Penerapan Model BERT Terbaru, Pengaruhnya Pada Peringkat Pencarian

Penerapan Model BERT Terbaru: Pengaruhnya Pada Peringkat Pencarian

Google meluncurkan apa yang dikatakan sebagai langkah kemajuan terbesar dalam penelusuran di 5 tahun terakhir, dan salah satu langkah maju terbesar dalam sejarah Penelusuran secara keseluruhan. Google menggunakan teknologi baru yang diperkenalkan tahun lalu, yang disebut BERT, untuk memahami permintaan pencarian.

BERT yang merupakan singkatan dari Bidirectional Encoder Representations from Transformer, mengacu pada model yang memproses kata dalam hubungannya dengan semua kata lain dalam sebuah kalimat.

Artinya model BERT dapat menginterpretasikan arti yang tepat dari sebuah kata dengan melihat kata-kata yang muncul sebelum dan sesudahnya. Ini akan mengarah pada pemahaman kueri yang lebih baik, dibandingkan dengan memproses kata satu per satu secara berurutan.

Efek Model BERT untuk SEO dan Pemilik Situs

Efek Model BERT untuk SEO dan Pemilik Situs

Google yang menggunakan model BERT untuk memahami kueri akan mempengaruhi peringkat pencarian dan featured snippet. Namun, BERT tidak akan digunakan untuk 100% pencarian. Untuk saat ini, BERT akan digunakan pada 1 dari 10 penelusuran di Amerika dalam bahasa Inggris.

Google mengatakan BERT begitu kompleks sehingga melampaui batas perangkat keras Google, yang mungkin mengapa BERT hanya digunakan pada sejumlah penelusuran terbatas. Pengguna pencarian Google di Amerika sebaiknya mulai menggunakan informasi yang lebih berguna dalam hasil pencarian:

“Khususnya untuk kueri percakapan yang lebih panjang dan lebih bersifat percakapan, atau penelusuran dimana kata depan seperti “untuk” dan” untuk “sangat penting artinya, Penelusuran akan dapat memahami konteks kata dalam kueri Anda. Hal ini, Anda akan dapat menelusuri dengan cara yang terbilang alami bagi Anda,” Google BERT.

Untuk featured snippet, Google menggunakan model BERT untuk meningkatkan hasil di 24 negara. Dimana featured snippet tersedia. Google mengatakan BERT telah melalui pengujian yang ketat untuk memastikan bahwa perubahan sebenarnya lebih bermanfaat bagi pencari. Anda dapat melihat beberapa contoh sebelum dan sesudah di bagian selanjutnya.

Contoh Penerapan BERT

Contoh Penerapan BERT

Dalam pengujian, Google menemukan bahwa BERT membantu algoritmanya memahami nuansa kueri dengan lebih baik dan memahami hubungan antara kata – kata yang sebelumnya tidak bisa. Menggunakan BERT, Google dapat menafsirkan dengan lebih baik bagaimana kata “berdiri” yang digunakan dan memahami bahwa kueri terkait dengan tuntutan fisik menjadi seorang ahli kecantikan.

BERT di Masa Depan

BERT di Masa Depan

Dengan perubahan ini, Google bertujuan untuk meningkatkan pemahaman tentang kueri, memberikan hasil yang lebih relevan, dan membiasakan penelusur untuk memasukkan kueri dengan cara yang lebih alami. Google tidak mengatakan sejauh mana perubahan ini akan mempengaruhi peringkat pencarian.

Mengingat BERT hanya digunakan pada 10% kueri bahasa Inggris di Amerika, dampaknya harus minimal dibandingkan dengan pembaharuan algoritma skala penuh. Maka, sebaiknya mencari tahu terlebih dahulu apa yang dibutuhkan pada website Anda.

Memahami bahasa adalah tantangan yang terus berlanjut, dan Google mengakui bahwa, bahkan dengan BERT, mungkin tidak semuanya benar. Padahal perusahaan berkomitmen untuk semakin baik dalam menafsirkan makna dalam sebuah pertanyaan.

Google menyatakan bahwa BERT adalah tentang bahasa alami pengguna dan memahami kueri yang lebih panjang. Apa yang coba disoroti oleh Google dengan fokus pada featured snippet adalah bahwa maksud pencari adalah menemukan konten yang merespons pertanyaan ini dengan sangat cepat.

Featured snippet (juga dikenal sebagai kotak jawaban (answer box), grafik pengetahuan, atau jawaban langsung Google). Jika Anda menelusuri sesuatu seperti “berapa banyak kalori yang dimiliki apel”, Anda akan mendapatkan jawaban langsung melalui answer box.

Blog Lainnya

I am text block. Click edit button to change this text. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper matti pibus leo.

Hubungi Kami

Tentang kami

Open chat