BERTアップデートについて知っておくべきことすべて

グーグルが検索結果を可能な限り正確にすることを意図していることは周知の事実であり、「5年間で最も重要な更新」の最近の発表はその意図の証拠です。 BERTアップデートは、機械に人間の言語を教える試みです。 グーグルは、彼らが自然な会話構造をとる検索クエリを目指していると言います。 したがって、BERTは、検索エンジンに使用されている言語のコンテキストを理解させることになっています。 しばらくの間、検索クエリのニュアンスは無視されており、検索結果は検索者が望むほど正確ではありません。

一見すると、これはGoogleが提示するほど大きくはないように見えるかもしれませんが、検索の10％がどのように影響する可能性があるかを深く理解すると、その大きさとSEOの世界にどのように影響するかが明らかになる可能性があります。 。 BERTの更新は、多くのWebサイトへのトラフィックに影響を与える可能性があり、自分のサイトを分析すると、すでに気付くことができる場合があります。

BERTはすでに一般的なランキングに使用されているため、使用するツールの一部がBERTランキングを表示し始めても驚かないでください。 はい、これはおそらく心配すべき別のランキングであり、完全に理解することが最善です。

BERTとは何ですか？

いいえ、Albert、Gilbert、またはその他の「bert」と呼ばれる人にちなんで名付けられたツールではありません。

BERTアップデートは、トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現の略語です。 これは、機械で自然言語処理またはNLPを使用して、人間が言語を使用する方法を理解するのに役立つアルゴリズムです。 この場合でも検索クエリに限定されているということだけが、機械に人間の会話を教える方法であると言えます。

BERTは、トランスフォーマーを使用して文内の単語を分析し、それを文内の他の単語と比較して、検索クエリのコンテキストが明確になるようにします。 これは、BERTがいくつかのキーワードを選択するのではなく、文全体を確認することを意味します。 また、文がどのように構成され、前置詞がどこに配置されているかも調べます。

より自然な音声である音声検索を使用しているので、これはおそらくさらに便利です。 BERTは、「私は眼鏡を探しています」と「眼鏡を探しています」を区別できます。このアルゴリズムは、人々の検索方法とコンテンツの表示方法を変えることを目的としています。

よく見てみましょう。

BERTはSEOにどのように影響しますか？

たぶんあなたはSEOに費やしたばかりで、この新しいアルゴリズムがあなたのすべての努力を無駄にするのではないかと心配しています。

まあ、リラックスしてください、そうではありません。

グーグルのパブリックサーチリエゾンであるダニーサリバンのツイートを見ることができれば、彼らが何十年も強調してきたことと何ら変わりはありません。

それで、それはどういう意味ですか？ BERTは、優れたコンテンツへの取り組みです。 あなたがあなたのサイトで良いコンテンツを提供しているなら、心配することはあまりありません。 一方、あなたが検索エンジンのために書いているなら、あなたは心配することがたくさんあります。

すでに優れたコンテンツを提供していて、BERTを直接最適化できない場合でも、注意が必要なことがあるかもしれません。 BERTは、コンテンツよりもユーザーからのクエリを理解することに重点を置いています。 質問を理解した後、最も関連性の高いコンテンツが見つかります。

ウェブサイトの所有者またはSEOプロバイダーとして、これはあなたが尋ねられている質問にも注意を向けるべきであることを意味します。 もはやキーワードだけではなく、コンテンツがクエリに直接回答できる必要があります。 これは、FAQと「ハウツー」コンテンツの影響を最大化する機会を提供します。

BERTは、質問に対する正確な回答を提供するコンテンツを取得する可能性が高くなります。 ただし、正確な回答を提供している場合でも、それが薄いコンテンツではないことを確認する必要があります。

BERTは、ロングテールクエリの人気をさらに高める可能性があります。 あなたのウェブサイトのコンテンツがロングテールの質問への答えとして選ばれるかどうかを確認することは価値があります。

BERTとRankBrain

BERTが何を表しているかを見ると、「BERTがここにあるので、RankBrainはどうなるのか」と尋ねるのは自然なことです。

短くて正確な答えは何もないでしょう！

ここでは競争ではありません。

GoogleがRankBrainを導入したとき、それは検索クエリのより良い理解を支援することを目的としていました。これは、検索結果を改善するために人工知能を使用するGoogleの最初の試みでした。 Googleはこれをやめようとはしていません。そのため、BERTがここにあります。

これは両者の競争ではなく、検索結果を以前よりもさらに良くするために、彼らは協力し続ける可能性があります。 検索結果は、2つのうちのいずれか、または両方によって決定できます。 ランクブレインについて学んだことをすべて忘れずに、BERTだけに焦点を当てるべきだと考えてください。BERTは改良版のようですが、この2つは互いに補完し合う働きをします。

実際のBERTを見てみましょう（例）

GoogleがBERTアルゴリズムを発表したとき、彼らはそれがどのように機能するかを示すためにいくつかの例を提供しました。 一例として、「2019年のブラジルから米国への旅行者にはビザが必要です」という検索クエリがあります。

BERTの前は、このクエリの上位の結果は、ビザなしでブラジルに旅行する米国市民について話していました。

BERTの後、検索結果はより正確になり、ブラジルから米国に旅行する観光客について話します。 ここでの違いは、Googleが「to」のように考慮されない単語をより認識し、これらが違いを生むことです。

これは、Googleが自然な人間の発話を考慮に入れることによって意味するものです。 この検索は、ブラジルから米国への旅行者に関するものであり、米国からブラジルへの旅行者に関するものではありません。

もう1つの例は、「縁石のない丘に駐車する」というクエリです。BERTの前は、縁石という単語に重点が置かれているため、結果は「いいえ」という単語を無視します。 これにより、車を丘に駐車し、縁石をブロックとして使用する方法についてのスニペットが作成されます。

ただし、BERT後の結果は、検索者が探しているものに固有のものであり、縁石のない斜面に駐車することについてアドバイスを提供します。 この注目のスニペットは、尋ねられた質問に関連しています。

ウェブサイトの所有者とコンテンツ作成者にとってそれはどういう意味ですか？

グーグルはこれが主に検索者に関するものであると主張するかもしれませんが、真実はそれがウェブサイトにも影響を与えるということです。 BERTが原因でサイトのコンテンツが選択されていない場合は、サイトのランキングに確実に変化が見られます。

現時点で最善のアドバイスは、サイトのランキングとパフォーマンスを監視し続けることです。 ランキングの低下や上昇に注意し、BERTと関係があるかどうかを調査します。

また、「キーワード密度」戦略を再考する必要があります。 BERTが発表される前でさえ、多くのWebサイトはキーワード密度に重点を置くことをやめていました。 人々と彼らがオンラインで検索している理由について考える時が来ました。 次の3つに注意してください。

- 情報
–ナビゲーション
- 取引

これらは人々がオンラインで尋ねる3つの一般的な質問であり、あなたはそれらにできるだけ正確に答えることができる必要があります。 たとえば、情報クエリは「チョコレートの作り方」である可能性があります。これに対する答えは具体的であり、チョコレートを追加したミルクセーキの利点ではなく、チョコレートの作りに焦点を当てる必要があります。 彼らがレシピを持っているとき、彼らは材料を検索するかもしれません、そしてそれは次に材料を購入する場所を見つけるためにトランザクション1が続くであろうナビゲーションクエリでしょう。

ウェブサイトの場合、それはもはや特定の数の単語を作成することではなく、読者が望むものをできるだけ早く提供し、あなたが提供するものが関連性があり、知識を追加することを保証することです。

また、競争がこの情報を取得して適用しようとしていることを覚えておく必要があります。これは、優れたコンテンツを作成するためのWebサイト間の競争がさらに厳しくなることを意味し、それに備える必要があります。 コンテンツが競合他社よりも優れていること、およびできるだけ多くの質問に最も簡単に理解できる方法で回答していることを確認してください。
BERTの最適化

現時点では、この新しいアルゴリズムを最適化するものは何もないと言われるので、正しい方法で作業を続ける必要があります。 ただし、すべての変更に対応する必要があり、行う対応は最適化です。

すでにアドバイスしたように、Webサイトを監視し、ランキングの低下を確認し、このアルゴリズムの導入以降にランキングが低下した可能性のあるページに注意を払ってください。 ここで最適化を開始し、検索しているユーザーが探しているものにより関連性の高いページを作成する方法を見つけることができます。 人間の利益の側面なしにキーワードに集中した可能性が高いかもしれません。

結論として、キーワードに言及しているコンテンツを見つけることはもはや重要ではありません。キーワードに関連する質問に答える必要があり、それがこのアップデートの鍵となります。

BERT FAQ

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略です。 これは、検索質問のコンテキストを理解するために自然言語処理またはNLPを使用するGoogleによって導入された新しいアルゴリズムです。 BERTを使用すると、Googleはより関連性の高い検索結果を提供できます。
BERTはいつロールアウトされましたか？

BERTは2019年10月に公開されました。発表は10月の第4週に行われ、最初に英語検索で公開されましたが、Googleは、Googleが検索オプションを提供するすべての言語で将来的に利用可能になると発表しました。

NLPとは何ですか？

NLPは自然言語処理の略です—これは人間の話し方を機械に教える人工知能のプロセスです。 NLPは、チャットボットのような人工知能が人間のコミュニケーションを理解できるようにします。 BERTに関連して、NLPは、検索エンジンが検索質問のコンテキストを理解し、関連する回答のみが提供されるようにするために使用されます。

BERTはすべての検索で使用されていますか？

Googleによると、BERTは検索の10％でのみ使用されます。つまり、BERTの影響を受けるのは10回に1回のみであり、現時点では英語の検索のみです。

確認すべきその他の例を次に示します。

BERTとRankBrainの違いは何ですか？

どちらも検索結果の関連性を高めることを目的とした「人工知能」ですが、BERTとRankBrainはまったく異なります。 BERTは、クエリ内の単語を理解して最良のコンテキスト結果を出すことを目的としています。つまり、キーワードの前後の単語を考慮して質問を理解します。

一方、RankBrainは、特定のクエリに関連する過去の検索結果を考慮し、同様のクエリが行われたときに過去に最高にランク付けされた結果を提供します。 RankBrainは、検索が特定されていない場合でも、ユーザーが何を検索しているのかを推測することもできます。 たとえば、「パリで最も高いランドマークの高さ」を検索すると、クエリに含まれていなくてもエッフェル塔に関する情報が表示されます。

BERTはSEOにとって何を意味しますか？

BERTはコンテンツよりも検索クエリに重点を置いているため、質の高いコンテンツは非常に重要であり、コンテンツはキーワード密度ではなくクエリに正確な回答を提供することをターゲットにする必要があります。

一言で言えば、コンテンツに直接関連していない可能性のあるキーワードで検索エンジンをだますことは非常に困難です。