BERT står for Bidirectional Encoder Representations from Transformers og er navnet på en Google algoritmeopdatering, der blev lanceret tilbage i 2019. Opdateringen var, ligesom Hummingbird også var, en af de største i historien for Googles søgealgoritme. Med introduktionen af BERT gik Google skridtet videre inden for kunstig intelligens og naturlig sprogforståelse.
TL;DR – Hurtig opsummering
– Google BERT-algoritmen: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er en AI-baseret opdatering, der forbedrer Googles forståelse af naturligt sprog og kontekst i søgeforespørgsler.
– Naturligt sprog og præcision: BERT giver Google mulighed for bedre at forstå præpositioner og ordsammenhænge, som eksempelvis forskellen mellem “til” og “fra” i komplekse søgninger.
– Fokus på brugerintention: Gør det muligt for Google at levere mere relevante resultater ved at forstå, hvad brugeren ønsker, frem for blot at matche søgeord.
– Særlig effektiv for lange søgninger: BERT optimerer præcisionen i længere og komplekse forespørgsler og prioriterer indhold, der besvarer detaljerede spørgsmål og dækker emnet bredt.
BERT er i princippet en slags videreudvikling af Googles Hummingbird-opdatering. Hovedforskellen mellem Hummingbird og BERT ligger i deres specifikke fokus og tilgang til søgeforespørgsler.
Hummingbird var en generel overhaling af Googles søgealgoritme (2013) med fokus på semantisk søgning, mens BERT er en mere målrettet opdatering med fokus på forbedret naturlig sprogforståelse og kontekstuel behandling af søgeforespørgsler.
BERT bygger altså videre på de fundamentale ændringer, som Hummingbird introducerede, og forbedrer Googles evne til at forstå og reagere på menneskelig sprogbrug i søgninger.
Hvad er Google BERT?
BERT er en dyb læringsalgoritme, der fokuserer på at forstå den fulde sammenhæng af en søgeforespørgsel. I modsætning til tidligere algoritmer, der primært analyserede søgeord uafhængigt, tager BERT højde for hvert enkelt ords forhold til de andre ord i forespørgslen, hvilket giver en mere nuanceret forståelse af brugerens hensigt.
Med BERT blev Google bedre til at håndtere komplekse søgeforespørgsler, især dem der indeholder præpositioner som “til” og “fra”, som kan ændre betydningen af hele søgeforespørgslen. Disse lagde Google ikke megen vægt på tidligere, hvilket selvfølgelig gav en række mindre relevante resultater. Med BERT blev det muligt for Google at forstå nuancerne i sproget, hvilket fører til mere præcise og relevante søgeresultater.
Eksempel på BERTs håndtering af en forespørgsel
Et eksempel på BERTs forbedringer kunne være en søgeforespørgsel som “2019 Brasilien rejsende til USA behøver visa”. Tidligere ville Google have fokuseret på søgeord som “Brasilien”, “rejsende” og “USA”, men måske overset betydningen af “til”, hvilket fuldstændigt ændrede det ønskede informationsbehov. Med BERTs komme blev Google i stand til at forstå, at brugeren søger information om visumkrav for brasilianere, der rejser til USA.
Et skift væk fra søgeord og et øget fokus på løsning af forespørgsler
Opdateringen betød, at man gik mere væk fra søgeordsoptimering og i større grad prøvede at fokusere på at skabe indhold, der naturligt og præcist svarer på brugernes forespørgsler. Dette naturligvis stadig akkompagneret af grundig søgeordsanalyse, for at afdække brugernes adfærd og den vej igennem analysere os frem til, hvilke former for indhold de efterspørger.
Så for lige at opsummere bød BERT på følgende ændringer:
Naturligt sprog
BERT har fremhævet betydningen af at skrive indhold, der flyder naturligt og er letforståeligt for brugeren. BERT var med til at fjerne resultater, der i princippet blot var gentagelser af søgeord, og hvor indholdet ikke nødvendigvis var optimeret i mod at ramme en forespørgsel og løse en brugers udfordring (intention).
Forbedret forståelse for brugerintentioner
Efter introduktionen af BERT blev Google bedre til at forstå den bagvedliggende intention af en brugers søgeforespørgsel. Dette betyder, at indhold skal være målrettet mod at opfylde disse intentioner i stedet for blot at fokusere på overfladiske søgeord som et kontekstuelt match.
Påvirkede særligt længere forespørgsler
BERT er særlig effektiv til at håndtere længere og mere komplekse søgeforespørgsler. Derfor blev det mere optimalt at udvikle indhold, der kan håndtere dybdegående og detaljerede spørgsmål og komme 360 grader rundt om et emne. Det var også særligt de længere forespørgsler, som Google havde udfordringer med at levere relevante resultater til.