الگوریتم برت BERT گوگل چیست و چگونه کار می کند؟

صور کنید در حال جستجو در گوگل هستید. ناگهان، با نتایجی روبرو می‌شوید که به طور شگفت‌انگیزی با نیازها و سوالات شما مرتبط هستند. دلیل عملکرد فوق العاده گوگل چیست؟

پاسخ ساده است: الگوریتم برت گوگل!

الگوریتم برت، شاهکار هوش مصنوعی گوگل است که دنیای جستجو را برای همیشه دگرگون کرده است. این الگوریتم با درک عمیق زبان انسان، به شما کمک می‌کند تا به اطلاعات مورد نیاز خود به سریع‌ترین و دقیق‌ترین روش ممکن دست پیدا کنید.

در این مقاله، شما را به سفری هیجان‌انگیز در دنیای الگوریتم برت خواهیم برد. در این سفر، با رازهای هوش مصنوعی گوگل آشنا خواهید شد و یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از این الگوریتم، تجربه جستجوی خود را به سطحی جدید ارتقا دهید.

با ما همراه باشید تا به شما نشان دهیم که چگونه:

• با استفاده از الگوریتم برت، به اطلاعات مورد نیاز خود به سریع‌ترین و دقیق‌ترین روش ممکن دست پیدا کنید.
• از مزایای هوش مصنوعی گوگل برای بهبود تجربه جستجوی خود استفاده کنید.
• با چالش‌های الگوریتم برت آشنا شوید و راهکارهای مقابله با آنها را یاد بگیرید.
• و در نهایت، به یک متخصص جستجو تبدیل شوید که به رازهای الگوریتم برت گوگل تسلط دارد.

این مقاله، مملو از نکات و ترفندهای تخصصی در مورد الگوریتم برت است که به شما کمک می‌کند تا از این الگوریتم قدرتمند به بهترین نحو استفاده کنید. پس اگر به دنبال ارتقای تجربه جستجوی خود و دسترسی به اطلاعات مورد نیازتان به سریع‌ترین و دقیق‌ترین روش ممکن هستید، خواندن این مقاله را از دست ندهید!

الگوریتم BERT، یکی از پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های گوگل در زمینه پردازش زبان طبیعی است که توسط گوگل توسعه داده شده است. به دلیل دارا بودن قابلیت پردازش اطلاعات بسیار پیشرفته، الگوریتم برت در حال حاضر یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های استفاده شده در زمینه‌های مختلفی از جمله پردازش زبان طبیعی، متن کاوی و هوش مصنوعی است. در این مطلب به بررسی نحوه عملکرد و کاربرد الگوریتم برت خواهیم پرداخت و توضیح می‌دهیم که چگونه می‌توانید محتوای وب‌سایت خود را برای این الگوریتم بهینه‌سازی کنید.

الگوریتم برت BERT گوگل چیست؟

الگوریتم Bert کوتاه شده عبارت Bidirectional Encoder Representations from Transformers به معنی کدگذاری دوطرفه با استفاده از ترنسفورمرها است. برت گوگل یک الگوریتم پردازش زبان طبیعی (NLP) قدرتمند است که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و ترنسفورمرها به پردازش متون و جستجوی بهترین پاسخ برای سؤالات مطرح شده در آن‌ها می‌پردازد. ترنسفورمرها یک نوع شبکه عصبی هستند که به صورت خاص برای پردازش زبان طبیعی طراحی شده‌اند. این ترنسفورمرها با اعمال چندین مرحله از عملیات بر روی متن ورودی، توانایی پردازش داده‌های بزرگ را دارند. همچنین به دلیل اینکه به طور مستقیم با متون کار می‌کنند، می‌توانند اطلاعات بسیاری را از آن‌ها استخراج کنند و این اطلاعات را با دقت بیشتری تحلیل کنند.

الگوریتم برت با توجه به زمینه و مفهوم کلمات می‌تواند بهترین پاسخ ممکن برای سوالات و عبارات جستجو شده ارائه دهد. با استفاده از این الگوریتم، گوگل قادر است به بهترین شکل ممکن، هدف جستجوی کاربر را درک کرده، به پرسش‌ها و جستجوهای کاربران پاسخ دهد و در نتیجه دقت جستجوها و نتایج آن‌ها افزایش می‌یابد. گوگل در اکتبر 2019 اعلام کرد که استفاده از BERT را در جستجوهای مربوط به کاربران آمریکا آغاز خواهد کرد. سپس به مرور از این الگوریتم برای کاربران بقیه کشورها و سایر زبان‌ها نیز استفاده شد.

به دلیل قابلیت پردازش پیشرفته اطلاعات، برت در حال حاضر یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های استفاده شده در حوزه‌های مختلفی مانند پردازش زبان طبیعی، استخراج اطلاعات از متون و هوش مصنوعی است. در این الگوریتم، متن ورودی از دو طرف پردازش می‌شود تا با در نظر گرفتن زمینه و مفهوم کلمات، بهترین پاسخ ممکن برای سؤالات مطرح شده در آن‌ها پیدا شود. به این معنا که هر کلمه در متن با در نظر گرفتن کلمات قبلی و بعدی، به شکل مستقل تحلیل نمی‌شود بلکه با در نظر گرفتن مفهوم کلمات اطرافش، تحلیل و پردازش می‌شود.

با توجه به پیچیدگی و قدرت الگوریتم برت، آن را می‌توان در حوزه‌های مختلفی مانند پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متون، تشخیص اخبار جعلی و ... به کار برد. در حال حاضر، برت یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین الگوریتم‌های استفاده شده در پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی است که در بسیاری از سامانه‌ها و برنامه‌های پردازش متون استفاده می‌شود.

الگوریتم برت و رنک برین از جهاتی شبیه به یکدیگر هستند. RankBrain و Bert هردو الگوریتم پردازش زبان طبیعی هستند که توسط گوگل برای افزایش دقت و ارتباط نتایج جستجو توسعه یافته‌اند. اگرچه هر دو الگوریتم شباهت‌هایی دارند، اما برای اهداف متفاوتی در الگوریتم جستجوی گوگل طراحی شده‌اند. الگوریتم RANKBRAIN در سال 2015، با هدف درک هدف پشت عبارات جستجو و تطبیق آن‌ها با نتایج جستجوی مرتبط توسط گوگل معرفی شد. RankBrain از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل الگوها در جستجوهای کاربر و تفسیر معنای اصطلاحات مبهم یا جدید استفاده می‌کند. این الگوریتم به گوگل این امکان را می‌داد تا نتایج جستجوی دقیق‌تر و مرتبط‌تری را برای طیف گسترده‌تری از کوئری‌ها ارائه دهد. باید گفت که برت جایگزین رنک برین نیست، بلکه یک روش و الگوریتم اضافه برای درک محتوا و ارائه نتایج مرتبط به شمار می‌رود.

در ادامه، به چند نمونه از مزایای الگوریتم برت گوگل اشاره می‌کنیم:

• افزایش دقت نتایج جستجو: الگوریتم برت با درک عمیق زبان انسان، به شما کمک می‌کند تا به اطلاعات مورد نیاز خود به سریع‌ترین و دقیق‌ترین روش ممکن دست پیدا کنید.
• بهبود تجربه جستجو: الگوریتم برت با ارائه نتایج مرتبط‌تر و جذاب‌تر، تجربه جستجوی شما را به سطحی جدید ارتقا می‌دهد.
• مبارزه با محتوای اسپم: الگوریتم برت با هوش مصنوعی قدرتمند خود، به طور موثری با محتوای اسپم و فریبنده مبارزه می‌کند.
• ایجاد تنوع در نتایج جستجو: الگوریتم برت با ارائه تنوع در نتایج جستجو، به شما کمک می‌کند تا به اطلاعات و دیدگاه‌های مختلف دسترسی پیدا کنید.
• الگوریتم برت گوگل، نقطه عطفی در تاریخ جستجو است. با تسلط بر این الگوریتم، می‌توانید به دروازه‌ای از اطلاعات و دانش بی‌حد و مرز دست پیدا کنید.

درحالی‌که RankBrain و Bert هر دو برای افزایش دقت و ارتباط نتایج جستجو طراحی شده‌اند، اما برای انجام عملکردهای مختلف طراحی شده‌اند. RankBrain بر درک هدف پشت عبارات جستجو تمرکز دارد، درحالی‌که Bert بر درک زمینه کلمات در یک کوئری متمرکز است. این دو الگوریتم از تکنیک‌های متفاوتی برای رسیدن به اهداف خود استفاده می‌کنند که RankBrain از یادگیری ماشینی و Bert از یادگیری عمیق استفاده می‌کند.

چگونه الگوریتم برت بر نتایج جستجو تاثیر می‌گذارد؟

الگوریتم BERT می‌تواند با بهبود دقت و ارتباط نتایج نمایش داده شده برای یک عبارت، بر نتایج جستجو تأثیر بگذارد. الگوریتم برت برای درک بهتر هدف جستجو و معنای کلمات مورد استفاده در یک عبارت جستجو طراحی شده است. به عنوان مثال، یک عبارت جستجو مانند "چگونه لاستیک ماشین را عوض کنیم" را در نظر بگیرید. بدون BERT، گوگل ممکن است نتایجی را نشان دهد که دقیقاً با کلمات کلیدی مورد استفاده در عبارت مطابقت داشته باشد، مانند مقالاتی با کلمات "لاستیک" و "ماشین" در عنوان یا متن؛ اما به کمک الگوریتم برت، گوگل می‌تواند زمینه و هدف پشت عبارت جستجو را درک کند و نتایجی را که پاسخ جامع‌تری به سوال کاربر ارائه می‌دهد، مانند مقالاتی که دستورالعمل‌های گام به گام در مورد نحوه تعویض لاستیک را توضیح می‌دهند، به کاربر نمایش دهد.

الگوریتم برت بیشتر بر چه نوع کوئری‌های تاثیرگذار است؟

الگوریتم‌های جستجوی قدیمی‌تر معمولاً بر کلمات کلیدی و تطبیق اولیه عبارت جستجو شده توسط کاربر با صفحات وب مرتبط تکیه می‌کردند. این رویکرد می‌تواند برای کوئری‌های ساده مؤثر باشد، اما در عبارات پیچیده‌تر و محاوره‌ای که نیاز به درک عمیق‌تری از هدف کاربر و زمینه کوئری دارد، کافی نیست. به طور کلی، الگوریتم Bert بیشتر روی کوئری‌هایی که به صورت محاوره‌ای و مبتنی بر زبان طبیعی هستند، موثر است. این کوئری‌ها شامل عبارات طولانی‌تر و پیچیده‌تر، عباراتی با حروف اضافه یا ضمایر و عباراتی با معانی مبهم است. BERT برای درک زمینه و هدف پشت پرس و جوی کاربر طراحی شده است که به آن اجازه می‌دهد نتایج دقیق و مرتبط‌تری برای این نوع جستجوها ارائه دهد. الگوریتم Bert با استفاده از معماری شبکه عصبی که روی مقادیر زیادی از داده‌های متنی از قبل آموزش داده شده است به این مهم دست می‌یابد. این فرآیند پیش‌آموزشی به الگوریتم اجازه می‌دهد تا روابط بین کلمات یک جمله و زمینه‌ای که در آن استفاده می‌شود را درک کند.

گوگل از ارائه الگوریتم برت چه هدفی دارد؟

هدف اصلی الگوریتم برت، بهبود دقت و ارتباط نتایج جستجو برای کوئری‌های زبان طبیعی است. برت طراحی شده است تا به موتورهای جستجو مانند گوگل کمک کند تا معنی و زمینه پرس و جوی کاربر را بهتر درک کنند تا بتوانند نتایج دقیق و مرتبط‌تری ارائه دهند. یکی از چالش‌های کلیدی در پردازش زبان طبیعی، درک بسیاری از ظرایف و پیچیدگی‌های زبان انسانی است. زبان انسان مملو از ابهامات، عبارات اصطلاحی و سایر ظرافت‌هایی است که می‌تواند برای موتورهای جستجو تفسیر دقیق هدف پرسش کاربر را دشوار کند. هدف الگوریتم Bert غلبه بر این چالش‌ها با استفاده از معماری شبکه عصبی عمیق است که به طور خاص برای پردازش زبان طبیعی طراحی شده است.

روش‌های بهینه‌سازی محتوا برای الگوریتم Bert

از آنجایی که الگوریتم برت یک الگوریتم برای درک زبان طبیعی است، بهترین روشی که برای بهینه‌سازی محتوا می‌توان عنوان کرد این است که محتوایی بنویسید که به طور دقیق و صریح به سوال کاربر پاسخ دهد و برای او نوشته شده باشد. حتی دنی سالیوان یکی از افراد مطرح حوزه سئو در توییتی عنوان کرد که: هیچ روش بهینه‌سازی برای الگوریتم برت وجود ندارد. این به‌روزرسانی جدید تنها الگوریتم‌های گوگل را هوشمندتر کرده است و این یعنی بهتر می‌توان محتوایی که برای کاربر نوشته را درک کرد.

اما این به این معنی نیست که تنها کاری که باید انجام بدهیم تولید محتواست. بلکه باید در این حوزه نیز تمام تلاش خود را به کار بگیریم و از همه ابزارهایی که داریم به درستی استفاده کنیم. در ادامه به برخی از مهم‌ترین روش‌هایی که می‌توانید محتوای خود را برای الگوریتم برت گوگل بهینه‌سازی کنید اشاره می‌کنیم:

• از تکنیک‌های سئوی کلاه سیاه اجتناب کنید: الگوریتم برت برای جریمه کردن وب‌سایت‌هایی طراحی شده است که از تکنیک‌های سئو کلاه سیاه مانند کیورد استافینگ (Keyword Stuffing) و کلاکینگ (Cloaking) استفاده می‌کنند. کیورد استافینگ شامل استفاده از تعداد زیادی از کلمات کلیدی در یک محتوا برای تلاش در دور زدن الگوریتم‌های گوگل و کسب رتبه‌های بالاتر در نتایج است، درحالی‌که کلاکینگ شامل ارائه محتوای مختلف به موتورهای جستجو و کاربران است. برای جلوگیری از جریمه شدن توسط Bert، روی ایجاد محتوای باکیفیت و متمرکز بر کاربر تمرکز کنید که ارزش و تجربه مناسبی ارائه می‌دهد و با کلمات کلیدی مرتبط بهینه شده است.
• روی کلمات کلیدی طولانی تمرکز کنید: الگوریتم Bert به ویژه در درک معنای کوئری‌های طولانی‌تر و پیچیده‌تر مؤثر است. کلمات کلیدی طولانی (Long-tail Keywords) نسبت به کلمات کلیدی کوتاه‌تر، دقیق‌تر هستند و اغلب حجم جستجوی کمتری دارند اما نرخ تبدیل بالاتری دارند. با هدف قرار دادن کلمات کلیدی طولانی در محتوای خود، می‌توانید به Bert کمک کنید تا هدف محتوای شما را راحت‌تر درک کند و شانس خود را برای کسب رتبه برای جستجوهای خاص و هدفمند بهبود بخشد.
• از استراتژی‌های بازاریابی محتوا استفاده کنید: برت گوگل برای پاداش دادن به محتوای باکیفیت و آموزنده که برای کاربران، ارزشمند است، طراحی شده است. بازاریابی محتوا شامل ایجاد و توزیع محتوای ارزشمند و مرتبط و برای جذب و درگیر کردن مخاطبان هدف وب‌سایت شما است. با تمرکز بر استراتژی‌های بازاریابی محتوا مانند تولید محتوای باکیفیت، اینفوگرافیک‌ها و انواع دیگر محتوا، می‌توانید شانس خود را برای کسب رتبه خوب در نتایج جستجو و ارائه ارزش به مخاطبان هدف خود افزایش دهید.
• تحقیق کلمات کلیدی را جدی بگیرید: تحقیق کلمات کلیدی (Keyword Research) بخش مهمی از بهینه‌سازی محتوا برای الگوریتم برت است. با درک انواع جستجوهایی که کاربران انجام می‌دهند و زبانی که استفاده می‌کنند، می‌توانید محتوایی ایجاد کنید که برای رفع نیازهای آن‌ها بهینه شده باشد. ابزارهای تحقیق کلمات کلیدی مانند Google Keyword Planner، SEMrush و Ahrefs می‌توانند به شما در شناسایی کلمات کلیدی و عبارات مرتبط برای هدف قرار دادن در محتوای شما کمک کنند.
• از بخش People Also Ask استفاده کنید: بخش People Also Ask در نتایج جستجو، سؤالات و موضوعات مرتبطی را ارائه می‌دهد که ممکن است کاربران به آن‌ها علاقه‌مند باشند. Bert با درک ارتباط بین سؤالات و موضوعات مختلف و بهینه‌سازی محتوای شما برای نمایش در بخش People Also Ask می‌تواند شانس شما را برای کسب رتبه برای عبارات مرتبط افزایش دهد.

به طور کلی، بهینه‌سازی محتوا برای Bert مستلزم تمرکز بر محتوای باکیفیت و متمرکز بر کاربر است. با پیروی از این استراتژی‌ها و ایجاد محتوایی که نیازهای مخاطب هدف شما را برآورده می‌کند، می‌توانید شانس خود را برای کسب رتبه‌های بالا در نتایج جستجو و جذب ترافیک بیشتر به وب‌سایت خود افزایش دهید.

جمع‌بندی

در پایان باید گفت، الگوریتم برت گوگل یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی است که در جستجوهای گوگل استفاده می‌شود. با استفاده از تحلیل عمیق متن، برت به گوگل کمک می‌کند تا نتایج جستجو را بهبود بخشد و بازدهی را افزایش دهد. با این حال، برای بهینه‌سازی محتوای سایت برای الگوریتم برت، باید روی محتوای ارزشمند و کاربرپسند تمرکز کرد و هیچ میانبری برای این کار وجود ندارد. امیدواریم این مطلب برای شما مفید بوده باشد.