الگوریتم برت Bert گوگل

مقدمه

الگوریتم برت گوگل که نوید انقلاب در سرچ ها را می دهد

گوگل در حال حاضر یک بخش پیچیده ای از زندگی مردم است که همه ما انسان ها به صورت مستقیماً با آن سروکار داریم، امروزه شما هر چیزی را که بخواهید درباره اش اطلاعات کسب کنید را در گوگل سرچ می کنید و به سایت های مرتبط هدایت می شوید، مثلا کاربران در گوگل برای خرید و اینکه «چگونه به بازار بروم» یا «بهار کی شروع می شود» ممکن است سرچ نمایند، شما انگار مستقیما با یک شخصی در ارتباط هستید که در این زمینه همانند یک راهنما شما را هدایت می کند. اما لازم به یادآوری است که گوگل از الگوریتم ها ساخته شده است.

یکی از این الگوریتم های پیشرفته تحت عنوان Google BERT است که به موتور جستجوگر کمک می کند تا بفهمد مردم چه چیزهایی می پرسند و پاسخ هایی را که می خواهند به آنها نشان دهد. درست است که ربات ها انسان نیستند، ولی فناوری آنقدر پیشرفت کرده است که می توانند زبان انسان ها را درک کنند، از جمله زبان عامیانه، اشتباهات، مترادف ها و عبارات زبانی موجود در گفتارهایی که حتی ما متوجه نمی شویم. این الگوریتم جستجوی جدید گوگل برای درک بهتر اهداف و محتوای جستجوی کاربران در صفحات وب ایجاد شده است.

الگوریتم برت Bert گوگل چیست؟

گوگل برت یک الگوریتمی است که در درک بهتر موتور جستجو از زبان انسان را افزایش می دهد. این در دنیای جستجوها بسیار ضروری و مهم است زیرا به طور خودجوش در عبارت جستجو و محتویات صفحه بیان می کند و گوگل برای ایجاد تطابق صحیح بین یکی و دیگری فعالیت می کند. BERT مخفف کلمه Representations Encoder Bidirectional from Transformers است.

آیا میدانید که این الگوریتم دقیقا چیست؟ چه کار می کند؟

این الگوریتم همانند شبکه های عصبی در مدل های رایانه ای می باشد که از سیستم عصبی مرکزی حیوانات الهام گرفته اند و می توانند الگوها را یاد بگیرند و کامل تشخیص دهند. آنها بخشی از یادگیری ماشین هستند. درباره برت که یک شبکه عصبی قادر به یادگیری اشکال زبان انسانی است. بر اساس مدلی از پردازش زبان طبیعی (NLP) به نام ترانسفورماتور است که روابط بین کلمات را در یک جمله درک می کند، نه اینکه به ترتیب یک به یک مشاهده کند.

برت یک مدل قبل از آموزش پردازش زبان طبیعی است. این بدان معنی است که مجموعه داده های مدل در یک مجموعه متنی همانند ویکیپدیا آموزش داده شده است و می تواند برای توسعه سیستم های مختلف استفاده شود. به عنوان مثال می توان الگوریتم هایی را با تمرکز بر تجزیه و تحلیل سؤالات، پاسخ ها یا احساسات ایجاد کرد.

همه اینها در زمینه هوش مصنوعی کار می کنند و ربات ها همه کارها را انجام می دهند! بعد از برنامه ریزی، الگوریتم به طور مداوم با پردازش میلیون ها داده ای که دریافت می کند، زبان انسان را یاد می گیرد. اما فراتر از دنیای هوش مصنوعی که بیشتر شبیه داستان های علمی تخیلی به نظر می رسد، ضروری است که بدانید برت متن کامل یک کلمه را درک می کند. اصطلاحات قبل و بعد و روابط بین آنها که برای درک مطالب بسیار مفید هستند و از سایت ها و اهداف کاربران هنگام جستجوی گوگل بهره می برند.

الگوریتم برت چه زمانی منتشر شد؟

در نوامبر سال 2018 گوگل الگوریتم برت را به صورت متن باز در پلتفرم GitHub راه اندازی کرد. از آن زمان به بعد هر شخصی می تواند از کدها و الگوهای از پیش آموزش دیده برت برای ایجاد سریع سیستم خود استفاده کند.

گوگل خود از الگوریتم برت در سیستم جستجوی خودش استفاده کرد و در اکتبر 2019 گوگل بزرگترین به روز رسانی خودش را در چند وقت اخیر اعلام کرد که پذیرش الگوریتم برت BERT در الگوریتم جستجو آن است.

گوگل همچنین قبلاً مدل هایی را برای درک زبان انسان اتخاذ کرده بود، اما این به روز رسانی به عنوان یکی از مهم ترین جهش ها در تاریخ موتورهای جستجو اعلام شد. در ابتدا الگوریتم برت فقط در ایالات متحده و به زبان انگلیسی راه اندازی شد اما تا دسامبر 2019، این مدل به بیش از 70 زبان گسترش پیدا کرده بوده و به این ترتیب، نتایج جستجو در سرتاسر جهان کیفیت بالایی بدست آورد.

NLP چیست؟

برای اینکه به طور دقیق توضیح دهیم که دقیقا الگوریتم برت چیست؟ اشاره کرده ایم که این الگوریتم مدلی از پردازش زبان طبیعی (NLP) است.

NLP یک حوزه هوش مصنوعی است که در زمان مطالعه تعاملات انسانی و زبان های محاسباتی با زبان شناسی همگرا می شود. هدف این است که شکاف های بین یک زبان و زبان دیگر را پر کنیم و آنها را وادار به برقراری ارتباط کنیم.

این سیستم تقریبا از زمان الن تورینگ در دهه 1950 میلادی برای مدت طولانی وجود داشته است. اما در دهه 1980 مدل های ان ال پی دست نوشته های خود را ترک کرده اند و در هوش مصنوعی پذیرفته شدند. از آن زمان، رایانه ها حجم زیادی از داده ها را پردازش می کنند، انقلابی که در روابط انسان ها و ماشین ها تاثیر داشته است.

البته ممکن است در زندگی روزمره متوجه آن نشویم، اما بیان کلامی ما بسیار پیچیده و متنوع است. زبان ها قواعد نحوی، روابط معنایی، عامیانه ها، گفته ها، اختصارات و اشتباهات روزانه بسیار زیادی را شامل می شود که گاهی انسان ها به سختی یکدیگر را درک می کنند!

این گزینه برای رایانه ها نیز حتی دشوارتر است، زیرا ما از یک زبان بدون ساختار برای آنها استفاده می کنیم که سپس برای درک آن به سیستم هایی نیاز دارند. بدین منظور، NLP یک سری تکنیک ها را به کار می گیرد، مانند انتزاع مطالب نامربوط در متن، تصحیح غلط های املایی، و کاهش کلمات به شکل ریشه ای یا مصدر.

از آنجایی که می توان محتوا را ساختار و بخش بندی و کاملا دسته بندی نمود تا بفهمیم که چگونه بخش ها باهم معنا پیدا می کنند. سپس سیستم همچنین پاسخی را به زبان طبیعی برای تعامل با کاربر توضیح می دهد. این نوع سیستم به شما اجازه می دهد که مثلا بگویید «الکسا، دستور پخت کیک شکلاتی را به من بگو» و دستیار مجازی آمازون با مواد و روش تهیه پاسخ می دهد.

این روش امروزه در منابع متعددی مانند تعامل با چت بات ها (تصویر زیر)، ترجمه خودکار متون، تجزیه و تحلیل احساسات در نظارت بر رسانه های اجتماعی و البته سیستم جستجوی گوگل استفاده می شود.

آیا الگوریتم برت جایگزین رنک برین خواهد شد؟

گوگل به طور مدام در حال مطالعه روش هایی برای بهبود تجاری کاربری و ارائه نتایج بهتر است این با برت شروع یا پایان نمی یابد. در سال 2015 موتور جستجو به روز رسانی را اعلام کرد که جستجوگر گوگل را توسط RankBrain در جهان متحول کرد. این نخستین بار بود که الگوریتم هوش مصنوعی برای درک محتوا و جستجوی مطالب به کار گرفته شده است.

RankBrain نیز همانند الگوریتم برت BERT از یادگیری ماشینی استفاده می کند اما پردازش زبان طبیعی را انجام نمی دهد. این روش بر تجزیه و تحلیل پرس و جو و گروه بندی کلمات و عباراتی متمرکز است که از نظر معنایی مشابه هستند، اما نمی توانند زبان انسان را به تنهایی درک کنند.

بنابراین زمانی که یک جستجوی جدید در گوگل ایجاد می شود، رنک برین جستجوهای گذشته را تجزیه و تحلیل می کند و تشخیص می دهد که کدام کلمات و عبارت ها به بهترین شکل با آن جستجو مطابقت دارند، حتی اگر دقیقاً مطابقت نداشته باشند یا هرگز جستجو نشده باشند.

زمانی که ربات ها سیگنال های تعامل کاربر را دریافت می کنند، درباره روابط بین کلمات بیشتر می آموزند و رتبه بندی را بهبود می بخشند. بنابراین این اولین قدم گوگل در درک زبان انسان ها بود. حتی امروزه نیز یکی از روش هایی است که الگوریتم برای درک اهداف جستجو و محتوای صفحه به منظور ارائه نتایج بهتر به کاربران استفاده می کند.

بنابراین الگوریتم برت جایگزین رنک برین نشد، بلکه روش دیگری برای درک زبان انسان را به ارمغان آورد. با توجه به جستجو، الگوریتم گوگل می تواند از هر دو روش (یا حتی ترکیب آن دو) استفاده کند تا بهترین پاسخ را به کاربر ارائه دهد. به یاد داشته باشید که الگوریتم گوگل با پیچیدگی های گسترده ای از قوانین و عملیات ها شکل گرفته است. الگوریتم های RankBrain و BERT نقش مهمی ایفا می کنند، اما آنها تنها بخشی از این سیستم جستجوی قوی هستند.

گوگل برت Google BERT چگونه کار می کند؟

یکی از تقاوت های گوگل با سایر سیستم های پردازش زبان، ویژگی دو طرفه آن است. اما این به چه معنا است؟

سایر سیستم ها فقط یک طرفه هستند. یعنی آنها فقط کلمات را با استفاده از عباراتی که در سمت چپ و راست آنها در متن قرار دارند، متنی می کنند. الگوریتم برت در هر دو جهت کار می کند: متن را در سمت چپ و راست کلمه تجزیه و تحلیل می کند. این درک بسیار عمیق تری از روابط بین اصطلاحات و بین جملات به ارمغان می آورد.

تفاوت دیگر این است که الگوریتم برت یک مدل زبان را با یک مجموعه متن کوچک می سازد. در حالی که مدل های دیگر از مقادر زیادی داده را برای آموزش یادگیری ماشین استفاده می کنند، رویکرد دو جهته الگوریتم برت به شما امکان می دهد تا سیستم را با دقت بیشتری و با داده های بسیار کمتر آموزش دهید.

بنابراین پس از اینکه مدل در یک مجموعه متن همانند ویکیپدیا آموزش داده شد، از طریق تنظیم دقیق می رود. در این مرحله الگوریتم برت BERT با ورودی ها و خروجی ها مطابق با آنچه می خواهید انجام دهد، به وظایف خاصی ارسال می شود. در این زمان شروع به انطباق با خواسته های مختلف، مانند پرسش و پاسخ یا تجزیه و تحلیل احساسات می کند. توجه داشته باشید که BERT الگوریتمی است که در بسیاری از برنامه ها قابل استفاده است. بنابراین وقتی در مورد Google BERT صحبت می کنیم، در مورد کاربرد آن در سیستم موتور جستجو صحبت می کنیم.

در گوگل، برت برای درک اهداف جستجوی کاربران و مطالبی که توسط موتور جستجو نمایه می شود، استفاده خواهد شد. بر خلاف RankBrain، برای درک منظور کاربران نیازی به تجزیه و تحلیل پرس و جو های گذشته ندارد. BERT کلمات، عبارات و کل محتوا را درست مانند ما درک می کند. اما باید بدانید که این مدل NLP تنها بخشی از الگوریتم است. . Google BERT معنی کلمات و ارتباط آنها با یکدیگر را درک می کند. اما گوگل هنوز به تمام وظایف بقیه الگوریتم ها نیاز دارد تا جستجو را به صفحات فهرست مرتبط کند، بهترین نتایج را انتخاب کند و آنها را به ترتیب ارتباط با کاربر رتبه بندی نماید.

چرا الگوریتم برت گوگل برای تجربه جستجوی مهم است؟

حالا که اصطلاحات فناوری اطلاعات را برای مدتی کنار می گذاریم تا درباره معنای برت در جستجوی گوگل صحبت کنیم. می دانید که این الگوریتم به گوگل کمک می کند تا زبان انسان را رمزگشایی کند، اما چه تفاوتی با تجزیه جستجوی کاربر دارد؟

مهم است که به یاد داشته باشید که ماموریت گوگل این است ک تمامی محتوای وب سایت را مدیریت کند تا بهترین پاسخ ها را به کاربران ارائه دهد.

در این زمینه موتور جستجو باید بفهمد که مردم به دنبال چه چیزی هستند و صفحات وب سایت درباره چه چیزهایی صحبت می کنند. بنابراین، می تواند تطابق صحیح بین کلمات کلیدی و محتوای وب را ایجاد کند.

مثلا زمانی که شما برای لیست کامل غذا جستجو انجام می دهید، جستجوگرها متوجه می شوند که لیست درخواست شما به یک سیتر یک موسسه مالی یا یک شن در دریا اشاره نمی کند. اگر غذا را با غلط املایی نظیر غذای بانکی یا غذا باک به ترتیب برعکس جستجو کنید، منظور شما را نیز متوجه می شود. با الگوریتم برت معنی آن کلمه را در عبارت جستجوی شما و در محتوای صفحات نمایه شده درک می کند. هنگامی که یک صفحه را با کلمه “بانک” فهرست می کنید، الگوریتم بانک غذا، مبلمان و صفحات بانکی را در کادر های مختلف قرار می دهد.

اما جستجوگر فراتر می رود: همچنین قصد پشت این جستجو را درک می کند.

با انجام این جستجو، گوگل متوجه می شود که شما در حال جستجوی برای بانک های مواد غذایی در نزدیکی محل خود هستید، بنابراین صفحه نتایج احتمالاً مؤسساتی را نشان می دهد که این نوع خدمات را در منطقه شما ارائه می دهند، به خصوص اگر استراتژی سئو محلی خوبی داشته باشند.

به این ترتیب، گوگل برای ارائه نتایجی که واقعا چیزی را به کاربران می خواهند پیدا کنند، هوشمندتر می شود. این همان تجربه جستجویی است که گوگل می خواهد ارائه دهد. با این حال، در روز های اولیه گوگل، همه جستجو ها چیزی را که کاربر به دنبال آن بود ارائه نمی کرد. جستجوگر به تطابق دقیق کلمه کلیدی محدود می شد. به این معنا که وقتی فرد برای مثال «bromeliad care» را تایپ می کرد، فقط می‌توانست برای صفحاتی که دقیقاً از این اصطلاح استفاده می کردند، نتایج ارائه دهد.

از زمانی که الگوریتم RankBrain منتشر شد، گوگل شروع به درک این موضوع کرده است که “مراقبت” بسیار نزدیک به “چگونگی مراقبت” است. بنابراین، موتور جستجو همچنین صفحاتی را با عبارات “چگونه از بروملیاد ها مراقبت کنیم” را نشان می دهد. برت به گوگل می فهماند که شخص چه می خواهد بداند چگونه از بروملیاد ها مراقبت کند بدون اینکه به کلمات کلیدی دقیق پایبند باشد.

مشکل این است که مدل اولیه گوگل برای تطبیق دقیق کلمات کلیدی، معایب اینترنتی را ایجاد کرده است. برای ظاهر شدن در موتور جستجو، بسیاری از سایت ها شروع به استفاده از کلمات کلیدی در متن کردند دقیقاً همانطور که کاربر جستجو می کرد. با این حال، این تجربه خواندن را بسیار ضعیف می کند.

با ما فکر کنید: آیا ترجیح می دهید محتوایی را بخوانید که به طور طبیعی در مورد مراقبت از بروملیاد صحبت می کند یا متنی که چندین بار «مراقبت از بروملیاد» را تکرار می کند بدون اینکه معنی داشته باشد؟

بنابراین، تغییر گوگل به سمت درک اهداف جستجو، تجربه خواندن کاربر را نیز بهبود می بخشد. سایت ها برای تولید محتوا با زبان طبیعی و با استفاده از عباراتی که برای خواننده منطقی است، طراحی شده اند. با این کار، گوگل همچنین با پر کردن کلمات کلیدی مبارزه می کند، روش کلاه سیاهی که خط‌ مشی های موتور جستجو را نقض می کند. بنابراین، کاربر فقط سود می برد!

اثرات BERT بر SERP چیست؟

زمانی که گوگل الگوریتم برت را راه اندازی کرد، گفت که این به روز رسانی حدود 10 درصد از جستجوها را در آمریکا تحت تاثیر قرار می دهد. همانند هر به روز رسانی الگوریتم ها، این پیام حرکتی در بازار سئو ایجاد کرد، زیرا بسیاری از سایت ها نگران از دست دادن رتبه های خود بوده اند. با این حال، برخلاف به روز رسانی هایی که هدفشان مقابله با اقدامات بد است، الگوریتم برت هیچ سایتی را جریمه نکرد، کاری که انجام می دهد این است که هم ترازی بین جستجوهای کاربر و محتوای صفحه را بهبود بخشید.

بنابراین، اگر کسی موقعیت های خود را برای یک کلمه کلیدی خاص از دست داد، به این معنی است که پاسخ خوبی برای آن پرس و جو ارائه نکرده است. از طرف دیگر، اگر صفحه برای گوگل مناسب باشد، احتمالاً با یک جستجوی دیگر تراز بهتری داشته و توانسته کیفیت ترافیک خود را بهبود بخشید و باعث می شود حتی بازدیدکنندگان بیشتر از محتوا لذت می برند.

گوگل مثالی را برای توضیح تغییرات BERT در SERP ها نشان داد. در تصویر زیر می توانید ببینید که جستجو قبل و بعد از BERT چگونه به نظر می رسد.

کلمه کلیدی ” سفر از برزیل در سال 2019 به ایالات متحده آمریکا نیاز به ویزا دارد؟” الگوریتم برت قصد کاربر را درک می کند که آیا مسافران برزیل برای ورود به ایالات متحده نیاز به ویزا دارند یا خیر.

با این حال، قبل از به روز رسانی، گوگل متوجه شد که جستجو برای اطلاعاتی درباره ویزای توریستی ایالات متحده به برزیل بوده است. تفاوت بزرگ در یک جزئیات است که کلمه “to” یا همان به که نشان دهنده جهت سفر (از برزیل به ایالات متحده آمریکا) است.

قبل از الگوریتم برت BERT، این کلمه توسط ربات ها نادیده گرفته می شود و نتایج نادرستی را برای جستجوگر به ارمغان می آورد. در حال حاضر، همه کلمات در زمینه خود تجزیه و تحلیل می شوند. در این صورت حرف اضافه کل معنای عبارت را تغییر می دهد. در اطلاعیه برت، گوگل گفت که این بروز رسانی بر بخش های برجسته تأثیر می گذارد، که بخش های برجسته‌ شده‌ ای هستند که در «موقعیت صفر» SERP ظاهر می شوند.

گوگل شروع به انتخاب مرتبط ترین قطعه ها برای جستجو کرد. بنابراین، یک بار دیگر، کسانی که قطعه های ویژه را از دست دادند جریمه نشدند، آنها فقط بهترین پاسخ سریع را به آنچه کاربر جستجو کرده بود ارائه نکردند. در زیر می توانید نمونه دیگری را مشاهده کنید.

در جستجوی «پارک کردن روی تپه بدون حاشیه»، جستجوگر بر روی کلمات «پارکینگ»، «کنار تپه» و «محور» تأکید بسیار بیشتری می کند و کلمه «بدون» را نادیده می گیرد. به این ترتیب، نتایجی را به همراه خواهد داشت که نحوه پارک کردن در حاشیه را توضیح می دهد. BERT می داند که کاربر می خواهد بداند چگونه روی یک سطح شیب دار بدون محدودیت پارک کند.

محتوا و سئو: چگونه برای الگوریتم برت بهینه سازی کنیم؟

بنابراین در مواجه با به روز رسانی اعلام شده توسط گوگل و تغییرات در SERP ها، چه کاری می توانید برای بهبود نتایج SEO خود انجام دهید؟

خوب حقیقت این است که چیز زیادی درباره بهینه سازی برای الگوریتم برت وجود ندارد. اگر در این مقاله به دنبال ترفندهای بهینه سازی بوده اید، شاید این عبارت نا امید کننده باشد، اما باید بدانید که گوگل این به روز رسانی را دقیقاً برای جلوگیری از بهینه‌ سازی صفحات و محتوا برای ربات‌ ها توسط سایت‌ ها انجام داده است.

موتور جستجو می خواهد محتوای ارزشمندی را به کاربران ارائه دهد و می خواهد برای آن روی سایت شما حساب کند.

بنابراین سایت تان را برای الگوریتم برت بهینه نکنید، برای کاربران بهینه سازی نمایید. به همین دلیل است که ما نکات بهینه سازی را ارائه نکرده ایم، اما میخواهیم برخی از روش های تولید محتوای خوب را تقویت کنیم تا بهترین تجربه را به بازدیدکنندگان ارائه دهیم

1. درست بنویسیم

برای تطبیق دقیق جستجوهای کاربران، بسیاری از مردم هنوز کلمات کمکی را حذف می کنند (به نام کلمات توقف، مانند «به»، «الف»، «از»، «یک» و غیره)، سعی می کنند به اصطلاحاتی که کاربران استفاده می کنند نزدیک‌ تر شوند.

این متن های فوق العاده بهینه سازی شده را برای مثال «نحوه انتخاب دوچرخه» تولید می کند، که حداقل تجربه خواندن عجیبی را ایجاد می کند.

یکی دیگر از انحرافات، بهینه سازی متون با توجه به اشتباهات املایی کاربران است. بنابراین، به جای نوشتن “وکیل”، همانطور که درست است، متن از “قانون” استفاده می کند، زیرا بسیاری از مردم می توانند به این روش بنویسند.

علاوه بر اینکه اصلا به سئو کمک نمی کند، سایت اعتبار خود را نیز از دست می دهد!

بنابراین به طور طبیعی و به زبان انگلیسی مناسب در نحوه انتخاب دوچرخه و نحوه استخدام وکیل بنویسید. نگران کلمات توقف یا اشتباهات املایی نباشید. به یاد داشته باشید که گوگل زبان طبیعی را می فهمد، بنابراین شما مجبور نیستید (و نباید!) آن را فشار دهید تا دقیقاً با عبارات جستجوی کاربران مطابقت داشته باشد.

2. بهینه سازی برای اهداف جستجو

خب قابل درک است که کلمات کلیدی دقیق دیگر تمرکز روی سئو نیستند. بنابراین برای ظاهر شدن در جستجوی کاربران، چگونه باید محتوا را بهینه نمود؟

به جای تمرکز بر کلمات کلیدی، تمرکز را به اهداف جستجو تغییر دهید.

اگر قبلا روی بهینه سازی مواردی که کاربر جستجو می کند، تمرکز می کردید، اکنون باید آنچه را که کاربر می خواهد پیدا کند، بهینه نمایید. آیا تفاوت را می بینید؟

این یک راز است که اهداف شخصیت خریدارتان را درک کنید، یعنی اینکه آنها چه شک هایی را می خواهد حل کنند و وب سایت شما باید به آنها پاسخ دهد.

شما می توانید با انجام جستجو های کلید واژه و معیار، شناسایی روند های جستجو در منطقه خود و رتبه بندی فرصت ها، این موضوع را مشاهده کنید. با توجه به درک مطالبات عمومی، این بر عهده تیم تولید است که محتوای با کیفیت ایجاد کند که به آنها پاسخ دهد. حتما در زمینه الگوریتم برت Bert گوگل بهینه سازی برای هدف های جستجوی کاربران را انجام دهید.

3. روابط معنایی بین کلمات را جستجو کنید

شاید شک دیگری در آنجا ایجاد شده باشد، اگر تطابق دقیق دیگر برای سئو مناسب نباشد، آیا جستجوی کلمه کلیدی هنوز منطقی است؟

البته این کار را می کند و جستجوی کلمه کلیدی همچنان یک ابزار برنامه ریزی قدرتمند است. با استفاده از آن، می توانید بفهمید که کدام جستجوها به سایت شما منتهی می شوند، کاربران از چه عبارتی استفاده می کنند و چه موضوعاتی را در زمینه شما افزایش می دهند. بنابراین، می توان دستور العمل هایی را برای رسیدن به این جستجو ها برنامه ریزی کرد.

تفاوت این است که دیگر مقالات وبلاگ را با این شرایط دقیق بیش از حد بهینه نمی کنید. کاری که اکنون می توانید انجام دهید این است که عبارات اصلی جستجو را شناسایی کرده و به دنبال کلماتی بگردید که با آنها روابط معنایی برقرار می کند. مترادف ها، متضاد ها، عامیانه ها جزو حوزه معنایی یک کلمه هستند. بنابراین به جای اینکه یک کلمه کلیدی را چندین بار تکرار کنید، می توانید این تغییرات را در متن خود به همراه اصطلاحات اصلی بررسی کنید.

این تمرین تجربه خواندن را غنی می کند و به گوگل کمک می کند تا معنای مطالب شما را بفهمد.

4. محتوای با کیفیت تولید کنید

این جهت گیری واضح به نظر می رسد، اما همیشه خوب است که تقویت شود. اساساً گوگل از شما می خواهد که محتوای با کیفیت برای مردم تولید کنید. الگوریتم برت گوگل یکی از اصلی ترین به روز رسانی ها در این زمینه است. بنابراین، دیگر وقت خود را به فکر بهینه سازی برای یک ترم یا دوره دیگر تلف نکنید. علاوه بر برآورده کردن اهداف جستجو، خود را وقف ایجاد محتوای اصلی، به روز، قابل اعتماد و مفید برای کاربران کنید. محتوایی بسازید که ارزش خواندن و اشتراک گذاری داشته باشد. گوگل توصیه می کند که محتوای با کیفیت بالا باید دارای سطح بالایی از EAT، یعنی تخصص، قدرت و اعتماد باشد. بنابراین این کلمات هستند که باید استراتژی بازاریابی محتوای شما را راهنمایی کنند. گوگل می داند که چگونه کار شما را تشخیص دهد.

5. بهترین تجربه خواندن را ارائه دهید

در نهایت، همیشه به تجربه خواندن فکر کنید. آیا آن کتاب را می شناسید که نمی توانید آن را زمین بگذارید؟ یا آن مقاله ای که شما را با این همه اطلاعات خوب غنی می کند؟

از آنها الهام بگیرید! و الگوریتم برت Bert گوگل را در این زمینه مطالعه و تحقیق داشته باشید.

در کنید که این مطابق چگونه ساخته می شوند، چگونه داستان سرایی می کنند و خواننده درگیر آنها می شود. البته شما باید قالب و زبان را برای اینترنت، با ویژگی های اسکن پذیری و استفاده از پیوندها و تصاویر را برای مثابل تطبیق دهید. این همان کاری است که باید در متون خود انجام دهید تا مخاطب را درگیر کنید و خوانندگان را برگردانید. در سئو، این تعامل سیگنال‌ های مثبتی به گوگل می فرستد و می گوید شما تجربه خوبی ارائه می دهید و شایسته کسب امتیاز هستید. در پایان شما حالا با تمام جزئیات الگوریتم گوگل برت و تأثیراتی که این بروزرسانی بر دنیای سئو ایجاد می کند را می دانید.

می بینید که گوگل شوخی نمی کند، درست است؟

پیشرفته‌ ترین فناوری‌ ها در هوش مصنوعی برای بهبود تجربه موتور جستجو، هم در سمت وب‌ سایت و هم در کاربر، استفاده می شوند. و البته، سرمایه گذاری ها در BERT متوقف نمی شود. ما اینجا خواهیم بود تا این تکامل را با شما دنبال کنیم. الگوریتم برت Bert گوگل در ارائه بهتر جستجوی کاربران نقش زیادی دارد.

آیا می خواهید استراتژی دیجیتال خود را بهبود بخشید و بازدیدکنندگان بیشتری را به کانال های خود بیاورید؟

خب در پایان آموزش الگوریتم برت Bert گوگل را به طور کامل دیده اید که امیدواریم مورد توجه شما قرار بگیرد و در این زمینه می توانید از الگوریتم برت Bert گوگل برای سئو بهتر مطالب تان استفاده نمایید.