Spis treści
25 października 2019 na oficjalnym blogu Google pojawiła się informacja o wdrożeniu aktualizacji algorytmu dla “BERT”. Nowy model BERT to aktualizacja algorytmu wyszukiwania Google w celu lepszego zrozumienia języka naturalnego.
Prawie rok temu Google zbudowało model open-source do wstępnego szkolenia swojej wyszukiwarki w zakresie przetwarzania języka naturalnego (NLP), zwanego Bidirectional Encoder Representations from Transformers ( BERT ). System przetwarzania języka naturalnego, wykorzystujący sztuczną inteligencję. BERT będzie czuły na niuanse językowe. Dzięki tej aktualizacji, komputery Googla lepiej zrozumieją, o co nam chodzi, gdy będziemy zadawać pytania wyszukiwarce,
Google wydało swoją największą zmianę w swoim głównym systemie rankingowym za pomocą RankBrain prawie 5 lat temu. Każdego dnia Google widzi miliardy wyszukiwań, z czego 15% tych zapytań nigdy wcześniej nie widział. Aby rozwiązać ten problem, Google wydało w zeszłym tygodniu nową sztuczną inteligencję, która nazywa się BERT. BERT jest największą aktualizacja od RankBrain. Wpływa na 10% nowych zapytań.
Jak robić SEO dla BERT AI?
Jak zoptymalizować stronę pod kątem aktualizacji Google BERT AI?
To pytanie za milion dolarów wśród SEO na całym świecie.
Czy możesz zoptymalizować stronę pod kątem BERT? To mało prawdopodobne! O tym Barry Schwartz wspomniał w Search Engine Land w swoim artykule Welcome BERT. Jednak jest na to metoda.
Jednym z najprostszych sposobów na optymalizację pod kątem BERT jest pisanie treści w sposób naturalny dla użytkowników. BERT polega na zrozumieniu języka naturalnego. Dlatego jeśli Twoja treść jest przejrzysta i wiarygodna dla zapytań użytkownika, zdecydowanie BERT stawia ją na pierwszym miejscu. To jedyny sposób, w jaki możemy zoptymalizować stronę dla BERT AI w 2020 roku.
Sprawdź 10 najlepszych technik SEO Whitehat, aby poprawić ruch organiczny.
BERT jako czynnik rankingowy.
BERT wpływa nie tylko na podstawowe zapytania, ale także na wyróżnione fragmenty. RankBrain otrzymał 3-cią najwyższą ocenę w rankingu, jest czynnikiem Treści i wstecznych. BERT jest rozszerzeniem RankBrain, więc bez wątpienia jest kolejnym czynnikiem rankingowym.
Punkty do zebrania z wydania BERT AI:
Jak stwierdził Google: „BERT stanowi największy krok naprzód w ciągu ostatnich pięciu lat i jeden z największych skoków w historii wyszukiwania”, powinniśmy zoptymalizować nasze strony pod kątem BERT-a lepiej niż kiedykolwiek wcześniej.
Sprawdź swoje obecne rankingi i porównaj dane z ostatnich kilku tygodni, aby obliczyć wpływ w czasie rzeczywistym! Wykonaj Analizę ruchu w Search Console.
Zanotuj wpływ na wyniki polecanego fragmentu (sprawdź tagi schematu rozszerzonego. Google zezwala tylko na użycie kilku schematów – wyniki i / lub „gwiazdki”, które czasem widzisz obok wyników wyszukiwania)
Jeśli wpływa to na twoje rankingi, sprawdź wyświetlenia, pozycje i CTR dla każdego zapytania, którego dotyczy problem.
Sprawdź strony docelowe ruchu organicznego, aby uzyskać szczegółowe informacje.
BERT wpłynie na 1 z 10 wszystkich zapytań. Jest to największa zmiana w wyszukiwaniu od czasu wydania przez Google RankBrain.
Google wprowadza największą zmianę w swoim systemie wyszukiwania od czasu wprowadzenia RankBrain prawie pięć lat temu. Firma powiedziała, że wpłynie to na 1 z 10 zapytań, jeśli chodzi o zmianę wyników rankingu tych zapytań.
BERT zaczął działać w tym tygodniu i niedługo będzie dostępny. Wprowadza się teraz do zapytań w języku angielskim, a w przyszłości rozszerzy się na inne języki.
Polecane fragmenty.
Wpłynie to również na polecane fragmenty . Google powiedział, że BERT jest używany na całym świecie, we wszystkich językach, w polecanych fragmentach.
Co to jest BERT?
Jest to technika wstępnego szkolenia Google oparta na sieci neuronowej do wstępnego szkolenia z przetwarzania języka naturalnego (NLP). BERT oznacza dwukierunkowe reprezentacje enkoderów od transformatorów.
Został zaprezentowany w zeszłym roku i opisany bardziej szczegółowo na blogu Google AI.
Kiedy stosuje się BERT?
Google powiedział, że BERT pomaga lepiej zrozumieć niuanse i kontekst słów podczas wyszukiwania i lepiej dopasowuje te zapytania do trafniejszych wyników. Jest również używany do opisywanych fragmentów,
W jednym przykładzie Google powiedział, że szukając hasła „podróżujący z Brazylii do USA w 2019 roku potrzebują wizy”, słowo „do” i jego związek z innymi pytaniami są ważne dla zrozumienia znaczenia. Wcześniej Google nie rozumiał znaczenia tego połączenia i zwracał wyniki dotyczące obywateli USA podróżujących do Brazylii. „Dzięki BERT wyszukiwarka jest w stanie uchwycić ten niuans i wiedzieć, że bardzo popularne słowo “do” ma tutaj duże znaczenie i może zapewnić znacznie bardziej trafny wynik dla tego zapytania” – wyjaśnił Google.
Wybrany przykład fragmentu.
Oto przykład Google pokazującego bardziej odpowiedni fragment opisany dla zapytania „Parkowanie na wzgórzu bez krawężnika”. W przeszłości takie zapytanie powodowało dezorientację systemów Google. Google powiedział: „Przywiązaliśmy zbyt dużą wagę do słowa „krawężnik” i zignorowaliśmy słowo „nie” , nie rozumiejąc, jak ważne było to słowo, aby odpowiednio odpowiedzieć na to zapytanie. Dlatego zwracamy wyniki za parkowanie na wzgórzu z krawężnikiem. ”
RankBrain wciąż jest aktywny.
RankBrain była pierwszą metodą Google wykorzystującą sztuczną inteligencję do rozumienia zapytań w 2015 roku. Sprawdza zarówno zapytania, jak i zawartość stron internetowych w indeksie Google, aby lepiej zrozumieć znaczenie tych słów. BERT nie zastępuje RankBrain, jest to dodatkowa metoda zrozumienia treści i zapytań. Jest to dodatek do systemu rankingowego Google. RankBrain może i nadal będzie wykorzystywany do niektórych zapytań. Ale kiedy Google uzna, że zapytanie można lepiej zrozumieć za pomocą BERT, Google go wykorzysta. W rzeczywistości pojedyncze zapytanie może wykorzystywać wiele metod, w tym BERT, do zrozumienia zapytania.
Google wyjaśnił, że jest wiele sposobów, dzięki którym może zrozumieć, co oznacza język w zapytaniu i jak odnosi się do treści w Internecie. Na przykład, jeśli popełnisz błąd w pisowni, systemy pisowni Google mogą pomóc w znalezieniu odpowiedniego słowa, które zapewni Ci to, czego potrzebujesz. I / lub jeśli użyjesz słowa, które jest synonimem rzeczywistego słowa, które znajduje się w odpowiednich dokumentach, Google może je dopasować. BERT to kolejny sygnał, którego Google używa do zrozumienia języka. W zależności od tego, czego szukasz, można lepiej wykorzystać dowolny sygnał lub kombinację tych sygnałów, aby zrozumieć zapytanie i uzyskać odpowiedni wynik.
Aktualizacja wpłynęła na 10% wszystkich zapytań. To duża zmiana. Widzieliśmy niepotwierdzone raporty aktualizacji algorytmów w połowie tygodnia i wcześniej w tym tygodniu , które mogą być związane z tą zmianą.
Zalecamy sprawdzenie zmian ruchu związanego z wyszukiwaniem w przyszłym tygodniu i sprawdzenie, jak duży wpływ na twoją witrynę miała ta zmiana. Jeśli tak, należy głębiej zbadać, które strony docelowe spadły w wynikach i dla jakich zapytań. Możesz zauważyć, że te strony nie zostały przekonwertowane, a ruch związany z wyszukiwaniem, który Google wysłał, nie okazał się tak naprawdę przydatny.
Artykuł przygotowany na podstawie informacji z:
https://searchengineland.com/welcome-bert-google-artificial-intelligence-for-understanding-search-queries-323976
https://www.masterseosem.com/blog/bert-es-la-nueva-actualizacion-del-algoritmo-de-busqueda-de-google
Pytania i odpowiedzi:
Czym jest aktualizacja algorytmu Google BERT?
Aktualizacja BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to model przetwarzania języka naturalnego wprowadzony przez Google w 2019 roku, umożliwiający lepsze zrozumienie kontekstu zapytań użytkowników i dostarczanie bardziej trafnych wyników wyszukiwania.
Jak BERT wpływa na wyniki wyszukiwania Google?
Dzięki BERT, Google analizuje zapytania w sposób dwukierunkowy, co pozwala na lepsze rozumienie kontekstu słów w zdaniu. To umożliwia prezentowanie wyników bardziej odpowiadających intencjom użytkowników, zwłaszcza w przypadku skomplikowanych lub dłuższych fraz.
Czy BERT wpływa na pozycjonowanie stron internetowych?
Tak, BERT wpływa na SEO, ponieważ promuje treści napisane w sposób naturalny i zrozumiały dla użytkowników. Strony oferujące wartościowe i kontekstowo trafne informacje mogą zyskać lepsze pozycje w wynikach wyszukiwania.
Jakie zapytania są najbardziej dotknięte przez BERT?
BERT ma największy wpływ na złożone i konwersacyjne zapytania, gdzie precyzyjne zrozumienie kontekstu jest kluczowe dla dostarczenia odpowiednich wyników.
Czy BERT zastępuje wcześniejsze algorytmy Google, takie jak RankBrain?
Nie, BERT nie zastępuje RankBrain. Oba algorytmy współpracują, aby lepiej interpretować zapytania użytkowników i dostarczać trafne wyniki wyszukiwania.
Jakie języki obsługuje algorytm BERT?
Początkowo BERT został wdrożony dla języka angielskiego, ale z czasem jego zasięg rozszerzono na około 70 języków, w tym polski.
Czy BERT wpływa na wyszukiwania głosowe?
Tak, BERT poprawia zrozumienie naturalnego języka, co ma pozytywny wpływ na dokładność wyników w wyszukiwaniach głosowych.
Jakie są najlepsze praktyki SEO w erze BERT?
Tworzenie treści z myślą o użytkownikach, koncentrując się na jakości, naturalności języka i precyzyjnym odpowiadaniu na potencjalne pytania, jest kluczowe w kontekście BERT.
Czy BERT wpływa na Featured Snippets?
Tak, BERT pomaga Google lepiej rozumieć kontekst zapytań, co może wpływać na wybór treści prezentowanych w wyróżnionych fragmentach.
Jakie są główne cele wprowadzenia BERT przez Google?
Głównym celem BERT jest poprawa zrozumienia języka naturalnego przez wyszukiwarkę, aby dostarczać użytkownikom bardziej trafne i precyzyjne wyniki wyszukiwania.
Czy BERT wpływa na wszystkie zapytania w Google?
BERT wpływa na około 10% wszystkich zapytań, głównie tych bardziej złożonych i konwersacyjnych.
Jakie technologie stoją za algorytmem BERT?
BERT opiera się na sieciach neuronowych i technikach przetwarzania języka naturalnego, analizując kontekst słów w obu kierunkach w zdaniu.
Czy BERT wpływa na lokalne wyniki wyszukiwania?
BERT może wpływać na lokalne wyniki, jeśli kontekst zapytania wymaga zrozumienia specyficznych lokalnych intencji użytkownika.
Jakie są różnice między BERT a wcześniejszymi aktualizacjami algorytmu Google?
BERT koncentruje się na dwukierunkowym zrozumieniu kontekstu języka naturalnego, podczas gdy wcześniejsze aktualizacje, takie jak RankBrain, skupiały się na innych aspektach, takich jak uczenie maszynowe.
Czy BERT wpływa na reklamy Google Ads?
BERT głównie wpływa na organiczne wyniki wyszukiwania, ale lepsze zrozumienie zapytań może pośrednio wpłynąć na trafność reklam.
Jakie są wyzwania związane z optymalizacją treści pod kątem BERT?
Wyzwania obejmują tworzenie treści, które są naturalne, kontekstowo trafne i odpowiadają na rzeczywiste potrzeby użytkowników, zamiast skupiać się wyłącznie na słowach kluczowych.
Czy BERT wpływa na mobilne wyniki wyszukiwania?
Tak, BERT wpływa na mobilne wyniki wyszukiwania, poprawiając zrozumienie zapytań i dostarczając bardziej trafne odpowiedzi na urządzeniach mobilnych.
Jakie są przyszłe kierunki rozwoju algorytmów Google po BERT?
Google kontynuuje prace nad ulepszaniem zrozumienia języka naturalnego, wprowadzając kolejne modele, takie jak SMITH, które mogą analizować dłuższe fragmenty tekstu.
Czy BERT wpływa na wyszukiwania obrazów i wideo?
BERT głównie wpływa na tekstowe wyniki wyszukiwania, ale lepsze zrozumienie kontekstu zapytań może również poprawić trafność wyników w wyszukiwaniach obrazów i wideo.
Jakie są najczęstsze mity na temat BERT?
Niektóre mity sugerują, że BERT całkowicie zmienia zasady SEO, podczas gdy w rzeczywistości promuje on naturalne i wartościowe treści, co było celem Google od dawna.
Czy BERT wpływa na szybkość ładowania strony?
BERT nie wpływa bezpośrednio na szybkość ładowania strony, ale lepsze zrozumienie treści może wpłynąć na jej pozycjonowanie, a szybkość ładowania jest jednym z czynników rankingowych.
Jakie narzędzia mogą pomóc w optymalizacji treści pod kątem BERT?
Narzędzia takie jak Google Search Console, Ahrefs, Semrush czy Surfer SEO pomagają analizować frazy kluczowe, intencje użytkowników i jakość treści, co jest istotne w optymalizacji pod kątem algorytmu BERT.
Czy BERT ma wpływ na algorytmy antyspamowe?
BERT nie jest bezpośrednio związany z algorytmami antyspamowymi, ale lepsze zrozumienie języka może pomóc Google w wykrywaniu treści niskiej jakości lub wprowadzających w błąd.
Czy aktualizacja BERT ma wpływ na blogi tematyczne?
Tak, blogi tematyczne z treściami wysokiej jakości, odpowiadającymi na konkretne pytania użytkowników, mogą zyskać lepszą widoczność dzięki algorytmowi BERT.
Jak często Google aktualizuje algorytm BERT?
Google stale ulepsza swoje algorytmy, w tym BERT, choć zmiany te mogą być wprowadzane stopniowo i niezauważalnie dla większości użytkowników.
Jak mierzyć efektywność treści w kontekście BERT?
Efektywność treści można mierzyć za pomocą wskaźników takich jak CTR (click-through rate), czas spędzony na stronie i współczynnik odrzuceń, które wskazują, czy treść odpowiada na intencje użytkowników.
Autor: Robert Wiertel
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/wiertel