Google BERT là gì? BERT ảnh hưởng gì đến SERPs

Google đã là một phần gần như không thể thiếu với con người hiện đại đến nỗi nhiều người trong chúng ta còn trò chuyện trực tiếp với nó.

Người dùng nhập “đường nào để tôi đến chợ” hoặc “khi nào mùa xuân bắt đầu”, như thể họ đang nói chuyện một cách tự nhiên với một người ngoài đời vậy.

Nhưng điều đáng nhớ là: Google được tạo ra từ các thuật toán.

Và đó là một trong những thuật toán đó – Google BERT – giúp công cụ tìm kiếm hiểu những gì mọi người đang yêu cầu và mang lại câu trả lời họ muốn.

Đúng vậy: bot không phải là người, nhưng công nghệ đã phát triển đến mức chúng có thể hiểu được ngôn ngữ của con người, bao gồm tiếng lóng, lỗi, từ đồng nghĩa và các biểu thức ngôn ngữ có trong bài phát biểu của chúng ta, và chúng ta thậm chí không nhận thấy.

Thuật toán tìm kiếm này được Google tạo ra để hiểu rõ hơn về ý định và nội dung tìm kiếm của người dùng trên SERPs.

Nhưng làm thế nào nó hoạt động? Và nó ảnh hưởng đến chiến lược SEO của bạn như thế nào?

Trong bài này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu tường tận các nội dung sau:

Google BERT là gì?
BERT được phát hành khi nào?
NLP là gì?
BERT có thay thế RankBrain không?
Google BERT hoạt động như thế nào?
Tại sao Google BERT lại quan trọng đối với trải nghiệm tìm kiếm?
Các tác động của BERT đối với SERPs là gì?
Nội dung và SEO: làm thế nào để tối ưu hóa cho BERT?

Bắt đầu thôi!

Google BERT là gì?

Google BERT viết tắt của ‘Bidirectional Encoder Representations from Transformers’ — là một mô hình ngôn ngữ AI mà Google hiện đang áp dụng cho kết quả tìm kiếm, làm tăng sự hiểu biết của công cụ tìm kiếm về ngôn ngữ của con người.

Mặc dù BERT là một mô hình phức tạp, nhưng ta có thể tóm gọn lại mục đích của Google BERT rất đơn giản — Nó giúp Google hiểu rõ hơn về bối cảnh xung quanh các tìm kiếm của bạn

BERT sử dụng AI dưới dạng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và phân tích bối cảnh để xử lý mọi từ trong truy vấn tìm kiếm liên quan đến tất cả các từ khác trong một câu.

Điều này là cần thiết trong môi trường tìm kiếm khi mọi người thể hiện bản thân một cách tự nhiên trong các cụm từ tìm kiếm và nội dung trang. Điều này trực tiếp tác động khiến Google phải làm việc để tạo sự kết hợp chính xác giữa cái này và cái kia.

BERT được phát hành khi nào?

Vào tháng 11 năm 2018, Google đã ra mắt BERT ở dạng mã nguồn mở trên nền tảng GitHub.

Từ đó trở đi, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng các mã và mẫu được tạo trước của BERT để nhanh chóng tạo hệ thống của riêng mình. Bản thân Google cũng đã sử dụng BERT trong hệ thống tìm kiếm của mình.

Vào tháng 10 năm 2019, Google đã công bố bản cập nhật lớn nhất của mình trong trong suốt một thời gian dài vừa qua về việc áp dụng BERT trong thuật toán tìm kiếm.

Google đã áp dụng các mô hình để hiểu ngôn ngữ con người, nhưng bản cập nhật này được công bố là một trong những bước nhảy vọt quan trọng nhất trong lịch sử công cụ tìm kiếm.

Ban đầu, BERT chỉ được ra mắt ở Hoa Kỳ và bằng tiếng Anh. Nhưng đến tháng 12 năm 2019, mô hình này đã được mở rộng lên hơn 70 ngôn ngữ. Bằng cách này, chất lượng các kết quả tìm kiếm trên toàn thế giới đã nâng cao hơn rất nhiều lần.

Các tác động của BERT đối với SERPs là gì?

Khi Google tung ra BERT, họ nói rằng bản cập nhật sẽ ảnh hưởng đến khoảng 10% các tìm kiếm ở Hoa Kỳ.

Giống như mọi bản cập nhật thuật toán, thông báo này đã tạo ra một làn sóng trong giới SEO lúc bấy giờ, vì nhiều trang web lo sợ bị mất vị trí.

Tuy nhiên, không giống như các bản cập nhật nhằm mục đích chống lại các hành vi xấu, BERT không phạt bất kỳ trang web nào. Những gì nó làm là cải thiện sự liên kết giữa các tìm kiếm của người dùng và nội dung trang.

Do đó, nếu ai đó mất vị trí cho một từ khóa cụ thể, điều đó có nghĩa là nội dung trên website của họ không mang lại câu trả lời tốt cho truy vấn đó.

Mặt khác, nếu trang phù hợp với Google, nó có thể được tối ưu tốt hơn với một truy vấn khác và được quản lý để cải thiện chất lượng lưu lượng truy cập, khiến khách truy cập có nhiều khả năng thưởng thức nội dung hơn.

Trong quá khứ, Google thường xử lý từng từ một theo thứ tự. Sự khác biệt về kết quả giữa cách tiếp cận cũ và mới thực sự là khác biệt.

Google đưa ra ví dụ về một tìm kiếm như sau:

Trong quá khứ, Google sẽ giải thích tìm kiếm này là một du khách Mỹ đang tìm kiếm thị thực đến Brazil.

Đó là bởi vì Google đã không tính đến giới từ và bối cảnh vốn có trong ngôn ngữ của con người. Trong ví dụ này, Google sẽ không tính đến từ “to” . Điều này làm thay đổi ý nghĩa của việc tìm kiếm.

So sánh điều đó với cách tiếp cận của BERT.

BERT xem xét đến toàn bộ câu truy vấn, bao gồm cả giới từ. Trong ví dụ này, BERT bây giờ hiểu người tìm kiếm là một người Brazil đang tìm kiếm thị thực Hoa Kỳ – không phải ngược lại.

Một vài ví dụ khác được Google đưa ra thêm:

Ví dụ về Featured snippet: Tiếp theo là một ví dụ về cách Google hiển thị một đoạn trích nổi bật. Trong quá khứ, một truy vấn như thế này sẽ gây nhầm lẫn cho các hệ thống của Google.

Google cho biết:

Chúng tôi đặt quá nhiều tầm quan trọng vào từ “curb” và bỏ qua từ “no”, không hiểu từ đó quan trọng như thế nào để phản ứng thích hợp với truy vấn này. Vì vậy, chúng tôi sẽ trả kết quả cho việc đỗ xe trên một ngọn đồi có lề đường.

Rất nhiều người sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tìm kiếm thông tin. Ngôn ngữ này bao gồm nhiều manh mối ngữ cảnh làm thay đổi ý nghĩa tìm kiếm.

Nhờ vào mô hình NLP của BERT, Google sẽ trả về thông tin hiểu rõ hơn về bối cảnh này. Google cũng cho biết mô hình BERT sẽ có hiệu lực lên 10% tổng số tìm kiếm ở Mỹ tại thời điểm đó, còn hiện tại thì chắc chắn con số đó chắc chắn không còn chỉ là 10% nữa.

NLP là gì?

Để giải thích BERT là gì, chúng ta đã đề cập rằng thuật toán này là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Vậy NLP là gì?.

NLP (Natural Language Processing) là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc nghiên cứu sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ tự nhiên của con người, dưới dạng tiếng nói (speech) hoặc văn bản (text). Mục đích là lấp đầy khoảng trống giữa ngôn ngữ này và ngôn ngữ khác và làm cho chúng giao tiếp với nhau.

Loại hệ thống này đã tồn tại trong một thời gian dài, kể từ công trình nghiên cứu của Alan Turing vào những năm 1950.

Nhưng đó là vào những năm 1980, các mô hình NLP đã để lại bản thảo của chúng và được áp dụng vào trí tuệ nhân tạo. Kể từ đó, máy tính đã xử lý khối lượng lớn dữ liệu, điều này đã cuộc cách mạng hóa mối quan hệ giữa con người và máy móc .

Chúng ta có thể không nhận thấy điều đó trong cuộc sống hàng ngày, nhưng cách diễn đạt bằng lời nói của chúng ta vô cùng phức tạp và đa dạng.

Có rất nhiều ngôn ngữ, quy tắc cú pháp, mối quan hệ ngữ nghĩa, tiếng lóng, câu nói, chữ viết tắt và những sai lầm hàng ngày mà đôi khi, con người hầu như không thể hiểu được nhau!

Điều này thậm chí còn trở nên khó khăn hơn đối với máy tính vì chúng ta sử dụng một ngôn ngữ không có cấu trúc cho chúng, khi đó chúng cần hệ thống để hiểu nó.

Để làm được điều này, NLP áp dụng một loạt các kỹ thuật, chẳng hạn như trừu tượng hóa những gì không liên quan trong văn bản, sửa lỗi chính tả và giảm các từ về dạng nguyên thể hoặc nguyên thể của chúng.

Từ đó có thể cấu trúc, phân đoạn, phân loại nội dung để hiểu ý nghĩa của các phần với nhau. Sau đó, hệ thống cũng soạn thảo một câu trả lời, bằng ngôn ngữ tự nhiên, để tương tác với người dùng.

Ví dụ như loại hệ thống này cho phép bạn nói “Alexa, hãy cho tôi biết công thức làm một chiếc bánh socola” và trợ lý ảo của Amazon sẽ trả lời bằng các nguyên liệu và phương pháp chuẩn bị.

Giải pháp này ngày nay được sử dụng trong một số tài nguyên, chẳng hạn như tương tác với chatbots (hình ảnh bên dưới), dịch văn bản tự động, phân tích cảm xúc trong giám sát mạng xã hội và tất nhiên, hệ thống tìm kiếm của Google.

Google BERT hoạt động như thế nào?

Một trong những điểm khác biệt của Google với các hệ thống xử lý ngôn ngữ khác là đặc tính hai chiều của nó. Nhưng điều này nghĩa gì?

Các hệ thống khác chỉ là một chiều. Có nghĩa là, họ chỉ ngữ cảnh hóa các từ bằng cách sử dụng các thuật ngữ ở bên trái hoặc bên phải của chúng trong văn bản.

BERT hoạt động theo cả 2 hướng: nó phân tích ngữ cảnh ở bên trái và bên phải của từ. Điều này mang lại sự hiểu biết sâu sắc hơn nhiều về mối quan hệ giữa các thuật ngữ và giữa các câu.

Một điểm khác biệt nữa là BERT xây dựng một mô hình ngôn ngữ với một kho ngữ liệu văn bản nhỏ.

Trong khi các mô hình khác sử dụng lượng lớn dữ liệu để dạy máy học, thì phương pháp tiếp cận hai chiều của BERT cho phép bạn dạy hệ thống chính xác hơn và với ít dữ liệu hơn nhiều.

Vì vậy, sau khi mô hình được đào tạo trong kho ngữ liệu văn bản (như Wikipedia), nó sẽ trải qua quá trình “tinh chỉnh”.

Tại thời điểm này, BERT được gửi đến các nhiệm vụ cụ thể, với các đầu vào và đầu ra tùy theo những gì bạn muốn nó thực hiện. Đó là khi nó bắt đầu thích ứng với các nhu cầu khác nhau, như câu hỏi và câu trả lời hoặc phân tích tình cảm.

Lưu ý: BERT là một thuật toán có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng. Vì vậy, khi chúng ta nói về Google BERT, chúng ta đang nói về ứng dụng của nó trong hệ thống công cụ tìm kiếm.

Trong Google, BERT được sử dụng để hiểu ý định tìm kiếm của người dùng và nội dung được lập chỉ mục bởi công cụ tìm kiếm.

Không giống như RankBrain, nó không cần phải phân tích các truy vấn trong quá khứ để hiểu ý người dùng. BERT hiểu các từ, cụm từ và toàn bộ nội dung giống như chúng tôi làm .

Nhưng cũng nhận ra rằng mô hình NLP này chỉ là một phần của thuật toán. Google BERT hiểu ý nghĩa của các từ và cách chúng liên quan với nhau.

Nhưng Google vẫn cần tất cả công việc của phần còn lại của thuật toán để liên kết tìm kiếm với các trang chỉ mục, chọn kết quả tốt nhất và xếp hạng chúng theo thứ tự phù hợp với người dùng.

BERT có thay thế RankBrain không?

Google liên tục nghiên cứu các cách để cải thiện trải nghiệm người dùng và mang lại kết quả hàng đầu. Điều này không bắt đầu hoặc kết thúc bằng BERT.

Vào năm 2015, công cụ tìm kiếm đã công bố một bản cập nhật tìm kiếm mới có tên RankBrain .

Đây là lần đầu tiên thuật toán sử dụng trí thông minh AI để hiểu nội dung và tìm kiếm.

Giống như BERT, RankBrain cũng sử dụng máy học nhưng không thực hiện xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Phương pháp này tập trung vào phân tích truy vấn và nhóm các từ và cụm từ giống nhau về mặt ngữ nghĩa, nhưng không thể tự hiểu ngôn ngữ của con người.

Vì vậy, khi một truy vấn mới được thực hiện trên Google, RankBrain sẽ phân tích các tìm kiếm trước đây và xác định những từ và cụm từ nào phù hợp nhất với tìm kiếm đó, ngay cả khi chúng không khớp chính xác hoặc chưa bao giờ được tìm kiếm.

Khi chúng nhận được tín hiệu tương tác của người dùng, các bot sẽ tìm hiểu thêm về mối quan hệ giữa các từ và cải thiện xếp hạng.

Do đó, RankBrain có thể nói bước đầu tiên của Google trong việc hiểu ngôn ngữ của con người. Thậm chí ngày nay, nó là một trong những phương pháp được thuật toán sử dụng để hiểu ý định tìm kiếm và nội dung trang nhằm cung cấp kết quả tốt hơn cho người dùng.

Vì vậy, BERT không thay thế RankBrain – nó chỉ mang đến một phương pháp hiểu ngôn ngữ con người khác. Tùy thuộc vào tìm kiếm, thuật toán của Google có thể sử dụng một trong hai phương pháp (hoặc thậm chí kết hợp cả hai) để mang lại phản hồi tốt nhất cho người dùng.

Hãy nhớ rằng thuật toán của Google được hình thành bởi sự phức tạp lớn của các quy tắc và hoạt động. RankBrain và BERT đóng một vai trò quan trọng, nhưng chúng chỉ là một phần của hệ thống tìm kiếm mạnh mẽ này.

Tại sao Google BERT lại quan trọng đối với trải nghiệm tìm kiếm?

Bây giờ, chúng ta sẽ bỏ các thuật ngữ CNTT sang một bên để nói về ý nghĩa của BERT đối với các tìm kiếm của Google.

Bạn hiểu rằng thuật toán giúp Google giải mã ngôn ngữ của con người, nhưng nó có gì khác biệt đối với trải nghiệm tìm kiếm của người dùng?

Điều quan trọng cần nhớ, nhiệm vụ của Google là sắp xếp tất cả nội dung trên web để đưa ra câu trả lời tốt nhất cho người dùng.

Đối với điều này, công cụ tìm kiếm cần phải hiểu những gì mọi người đang tìm kiếm và những gì các trang web đang nói về. Do đó, nó có thể tạo ra sự kết hợp chính xác giữa từ khóa và nội dung trang web .

Ví dụ: khi bạn tìm kiếm “cửa hàng thực phẩm”, người tìm kiếm hiểu rằng “cửa hàng” trong truy vấn của bạn không đề cập đến một người trông trẻ, một tổ chức tài chính hoặc một bãi cát trên biển.

Nếu bạn tìm kiếm “cửa hàng thức phẩm” (sai chính tả) hoặc “thực phẩm cửa hàng” (theo thứ tự ngược lại), nó vẫn sẽ hiểu ý bạn.

Với BERT, nó hiểu nghĩa của từ đó trong các cụm từ tìm kiếm của bạn và trong nội dung của các trang được lập chỉ mục.

Khi lập chỉ mục một trang có từ “cửa hàng”, thuật toán sẽ đặt các trang cửa hàng thực phẩm, đồ nội thất và ngân hàng vào các ô khác nhau.

Kể cả khi người tìm kiếm còn đi xa hơn nó cũng hiểu được ý định đằng sau cuộc tìm kiếm này.

Bằng cách thực hiện tìm kiếm này, Google hiểu rằng bạn đang tìm kiếm các cửa hàng thực phẩm gần nơi bạn ở. Vì vậy, trang kết quả có thể sẽ hiển thị các đơn vị cung cấp loại dịch vụ này trong khu vực của bạn, đặc biệt nếu họ có chiến lược SEO địa phương tốt .

Bằng cách này, Google trở nên thông minh hơn để cung cấp kết quả thực sự cung cấp những gì người dùng muốn tìm kiếm. Đây là trải nghiệm tìm kiếm mà Google muốn cung cấp.

Tuy nhiên, trong những ngày đầu của Google, không phải tất cả các tìm kiếm đều mang lại những gì người dùng đang tìm kiếm. Người tìm kiếm bị giới hạn đối với kết hợp chính xác của từ khoá.

Vấn đề là mô hình đối sánh chính xác các từ khóa ban đầu của Google cũng đã tạo ra khá nhiều vấn đề trên internet. Để xuất hiện trong công cụ tìm kiếm, nhiều trang web bắt đầu sử dụng các từ khóa trong văn bản chính xác như người dùng sẽ tìm kiếm. Tuy nhiên, điều này lại làm cho trải nghiệm đọc rất kém.

Hãy suy nghĩ với chúng tôi: bạn thích đọc nội dung nói một cách tự nhiên về việc “chăm sóc cây cảnh” hay một văn bản lặp đi lặp lại nhiều lần “chăm sóc cây cảnh” mà không có ý nghĩa gì?

Vì vậy, việc Google chuyển sang hiểu ý định tìm kiếm cũng cải thiện trải nghiệm đọc của người dùng.

Các trang web được định hướng sản xuất nội dung bằng ngôn ngữ tự nhiên, sử dụng các thuật ngữ có ý nghĩa đối với người đọc.

Với điều này, Google cũng chống lại việc nhồi nhét từ khóa, một hành vi mũ đen vi phạm các chính sách của công cụ tìm kiếm. Do đó, người sử dụng sẽ chỉ có lợi với điều này!

Content và SEO: làm thế nào để tối ưu hóa cho BERT?

Nếu bạn đang tìm kiếm các thủ thuật tối ưu hóa trong bài viết này, có lẽ điều này sẽ khiến bạn thất vọng. Nhưng bạn phải hiểu rằng Google thực hiện cập nhật này chính xác để ngăn các trang web tối ưu hóa trang và nội dung cho bot.

Công cụ tìm kiếm muốn cung cấp nội dung có giá trị cho người dùng và muốn trang web của bạn phải đáp ứng được điều đó.

Vì vậy, đừng tối ưu hóa trang web của bạn cho BERT – hãy tối ưu cho người dùng. Đó là lý do tại sao tôi không cung cấp các mẹo tối ưu hóa, nhưng tôi vẫn sẽ gợi ý cho bạn một vài phương pháp tối ưu nội dung để cung cấp trải nghiệm tốt nhất cho khách truy cập của bạn.

Viết đúng

Cả 2 thuật toán RankBrain và BERT đều muốn: nội dung nên được tạo cho con người, không phải bot tìm kiếm! Vì vậy, hãy quên việc kết hợp chính xác các từ khóa đi.

Để đối sánh chính xác tìm kiếm của người dùng, nhiều người vẫn loại bỏ các từ bổ trợ. Sử dụng các từ khóa LSI để cố gắng tiếp cận gần hơn với các thuật ngữ mà người dùng sử dụng.

Xem thêm: Semantic Search: Tìm kiếm ngữ nghĩa là gì?

Hãy luôn nhớ rằng Google hiểu ngôn ngữ tự nhiên, vì vậy bạn không cần phải (và không nên!) sử dụng khớp chính xác với các cụm từ tìm kiếm của người dùng.

Tối ưu hóa cho mục đích tìm kiếm

Ok, điều này được hiểu là từ khóa chính xác không còn là trọng tâm của SEO nữa. Vì vậy, để xuất hiện trong tìm kiếm của người dùng, nội dung cần được tối ưu hóa như thế nào?

Thay vì tập trung vào từ khóa, hãy chuyển trọng tâm sang ý định tìm kiếm.

Nếu trước đây bạn chỉ tập trung vào việc tối ưu hóa những gì người dùng tìm kiếm, thì bây giờ bạn nên tối ưu hóa những gì người dùng muốn tìm. Bạn có thấy sự khác biệt?

Bí quyết là hiểu ý định của cá nhân người mua của bạn, tức là họ muốn giải quyết những câu hỏi gì và trang web của bạn có thể trả lời.

Xem thêm: Hành trình của một người mua hàng

Bạn có thể tìm thấy các gợi ý bằng cách thực hiện các tìm kiếm từ khóa, xác định xu hướng tìm kiếm trong khu vực của bạn và xếp hạng các cơ hội. Từ nhận thức về nhu cầu của công chúng, việc tạo ra nội dung chất lượng cao đáp ứng được nhu cầu của công chúng là tùy thuộc vào đội ngũ sản xuất.

BERT là lần lặp lại tiếp theo của Google trong nỗ lực lâu dài của mình để lập bản đồ kết quả tìm kiếm tốt hơn cho ý định tìm kiếm

Đây là phương pháp dựa trên neural network của Google để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu các truy vấn có nhiều cuộc trò chuyện hơn dựa trên bản chất.
Đây là một thuật toán thay đổi chứ không phải là một bản cập nhật”, Park giải thích. “Là một nhà tiếp thị, điều này có nghĩa là tăng tính cụ thể và chiều sâu của nội dung và làm việc xa hơn vào đuôi dài, hoặc các truy vấn sử dụng nhiều hơn ba từ.
Các từ khóa dài tạo cơ hội cho các nhà tiếp thị phát triển nội dung có khối lượng trên mỗi trang thấp hơn và ít cạnh tranh hơn nhưng nhất thiết đòi hỏi nhiều chiều rộng hơn trong phát triển nội dung, một chiến lược và chiến thuật được xây dựng trên nền tảng BrightEdge vào năm 2014.
Lemuel Park, CTO at BrightEdge.

Lời khuyên của Lemuel Park để điều hướng BERT là tập trung vào ý định của người tiêu dùng.

Điều tốt nhất bạn có thể làm với tư cách là một nhà tiếp thị kỹ thuật số là duy trì và tăng sự hiểu biết của bạn về ý định của người tiêu dùng thông qua việc xem xét các chủ đề và từ khóa tìm kiếm kiểu đàm thoại để đảm bảo rằng bạn kết nối và có nội dung phù hợp để giải quyết câu hỏi hoặc truy vấn được tối ưu hóa và trên trang web của bạn.

Tìm kiếm mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ

Có lẽ một nghi ngờ khác đã nảy sinh ở đó: nếu kết hợp chính xác không còn phù hợp với SEO, liệu nghiên cứu từ khóa có còn ý nghĩa không?

Tất nhiên là có.

Với nó, bạn có thể hiểu những tìm kiếm nào dẫn đến trang web của bạn, những thuật ngữ mà người dùng đang sử dụng và những chủ đề nào đang gia tăng trong lĩnh vực của bạn. Do đó, có thể lập kế hoạch các hướng dẫn để đáp ứng các tìm kiếm này.

Sự khác biệt là bạn sẽ không còn tối ưu hóa quá mức các bài viết trên blog với các thuật ngữ chính xác này nữa. Những gì bạn có thể làm bây giờ là xác định các cụm từ tìm kiếm chính và tìm kiếm các từ thiết lập mối quan hệ ngữ nghĩa với chúng.

Từ đồng nghĩa, trái nghĩa, tiếng lóng và từ đồng nghĩa là một phần của trường ngữ nghĩa của một từ. Vì vậy, thay vì lặp lại một từ khóa nhiều lần, bạn có thể khám phá các biến thể này trong văn bản của mình, cùng với các thuật ngữ chính.

Tìm hiểu thêm: Semantic keyword là gì? Cách tìm kiếm từ khóa ngữ nghĩa

Điều này làm phong phú trải nghiệm đọc và giúp Google hiểu ý nghĩa của tài liệu của bạn.

Sản xuất nội dung chất lượng

Định hướng này có vẻ hiển nhiên, nhưng nó luôn luôn tốt để củng cố. Về cơ bản, Google muốn bạn sản xuất nội dung chất lượng cho mọi người. Google BERT là một trong những bản cập nhật chính theo nghĩa này.

Vì vậy, đừng lãng phí thêm thời gian để suy nghĩ về việc tối ưu hóa cho thuật ngữ này hay thuật ngữ khác.

Ngoài việc đáp ứng các mục đích tìm kiếm, hãy cống hiến hết mình để tạo nội dung gốc, cập nhật, đáng tin cậy và hữu ích cho người dùng. Xây dựng nội dung đáng đọc và chia sẻ.

Google khuyên rằng nội dung chất lượng cao phải có mức LỢI NHUẬN cao, nghĩa là chuyên môn, quyền hạn và sự tin cậy (E-A-T)

Vì vậy, chính những từ này sẽ định hướng cho chiến lược content marketing của bạn . Google sẽ biết cách nhận ra tác phẩm của bạn.

Mang lại trải nghiệm đọc tốt nhất

Cuối cùng, hãy luôn nghĩ về trải nghiệm đọc. Bạn biết rằng cuốn sách mà bạn không thể đặt xuống? Hoặc bài báo đó đã làm giàu cho bạn với rất nhiều thông tin tốt?

Lấy cảm hứng từ họ!

Hiểu cách xây dựng những nội dung này, cách kể chuyện và thu hút người đọc. Tất nhiên, bạn sẽ phải điều chỉnh định dạng và ngôn ngữ cho Internet, chẳng hạn như các tính năng có thể quét và sử dụng các liên kết và hình ảnh.

Đây là những gì bạn phải làm trong văn bản của mình để thu hút khán giả và khiến người đọc quay trở lại. Trong SEO, sự tương tác này gửi tín hiệu tích cực đến Google, nói rằng bạn mang lại trải nghiệm tốt và xứng đáng nhận được điểm xếp hạng.

Kết Luận

Cuối cùng, bây giờ bạn đã biết tất cả các chi tiết của Google BERT và những tác động mà bản cập nhật này mang lại cho thế giới SEO.

Có thể thấy Google không đùa đúng không?

Các công nghệ tiên tiến nhất trong trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng để cải thiện trải nghiệm của công cụ tìm kiếm, cả về phía trang web và người dùng. Và tất nhiên, các khoản đầu tư sẽ không dừng lại ở BERT.

Hy vọng bài viết này đã cho bạn cái nhìn khái quát nhất về BERT, biết được BERT là gì và để làm gì. Nếu có bất kỳ thắc mắc nào, đừng ngại để lại bên dưới để VietMoz trả lời.

Cảm ơn các bạn đã đọc bài.

Các tài liệu được sử dụng trong bài: