الگوریتم BERT چیست؟ کلید موفقیت سئوی سایت در1404 - استارتاپ نمو

الگوریتم BERT که مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers است، بزرگ‌ترین جهش گوگل در حوزه NLP (پردازش زبان طبیعی) محسوب می‌شود. این الگوریتم با درک همزمان بافت کلمات از دو طرف جمله، معنای دقیق‌تری از پرس‌وجوهای کاربران می‌سازد. به زبان ساده، اگر قبلاً گوگل مثل کسی بود که فقط نصف جمله را می‌شنید، امروز با BERT انگار همه جمله را شنیده، هضم کرده و نیت واقعی‌ات را درک کرده است.

تصور کن در یک عصر بارانی پشت لپ‌تاپ نشستی و دنبال «بهترین کافی‌شاپ نزدیک من» می‌گردی. قبل از سال ۲۰۱۹، احتمال داشت گوگل چند نتیجه تصادفی و بی‌ربط تحویل بده؛ مثلاً یک کافی‌شاپ زنجیره‌ای در شهری دیگر یا مقاله‌ای درباره تاریخچه قهوه! اما بعد از معرفی الگوریتم BERT، ورق برگشت. حالا گوگل می‌تواند بفهمد وقتی گفتی «نزدیک من»، واقعاً به یک کافی‌شاپ در همان محله‌ات نیاز داری، نه مقاله‌ای فلسفی درباره نزدیکی انسان‌ها به قهوه!

اما چرا این موضوع برای ما سئوکارها حیاتی است؟ چون از زمان ورود الگوریتم BERT، دیگر تکرار خشکِ کلمات کلیدی جواب نمی‌دهد. محتوا باید طوری نوشته شود که نه‌تنها گوگل بلکه کاربر هم با خواندنش بگوید: «آها! این دقیقاً همون چیزیه که می‌خواستم.» به عبارتی، الگوریتم BERT ما را مجبور کرده دست از «بازی با کلمات» برداریم و به نیاز واقعی کاربر بچسبیم.

در این مقاله که مخصوص سال ۱۴۰۴ به‌روزرسانی شده، قرار است صفر تا صد موضوع را باز کنیم. از چیستی و نحوه کار BERT گرفته تا تفاوتش با الگوریتم‌های قبلی مثل RankBrain و MUM. بعد سراغ تاثیرش بر سئو محتوا می‌رویم و توضیح می‌دهیم چرا سئو محلی (Local SEO) بدون فهم BERT تقریباً مثل ساختن قهوه بدون آب است! همچنین ابزارهای کلیدی مثل Google Business Profile و Schema LocalBusiness را بررسی می‌کنیم و یک نقشه عمل ۳۰ روزه برایتان می‌چینیم.

الگوریتم BERT چیست؟

اگر بخواهیم ساده و بی‌پرده بگوییم، الگوریتم BERT یک انقلاب فکری در گوگل بود. اسم کامل آن Bidirectional Encoder Representations from Transformers است؛ که اگر بخواهیم ترجمه‌اش کنیم می‌شود «بازنمایی‌های رمزگذار دوسویه از ترنسفورمرها».

قبل از اینکه این اسم پیچیده توی ذهنتان بپیچد، بیایید با یک مثال ساده جلو برویم. فرض کنید جمله‌ی «کتاب را به بچه بده» را به کسی می‌گویید. اگر شنونده فقط کلمه‌ی «کتاب» و «بچه» را بفهمد، احتمالاً نمی‌فهمد که شما دستور داده‌اید کتاب باید به بچه برسد. اما اگر کل جمله و بافت آن را درک کند، تازه معنی کامل مشخص می‌شود. این دقیقاً همان کاری است که الگوریتم BERT می‌کند؛ یعنی به جای نگاه یک‌طرفه به جمله، از دو طرف به کلمات نگاه می‌کند و معنای واقعی جمله را بیرون می‌کشد.

این الگوریتم در سال ۲۰۱۸ توسط محققان گوگل معرفی شد و خیلی زود در سال ۲۰۱۹ وارد موتور جستجو شد. همان زمان، گوگل اعلام کرد که ۱۰ درصد جستجوهای انگلیسی تحت تاثیر مستقیم الگوریتم BERT قرار گرفته‌اند. حالا تصور کن در دنیایی که میلیاردها جستجو هر روز انجام می‌شود، این عدد چه زلزله‌ای در نتایج به پا کرده است.

الگوریتم BERT یک مدل زبانی (Language Model) است که روی پایه‌ی ترنسفورمرها (Transformers) ساخته شده؛ ترنسفورمرها هم یک معماری هوش مصنوعی هستند که قدرت خارق‌العاده‌ای در پردازش زبان طبیعی (NLP) دارند. قبل از BERT، گوگل بیشتر از الگوریتم‌هایی مثل RankBrain برای تفسیر کوئری‌ها استفاده می‌کرد. RankBrain بیشتر شبیه به یک مترجم ناقص بود که سعی می‌کرد مفهوم را حدس بزند. اما الگوریتم BERT به جای حدس زدن، مثل یک دانش‌آموز دقیق است که متن را از هر دو طرف می‌خواند و به معنای اصلی می‌رسد.

چرا اسم الگوریتم BERT«دو جهته» است؟

کلمه‌ی Bidirectional یعنی این الگوریتم هم به سمت چپ جمله نگاه می‌کند و هم به سمت راست. برای مثال در جمله‌ی انگلیسی:
He went to the bank to deposit money
کلمه‌ی bank می‌تواند هم به معنای «بانک مالی» باشد و هم «ساحل رودخانه». اگر فقط بخش اول جمله دیده شود، ممکن است «ساحل» برداشت شود. اما چون کلمات بعدی یعنی deposit money هم بررسی می‌شوند، الگوریتم BERT سریع می‌فهمد که اینجا منظور «بانک مالی» است.

اهمیت الگوریتم BERT برای زبان فارسی

خیلی‌ها فکر می‌کنند BERT فقط مخصوص انگلیسی است. درست است که شروعش با انگلیسی بود، اما به مرور برای زبان‌های دیگر از جمله فارسی هم توسعه یافت. این یعنی وقتی شما در گوگل به فارسی جستجو می‌کنید، BERT در حال تفسیر نیت شماست. پس اگر کاربری بنویسد «داروی گیاهی برای دل‌درد بچه»، گوگل دقیقاً متوجه می‌شود دنبال مقاله‌ای پزشکی هست نه مثلاً تاریخچه‌ی گیاهان!

الگوریتم BERT چگونه کار می‌کند؟

بذار همین اول اعتراف کنیم: زیر کاپوت BERT کلی ریاضیات و مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی خوابیده که اگر بخوایم همش رو باز کنیم احتمالاً نصف مخاطبا فرار می‌کنن! اما خبر خوب اینکه برای ما به‌عنوان یک سئوکار لازم نیست وارد جزئیات تئوری TensorFlow بشیم؛ فقط باید اون‌قدری بدونیم که بفهمیم چرا BERT همه‌چیز رو در سئو تغییر داد.

ترنسفورمرها؛ مغز پشت الگوریتم BERT

الگوریتم BERT بر پایه‌ی چیزی به اسم Transformers ساخته شده. ترنسفورمرها در واقع یک نوع معماری هوش مصنوعی هستن که مثل یک «مغز گروهی» عمل می‌کنن. بر خلاف مدل‌های قدیمی که جمله رو کلمه به کلمه و پشت سر هم می‌خوندن، ترنسفورمرها می‌تونن همه کلمات رو همزمان ببینن و رابطه بینشون رو بسنجن.

اینجا مفهوم Attention (توجه) وارد میشه؛ یعنی مدل می‌فهمه کدوم کلمه در جمله مهم‌تره و باید بهش توجه بیشتری داشته باشه. به قول معروف «هر حرفی رو باید در ظرف خودش شنید». برای همین، ترنسفورمرها می‌تونن بفهمن که «بانک» در جمله «سپرده‌گذاری در بانک» با «نشستن کنار بانک رودخانه» زمین تا آسمون فرق داره.

چرا «دوسویه» بودن الگوریتم BERT مهمه؟

قبل از BERT، مدل‌ها معمولاً یک‌طرفه بودن. یعنی یا جمله رو از راست به چپ می‌خوندن یا از چپ به راست. نتیجه؟ نصفه‌نیمه فهمیدن. الگوریتم BERT اما از هر دو طرف وارد میشه. تصور کن داری یک فیلم معمایی می‌بینی و فقط صحنه‌های اولش رو ببینی؛ معلومه چیزی دستگیرت نمیشه! اما وقتی وسط و پایان رو هم ببینی تازه می‌فهمی ماجرا از چه قراره.

BERT دقیقاً همین کار رو می‌کنه. با نگاه کردن همزمان به قبل و بعد یک کلمه، معنای دقیقش رو درمیاره.

تمرین‌های الگوریتم BERT برای یادگیری زبان

گوگل برای آموزش الگوریتم BERT از دو تکنیک جالب استفاده کرد:

۱. Masked Language Modeling

بعضی از کلمات در جمله رو پنهان می‌کنن (با ماسک جایگزین می‌کنن) و از مدل می‌خوان حدس بزنه کلمه‌ی درست چی بوده. مثلاً جمله:
«دیروز رفتم [MASK] و یک کتاب خریدم»
BERT باید بفهمه اون [MASK] احتمالاً «کتابفروشی» بوده نه «استادیوم فوتبال»!

۲. Next Sentence Prediction

مدل رو مجبور می‌کنن حدس بزنه آیا جمله‌ی دوم واقعاً ادامه‌ی منطقی جمله‌ی اول هست یا نه.
مثال:
جمله اول: «من امروز صبح زود از خواب بیدار شدم.»
جمله دوم: «ساعت سه نیمه‌شب خوابم برد.»
BERT باید بفهمه که این دوتا جمله به‌طور منطقی به هم مربوط نمی‌شن.

نسخه‌های مختلف الگوریتم BERT

• BERT Base: نسخه سبک‌تر، برای استفاده‌های عمومی

• BERT Large: نسخه بزرگ‌تر با پارامترهای بیشتر، دقیق‌تر اما سنگین‌تر
  بعدها مدل‌های مشابه مثل RoBERTa، ALBERT و DistilBERT هم ساخته شدن که هر کدوم یه بهینه‌سازی روی اصل BERT انجام دادن.

به زبان ساده: BERT مغز گوگل رو به یک مترجم انسانی نزدیک کرد. حالا گوگل نه‌تنها معنی کلمات، بلکه «نیت پشت کلمات» رو هم درک می‌کنه.

تفاوت الگوریتم BERT با RankBrain و الگوریتم MUM

گوگل همیشه مثل یک آشپز کنجکاو بوده؛ هر چند سال یک‌بار یه دستور پخت جدید برای درک بهتر زبان کاربرها رو امتحان می‌کنه. اول RankBrain، بعد الگوریتم BERT و حالا هم الگوریتم MUM. اما فرق اینا با هم چیه و چرا باید برامون مهم باشه؟

RankBrain؛ مغز حدس‌زن

الگوریتم RankBrain در سال ۲۰۱۵ معرفی شد و اولین الگوریتم گوگل بود که از یادگیری ماشینی (Machine Learning) برای تفسیر کوئری‌ها استفاده می‌کرد. کار اصلی‌اش این بود که وقتی با عباراتی جدید و ناشناخته روبه‌رو می‌شد، حدس بزنه کاربر احتمالاً دنبال چه چیزی می‌گرده.
مثلاً اگه کسی بنویسه «بهترین فیلم‌هایی که دیشب شبیه تایتانیک بودن»، RankBrain سعی می‌کرد بفهمه کاربر دنبال فیلم‌های عاشقانس درامه. اما مشکل اینجا بود که RankBrain خیلی وقت‌ها مثل اون دوستیه که همیشه «حدس می‌زنه» اما مطمئن نیست!

BERT؛ مترجم دوسویه

بعد از RankBrain، گوگل فهمید حدس‌زدن کافی نیست. باید معنی دقیق جمله رو فهمید. اینجا بود که BERT وارد صحنه شد.
تفاوت اصلی اینه که الگوریتم BERT به جای تمرکز روی کل کوئری به‌صورت کلی، میاد هر کلمه رو در بافت دوسویه بررسی می‌کنه. همین باعث میشه بتونه بین «بانک» به‌معنی «موسسه مالی» و «بانک» به‌معنی «کنار رودخانه» فرق بذاره.

به بیان ساده:

• RankBrain = حدس بر اساس شباهت

• BERT = فهمیدن معنای واقعی بر اساس بافت

MUM؛ غول چندوظیفه‌ای

حالا برسیم به MUM (Multitask Unified Model) که در سال ۲۰۲۱ معرفی شد. این الگوریتم دیگه یک مترجم ساده نیست؛ بلکه بیشتر شبیه به یک استاد دانشگاهه!

• می‌تونه چندوظیفه‌ای کار کنه (همزمان جستجو، خلاصه‌سازی، پاسخ‌گویی).

• چندزبانه است؛ یعنی با بیش از ۷۵ زبان دنیا کار می‌کنه.

• فراتر از متن میره؛ می‌تونه تصویر، ویدئو و حتی صوت رو هم درک کنه.

اگر BERT شبیه یه مترجم دقیق باشه، الگوریتم MUM مثل یک مشاور خبره‌ست که نه‌تنها معنی سوالت رو می‌فهمه، بلکه جواب کاملش رو هم با ترکیب منابع مختلف بهت می‌ده.

مقایسه سریع این سه الگوریتم

• RankBrain: یادگیری ماشینی اولیه برای حدس زدن معنای کوئری‌های جدید.

• BERT: فهم عمیق زبان طبیعی با نگاه دوسویه به بافت کلمات.

• MUM: درک چندرسانه‌ای و چندزبانه، و توانایی پاسخ دادن به سوالات پیچیده.

به قول قدیمی‌ها: «هر کدام در حد خود کار می‌کند»؛ RankBrain راه را باز کرد، BERT معنی را فهمید و MUM حالا آماده است تا همه‌چیز را یکجا تحلیل کند.

BERT و هدف جستجو (Search Intent)

قبل از الگوریتم BERT، گوگل بیشتر بر اساس کلمات کلیدی کار می‌کرد. فرض کن، کاربری جستجو می‌کرد «کباب‌خانه نزدیک من». گوگل سعی می‌کرد پاسخ‌های مرتبط با «کباب» یا «رستوران‌های ایرانی» رو بیاره. اما اگر کاربر واقعاً دنبال یک رستوران محلی و نزدیک می‌گشت، این کلمات خیلی هم مفید نبودن.

با ورود BERT، گوگل شروع کرد به درک نیت واقعی کاربر. یعنی به‌جای اینکه فقط به کلمات نگاه کنه، گوگل حالا «پشت هر کلمه» رو هم می‌فهمه.

هدف جستجو چیست؟

Search Intent یا هدف جستجو، منظور از عبارت جستجو شده توسط کاربر است. گوگل الآن می‌تونه بفهمه که شما دقیقاً دنبال چی هستید؛ مثلا:

1. نیت اطلاعاتی (Informational Intent)
   وقتی کسی چیزی مثل «چیست؟» یا «چگونه؟» جستجو می‌کنه، هدفش یاد گرفتن اطلاعاتی خاصه. مثلاً جستجو «الگوریتم BERT چیست؟» هدفش اطلاعاتیه، نه خرید چیزی.

2. نیت ناوبری (Navigational Intent)
   کاربر می‌خواد به یک سایت خاص بره. مثلاً «ورزش3» یا «دیجی‌کالا». هدف این جستجو واضح است؛ هدایت به یک سایت خاص.

3. نیت تجاری (Transactional Intent)
   کاربری که چیزی مثل «خرید موبایل» رو جستجو می‌کنه، در واقع قصد خرید داره و دنبال تصمیم‌گیری برای خرید یه محصول هست.

4. نیت محلی (Local Intent)
   وقتی کاربر می‌نویسه «کافه نزدیک من»، گوگل باید بفهمه که منظور کاربر یک کافه در نزدیکی محل زندگی‌اش است نه هر کافه‌ای در دنیا.

چگونه BERT به فهم هدف جستجو کمک می‌کند؟

تا پیش از BERT، گوگل برای درک نیت کاربر تنها به الگوریتم‌هایی مثل RankBrain متکی بود که بیشتر بر اساس تفسیر رفتار جستجو عمل می‌کردند. اما BERT این مشکل رو حل کرد. چون BERT نه‌تنها به کلمات نگاه می‌کنه، بلکه به بافت جمله هم توجه می‌کنه. این باعث می‌شه که معنی دقیق‌تر جملات پیچیده‌تر فهمیده بشه.

برای مثال، اگر شما جستجو کنید:

• «چطور به بهترین روش گلابی‌های رسیده رو انتخاب کنم؟»
  BERT به این شکل معنا می‌کنه که شما دنبال اطلاعاتی هستید برای خرید گلابی‌های رسیده، نه اینکه بخواهید در مورد تاریخ گلابی‌ها بخونید!

کاربرد عملی BERT در سئو

1. محتوای باکیفیت و مناسب هدف
   به‌جای تمرکز بر کلمات کلیدی تکراری، باید محتوای شما دقیقاً بر اساس هدف جستجوی کاربر ساخته بشه. برای مثال، اگر کاربر جستجو کرده «خرید بهترین کفش پیاده‌روی»، نباید فقط کلمه «کفش پیاده‌روی» رو تکرار کنید، بلکه باید بهترین برندها، ویژگی‌های کفش، نکات خرید و مقایسه رو ذکر کنید.

2. پاسخ به سوالات پیچیده
   اگر کسی جستجو می‌کنه «چطور در سئو سایت خود موفق بشم؟»، بهتره جواب شما جامع باشه، نه فقط یک لینک به مقاله‌ای که خیلی کلیشه‌ای باشه. باید توضیح بدید که چه مراحل عملی باید انجام بشه.

3. نیت محلی (Local Intent) و SEO محلی
   BERT باعث شده سئو محلی خیلی اهمیت پیدا کنه. گوگل حالا می‌فهمه وقتی کاربر می‌نویسه «پیتزا نزدیک من»، یعنی دقیقا دنبال پیتزای محلی توی منطقه خودش می‌گرده، نه هر پیتزایی در دنیا.

چطور برای الگوریتم BERT بهینه‌سازی کنیم؟

1. نوشتن به زبان طبیعی
   به جای استفاده از جملات مصنوعی و تکرار کلیدواژه‌ها، باید مثل یک انسان با کاربر صحبت کنید. Google به محتواهایی که طبیعی‌تر نوشته شده‌اند اهمیت می‌ده.

2. شما باید نیت کاربر رو درک کنید
   همیشه سعی کنید وقتی می‌نویسید، دقیقاً به این فکر کنید که کاربر با جستجوی خودش دنبال چه چیزی بوده. آیا دنبال اطلاعات، خرید، یا یافتن کسب‌وکار محلی است؟

الگوریتم BERT و سئو محتوا

الگوریتم BERT به‌طور جدی نحوه نوشتن محتوا را تغییر داده است. دیگه نمی‌تونیم با تکرار بی‌پایان کلمات کلیدی به نتایج خوبی برسیم. BERT به ما یادآوری می‌کنه که باید محتوای کاربر محور و نیت جستجو رو در اولویت قرار بدیم. توی این بخش می‌خواهیم بررسی کنیم که چطور می‌تونیم محتوای سایت رو طوری بهینه کنیم که هم برای گوگل و هم برای کاربران مفید باشه.

۱. نوشتن برای انسان‌ها، نه برای الگوریتم‌ها

پیش از این، سئوکارها برای رتبه‌بندی سایت‌ها، محتوا رو طوری بهینه می‌کردن که گوگل راحت‌تر بتونه اون رو بخونه. این یعنی تکرار بیش از حد کلمات کلیدی، استفاده از جملات عجیب و غریب و ساختارهای پیچیده. اما با آمدن الگوریتم BERT ، داستان کاملاً تغییر کرده. گوگل حالا می‌فهمه که جملات بی‌ربط و محتوای مصنوعی اصلاً برای کاربر مفید نیست. بنابراین، اولویت با تولید محتوای طبیعی و انسانی است.

مثلاً به جای اینکه بگید:

• “برای خرید بهترین موبایل‌ها با قیمت ارزان، به فروشگاه ما بیایید. موبایل‌های ارزان قیمت با کیفیت عالی برای شما داریم.”
  باید بگید:

• “اگر به دنبال خرید یک موبایل با قیمت مناسب و کیفیت خوب هستید، این مقاله به شما کمک می‌کند تا بهترین انتخاب را داشته باشید.”

این روش هم به کاربر کمک می‌کنه، هم به گوگل برای فهم دقیق‌تر نیت جستجو.

۲. درک کامل از نیت جستجو (Search Intent)

همونطور که قبلاً توضیح دادیم، الگوریتم BERT کمک می‌کنه که گوگل نه‌تنها کلمات، بلکه «نیت پشت کلمات» رو هم درک کنه. حالا به عنوان یک نویسنده محتوا یا سئوکار، شما باید دقیقاً بدونید کاربری که جستجو می‌کنه، دنبال چی می‌گرده.

برای مثال:

• جستجو «چطور برای موفقیت در کسب‌وکار برنامه‌ریزی کنیم؟» یک نیت اطلاعاتی دارد. این کاربر به دنبال راهنمایی است.

• جستجو «خرید بهترین ساعت هوشمند» یک نیت تجاری دارد. این کاربر به دنبال خرید است.

• جستجو «رستوران خوب نزدیک من» یک نیت محلی دارد. این کاربر دنبال یک رستوران در منطقه خود است.

با درک این نیت‌ها، شما باید محتوای خود را بر اساس هدف جستجوی کاربر طراحی کنید.

۳. استفاده از جملات و عبارات طبیعی و بدون پیچیدگی

گوگل بعد از الگوریتم BERT می‌تواند جملات پیچیده و مصنوعی را شناسایی کند و آن‌ها را بی‌ارزش تشخیص دهد. پس بهترین کار این است که مطالب شما ساده، روان و بر اساس زبان طبیعی انسان نوشته شده باشد.

برای مثال:

• قبل از الگوریتم BERT : “بهترین گوشی موبایل برای خرید در سال ۲۰۲۴ با امکاناتی همچون دوربین ۱۲ مگاپیکسل و صفحه نمایش ۶.۵ اینچ.”

• بعد از الگوریتم BERT : “در سال ۲۰۲۴، بهترین گوشی‌ها برای خرید شامل مدل‌هایی با دوربین‌های حرفه‌ای و صفحه نمایش‌های بزرگتر هستند. در این مقاله بهترین انتخاب‌ها را بررسی می‌کنیم.”

همونطور که می‌بینید، دومین جمله بیشتر شبیه به چیزی است که یک انسان به آن علاقه‌مند است، نه صرفاً یک لیست خشک از ویژگی‌ها.

۴. استفاده از موجودیت‌ها (Entities) و داده‌های ساختاریافته (Schema Markup)

الگوریتم BERT بیشتر از هر زمانی بر موجودیت‌ها (Entities) تأکید دارد. موجودیت‌ها، اسم‌ها، مکان‌ها، برندها و اصطلاحات خاص هستند که گوگل از آن‌ها برای درک دقیق‌تر محتوا استفاده می‌کند.

برای مثال:

• اگر شما در حال نوشتن در مورد الگوریتم BERT هستید، باید مطمئن شوید که واژه‌های مرتبط مانند «مدل‌های زبانی»، «NLP»، «ترنسفورمرها» و غیره در متن وجود داشته باشند.

• برای سایت‌های محلی، استفاده از Schema LocalBusiness برای معرفی کسب‌وکار و موقعیت جغرافیایی ضروری است.

استفاده از داده‌های ساختاریافته، مثل Schema Markup، به گوگل کمک می‌کند تا محتوای شما رو بهتر درک کنه و اطلاعات دقیق‌تری مثل ساعت کاری، قیمت، خدمات و مکان‌ها رو در نتایج جستجو نشان بده.

۵. پاسخ دادن به سوالات رایج (FAQ) و استفاده از «پاسخ‌های فوری»

یکی از تاثیرات الگوریتم BERT در سئو این است که کاربران بیشتر به دنبال پاسخ‌های فوری هستند. یعنی زمانی که یک سوال ساده می‌پرسند، می‌خواهند سریع‌ترین و دقیق‌ترین جواب رو پیدا کنن. بنابراین اگر شما به پرسش‌های متداول (FAQ) در محتوای خود پاسخ بدید، احتمال اینکه در Featured Snippets (جعبه‌های پاسخ فوری) گوگل نمایش داده بشید، بیشتر میشه.

برای مثال:

• پرسش: «الگوریتم BERT چیست؟»

• پاسخ کوتاه و مفهومی: «الگوریتم BERT یکی از مدل‌های پردازش زبان طبیعی گوگل است که برای درک دقیق‌تر بافت جملات طراحی شده و به رتبه‌بندی بهتر نتایج جستجو کمک می‌کند.»

۶. بهینه‌سازی برای جستجوهای صوتی و سوالات طبیعی

بعد از الگوریتم BERT ، جستجوهای صوتی بیشتر مورد توجه قرار گرفت. مردم حالا به جای تایپ کردن جملات پیچیده، سوالات طبیعی می‌پرسند. به همین دلیل باید محتوای خود را طوری بهینه کنید که پاسخ‌های طبیعی و منطقی به سوالات رایج داده بشه. برای مثال:

• «چطور به بهترین روش از BERT برای سئو استفاده کنم؟» به جای «الگوریتم BERT، سئو»

BERT و سئو محلی (Local SEO)

سئو محلی به معنی بهینه‌سازی وب‌سایت برای نتایج جستجوهای جغرافیایی است. مثلاً وقتی کاربری در جستجوی «رستوران‌های ایرانی نزدیک من» یا «دکتر پوست در تهران» است، BERT به گوگل کمک می‌کند تا نتایج دقیقی ارائه دهد که مرتبط با مکان کاربر باشد. به عبارت دیگر، BERT به گوگل کمک می‌کند تا بفهمد که کوئری‌های محلی واقعاً به‌دنبال موقعیت مکانی و خدمات محلی هستند.

بیشتر بدانید درباره : الگوریتم فرد(fred)

چرا سئو محلی بعد از الگوریتم BERT اهمیت بیشتری پیدا کرد؟

قبل از BERT، گوگل بیشتر روی کلمات کلیدی تمرکز داشت. اما با آمدن BERT، گوگل شروع به درک بافت معنایی جملات کرد. این یعنی BERT توانایی دارد که حتی پیچیده‌ترین جستجوهای محلی را که شامل کلمات مبهم یا محاوره‌ای است، به‌خوبی پردازش کند.

برای مثال:

• قبل از الگوریتم BERT : جستجو «رستوران‌های ایتالیایی نزدیک من» ممکن بود نتیجه‌ای از رستوران‌های ایتالیایی در سطح جهانی بدهد.

• بعد از الگوریتم BERT : حالا گوگل با کمک BERT دقیقاً می‌داند که منظور شما رستوران‌های ایتالیایی در نزدیکی محل زندگی‌تان است.

گوگل حالا به‌خوبی درک می‌کند که نیت جستجو شما فقط یک رستوران نیست، بلکه یک رستوران مناسب برای شما در مکان مشخص است.

چطور الگوریتم BERT به جستجوهای محلی کمک می‌کند؟

درک معنای محلی

الگوریتم BERT به گوگل کمک می‌کند که جستجوهای محلی را با دقت بیشتری تفسیر کند. مثلاً کاربر ممکن است جستجو کند:

• «داروخانه شبانه‌روزی نزدیک من»
  BERT درک می‌کند که «نزدیک من» به موقعیت جغرافیایی کاربر اشاره دارد و به‌طور دقیق جستجوی محلی انجام می‌دهد.

 پردازش جملات محاوره‌ای و طبیعی

جستجوهای محلی به‌طور معمول خیلی محاوره‌ای و غیررسمی هستند. مثلاً:

• «نزدیک من کافه خوب کجاست؟»
  گوگل باید دقیقا بفهمد که منظور شما یک کافه است که در نزدیکی شما قرار دارد، نه اینکه جواب‌هایی برای کافه‌های دور از محل شما بدهد. الگوریتم BERT این پردازش زبان طبیعی را به بهترین شکل انجام می‌دهد.

تعامل با ابزارهایی مانند Google Business Profile

Google Business Profile (GBP) و دیگر ابزارهای محلی در راستای بهبود الگوریتم BERT به‌طور خودکار بهینه‌سازی می‌شوند. اطلاعاتی مثل آدرس، ساعت کاری، تلفن، و نظرات بر اساس الگوریتم BERT و نیت جستجو، دقیق‌تر و مفیدتر به کاربران نمایش داده می‌شود.

چگونه برای سئو محلی با BERT بهینه‌سازی کنیم؟

ایجاد و بهینه‌سازی Google Business Profile

از آنجایی که الگوریتم BERT به‌طور ویژه بر نتایج محلی تاثیر می‌گذارد، مهم‌ترین قدم در سئو محلی این است که پروفایل کسب‌وکار گوگل (GBP) خود را به‌دقت تکمیل کنید. این شامل اطلاعاتی مانند:

• نام، آدرس و شماره تلفن (NAP)

• ساعات کاری

• نظرات و ارزیابی‌ها

• دسته‌بندی‌های مرتبط

تکمیل این اطلاعات به گوگل کمک می‌کند که موقعیت شما را به‌درستی شناسایی کند.

 استفاده از داده‌های ساختاریافته (Schema Markup)

برای افزایش شانس حضور در نتایج محلی، استفاده از داده‌های ساختاریافته (Schema Markup) بسیار اهمیت دارد. برای کسب‌وکارهای محلی، استفاده از Schema LocalBusiness در وب‌سایت ضروری است. این به گوگل کمک می‌کند تا اطلاعات شما را بهتر درک کند و در نتایج جستجو نشان دهد.

بیشتر بدانید : نقش اسکیما مارک اپ  در هوش مصنوعی

 استفاده از کلیدواژه‌های محلی

در انتخاب کلیدواژه‌ها دقت کنید که عبارات محلی و جغرافیایی را در نظر بگیرید. به‌جای استفاده از کلی‌گویی مانند «رستوران»، از عباراتی مثل «رستوران ایتالیایی در تهران» یا «کافه‌های نزدیک میدان انقلاب» استفاده کنید.

بیشتر بدانید : کلمه کلیدی چیست ؟ 

 مدیریت نظرات و نقدهای کاربران

نقد و نظرات کاربران برای سئو محلی اهمیت زیادی دارند. الگوریتم BERT می‌تواند نظرات کاربران را تحلیل کند و تاثیر زیادی در نشان دادن کسب‌وکارهای محلی در نتایج جستجو بگذارد. پس حتماً به نظرات پاسخ دهید و از مشتری‌ها بخواهید نظر بگذارند.

 تولید محتوای محلی

اگر کسب‌وکار شما محلی است، سعی کنید محتوای خود را برای مردم همان منطقه تولید کنید. برای مثال، مقالات آموزشی در زمینه‌های مرتبط با محله یا منطقه‌ای که در آن هستید، می‌تواند کمک زیادی به رتبه‌بندی شما در نتایج محلی کند.

BrightLocal ابزاری عالی برای مدیریت سئو محلی است و اطلاعات مفیدی در این زمینه ارائه می‌دهد. برای اطلاعات بیشتر، به BrightLocal مراجعه کنید.

نقش الگوریتم BERT در سئو محلی (Local SEO)

در سئو محلی، یکی از اصلی‌ترین وظایف BERT اینه که وقتی کاربری جستجو می‌کنه:

• «میزبان برای مراسمات در شمال تهران»

• «تعمیرات لوازم خانگی در اصفهان»

گوگل از BERT برای تشخیص موقعیت دقیق و ارتباط محلی استفاده می‌کنه و شما باید بهینه‌سازی محتوای خود رو طوری انجام بدید که دقیقا منطبق با نیازهای جغرافیایی کاربر باشه.

سوالات متداول درباره ی الگوریتم BERT

1.الگوریتم BERT دقیقاً چه تفاوتی با الگوریتم‌های قبلی گوگل دارد؟

الگوریتم BERT نسبت به الگوریتم‌های قبلی مثل RankBrain و MUM تغییرات اساسی داشته.

• RankBrain بیشتر بر تفسیر کوئری‌ها بر اساس سیگنال‌های رفتاری کار می‌کرد، در حالی که BERT به بافت دوطرفه جملات توجه می‌کند و تلاش می‌کند معنای دقیق‌تری از جمله استخراج کند.

• MUM هم که بعد از الگوریتم BERT معرفی شد، چندوظیفه‌ای است و علاوه بر متن، قادر به پردازش تصاویر و ویدیوهاست.

• به طور خلاصه، الگوریتم BERT  بیشتر به درک نیت کاربر و زبان طبیعی توجه دارد، در حالی که الگوریتم‌های قبلی بیشتر به داده‌ها و سیگنال‌های خاص توجه می‌کردند.

2.آیا می‌توان مستقیماً برای الگوریتم BERT بهینه‌سازی کرد؟

BERT یک الگوریتم هوش مصنوعی است که به درک بهتر جملات و نیت کاربر کمک می‌کند. برخلاف الگوریتم‌های قدیمی مثل Penguin یا Panda که مستقیماً قابل بهینه‌سازی بودند، برای BERT نمی‌توان به طور مستقیم بهینه‌سازی کرد.
اما شما می‌توانید با نوشتن محتوای طبیعی، خوانا و متناسب با نیت جستجو، شانس خود را برای رتبه‌بندی بهتر در نتایج جستجو افزایش دهید. برای مثال، به جای تمرکز روی تکرار کلیدواژه‌ها، باید محتوای خود را برای خوانندگان بنویسید، نه برای الگوریتم‌ها.

3.الگوریتم BERT در فارسی چگونه اثر می‌گذارد و آیا فعال است؟

BERT اولین بار برای زبان‌های انگلیسی معرفی شد، اما پس از آن به سایر زبان‌ها هم تعمیم یافت. به‌طور خاص، در زبان فارسی، الگوریتم BERT به تدریج برای درک بهتر جملات و نیت جستجو در حال بهینه‌سازی است. منابع مختلف از جمله آکادمی وبسیما و Search Engine Land اشاره کرده‌اند که این الگوریتم به مرور برای زبان‌های مختلف، از جمله فارسی، فعال شده و در حال بهبود است. پس بله، BERT در حال حاضر برای فارسی نیز اثرگذار است و به گوگل کمک می‌کند تا جستجوهای محلی و معنایی را بهتر تحلیل کند.

سخن پایانی درباره الگوریتم BERT

الگوریتم BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) یکی از نوآوری‌های بزرگ در پردازش زبان طبیعی است که توسط گوگل معرفی شد. این الگوریتم با درک معنای کلمات در متن‌های پیچیده و زمینه‌محور، به جستجوهای گوگل دقت بیشتری می‌بخشد و توانسته است تغییرات زیادی در نحوه‌ی پردازش نتایج جستجو ایجاد کند. BERT با توجه به درک عمیق‌تری که از جملات و عبارات مختلف ارائه می‌دهد، باعث شده تا نتایج جستجو بیشتر مرتبط و مفید برای کاربران باشد. به عبارت دیگر، این الگوریتم می‌تواند به شکلی مؤثرتر از مدل‌های قبلی جستجو، معنای پشت پرده‌ی پرسش‌های کاربران را شناسایی کرده و نتایج دقیق‌تری ارائه دهد.

ابزارهایی مانند Google Business Profile و Schema LocalBusiness نقش کلیدی در سئو محلی دارند و به شما کمک می‌کنند تا کسب‌وکار خود را به‌درستی به مخاطبان محلی نمایش دهید. در این مسیر، بهینه‌سازی NAP (نام، آدرس، شماره تلفن)، پاسخ به نظرات کاربران، و استفاده از داده‌های ساختاریافته ضروری است.

اگر می‌خواهید سئوی سایت خود را بر پایهٔ یک تحقیق کلمه کلیدی اصولی و حرفه‌ای آغاز کنید، همین حالا اقدام کنید. می‌توانید برای دریافت یک جلسه مشاوره اختصاصی سئو با تیم ما در ارتباط باشید. این همان قدمی است که می‌تواند تفاوت بزرگی در رشد کسب‌وکار آنلاین شما ایجاد کند. میخوایی سایتت به صفحه اول گوگل برسه؟ با خدمات سئو ما، این مسیر سریع‌تر و مطمئن‌تر خواهد بود