BERTアップデートとは？どんな仕組みでSEOへの影響を解説
BERTとは？
2018年にGoogleから発表された自然言語処理技術のひとつです。
自然言語処理というのは、人間の話ことばや言葉をコンピューターが分析処理する技術でコンピュータが人間の言葉を理解することです。
今はやりのChatGPTも自然言語処理の技術です。
BERTはBridirectional Encoder Representations from Transformersの略で、日本語だと「Transformerによる双方向のエンコード表現」と訳されます。
Transformerは構造なのでSEOのためだったら理解する必要はございません。
自然言語処理に興味がありよく会社で利用していましたが、Transformerに関して分かりやすく説明できる自信がないのでそこまで理解したい方は以下のサイトをご覧ください。
双方向のエンコードにより、文章の文頭と文末の両方から学習をして文脈を読み取れるようになりました。
2018年の当時は自然言語処理の分野においてかなり注目を浴びておりました。
2018年の年終わりくらいにBERTがオープンソースとして公開されております。
長ったらしくなりましたが、BERTとは人間の話し言葉や書き言葉の理解ができます。
なぜBERTが必要なのか？
2019年にランキングシステムにBERTが導入されたのですが、なぜ必要だったのか。
結論、音声入力のような話し言葉の検索クエリを理解できず、求められているコンテンツを適切に表示できなかったためです。
昔は「BERT 仕組み 必要性」など、検索エンジンを理解し検索エンジンのための入力方法がありましたが、スマホの普及や音声入力により検索エンジンには「BERTという仕組みがなぜ必要なのか」のような人間が使う話し言葉のクエリが増えてきました。
人間は理解できますが、コンピューターは複雑なクエリから意味を読み解くのはとても苦手です。
だから複雑なクエリにも対応できるBERTが必要となり導入されました。
Google検索の本質は、言語を理解し正しい情報を返すことです。
そのためには単語が特定の順序で結合されたときにどんな意味になるのか知る必要があります。
その点でもBERTは導入する必要性があったと思います。
例えばどんなクエリで効果を発揮するのか
BERTの効果について、上記ページで紹介されていましたので紹介いたします。
「2019 brazil traveler to usa need a visa.」2019年ブラジル旅行者から米国へはビザが必要という検索クエリですが、BERTが導入されるまではtoがどこにかかっているのか理解ができずブラジルへ旅行する米国民に関連するコンテンツが返されていました。
BERTを使用することでtoがどこにかかっているのか理解ができるようになりクエリに対してより関連性の高いコンテンツを提供できるようになりました。
そのほか色々例は載っていますので、興味がある場合はリンクに飛んでみてください。
RankBrainとBERTの違い
RankBrainとはクエリから検索意図を読み取って適切なコンテンツに関連付けをしてくれます。
例えば「サッカー 岐阜 結果」と調べるとFC岐阜の試合結果のコンテンツが上位表示されます。
このようにクエリに単語が入っていなくても検索意図から何を求められているかを判断し適切なコンテンツに関連付けをしてくれます。
BERTは、長いクエリや「to, for」などの前置詞が意味に大きく影響する検索などで正確に検索クエリを理解してくれるものなので、役割が違います。
BERTは日本にも導入されている
2019年10月25日にBERTに関して公式アナウンスがありましたが、2019年12月10日に日本語を含む70語以上のGoogle検索に展開されております。
BERTへの対策はあるのか
BERTへの対策は特にございません。
検索クエリを正確に理解してコンテンツを表示してくれるのが役割のためむしろ検索クエリに向けた品質の高いコンテンツを作っていたならば上位表示されるチャンスが増えるかと思います。
なのでユーザーにも検索エンジンにも理解できるコンテンツを作ることが大切かなと思います。
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