Алгоритм Google BERT: к чему готовиться маркетологам и владельцам сайтов

В октябре 2019 года представителями компании Google была анонсирована работа нового алгоритма поисковой системы под названием BERT. Основной его задачей стало машинное обучение роботов и улучшение понимания поисковых запросов пользователей. По сути Google BERT выполняет точно такие же задачи, как и другие, ранее внедренные в механизм поисковые алгоритмы. Но тогда в чем же его преимущество и зачем тогда используется BERT?

Что такое BERT

В ходе презентации вице-президент Гугла Панду Найак рассказал, что основной причиной создания данного алгоритма стало желание понимание простого и разговорного языка пользователей. Главная задача робота - понять, что хочет юзер и предоставить ему именно ту информацию, которая нужна независимо от того, как скомбинированы слова в запросе и какова его длина.

Каждый из продвинутых пользователей в сети знает, что разбивать длинные запросы на более короткие и понятные для системы уже не нужно. Естественные предложения поисковый робот отлично понимает благодаря алгоритму “Колибри”. Но несмотря на его корректную работу некоторые проблемы в понимании все же остались:

1. Слова-омонимы. Поисковый робот не понимает, что сделать с ними и как правильно расшифровать. Например, фразу “как сделать косу” он может интерпретировать по-разному и выдать сразу и гайды по прическам, и пошаговую инструкцию по сборке газонокосилки. При этом уточнение “коса для сада” также не подойдет, так как скорее всего вам покажут детские прически для утренников.
2. Длинные фразы с предлогами. Иногда случается так, что предлоги меняют суть запроса. Особенно это касается предлога “без”.

Представители поисковика и разработчики алгоритма BERT уверены, что все эти вопросы можно решить машинным обучением. Важно, чтобы робот распознавал не отдельные фразы и их короткие отрывки, но и их полностью целиком.

С помощью понимания фраз целиком нейросеть может обучиться:

• определять каждое отдельное слово в рамках контекста фразы;
• понимать смысл длинных фраз с предлогами или без;
• формировать предугадывающие запросы, с помощью которых можно получить максимально развернутый и точный ответ для пользователя.

К слову, BERT - это не первый алгоритм от Google, который основан на машинном обучении и нейротехнологиях. Ранее использовалась система RankBrain, ставшая основой для “Колибри”. Именно ей оптимизаторы и маркетологи обязаны появлением LSI-текстов.

Влияние BERT на поисковую выдачу

В связи с работой алгоритма есть две новости и обе хорошие.

Поисковый алгоритм не ранжирует страницы и не отправляет их в бан. В поисковой системе он используется исключительно для понимания запросов пользователей и никоим образом не влияет на работоспособность, посещаемость сайтов и их ранжирование.

Это все значительно упрощает работу маркетологов, веб-мастеров, SEO-оптимизаторов и копирайтеров. Целевые посетители обязательно придут на сайт за счет того, что машина распознает длинные запрос.

Таким образом вырастет конверсия, а на сайте больше не будет заблудших людей, которые как в примере с косами искали совершенно не то, что в итоге получили. Это отразится и на количестве отказов.

Ко второй хорошей новости относится то, что BERT уже начал работу в рунете. Ранее, при запуске в октябре БЕРТ работал только с англоязычными запросами, а потому русскоязычные пользователи не могли в полной мере оценить результаты. С начала декабря ситуация в корне изменилась, а потому владельцы сайтов уже сейчас могут пожинать плоды.

Было бы ошибочно считать, что влияние Google BERT стало настоящей революцией, как это было с алгоритмом Панда. Но теперь некоторые сложности, которые испытывались пользователями из-за особенностей сегмента рынка, меты запроса или количества предлогов будут удалены. А полезный и качественный контент станет еще проще, доступнее и качественнее.

Как провести оптимизацию сайта под Google BERT

Представители компании после анонса нового алгоритма уже несколько раз сделали ударение на том, что оптимизировать сайты специально под него нет необходимости. Ведь BERT необходим только для того, чтобы понимать запросы и сопоставлять их с текстами и другим контентом, расположенным на сайте.

Единственной универсальной рекомендацией, которая также распространяется в том числе и на работу этого алгоритма, остается совет про естественность написания контента. Ваши уникальные тексты должны быть простыми и понятными для пользователей, не содержать искусственно внедренных запросов и их переспама.

Каждая статья или видеоролик должны соответствовать теме ключевого запроса пользователя, максимально раскрывать его смысл и отвечать на главный вопрос. В связи с этим ТЗ для рерайтинга должно содержать в себе пункты о том, что не нужно использовать огромный список ключевиков.

Все это поможет получить идеальный текст, который будет соответствовать нового алгоритму и ранее внедренным Колибри и Панде.

К другим деталям, которые также важны, относятся:

• BERT чаще всего работает с низкочастотными запросами, которые тяжело распознавались до этого;
• алгоритм позволяет значительно упростить поиск по информационным запросам в сети.

А потому с декабря 2019 года есть смысл продвижения сайта и запросов по низкочастотникам, адаптировать новые статьи под них и в целом под запросы юзеров. Такой комплексный подход позволит использовать возможности алгоритма по максимуму и сделать его полезным для любого веб-ресурса будь он интернет-магазином или информационным сайтом-статейником.

Обратите внимание на выпавшие из поисковой выдачи страницы. Возможно они требуют некоторой редактуры или пересмотра тематики. В некоторых случаях достаточно исправить всего пару предложений, улучшить семантику текста. Изредка может потребоваться “сушка” - удаление лишнего количества воды.