FAQ:Google検索のBERTアルゴリズムに関するすべて

Googleは、 BERTアルゴリズムを含む最新の主要な検索更新により、ユーザーの検索クエリの背後にある意図をよりよく理解できるようになると述べています。同社によれば、BERTは検索の10%に影響を与えます。つまり、ブランドのオーガニックな可視性とトラフィックに何らかの影響を与える可能性が高いということです

「最大の一つは、検索の履歴内を前方に飛躍」これが私たちのように、Googleが宣伝しているかについて、これまで知っているもので、当社のハイレベルな表情で、あなたがより深く行く準備ができたら、私たちの仲間の作品をチェックアウト: 深いですDive into BERT :Dawn AndersonによるBERTによる自然言語理解へのロケットの打ち上げ方法。

Google検索でBERTが公開されたのはいつですか?

BERTは、2019年10月21日の週に、注目のスニペットを含む英語のクエリ向けにGoogleの検索システムでの展開を開始しました。

Googleが検索を提供するすべての言語にアルゴリズムが拡張されますが、まだスケジュールは設定されていません、 GoogleのDanny Sullivan氏は述べています。また、BERTモデルは、20か国で注目のスニペットを改善するために使用されています。

BERTとは何ですか?

BERTは、TransformersのBidirectional Encoder Representationsの略で、自然言語処理の事前トレーニングのためのニューラルネットワークベースの手法です。平易な英語では、Googleが検索クエリ内の単語のコンテキストをよりよく識別できるようにするために使用できます。

たとえば、「9〜5」と「4〜5」というフレーズでは、「to」という言葉には2つの異なる意味があります。 BERTは、このようなニュアンスを区別して、より関連性の高い結果を促進するように設計されています。

Googleは2018年11月にBERTオープンソース化しました。これは、誰でもBERTを使用して、質問応答やその他のタスクのために独自の言語処理システムをトレーニングできることを意味します。

ニューラルネットワークとは何ですか?

アルゴリズムのニューラルネットワークは、非常に簡単に言えば、パターン認識用に設計されています。画像コンテンツを分類し、手書き文字を認識し、金融市場の傾向を予測することも、クリックモデルなどの検索用アプリケーションは言うまでもなく、ニューラルネットワークの一般的な実際のアプリケーションです。

彼らはパターンを認識するためにデータセットを訓練します。 Googleは、Wikipediaのプレーンテキストコーパスを使用して事前トレーニングを行ったため、Googleがオープンソース化したときに説明しました。

自然言語処理とは何ですか?

自然言語処理 (NLP)は、人間が自然に通信する方法をコンピューターが理解できるようにすることを目的として、言語学を扱う人工知能の分野を指します。

NLPによって可能になった進歩の例には、 ソーシャルリスニングツール、チャットボット、スマートフォンでの単語提案などがあります。

それ自体は、NLPは検索エンジンの新しい機能ではありません 。ただし、BERTは、双方向トレーニングによるNLPの進歩を表しています(詳細は以下を参照)。

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BERTはどのように機能しますか?

BERTのブレークスルーは、順序付けられた一連の単語(左から右、または結合された左)の従来のトレーニング方法ではなく、文またはクエリ内の単語のセット全体に基づいて言語モデルをトレーニングできることです(双方向トレーニング) -右から右へ)。 BERTを使用すると、言語モデルは、直前または直後の単語だけでなく、周囲の単語に基づいて単語のコンテキストを学習できます。

Google 、単語のコンテキスト表現が「ディープニューラルネットワークの最下部から」始まるため、BERTを「双方向」と呼んでいます。

「たとえば、「 銀行 」という単語は、「 銀行口座 」と「 銀行 」で同じ文脈自由表現を持ちます '代わりに、コンテキストモデルは、文の他の単語に基づいて各単語の表現を生成します。たとえば、「 銀行口座にアクセスしました 」という文では、単方向のコンテキストモデルは「 口座にアクセスしたが、口座 にアクセスしなかった」 ことに基づいて「 銀行 」を表します 。しかし、BERTは、その前後の文脈の両方を使用して「 銀行表している- 「 私はアカウントに アクセスしました。」」

Googleは、検索でのBERTの適用が結果にどのように影響するかについて、いくつかの例を示しました。一例では、「大人向けの数学の練習帳」というクエリは、以前は、有機的な結果の上部にあるグレード6〜8の本のリストを表示していました。 BERTを適用すると、Googleは結果の上部に「Math for Grownups」というタイトルの本のリストを表示します。

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画像ソース:Google。

このクエリの現在の結果では、グレード6〜8の本がまだランク付けされていることがわかりますが、注目のスニペットを含め、現在はその上位にランク付けされている成人向けの本が2つあります。

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上記のような検索結果の変更は、BERTを使用したクエリの新しい理解を反映しています。ヤングアダルトのコンテンツは罰せられていませんが、アダルト固有のリスティングは検索者の意図とより整合していると見なされます。

Googleはすべての検索の意味を理解するためにBERTを使用していますか?

いいえ、正確ではありません。 BERTは、米国での英語の検索の10分の1についてのGoogleの理解を高めます。

「特に『の』と『に』のような前置詞が意味に多くの問題ではより長く、より多くの会話のクエリ、または検索のために、検索は、クエリ内の単語の文脈を理解することができるようになります、」Googleはその中に書いたブログ記事

ただし、すべてのクエリが会話型または前置詞を含むわけではありません。ブランド検索と短いフレーズは、BERTの自然言語処理を必要としないクエリタイプの2つの例にすぎません。

BERTは注目のスニペットにどのように影響しますか?

上記の例で見たように、BERTは、適用時に機能スニペットに表示される結果に影響する場合があります。

以下の別の例では、Googleは「縁石のない丘の上に駐車」というクエリのスニペットを比較し、「これまで、このようなクエリはシステムを混乱させます。「縁石」という言葉を重視しすぎました。 「no」という単語を無視しました。この単語がこのクエリに適切に応答することの重要性を理解していませんでした。そのため、縁石のある丘に駐車した場合の結果を返します。」

画像ソース:Google。

BERTとRankBrainの違いは何ですか?

BERTの機能の一部は、クエリを理解するためのGoogleの最初の人工知能メソッドRankBrainに似ているように聞こえるかもしれません。ただし、検索結果を通知するために使用できる2つの別個のアルゴリズムです。

「RankBrainについて最初に理解すべきことは、通常のオーガニック検索ランキングアルゴリズムと並行して実行され、それらのアルゴリズムによって計算された結果を調整するために使用されることです」とPerficient Digitalのゼネラルマネージャー、Eric Enge氏は述べています。

RankBrainは、現在のクエリを調べ、過去の同様のクエリを見つけることで結果を調整します。次に、それらの履歴クエリの検索結果のパフォーマンスを確認します。 「見たものに基づいて、RankBrainは通常のオーガニック検索ランキングアルゴリズムの結果の出力を調整する場合があります」とEnge氏は述べています。

また、RankBrainは、Googleが検索クエリを解釈し、クエリに正確な単語を含まない可能性のある結果を表示できるようにします。次の例では、「パリのランドマークの高さ」というクエリに塔の名前が表示されていないにもかかわらず、ユーザーがエッフェル塔に関する情報を探していることがわかりました。

google_serp_eiffel_tower

「BERTはまったく異なる方法で動作します」とEnge氏は述べています。 「従来のアルゴリズムは、ページのコンテンツを調べて、その内容と関連性を理解しようとします。ただし、従来のNLPアルゴリズムは、通常、単語の前のコンテンツまたは単語の後のコンテンツのみを見て、その単語の意味をよりよく理解するために追加のコンテキストを確認できます。前述のように、BERTは単語の前後のコンテンツを調べて、その単語の意味と関連性の理解を知らせます。 「人間のコミュニケーションは自然に階層化され、複雑になるため、これは自然言語処理の重要な機能強化です。」

Googleは、BERTとRankBrainの両方を使用してクエリとWebページコンテンツを処理し、単語の意味をよりよく理解します。

BERTはRankBrainに代わるものではありません。 Googleは、クエリを理解するために複数の方法を使用する場合があります。つまり、BERTは、他のGoogleアルゴリズムと共に、RankBrainと組み合わせて、検索用語に応じて、またはそれらの任意の組み合わせで適用できます。

BERTに影響を与える可能性がある他のGoogle製品は何ですか?

GoogleのBERTに関する発表は検索のみに関係していますが、アシスタントにもある程度の影響があります。 Google Assistantで実行されたクエリがトリガーして、検索からの注目のスニペットまたはWeb結果を提供する場合、それらの結果はBERTの影響を受ける可能性があります。

GoogleはSearch Engine Landに、現在BERTは広告に使用されていないが、将来統合される場合、広告主を苦しめる悪い類似バリアントの一部を軽減するのに役立つかもしれないと語った。

「BERT用に最適化するにはどうすればよいですか?」それは実際に考える方法ではありません

「BERTとを最適化するためには何も、また何が、誰もが再考されるためにありません」 と述べサリバン。 「優れたコンテンツに報いることを目指す私たちの基本は変わりません。」

ランキングに関するGoogleのアドバイスは、常にユーザーを念頭に置き、検索意図を満たすコンテンツを作成することです。 BERTはその意図を解釈するように設計されているため、ユーザーに必要なものを提供し続けることは引き続きGoogleの頼りになるアドバイスであると考えられます。

「最適化」とは、視聴者向けのコンテンツ作成と機械用の直線的なフレージング構造の間で妥協する代わりに、優れた明確な文章に集中できることを意味します。

BERTについてもっと知りたいですか?

BERTに関するその他のリソースとその他のリソースを次に示します。


著者について

George Nguyenは、Third Door Mediaのアソシエイトエディターです。彼の背景は、コンテンツマーケティング、ジャーナリズム、およびストーリーテリングです。