BERT đã thay đổi cách thức Google hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điều này có nghĩa là các trang web cần phải được tối ưu hóa cho BERT để có thể đạt được thứ hạng cao trong kết quả tìm kiếm của Google.

Những thay đổi của BERT đã khiến cho nhiều SEOer gặp khó khăn. Một số SEOer không thể thích ứng với những thay đổi này và đã bỏ nghề. Những SEOer khác vẫn tiếp tục làm việc, nhưng họ cần phải thay đổi cách làm việc của mình để phù hợp với những thay đổi của Google.

Dưới đây là một số cách mà các SEOer có thể thích ứng với bản cập nhật thuật toán BERT:

• Tập trung vào các yếu tố nội dung: BERT chú trọng hơn đến các yếu tố nội dung như chất lượng, độ liên quan, và tính toàn diện. Các SEOer cần phải tập trung vào việc cung cấp nội dung chất lượng cao, phù hợp với nhu cầu của người dùng.
• Sử dụng các từ khóa tự nhiên: BERT không còn quan tâm đến các từ khóa được nhồi nhét. Các SEOer cần phải sử dụng các từ khóa tự nhiên trong nội dung của mình.
• Tối ưu hóa cho các thiết bị di động: BERT cũng chú trọng đến các thiết bị di động. Các SEOer cần phải tối ưu hóa trang web của mình cho các thiết bị di động.
• Sử dụng các công cụ SEO: Các công cụ SEO có thể giúp các SEOer theo dõi hiệu quả của các chiến lược SEO của mình. Các SEOer có thể sử dụng các công cụ này để tìm hiểu những gì cần cải thiện để trang web của mình đạt thứ hạng cao hơn.

Việc thích ứng với bản cập nhật thuật toán BERT là một thách thức đối với các SEOer. Tuy nhiên, nếu các SEOer có thể đáp ứng những thay đổi này, họ vẫn có thể thành công trong lĩnh vực SEO.

Theo một khảo sát của Ahrefs, có khoảng 20% SEOer cho biết họ đã mất khách hàng sau khi bản cập nhật thuật toán BERT được phát hành. Điều này cho thấy bản cập nhật BERT đã có tác động đáng kể đến ngành SEO.

BERT là một kiến trúc mô hình ngôn ngữ tiên tiến được phát triển bởi Google AI. Nó sử dụng mạng neural transformer với khả năng “đọc hiểu” hai chiều để nắm bắt thông tin từ cả hai phía của dữ liệu đầu vào.

BERT được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm văn bản và mã. Tập dữ liệu này bao gồm văn bản từ sách, bài báo, mã nguồn, và các nguồn khác. BERT được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau, bao gồm:

• Phân loại văn bản đơn: Phân loại một đoạn văn bản theo chủ đề hoặc ý định.
• Phân loại cặp văn bản: Phân loại một cặp đoạn văn bản theo mối quan hệ giữa chúng.
• Gán thẻ văn bản: Gán các thẻ từ loại cho các từ trong một đoạn văn bản.
• Trả lời câu hỏi: Trả lời các câu hỏi dựa trên thông tin trong một đoạn văn bản.

BERT đã đạt được kết quả tốt hơn đáng kể so với các mô hình ngôn ngữ trước đây đối với nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó đã được áp dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm:

• Tìm kiếm: BERT được sử dụng để cải thiện kết quả tìm kiếm của Google.
• Trợ lý ảo: BERT được sử dụng để cải thiện khả năng hiểu và phản hồi của các trợ lý ảo.
• Dịch thuật: BERT được sử dụng để cải thiện chất lượng dịch thuật.
• Tự động hóa văn bản: BERT được sử dụng để tự động hóa các tác vụ tạo văn bản, chẳng hạn như viết bài báo, email, và thư.

BERT là một bước tiến lớn trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó đã mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Phân tích sâu về BERT

BERT có một số đặc điểm nổi bật sau:

• Khả năng đọc hiểu hai chiều: BERT sử dụng mạng neural transformer để nắm bắt thông tin từ cả hai phía của dữ liệu đầu vào. Điều này cho phép BERT hiểu được ngữ cảnh đầy đủ của một từ hoặc cụm từ, ngay cả khi nó xuất hiện ở đầu hoặc cuối câu.
• Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ thực tế: BERT được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm văn bản và mã. Điều này cho phép BERT xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ thực tế, bao gồm các từ và cụm từ mới, các cấu trúc ngôn ngữ phức tạp, và các lỗi ngôn ngữ.
• Khả năng thích ứng: BERT có thể được fine-tune cho các nhiệm vụ cụ thể bằng cách điều chỉnh các tham số của mạng. Điều này cho phép BERT được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Tác động của BERT đối với SEO

BERT đã có tác động đáng kể đối với SEO. Nó đã thay đổi cách thức Google hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dẫn đến những thay đổi trong cách thức Google xếp hạng các trang web.

Các thay đổi chính của BERT đối với SEO bao gồm:

• Tăng cường tầm quan trọng của nội dung chất lượng: BERT chú trọng hơn đến các yếu tố nội dung như chất lượng, độ liên quan, và tính toàn diện. Điều này có nghĩa là các trang web cần phải cung cấp nội dung chất lượng cao, phù hợp với nhu cầu của người dùng.
• Giảm tầm quan trọng của các từ khóa: BERT không còn quan tâm đến các từ khóa được nhồi nhét. Các SEOer cần phải sử dụng các từ khóa một cách tự nhiên trong nội dung của mình.
• Tăng cường tầm quan trọng của ngữ cảnh: BERT hiểu được ngữ cảnh đầy đủ của một từ hoặc cụm từ. Điều này có nghĩa là các SEOer cần phải đảm bảo rằng nội dung của họ phù hợp với ngữ cảnh của truy vấn tìm kiếm.

Các SEOer cần phải thích ứng với những thay đổi của BERT để có thể đạt được thứ hạng cao trong kết quả tìm kiếm của Google. Họ cần tập trung vào việc cung cấp nội dung chất lượng cao, phù hợp với nhu cầu của người dùng. Họ cũng cần sử dụng các từ khóa một cách tự nhiên và đảm bảo rằng nội dung của họ phù hợp với ngữ cảnh của truy vấn tìm kiếm.

Kết luận

BERT là một công nghệ tiên tiến có tiềm năng cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó đã có tác động đáng kể đối với SEO và sẽ tiếp tục có tác động lớn hơn nữa trong tương lai.