Algorytm BERT i MUM – jak Google rozumie kontekst i intencję wyszukiwania?
Wprowadzenie
Współczesne wyszukiwarki internetowe, a zwłaszcza Google, nieustannie ewoluują, aby lepiej rozumieć zapytania użytkowników i dostarczać im najbardziej trafne i użyteczne informacje. Kluczowym elementem tej ewolucji są zaawansowane algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP), takie jak BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) oraz MUM (Multitask Unified Model). Te innowacyjne modele sztucznej inteligencji pozwalają Google na głębsze zrozumienie kontekstu zapytań oraz intencji użytkowników, co znacząco wpływa na jakość wyników wyszukiwania.
BERT – fundament nowoczesnego rozumienia języka
Co to jest BERT?
BERT to model językowy opracowany przez Google AI, który zrewolucjonizował podejście do przetwarzania języka naturalnego. Został wprowadzony w 2018 roku i od tego czasu znacząco wpłynął na sposób, w jaki Google interpretuje zapytania użytkowników. Wikipedia
Jak działa BERT?
BERT wykorzystuje architekturę transformera, która pozwala na dwukierunkowe przetwarzanie tekstu. Oznacza to, że model analizuje zarówno kontekst przed, jak i po danym słowie, co umożliwia lepsze zrozumienie jego znaczenia w zdaniu. Dzięki temu BERT jest w stanie uchwycić subtelne niuanse językowe, które wcześniej mogły umknąć tradycyjnym algorytmom. blog.google
Zastosowanie BERT w wyszukiwarce Google
Od momentu wdrożenia BERT w wyszukiwarce Google, model ten znacząco poprawił jakość wyników wyszukiwania, zwłaszcza w przypadku bardziej złożonych i konwersacyjnych zapytań. Przykładem może być zapytanie „gdzie kupić najlepszy laptop do 3000 zł”, które wcześniej mogło prowadzić do wyników nieadekwatnych do intencji użytkownika. Dzięki BERT Google lepiej rozumie, że użytkownik szuka rekomendacji laptopów w określonym przedziale cenowym. blog.google
MUM – kolejny krok w rozwoju algorytmów wyszukiwania
Co to jest MUM?
MUM to skrót od Multitask Unified Model, czyli modelu jednoczesnego przetwarzania wielu zadań. Został zaprezentowany przez Google w 2021 roku jako następca BERT. MUM jest bardziej zaawansowanym modelem, który potrafi analizować informacje nie tylko w tekście, ale także w obrazach, filmach czy dźwiękach, co czyni go bardziej wszechstronnym narzędziem w kontekście wyszukiwania. learn.g2.com
Jak działa MUM?
MUM wykorzystuje architekturę transformera podobnie jak BERT, ale wprowadza dodatkowe usprawnienia, które pozwalają na jednoczesne przetwarzanie wielu rodzajów danych. Dzięki temu model ten jest w stanie lepiej zrozumieć kontekst zapytań, które obejmują różne media, takie jak tekst, obrazy czy filmy. Na przykład, zapytanie „jak zrobić ciasto czekoladowe bez jajek” może prowadzić do wyników zawierających zarówno przepisy tekstowe, jak i filmy instruktażowe czy zdjęcia gotowego ciasta. AWEB Digital
Zastosowanie MUM w wyszukiwarce Google
Dzięki MUM Google jest w stanie dostarczać bardziej kompleksowe i zróżnicowane wyniki wyszukiwania. Użytkownicy mogą otrzymywać odpowiedzi na swoje pytania w różnych formatach, co zwiększa komfort korzystania z wyszukiwarki. Przykładem może być zapytanie „jakie są najlepsze miejsca do nurkowania w Chorwacji”, które może prowadzić do wyników zawierających zarówno artykuły tekstowe, jak i zdjęcia, filmy czy mapy interaktywne. geniecrawl.com
Porównanie BERT i MUM
| Cecha | BERT | MUM |
|---|---|---|
| Typ danych | Tekst | Tekst, obrazy, filmy, dźwięki |
| Dwukierunkowość | Tak | Tak |
| Multimodalność | Nie | Tak |
| Zastosowanie | Rozumienie kontekstu w zapytaniach tekstowych | Rozumienie kontekstu w różnych mediach |
| Wprowadzenie | 2018 | 2021 |
Wpływ BERT i MUM na SEO
Jak BERT wpływa na SEO?
BERT zmienia sposób, w jaki Google ocenia i klasyfikuje strony internetowe. Skupia się na zrozumieniu intencji użytkownika, a nie tylko na dopasowaniu słów kluczowych. Oznacza to, że strony internetowe muszą oferować wartościowe, dobrze napisane i kontekstualnie odpowiednie treści, aby osiągnąć wysokie pozycje w wynikach wyszukiwania. Medium
Jak MUM wpływa na SEO?
MUM wprowadza jeszcze głębszą zmianę w podejściu do SEO. Dzięki zdolności do przetwarzania różnych rodzajów danych, MUM pozwala Google na lepsze zrozumienie kompleksowych zapytań użytkowników. Dla specjalistów SEO oznacza to konieczność tworzenia treści, które są nie tylko dobrze napisane, ale także wzbogacone o różne media, takie jak obrazy, filmy czy infografiki. geniecrawl.com
Przyszłość wyszukiwania – co dalej po BERT i MUM?
Rozwój technologii AI
Google nieustannie rozwija technologie sztucznej inteligencji, aby jeszcze lepiej rozumieć potrzeby użytkowników. W przyszłości możemy spodziewać się jeszcze bardziej zaawansowanych modeli, które będą w stanie analizować kontekst zapytań w sposób jeszcze bardziej zbliżony do ludzkiego rozumienia języka.
Integracja z innymi technologiami
W przyszłości wyszukiwarki mogą integrować się z innymi technologiami, takimi jak rzeczywistość rozszerzona (AR) czy rzeczywistość wirtualna (VR), co pozwoli na jeszcze bardziej immersyjne doświadczenia wyszukiwania.
Podsumowanie
Algorytmy BERT i MUM stanowią kamienie milowe w rozwoju technologii wyszukiwania. Dzięki nim Google jest w stanie lepiej rozumieć intencje użytkowników i dostarczać im bardziej trafne i kompleksowe wyniki wyszukiwania. Dla specjalistów SEO oznacza to konieczność dostosowania strategii do nowych wymagań, takich jak tworzenie treści wysokiej jakości, wzbogaconych o różne media i kontekstualnie odpowiednich dla użytkowników.
Bibliografia
Książki:
- Deep Learning – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, ISBN: 978-0262035613
- Natural Language Processing with Python – Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper, ISBN: 978-0596516499
- Speech and Language Processing – Daniel Jurafsky, James H. Martin, ISBN: 978-0131873216
Artykuły naukowe:
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
- Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, L., Narang, S., Matena, M., … & Liu, P. J. (2020). Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. arXiv preprint arXiv:1910.10683.
