Với mục tiêu hướng tới trải nghiệm người dùng, cung cấp đúng thông tin mà người dùng cần khi thực hiện tìm kiếm, Google đã phát triển thuật toán BERT. Với BERT, Google có thể hiểu rõ hơn về các câu hỏi và từ khóa, đặc biệt là những truy vấn phức tạp. Để tìm hiểu kỹ hơn về Google BERT, cùng SEONGON khám phá trong bài viết dưới đây nhé!
1. Google BERT là gì?
Google BERT (viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là thuật toán của Google ứng dụng công nghệ học máy tiên tiến, dựa trên mô hình transformer. Đây là kỹ thuật được Google sử dụng để hiểu rõ hơn về ý nghĩa và sắc thái ngữ cảnh của các từ trong truy vấn tìm kiếm.
Nói cách khác, BERT giúp Google phân tích ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn, từ đó cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp nhất với ý định của người dùng. Theo đó, BERT là một mạng lưới nơ-ron, với các đặc điểm nổi bật:
- BERT là một loại mạng nơ-ron trong trí tuệ nhân tạo (AI), được lấy ý tưởng phát triển từ cách bộ não của con người hoạt động.
- BERT được thiết kế để hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLP) (là dạng ngôn ngữ phát sinh, không được xử lý trước trong não bộ của con người) thông qua mô hình Transformer. Thay vì đọc từng từ một cách riêng lẻ, BERT hiểu mối quan hệ giữa các từ trong cả câu, bao gồm các từ đứng trước và sau.
- BERT được huấn luyện trước trên khối lượng dữ liệu lớn (như Wikipedia) và sau đó có thể được áp dụng vào nhiều nhiệm vụ, như trả lời câu hỏi hay hiểu ý định của người dùng.
2. Tại sao Google phát triển BERT?
Google phát triển BERT nhằm giải quyết những thách thức trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên khi người dùng tìm kiếm thông tin. Cụ thể:
- Xử lý các truy vấn mới và phức tạp: Mỗi ngày, có đến 15% truy vấn mà Google nhận được là hoàn toàn mới và chưa từng xuất hiện. Điều này yêu cầu Google phải cải tiến hệ thống để có thể xử lý các truy vấn không thể dự đoán trước một cách hiệu quả nhất.
- Hiểu rõ ý định người dùng trong ngữ cảnh tìm kiếm: Người dùng không phải lúc nào cũng chắc chắn về cách diễn đạt trong truy vấn của họ và đôi khi không biết chọn từ ngữ hay cấu trúc câu sao cho chính xác. Bởi một lý do rất dễ hiểu đó là họ tìm kiếm để hiểu về thông tin đó, không phải vì đã biết rõ câu trả lời.
- Giảm sự phụ thuộc vào “từ khóa”: Trước đây, người dùng phải sử dụng các từ khóa đơn giản để Google hiểu ý nghĩa. Tuy nhiên, cách làm này không phản ánh chính xác cách người dùng thường đặt câu hỏi và BERT sẽ giúp cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa trong các câu hỏi phức tạp hơn.
3. Cách hoạt động của Google BERT
BERT được coi là sự đột phá trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên và khám phá ý định tìm kiếm (Search intent) của người dùng. Với cách hoạt động được thiết kế thông minh, BERT đã ngày một nâng cao trải nghiệm tìm kiếm cho người dùng.
3.1. Phân tích dữ liệu 2 chiều
BERT sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu ngữ cảnh của truy vấn. Thay vì chỉ đọc từng từ theo thứ tự, BERT hiểu được ngữ cảnh của cả các từ trước và sau của một từ trong câu. Nhờ đó, mô hình này có khả năng nhận diện mối quan hệ chặt chẽ giữa các từ, để hiểu được ý nghĩa tổng thể của câu một cách chính xác nhất.
3.2. Được huấn luyện hiệu quả
Để đào tạo BERT, hệ thống không cần sử dụng hệ thống dữ liệu khổng lồ như các mô hình trước đó. Thay vào đó, với phương pháp tiếp cận 2 chiều như trên, BERT có thể học được nhiều hơn với ít dữ liệu hơn. Bước tiến này đã giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên trong quá trình xây dựng mô hình ngôn ngữ đào tạo.
3.3. Khả năng điều chỉnh chính xác
Sau khi hoàn thiện giai đoạn huấn luyện cơ bản, BERT được điều chỉnh để phù hợp với các tác vụ cụ thể. Giai đoạn này sử dụng một tập dữ liệu nhỏ hơn, được gán nhãn cho tác vụ cụ thể. Điều này giúp mô hình đáp ứng hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi, phân loại nội dung hay phân tích cảm xúc.
3.4. Ứng dụng hiệu quả trong Google tìm kiếm
BERT đã được ứng dụng mạnh mẽ trong Google tìm kiếm nhằm trả về kết quả chính xác nhất cho truy vấn của người dùng:
- Hiểu ý định người dùng: BERT giúp Google hiểu rõ ý nghĩa của các truy vấn tìm kiếm, đặc biệt với những câu hỏi dài, phức tạp hoặc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên.
- Kết nối với nội dung liên quan: Mô hình này có khả năng liên kết các từ khóa trong truy vấn với nội dung phù hợp trên web, đảm bảo người dùng nhận được kết quả chính xác hơn.
- Xếp hạng kết quả tối ưu: Bằng cách phân tích ngữ nghĩa, BERT giúp Google xếp hạng các kết quả tìm kiếm dựa trên mức độ phù hợp với nhu cầu của người dùng, nâng cao trải nghiệm tìm kiếm.
4. Tác động của BERT đến SEO
Sự ra đời của BERT đã tạo ra những thay đổi đáng kể trong cách Google xử lý và xếp hạng nội dung, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến chiến lược SEO của các website. Dưới đây là những tác động nổi bật:
4.1. Thay đổi cách Google đánh giá website
Google không còn tập trung vào việc phân tích từ khóa đơn lẻ mà hướng tới việc hiểu ý nghĩa tổng thể của nội dung và ngữ cảnh của từ ngữ. Vì vậy, thủ thuật SEO “nhồi nhét từ khoá” đã không còn phù hợp.
Do đó, những nội dung có chất lượng thấp, cố gắng nhồi nhét từ khóa với mục tiêu giành vị trí cao trên kết quả tìm kiếm mà không quan tâm đến trải nghiệm người dùng sẽ bị ảnh hưởng lớn. Kết quả là các trang web này bị sụt giảm thứ hạng và lưu lượng truy cập.
4.2. Chất lượng nội dung là yếu tố cốt lõi
BERT yêu cầu nội dung phải dễ đọc, chính xác và mang lại giá trị thực sự. Các bài viết chỉ mang tính chất “câu kéo” người dùng truy cập hoặc thiếu thông tin chuyên sâu sẽ không được ưu tiên trên SERP.
Thêm vào đó, BERT được thiết kế để giúp Google hiểu từ ngữ chính xác hơn và hiểu rõ ngôn ngữ tự nhiên. Vì vậy, các từ khóa đuôi dài (long-tail keywords) trở nên hiệu quả hơn trong việc thu hút lưu lượng truy cập từ các truy vấn cụ thể.
4.3. Trải nghiệm người dùng là quan trọng
Các trang web được ưu tiên xếp hạng cao hơn nếu có:
- Tốc độ tải trang nhanh: Các trang có tốc độ tải nhanh được ưu tiên hơn vì mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng.
- Giao diện thân thiện: Website cần có thiết kế dễ sử dụng, tương thích trên cả máy tính và di động để giữ chân người dùng tốt hơn.
- Công nghệ tiên tiến: Sử dụng công nghệ như AMP (Accelerated Mobile Pages) hoặc PWA (Progressive Web Apps) sẽ cải thiện trải nghiệm người dùng, qua đó tăng khả năng xếp hạng.
5. Tối ưu website đáp ứng yêu cầu của BERT
Để tối ưu website và tận dụng tối đa tiềm năng từ BERT, các nhà quản trị web cần tập trung vào việc hiểu rõ ý định tìm kiếm của người dùng, xây dựng nội dung chất lượng và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Dưới đây là các chiến lược tối ưu cụ thể:
5.1. Hiểu ý định tìm kiếm của người dùng
Hiểu ý định tìm kiếm là việc quan trọng nhất để giúp nội dung trên website khớp chính xác với mong muốn của người dùng. Lemuel Park – Giám đốc công nghệ tại BrightEdge đã gợi ý một vài chiến lược:
Tập trung vào từ khóa đuôi dài: Đây là cơ hội để bạn phát triển nội dung chuyên sâu và ít cạnh tranh hơn. Từ khóa đuôi dài thường phản ánh rõ ý định tìm kiếm của người dùng, nhưng cần kết hợp chiến lược xây dựng nội dung hữu ích, chuyên sâu để thành công.
Phân tích ý định tìm kiếm: Những nhà xây dựng nội dung cần phải hiểu từ khoá trong những ngữ cảnh cụ thể, bằng cách đặt ra 3 câu hỏi sau để phân tích chính xác Search Intent:
- Ai đang tìm kiếm từ khóa này? (Đối tượng mục tiêu)
- Họ cần thông tin gì khi thực hiện truy vấn? (Nhu cầu thực tế)
- Tại sao họ tìm kiếm từ khóa đó? (Mục đích tìm kiếm: học tập, mua sắm, giải trí, v.v.)
Khi hiểu đúng ý định, nội dung được xây dựng sẽ đúng trọng tâm, giúp giữ chân người đọc và tăng khả năng xếp hạng trên Google.
5.2. Tạo ra nội dung có giá trị
BERT đánh giá cao nội dung chất lượng, độc đáo và luôn cập nhật. Để đáp ứng tiêu chuẩn này, bạn hãy thực hiện:
- Sản xuất nội dung chất lượng cao: Tức là nội dung của bạn cần trả lời đầy đủ và rõ ràng các câu hỏi của người dùng. Hãy sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, dễ hiểu, thay vì cố gắng nhồi nhét từ khóa.
- Nội dung độc đáo: Bạn cần cung cấp thông tin mới nhất, hấp dẫn và khác biệt hơn so với đối thủ cạnh tranh, tránh sao chép nội dung từ các nguồn khác.
- Cập nhật nội dung thường xuyên: Tiếp theo, bạn cần xem xét, đánh giá và làm mới nội dung cũ để đảm bảo thông tin luôn chính xác và hợp xu hướng.
5.3. Tối ưu trải nghiệm của người dùng trên trang
Google không chỉ quan tâm đến nội dung, mà còn chú trọng đến cách người dùng tương tác với trang web. Vì vậy, hãy tối ưu website của mình bằng cách:
- Tăng tốc độ tải trang: Tối ưu hóa hình ảnh, giảm dung lượng phù hợp để tốc độ load trang nhanh hơn. Ngoài ra, bạn nên sử dụng mạng phân phối nội dung (CDN) để tăng tốc độ tải trang trên toàn cầu.
- Thiết kế thân thiện với thiết bị di động: Bạn hãy thiết kế website của mình hiển thị tốt trên mọi loại màn hình như máy tính, điện thoại, máy tính bảng,… và sử dụng công nghệ như AMP để cải thiện tốc độ tải trang trên di động.
- Cấu trúc nội dung rõ ràng: Bài viết cần có các thẻ tiêu đề rõ ràng giúp người đọc dễ theo dõi và nắm được ý chính. Người viết cũng cần phân chia nội dung thành các đoạn ngắn, dễ đọc.
- Dễ dàng tìm kiếm thông tin: Bài viết nền sử dụng mục lục để người dùng dễ dàng điều hướng đến nội dung hộ quan tâm. Bên cạnh đó, việc làm nổi bật các thông tin quan trọng bằng cách dùng bullet points hoặc highlight cũng rất quan trọng trong bài viết.
6. Những thông tin cần biết về Google BERT
Ngoài những kiến thức trên, sau đây là một vài thông tin bạn cần biết khi tìm hiểu về thuật toán BERT.
6.1. Lịch sử cập nhật Google BERT
- Tháng 11 năm 2018: Google chính thức ra mắt BERT trên GitHub dưới dạng mã nguồn mở, tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển khai thác mô hình này.
- Tháng 10 năm 2019: BERT được tích hợp vào hệ thống tìm kiếm của Google, đánh dấu một bước tiến lớn trong việc hiểu ngữ cảnh ngôn ngữ. Lần triển khai đầu tiên đã ảnh hưởng đến 10% tổng số truy vấn tìm kiếm. Đây được xem là một trong những cập nhật quan trọng nhất trong lịch sử phát triển của Google.
- Tháng 12 năm 2019: Google mở rộng ứng dụng BERT ra hơn 70 ngôn ngữ trên toàn thế giới, nâng cao chất lượng kết quả tìm kiếm không chỉ ở tiếng Anh mà còn ở nhiều ngôn ngữ khác, bao gồm cả tiếng Việt.
6.2. BERT có thay thế được RankBrain không?
Nhiều người thắc mắc liệu sự xuất hiện của BERT có khiến thuật toán RankBrain bị thay thế. Tuy nhiên, hai công nghệ này hoạt động bổ trợ lẫn nhau thay vì thay thế hoàn toàn:
- RankBrain: Sử dụng công nghệ máy học (machine learning) để hiểu và xử lý các từ khóa, cụm từ thông qua phân tích các mẫu dữ liệu lớn.
- BERT: Tập trung vào ngữ nghĩa toàn diện của một câu, bao gồm cả ngữ cảnh trước và sau của từng từ, giúp cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Tóm lại, RankBrain vẫn là công cụ quan trọng, đặc biệt trong việc xếp hạng và xử lý các tìm kiếm liên quan đến từ khóa. BERT đóng vai trò bổ sung cho RankBrain, giúp Google hiểu rõ ý định tìm kiếm khi ngôn ngữ được sử dụng một cách tự nhiên và phức tạp hơn.
6.3. BERT có ảnh hưởng đến cách Google xử lý tìm kiếm với lỗi chính tả không
Mặc dù BERT không trực tiếp xử lý lỗi chính tả, nhưng nó cải thiện cách Google hiểu các từ và ngữ cảnh. Điều này gián tiếp giúp công cụ tìm kiếm cung cấp kết quả chính xác ngay cả khi người dùng nhập sai từ khóa.
Ví dụ: Nếu bạn gõ “cách làm thit kho tau” BERT sẽ hiểu ý định tìm kiếm và trả về kết quả liên quan đến cách làm thịt kho tàu.
Google BERT là một trong những cải tiến vượt bậc giúp cải thiện chất lượng kết quả tìm kiếm, đặc biệt trong các truy vấn phức tạp và ngôn ngữ tự nhiên. Với sự xuất hiện của BERT, doanh nghiệp cần tập trung vào nội dung chất lượng, đáp ứng đúng ý định tìm kiếm để tối ưu hiệu quả SEO.
Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc tối ưu website và xây dựng nội dung đáp ứng Search intent, hãy tham khảo ngay dịch vụ SEO của chúng tôi. Với đội ngũ chuyên gia SEO giàu kinh nghiệm, SEONGON – Google Marketing Agency hàng đầu Việt Nam, sẽ giúp bạn tối ưu hóa website một cách toàn diện, từ chiến lược nội dung đến kỹ thuật SEO. Hãy để chúng tôi đồng hành cùng bạn để nâng tầm thương hiệu và tăng trưởng bền vững trong kỷ nguyên số!
