، بنابراین کاری که برای سایت خود باید انجام دهید، نوشتن متنی روان و شیوا است. بهتر است از کلمات مترادف و هم‌معنی کلیدواژه‌ها استفاده کنید و کلیدواژه را در قالب عبارات مختلف به کار ببرید تا تمام حالت‌های ممکن آن در متن دیده شود. همچنین بهره‌گیری از کلیدواژه‌های طولانی، باعث می‌شود راحت‌تر بتوانید رتبه بگیرید و نیازی نیست فقط روی کلمات کلیدی تک‌کلمه‌ای تمرکز کنید.

کارشناسان گوگل نیز بارها تاکید کرده‌اند که راه مشخصی برای بهینه‌سازی محتوا فقط برای الگوریتم برت وجود ندارد؛ تنها کافی است به مخاطبان خود اهمیت دهید و بهترین و کاربردی‌ترین مطالب را برایشان فراهم کنید.

دنی سالیوان از تیم گوگل در توییتر خود اعلام کرده که با وجود الگوریتم برت، نیازی به تغییر خاصی در سئوی محتوا نیست. این الگوریتم بیشتر باعث بهبود درک گوگل از عبارات جستجو شده می‌شود و تمرکز آن روی ارتقای تجربه کاربر است. بنابراین، قواعد جداگانه‌ای برای سئوی برت وجود ندارد.

آینده الگوریتم‌های زبانی در گوگل (BERT، MUM، Gemini)

تحول در الگوریتم‌های زبانی گوگل با معرفی مدل‌هایی مانند BERT آغاز شد، اما این مسیر با ورود الگوریتم‌های پیشرفته‌تری همچون MUM و Gemini به مرحله‌ای جدید رسیده است. هر یک از این الگوریتم‌ها با هدف ارتقای تجربه کاربر و درک عمیق‌تر زبان انسانی طراحی شده‌اند و آینده جستجو را به سمت هوشمندی بیشتر سوق می‌دهند.

مدل (MUM (Multitask Unified Model به‌عنوان نسل بعدی الگوریتم‌های زبانی گوگل، توانایی پردازش هم‌زمان چند وظیفه را دارد. این مدل نه‌تنها متن را تحلیل می‌کند، بلکه می‌تواند تصاویر، ویدئوها و زبان‌های مختلف را نیز درک کند. به‌عنوان مثال، اگر کاربری درباره کوهنوردی در ژاپن سوالی مطرح کند، MUM می‌تواند اطلاعاتی از منابع ژاپنی، تصاویر مرتبط و حتی ویدئوهای آموزشی را ترکیب کرده و پاسخ جامعی ارائه دهد. این سطح از هوشمندی، فراتر از توانایی‌های BERT است و نشان‌دهنده جهش بزرگی در درک چندرسانه‌ای و چندزبانه است.

مدل Gemini نیز به‌عنوان یکی از پروژه‌های جدید گوگل، با تمرکز بر ادغام قابلیت‌های زبانی با هوش مصنوعی مولد توسعه یافته است. این مدل تلاش می‌کند تا نه‌تنها زبان را بفهمد، بلکه بتواند پاسخ‌هایی خلاقانه، دقیق و متناسب با زمینه ارائه دهد. Gemini در واقع ترکیبی از قدرت تحلیل BERT و توانایی تولید GPT را در خود دارد و می‌تواند در آینده جایگاه ویژه‌ای در جستجوی تعاملی و شخصی‌سازی‌شده پیدا کند.

با ورود این الگوریتم‌ها، مسیر سئو نیز دستخوش تغییراتی خواهد شد. دیگر صرفا تولید محتوا کافی نیست؛ بلکه باید محتوایی تولید شود که چندوجهی، قابل‌درک برای مدل‌های پیچیده و پاسخ‌گو به نیازهای واقعی کاربران باشد. استفاده از داده‌های ساختاریافته، ترکیب متن با تصویر و ویدئو، و توجه به زبان‌های مختلف، از جمله مواردی هستند که در آینده سئو اهمیت بیشتری خواهند یافت.

در نهایت، آینده الگوریتم‌های زبانی گوگل به سمت درک کامل‌تر، پاسخ‌گویی دقیق‌تر و تعامل هوشمندانه‌تر با کاربران حرکت می‌کند. این روند نه‌تنها کیفیت جستجو را افزایش می‌دهد، بلکه تولیدکنندگان محتوا را نیز به سمت خلق مطالبی جامع، متنوع و کاربرمحور سوق خواهد داد.

الگوریتم BERT (مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers ) یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های گوگل در حوزه جستجو و سئو است که در سال ۲۰۱۹ به‌صورت رسمی فرآیند جستجو برای  بیش از ۷۰ زبان از جمله فارسی فعال شده است. هدف اصلی آن، درک دقیق‌تر زبان طبیعی انسان و معنای واقعی جملات، حتی در صورت استفاده از اصطلاحات محاوره‌ای، عبارات پیچیده یا وجود غلط‌های املایی می‌باشد.

BERT بیشتر به کلمات کلیدی منفرد توجه دارد، کل جمله و ارتباط بین واژه‌ها را بررسی می‌کند. این امر باعث می‌شود گوگل واقعا دقیق جستجو کند حتی در مواردی که یک کلمه چند معنی دارد (مانند «شیر») تشخیص می‌دهد و نتایج مرتبط‌تری نشان می‌دهد. همچنین، این الگوریتم قادر به پردازش جملات محاوره‌ای، رفع غلط‌های تایپی، و تحلیل عبارات و سوالات مستقیم است.

از نظر گوگل، بهینه‌سازی سئو برای الگوریتم برت وجود ندارد. بلکه ارائه مطالب کامل، روان و پاسخگو که نیاز کاربر است اهیت دارد.

 نکات کلیدی برای هماهنگی با این الگوریتم عبارتند از:

• پرهیز از تکرار بی‌رویه کلمات کلیدی و استفاده از مترادف‌ها و عبارات متنوع
• بهره گیری از کلمات کلیدی بلند (Long-Tail) و سوالات پرتکرار
• مطالب جامع که تمام سوال کاربر را پوشش دهد.
  

BERT جایگزین الگوریتم‌های دیگر مانند RankBrain نیست، بلکه مکمل آن‌هاست و هدف مشترکشان افزایش تجربه کاربر از جستجو است. نتیجه کلی این است که با BERT، گوگل به جای آن که فقط بر روی معنی کلمات دقت کند، به معنای  کلی جمله می‌پردازد و همین امر باعث افزایش دقت و ارتباط بین نتایج می‌شود.

از زمان انتشار این الگوریتم، سوالات زیادی مطرح شده که مهم‌ترین آن‌ها را اینجا پاسخ داده‌ایم: