LADIGI là công ty chuyên cung cấp các giải pháp Marketing Online hiệu quả, luôn tiên phong trong việc cập nhật và áp dụng những xu hướng mới nhất trong lĩnh vực SEO và Digital Marketing. Một trong những cải tiến đáng chú ý mà Google đã triển khai trong những năm gần đây chính là Google BERT. Đây là một bước đột phá trong công nghệ tìm kiếm của Google, giúp cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa của các truy vấn. Trong bài viết này, LADIGI sẽ chia sẻ 9 điều cần biết về Google BERT, đặc biệt dành cho những người mới bắt đầu tìm hiểu về SEO và các xu hướng Digital Marketing.
Google BERT là gì?
Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một mô hình học máy (machine learning) được Google phát triển để cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa trong các truy vấn tìm kiếm. Mô hình này giúp Google hiểu rõ hơn về ngữ cảnh của từ và mối quan hệ giữa các từ trong câu, thay vì chỉ đơn thuần tìm kiếm theo các từ khóa đơn lẻ. Với BERT, Google có thể cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và tự nhiên hơn, đặc biệt là đối với các truy vấn phức tạp hoặc dài.
Tại sao Google BERT quan trọng đối với SEO?
Google BERT làm thay đổi cách Google hiểu các truy vấn tìm kiếm của người dùng. Trước đây, Google chủ yếu dựa vào từ khóa để xác định các kết quả tìm kiếm phù hợp. Tuy nhiên, BERT giúp Google hiểu được ngữ cảnh và ý nghĩa đầy đủ của câu, ngay cả khi có các từ ngữ phụ thuộc vào nhau. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các truy vấn dài hoặc câu hỏi phức tạp, giúp mang lại kết quả chính xác và tự nhiên hơn.
BERT ảnh hưởng như thế nào đến SEO?
Với BERT, Google không chỉ trả về kết quả tìm kiếm dựa trên từ khóa mà còn dựa vào sự hiểu biết ngữ nghĩa sâu sắc hơn. Điều này có nghĩa là các chiến lược SEO cần phải chú trọng vào việc tối ưu hóa nội dung sao cho tự nhiên và phù hợp với ngữ cảnh của người dùng. Các bài viết chất lượng, dễ hiểu và trả lời đúng nhu cầu của người tìm kiếm sẽ có cơ hội cao hơn để xếp hạng tốt trong kết quả tìm kiếm của Google.
9 điều cần tìm hiểu về Google BERT
Google BERT giúp cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa của các truy vấn tìm kiếm
Google BERT giúp cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa của các truy vấn tìm kiếm bằng cách xác định ngữ cảnh của từ trong câu. Trước khi có BERT, Google chủ yếu phân tích các từ khóa riêng lẻ mà không chú ý đến mối quan hệ giữa các từ trong câu. Điều này khiến Google đôi khi không thể hiểu được ý nghĩa chính xác của một câu hỏi, đặc biệt là với các câu có từ ngữ phụ thuộc vào nhau.
Ví dụ, với truy vấn “các loại giày thể thao tốt nhất cho nam”, BERT sẽ giúp Google hiểu rằng từ “cho nam” là yếu tố cần thiết để xác định loại giày thể thao phù hợp. Google sẽ trả về các kết quả tìm kiếm không chỉ dựa trên từ khóa “giày thể thao”, mà còn dựa trên ngữ cảnh và đối tượng người tìm kiếm, giúp kết quả chính xác và phù hợp hơn.
BERT sử dụng mô hình học sâu Transformer để hiểu ngữ cảnh trong câu
BERT sử dụng mô hình học sâu Transformer, một loại mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế để xử lý ngữ liệu trong ngữ cảnh của câu. Khác với các mô hình cũ chỉ đọc câu từ trái sang phải hoặc phải sang trái, Transformer cho phép BERT xử lý thông tin theo cả hai hướng cùng một lúc. Điều này giúp BERT hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các từ trong câu và ngữ cảnh của chúng.
Ví dụ, trong câu “Tôi không thích món pizza có nhiều phô mai”, mô hình BERT có thể hiểu rằng người tìm kiếm không yêu thích pizza với nhiều phô mai, mặc dù các từ “pizza” và “phô mai” có thể xuất hiện trong các câu khác nhau. Sự hiểu biết này giúp Google cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác hơn, phù hợp với ngữ cảnh của người dùng.
Google BERT được triển khai cho các truy vấn tìm kiếm dài hoặc phức tạp
Google BERT đặc biệt hữu ích với các truy vấn dài hoặc phức tạp, nơi mà ý nghĩa của câu hỏi có thể bị bỏ sót nếu chỉ dựa vào từ khóa đơn lẻ. Ví dụ, nếu người dùng tìm kiếm câu hỏi “Làm thế nào để giảm cân nhanh mà vẫn giữ sức khỏe?”, BERT sẽ giúp Google hiểu rằng người tìm kiếm đang tìm kiếm phương pháp giảm cân an toàn và hiệu quả, chứ không chỉ là thông tin về giảm cân một cách chung chung.
Đối với các truy vấn phức tạp như vậy, BERT giúp Google nhận diện các mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ và phần tử trong câu, từ đó cung cấp kết quả phù hợp hơn. Điều này rất quan trọng trong việc tối ưu hóa SEO, vì các chiến lược SEO cần phải hướng đến việc tạo ra nội dung hữu ích, trả lời chính xác các câu hỏi mà người dùng đang tìm kiếm.
BERT hoạt động theo cả hai hướng, trái qua phải và phải qua trái
Một trong những điểm mạnh của BERT là khả năng xử lý ngữ nghĩa của câu theo cả hai hướng: từ trái qua phải và từ phải qua trái. Điều này giúp BERT hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các từ trong câu. Trước đây, các mô hình tìm kiếm chỉ xử lý thông tin theo một hướng duy nhất, làm giảm khả năng hiểu ngữ cảnh của câu. Nhưng với BERT, mỗi từ trong câu có thể được hiểu trong mối quan hệ với tất cả các từ khác, tạo ra một sự hiểu biết sâu sắc và chính xác hơn về câu hỏi của người dùng.
Ví dụ, trong câu “Người bán hàng hỏi tôi muốn mua sản phẩm nào”, BERT có thể hiểu rằng từ “sản phẩm” là đối tượng của hành động “mua”, và từ “người bán hàng” là người thực hiện hành động. Việc xử lý theo cả hai hướng giúp mô hình dễ dàng hiểu các câu phức tạp hơn và mang lại kết quả tìm kiếm chính xác hơn.
BERT giúp cải thiện kết quả tìm kiếm đối với câu hỏi có cấu trúc phức tạp
BERT đặc biệt hiệu quả khi xử lý các câu hỏi có cấu trúc phức tạp, nơi mà các từ có thể có nhiều nghĩa tùy theo ngữ cảnh. Trước khi có BERT, Google gặp khó khăn trong việc hiểu các câu hỏi dài và có sự phụ thuộc giữa các từ, dẫn đến việc trả về kết quả không chính xác. Tuy nhiên, nhờ vào khả năng phân tích ngữ nghĩa sâu sắc, BERT giúp Google cải thiện khả năng trả lời những câu hỏi khó.
Ví dụ, khi người dùng tìm kiếm câu hỏi “Làm sao để tôi có thể giảm cân hiệu quả mà không cần tập thể dục?”, BERT sẽ hiểu rằng người dùng đang tìm kiếm phương pháp giảm cân mà không liên quan đến tập thể dục, thay vì chỉ đưa ra các kết quả liên quan đến giảm cân nói chung. Điều này giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa SEO đối với các nội dung phức tạp.
BERT có ảnh hưởng đến khoảng 10% các truy vấn tìm kiếm trên toàn cầu
Kể từ khi được triển khai, BERT đã ảnh hưởng đến khoảng 10% các truy vấn tìm kiếm trên toàn cầu. Điều này có nghĩa là BERT tác động đến hàng tỷ lượt tìm kiếm mỗi ngày, giúp cải thiện kết quả cho những truy vấn khó và phức tạp. Với sự cải tiến này, Google có thể trả về kết quả chính xác và phù hợp hơn cho người dùng, đặc biệt là đối với những câu hỏi dài hoặc có ngữ cảnh đặc biệt.
Điều này cũng tạo ra những thay đổi quan trọng trong chiến lược SEO. Các chiến lược tối ưu hóa nội dung không chỉ tập trung vào từ khóa mà còn phải chú trọng đến cách viết sao cho dễ hiểu, tự nhiên và phù hợp với ngữ cảnh người dùng tìm kiếm. Các bài viết chất lượng, trả lời đúng câu hỏi và ngữ cảnh của người tìm kiếm sẽ có cơ hội cao hơn để xuất hiện trong kết quả tìm kiếm của Google.
Không thể tối ưu hóa trực tiếp cho BERT qua SEO
Một điều quan trọng cần lưu ý về Google BERT là không thể tối ưu hóa trực tiếp cho nó qua SEO. Điều này có nghĩa là bạn không thể áp dụng các chiến lược cụ thể để giúp bài viết của mình xếp hạng cao hơn chỉ vì BERT đang hoạt động. Thay vào đó, BERT chỉ cải thiện cách Google hiểu và xử lý các truy vấn tìm kiếm, không thay đổi cách mà nội dung được đánh giá trong kết quả tìm kiếm.
Vì vậy, để tối ưu hóa nội dung cho SEO, bạn vẫn cần tập trung vào việc viết các bài viết chất lượng, sử dụng từ khóa tự nhiên, và trả lời đúng nhu cầu của người tìm kiếm. Google BERT sẽ giúp Google hiểu rõ hơn về ngữ nghĩa của những từ khóa và cụm từ trong nội dung của bạn, nhưng không có cách nào để “tối ưu hóa trực tiếp” cho BERT như một yếu tố xếp hạng riêng biệt.
BERT giúp tìm kiếm trở nên tự nhiên và giống với ngôn ngữ người dùng hơn
BERT giúp cải thiện kết quả tìm kiếm bằng cách khiến chúng trở nên tự nhiên hơn và giống với cách mà người dùng thực sự nói hoặc viết. Trước khi có BERT, Google chủ yếu dựa vào các từ khóa để xác định kết quả tìm kiếm. Điều này dẫn đến việc các kết quả đôi khi không chính xác, đặc biệt là với những câu hỏi phức tạp hoặc dài. Tuy nhiên, BERT có thể hiểu ngữ cảnh của toàn bộ câu, giúp Google trả về kết quả phù hợp hơn với ngôn ngữ tự nhiên của người dùng.
Ví dụ, nếu người dùng tìm kiếm câu hỏi “Cách làm bánh mì tại nhà dễ dàng”, BERT sẽ hiểu rằng họ đang tìm kiếm hướng dẫn chi tiết và dễ hiểu, thay vì chỉ đơn giản trả về các kết quả về các loại bánh mì hoặc công thức phức tạp. Điều này giúp người dùng nhận được kết quả tìm kiếm hữu ích và dễ hiểu hơn.
BERT không thay đổi cách tính điểm xếp hạng, mà cải thiện cách hiểu truy vấn
Mặc dù BERT mang lại sự cải thiện đáng kể trong cách Google hiểu các truy vấn tìm kiếm, nhưng nó không thay đổi cách tính điểm xếp hạng của các kết quả tìm kiếm. BERT chủ yếu giúp cải thiện khả năng của Google trong việc hiểu ngữ cảnh của câu hỏi người dùng, từ đó trả về kết quả chính xác hơn. Tuy nhiên, các yếu tố xếp hạng như từ khóa, chất lượng nội dung, và liên kết vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc xác định thứ hạng của một trang web.
Ví dụ, nếu bạn tìm kiếm “Địa chỉ cửa hàng bánh mì gần đây”, BERT giúp Google hiểu rằng bạn đang tìm kiếm thông tin cụ thể về vị trí địa lý. Tuy nhiên, các yếu tố khác như SEO địa phương, độ tin cậy của website, và các liên kết vẫn là yếu tố quyết định trong việc xếp hạng các kết quả. BERT không làm thay đổi các yếu tố này, mà chỉ giúp Google hiểu câu hỏi một cách sâu sắc hơn.
LADIGI hy vọng rằng qua bài viết này, bạn đã hiểu rõ hơn về Google BERT và tầm quan trọng của nó trong việc cải thiện kết quả tìm kiếm trên Google. Với khả năng hiểu ngữ nghĩa tốt hơn và xử lý các truy vấn phức tạp, BERT đang tạo ra những thay đổi lớn trong cách Google phục vụ người dùng. Tuy nhiên, như đã đề cập, việc tối ưu hóa cho SEO vẫn là một quá trình cần chú trọng đến nội dung chất lượng, từ khóa tự nhiên và trải nghiệm người dùng.
Để đạt được kết quả tốt trong Digital Marketing, bạn cần hiểu rõ về những cải tiến như BERT và luôn cập nhật các xu hướng mới trong công nghệ tìm kiếm. Việc tạo ra nội dung hữu ích và phù hợp với nhu cầu người tìm kiếm sẽ giúp bạn tăng cơ hội xuất hiện trên các kết quả tìm kiếm, từ đó nâng cao hiệu quả chiến lược SEO của mình.
Từ khóa: Google BERT