BERT: 人工知能が Google での検索体験をどのように変えたか

BERT は、人工知能と PLN (自然言語処理) に基づく Google のアルゴリズムです。 これにより、検索エンジンはユーザーの検索意図やウェブページの内容をより深く理解することができます。 そのため、最近の検索エンジンの最大の更新と改善の 1 つを担っています。

Google の BERT について聞いたことがありますか。 これは、最大の検索エンジンの更新の 1 つであるアルゴリズムです。 最初に登場したとき、多くの人がページが検索結果に表示されることに不安を感じていました。

しかし、実際には、インターネットでコンテンツを探しているユーザーと、より自然に書き始め、良い仕事に対して報酬を得ることができるコンテンツ プロデューサー自身の両方にとって、多くの改善がもたらされました。

すべてがどのように機能するかをよりよく理解したいですか？ だから私たちと一緒に来てください！

• Google BERT とは何ですか?
• Google BERT はどのように機能しますか?
• 検索の人間化: BERT が関連する理由
• BERT はデジタル マーケティングと SEO にどのような影響を与えましたか?
• グーグルと人工知能
• e コマースでのスマート検索

Google BERT とは何ですか?

BERT は、トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現の頭字語です。

これは、実施された調査での検索結果とユーザー エクスペリエンスをさらに向上させることを目的として、2019 年末に Google が検索エンジンに採用したスマート アルゴリズムの 1 つです。

Google BERT はどのように機能しますか?

Google BERT は、人工知能、機械学習 (機械学習)、自然言語処理 (PLN) を使用しています。 これにより、単語とフレーズの意味と関係を理解し​​、検索で使用される各単語の文脈を認識し、各単語の前にある単語と後の単語の両方を識別して考慮に入れることができます。 したがって、「双方向」という用語が名前に含まれています。

これらの特性により、BERT は、スラング、バリエーション、同義語、表現、略語、接続詞、前置詞、さらにはエラーまで、人間の言語をより深く理解できるようになります。

したがって、Google はコインの両面をよりよく理解できます。

1) ユーザーの検索意図。

2) インデックスされた Web ページのコンテンツ。

そうすれば、最も関連性の高い結果を表示しやすくなり、各ユーザーの検索に最適なコンテンツが表示されます。

検索精度の向上

BERT で達成された改善の例は、検索エンジンが検索キーワードの前置詞を考慮し始めたことです。 以前は考慮されていませんでしたが、文の意味を完全に変えることができることがわかっています.

たとえば、ユーザーが「sleeveless dress」を検索すると、「dress」と「sleeve」という 2 つの主な単語が考慮され、ユーザーが探していたものとは正反対の、「袖のあるドレス」の結果が表示される可能性があります。 .

写真が示すように、検索意図と結果の間の対応が正確になりました。

ただし、それはキーワードと結果が完全に一致するという意味ではありません。 結局のところ、BERT を使用して、Google はスペルが間違っている場合でも単語を考慮して識別するようになりました。

そうすれば、誰かが「マンガなし」と入力しても、「マンガなし」の正しい結果を見つけることができます。 人工知能は、「n」と「m」の音の類似性を認識するため、つまり、それらが似た音を持ち、その人が同じことを意味していることを識別します。

この機能は、文字検索と音声検索の両方で機能することに注意してください。 つまり、検索時に単語の発音を間違えたとしても、検索エンジンはおそらくそれを理解し、正しい結果を表示します。

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検索の人間化: BERT が関連する理由

スペリング、コンテキスト、すべての用語、およびキーワード内の用語間の関係の誤りを考慮すると、Google 検索は BERT によってより人間味のあるものになり始め、ユーザー エクスペリエンスが向上しました。

これは、より断定的な結果を表示することに加えて、検索の速度とアクセシビリティさえも向上させたためです。 結局のところ、単語のつづりに疑問を持ったり、タイプミスをしたりする人にも、関連するコンテンツを初めて見つける権利があります。

BERT はデジタル マーケティングと SEO にどのような影響を与えましたか?

BERT の採用は、Google の最大のアップデートの 1 つであり、多くのマーケティング担当者と検索エンジン最適化(検索エンジン最適化) を不安にさせ、SERP (検索エンジン結果ページ)での地位を失うことを恐れました。

これは、ウェブのコンテンツを扱っている人は、最初の Google 検索結果に表示されるように、コンテンツの最適化の推奨事項に常に注意を払っているためです。 更新のたびにルールが変更される可能性があることが判明したため、これらの専門家は恐れています。

しかし、この場合、BERT は検索意図を持つユーザーの理解を向上させただけで、誰もペナルティを課すことはありませんでした。 一部のサイトやページがランキングに落ちた場合、それは実行された検索に対する最良の回答ではなかったためです.

一方、特定のキーワードに対して最も反応が良く、自然な方法で書かれた最も優れたコンテンツは、報酬を受けてランキングを上げました。

グーグルと人工知能

BERT は、Google が使用する人工知能に基づく最初のアルゴリズムではありません。 彼の前に、シーカーは 2015 年にRankBrainを採用しました。PLNは使用していませんが、機械学習技術も使用しています。

当時、RankBrain は Google の検索結果にも大きな改善をもたらしました。結局のところ、以前の検索を分析し、検索で使用されたキーワードと完全に一致しなくても、どの単語やフレーズが検索されたものに最もよく一致するかを特定できます。 .

現在、2 つのアルゴリズムが使用されており、場合によっては別々に、場合によっては一緒に使用されています。 いずれにしても、検索結果とユーザー エクスペリエンスを改善するという 2 つの目標は同じです。 そして、どちらの場合も人工知能技術への賭けにより、Google はスマート検索の称号を獲得しました。

e コマースでのスマート検索

Google と同様のテクノロジーを仮想店舗内に導入して、オンラインでのショッピング体験を向上させることを想像したことがありますか? すでに存在し、スマート検索とも呼ばれます。

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作者:タニア・ダルク