В сфере поисковых технологий и искусственного интеллекта наблюдается непрекращающееся совершенствование методов обработки языка. Исходные системы поиска и искусственные нейронные сети оперировали текстами на базовом уровне, опираясь на отдельные слова и игнорируя более широкий контекст, что приводило к ошибкам в понимании запросов. В 2018 году компания Google внесла значительный вклад в эту область, представив инновационный фреймворк BERT, который явился значимым шагом вперед в технологии обработки естественных языков (NLP).
Определение BERT и его особенности:
BERT, расшифровываемый как Bidirectional Encoder Representations from Transformers, является открытым инструментом машинного обучения, предназначенным для улучшения понимания компьютерами двусмысленных фраз путем внимания к контексту. Этот алгоритм стоит на плечах трансформеров, передовых моделей глубокого обучения, которые устанавливают связи между всеми элементами входных и выходных данных, позволяя учесть взаимозависимости между словами. В отличие от предшествующих моделей, обрабатывающих текст в одном направлении, BERT оценивает текст сразу в обоих направлениях, обеспечивая более глубокое понимание языка.
Влияние BERT на развитие искусственного интеллекта:
Методы, применяемые в BERT, послужили основой для разработки последующих языковых моделей, таких как GPT-2 и ChatGPT, расширяя возможности искусственного интеллекта в понимании и обработке естественного языка.
Эволюция алгоритма BERT:
После того как Google представил BERT в 2018 году и открыл доступ к нему, модель показала впечатляющие результаты в анализе сентиментов, классификации текстов и разрешении полисемии. В октябре 2019 года компания объявила о внедрении этой технологии в свои поисковые алгоритмы в США, что улучшило понимание запросов примерно на 10%. К декабрю того же года алгоритм поддерживал свыше 70 языков, что положительно отразилось на голосовом поиске и повысило точность результатов поисковых систем.
ModernBERT – новое поколение BERT в 2025 году:
В конце 2024 года Google анонсировал ModernBERT, продвинутую версию алгоритма с поддержкой обработки текстов объемом до 8192 токенов. Такое усовершенствование позволило инструменту с большей точностью понимать более длинные тексты, такие как статьи, документы и книги. ModernBERT включает в себя новую технологию Rotary Positional Encoding (RoPE) для более точного определения порядка слов, а также инновацию в виде исключения лишних заполнений при обработке данных. В прошлом, при одновременном анализе нескольких текстовых блоков, системы искусственного интеллекта дополняли более короткие тексты до одинаковой длины с помощью добавления незначащих элементов. Это было необходимо для эффективного параллельного анализа. Современная разработка, известная как ModernBERT, обошла это ограничение. Теперь система работает более экономно, исключая обработку ненужных данных.
В предыдущих поколениях моделей анализ текста проводился либо целиком, либо с учетом только непосредственного окружения слов. Современный подход включает в себя первичный анализ ближайшего контекста, а затем расширяет его до учета всего текста в целом. Такой подход улучшает понимание значения предложений и повышает скорость обработки информации.
Обучение модели осуществлялось на обширном наборе текстовых материалов, в который вошли не только статьи и книги, но и программный код, научные публикации и интернет-ресурсы. Это существенно улучшило точность и глубину поиска.
Алгоритм BERT оказал значительное влияние на поисковую оптимизацию. Если ранее Google фокусировался на поиске точных соответствий ключевым словам, то теперь благодаря BERT он стал лучше интерпретировать запросы пользователей. Для SEO-специалистов это означает необходимость переориентации с упора на ключевые слова на понимание темы и целей посетителей сайта. Значимость приобретают удобство использования сайта и логичность его структуры. Сайты с содержательным и полезным контентом занимают более высокие позиции в результатах поиска.
BERT особенно эффективно работает с длинными разговорными запросами, которые лучше отражают запросы пользователей, делая ключевые слова с длинным хвостом более важными для поисковой оптимизации. Теперь более важным становится качество контента, вместо его насыщенности ключевыми словами. Система отдает предпочтение материалам, которые максимально отвечают на запросы пользователей, нежели текстам, перегруженным поисковыми запросами.
Благодаря BERT Google смог улучшить формирование расширенных ответов (featured snippets), которые используются как в традиционном поиске, так и в голосовых помощниках. Это подразумевает необходимость адаптации контента под голосовые запросы, которые зачастую формулируются в виде вопросов. Модель также гораздо лучше распознает синонимичные выражения и термины, что позволяет выдавать более подходящие результаты поиска. Стратегии SEO теперь должны включать семантические варианты ключевых слов и учитывать смежные темы.
Чтобы адаптировать сайт под алгоритм BERT, следует применять несколько практических советов. Алгоритм BERT ориентирован на анализ контекста поисковых запросов, что подчеркивает необходимость создания содержания, полноценно отвечающего на вопросы пользователей. Чтобы приспособиться к этой системе, необходимо тщательно изучить интересы целевой аудитории и составить обстоятельные, информативные материалы. Важно использовать фразы, имитирующие естественную речь, и избегать искусственного насилия ключевых слов.
Например, вместо ключевиков с перегрузкой, таких как “Лучшие кроссовки для бега купить недорого”, следует формировать заголовки, отражающие естественные вопросы пользователей, например, “Как выбрать удобные кроссовки для бега и на что обратить внимание”.
BERT лучше всего работает с текстами, написанными простым и понятным языком. Сложные слова и замысловатые предложения стоит заменять более простыми аналогами, что увеличит вероятность их корректного понимания поисковыми системами.
Например, вместо “При подборе обуви для спортивных занятий и тренировок важно учитывать супинацию и пронацию стопы” можно сказать “При выборе кроссовок важно знать, как нога ставится при ходьбе — наружу или внутрь”.
Также алгоритм ценит логически структурированный контент. Поэтому следует обогащать тексты заголовками, подзаголовками и списками для удобства восприятия информации.
С учетом того, что BERT улучшил распознавание голосовых запросов, следует учитывать особенности устной речи. Включение в текст вопросительных формулировок и разработка контента в формате “вопрос-ответ” может увеличить шансы на попадание в расширенные сниппеты.
Например, вместо простого описания процесса можно использовать формулировку: “Как очистить белые кроссовки? Используйте мыльный раствор и мягкую щетку, избегайте отбеливателей, чтобы не повредить материал”.
И наконец, поскольку BERT продолжает обучаться, содержание статей требует постоянного обновления. Важно вносить свежую информацию и данные, следить за изменениями запросов пользователей и адаптировать тексты, чтобы оставаться актуальными и понятными.
BERT, как и многие другие модели обработки естественного языка, основывается на данных, которые вручную размечаются лингвистами для обучения системы. Это обеспечивает более точное понимание языковых нюансов и контекста. Интеллектуальная система BERT была подготовлена к работе на базе обширных текстовых массивов, включая содержимое Википедии на английском языке и тексты из Brown Corpus, представляющего собой собрание примеров английского языка. За счёт методов обучения без учителя, известных как unsupervised learning, эта система непрерывно улучшает свои навыки в разборе запросов, которые поступают в поисковик Google.
Принцип работы BERT основывается на использовании трансферного обучения, что позволяет после первичного обучения на значительных объемах информации настраивать модель для решения специфических задач.
Ключевые технологии, воплощённые в BERT
1. Трансформеры: эти инструменты позволяют модели анализировать текстовой контекст полностью, в отличие от более старых моделей, которые работали с каждым словом в отдельности.
2. Маскированное языковое моделирование (MLM): в отличие от классических подходов с фиксированными векторными представлениями слов, BERT использует маскирование. Это означает, что 15% слов в тексте заменяются специальным токеном, а модель затем стремится угадать оригинальные слова, опираясь на контекст от оставшихся слов.
3. Механизм внутреннего внимания: данная функция способна анализировать взаимосвязи между словами, учитывая их контекст. Это особенно актуально для понимания сложных предложений.
4. Предсказание следующего предложения (NSP): BERT тренируется в определении логических связей между предложениями.
Применение алгоритма BERT не ограничивается только поиском Google. Модель находит применение в различных сферах:
– PatentBERT для классификации патентов;
– DocBERT применяется для классификации документов;
– BioBERT специализируется на анализе текстов в области медицины и биологии;
– VideoBERT используется для анализа видео и связанных с ними текстов на YouTube;
– SciBERT направлен на работу с научными публикациями;
– G-BERT помогает в составлении медицинских рекомендаций.
В дополнение к BERT, Google использует RankBrain — другой алгоритм, который направлен на улучшение интерпретации пользовательских запросов, с целью предоставления более точных и соответствующих результатов поиска. В сфере обработки человеческого языка компьютерами существует два ключевых инструмента, различающихся по своим функциям, но взаимодополняющих друг друга. Google применяет эти технологии, выбирая подходящую в зависимости от характера запроса. Алгоритм BERT специализируется на интерпретации более разговорных и сложных запросов, в то время как RankBrain сосредоточен на обработке новых запросов, учитывая синонимы и контекст за счет анализа предшествующих запросов.
Конечный результат работы алгоритма BERT заключается в улучшении способности поисковых систем к пониманию языка, таким образом, они становятся способными улавливать смысл фраз, а не просто сопоставлять ключевые слова. Данный прогресс уже заметен в усовершенствовании поиска Google, повышении интеллектуальности чат-ботов и в автоматизации текстового анализа.
Для специалистов в области маркетинга и SEO это означает необходимость адаптации контента под новые стандарты, ведь BERT продолжает свое развитие и в 2025 году.
Часто задаваемые вопросы
Что представляет собой BERT и в чем его значимость?
BERT – это алгоритм, который улучшает способность поисковых систем распознавать и интерпретировать тексты, учитывая контекст предложений. Так, в вопросе о возможности вакцинации при болезни, он поймет суть вопроса, а не остановится на отдельных словах.
В чем отличие BERT от предшествующих алгоритмов?
BERT уникален тем, что читает текст сразу в двух направлениях, позволяя понять контекст полностью. Это отличает его от предыдущих алгоритмов, которые анализировали текст лишь в одном направлении.
Каково влияние BERT на SEO и контент?
В эпоху BERT ключевыми становятся качество и релевантность контента, а не просто включение ключевых слов. Полезные и ясные тексты, отвечающие на запросы аудитории, получают преимущество перед формально оптимизированными статьями.
Можно ли адаптировать SEO под BERT?
SEO в традиционном понимании не способно “обмануть” BERT, так как алгоритм анализирует смысл, а не ключевые слова. Основной стратегией должно быть создание структурированного и полезного контента, написанного простым и понятным языком.
Как BERT повлиял на голосовой поиск?
Благодаря BERT значительно улучшилось распознавание голосовых запросов, сформулированных в разговорном стиле, что позволяет поисковым системам эффективно работать с полными, естественными вопросами пользователей.
