Thuật toán BERT: Hướng dẫn toàn diện cho người mới

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên được Google phát triển, có khả năng hiểu ngữ cảnh của các từ trong câu bằng cách phân tích văn bản theo cả hai hướng. Nó được sử dụng rộng rãi để cải thiện các nhiệm vụ hiểu ngôn ngữ với độ chính xác cao.

Sử dụng kiến trúc bộ mã hóa dựa trên transformer.
Xử lý văn bản theo hai chiều (ngữ cảnh bên trái và bên phải)
Nắm bắt mối quan hệ ngữ cảnh giữa các từ.
Được thiết kế cho các tác vụ hiểu ngôn ngữ như phân loại, trả lời câu hỏi và nhận dạng thực thể được đặt tên (NER).

Ra mắt vào năm 2019, BERT đã định hình lại cách xếp hạng nội dung và những yếu tố nào quan trọng nhất khi cố gắng đạt được khả năng hiển thị tối ưu trong kết quả tìm kiếm.

Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu BERT là gì, nó đã ảnh hưởng đến SEO như thế nào và làm thế nào bạn có thể tận dụng nó cho trang web của mình.

Thuật toán BERT là gì?

BERT, viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers, là một thuật toán học sâu liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Mục tiêu chính của BERT là giúp Google hiểu rõ hơn ngữ cảnh của các từ trong truy vấn tìm kiếm, thay vì coi chúng như các từ riêng lẻ.

Ví dụ, trước khi có BERT, nếu ai đó ở Việt Nam tìm kiếm “đi Mỹ cần Visa gì?”, Google có thể tập trung quá nhiều vào các từ khóa cụ thể như “mỹ”, “du khách” và “visa” mà không hiểu mối quan hệ giữa các từ đó. Tuy nhiên, với BERT, Google hiểu rõ hơn ý nghĩa tinh tế của cụm từ “du khách Việt Nam đến Mỹ”, điều này rất quan trọng để đưa ra câu trả lời chính xác. BERT đọc câu theo cả hai hướng (từ trái sang phải và từ phải sang trái), cho phép nó nắm bắt toàn bộ ngữ cảnh, chứ không chỉ các từ riêng lẻ.

Về cơ bản, BERT cho phép Google hiểu các truy vấn giống như cách con người hiểu, ưu tiên ngữ nghĩa ngôn ngữ tự nhiên hơn là chỉ đơn thuần khớp từ khóa.

Quy trình làm việc của BERT

BERT sử dụng bộ mã hóa dựa trên Transformer để xử lý văn bản đầu vào và tạo ra các biểu diễn theo ngữ cảnh cho mỗi token. Thay vì dự đoán văn bản theo trình tự như các mô hình truyền thống, nó tập trung vào việc hiểu ngữ cảnh bằng cách sử dụng các chiến lược huấn luyện của mình.

Các token đầu vào được chuyển đổi thành các embedding và được truyền qua bộ mã hóa Transformer.
Tạo ra các vectơ ngữ cảnh cho mỗi mã thông báo trong chuỗi.
Khác với các mô hình định hướng, nó không chỉ dựa vào xử lý từ trái sang phải hoặc từ phải sang trái.
Sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Che mặt nạ (Masked Language Model – MLM) để dự đoán các từ bị thiếu dựa trên ngữ cảnh.
Sử dụng tính năng Dự đoán Câu tiếp theo (Next Sentence Prediction – NSP) để tìm hiểu mối quan hệ giữa các câu.

Ảnh hưởng của BERT đến SEO

Giờ đây khi đã hiểu được những nguyên tắc cơ bản của BERT, câu hỏi quan trọng đặt ra là nó tác động như thế nào đến SEO và việc tạo nội dung? Dưới đây là phân tích chi tiết những thay đổi quan trọng nhất:

Hiểu biết tốt hơn về các truy vấn đuôi dài

BERT đã nâng cao khả năng của Google trong việc diễn giải các truy vấn phức tạp hơn, mang tính hội thoại, đặc biệt là những truy vấn sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này rất quan trọng vì tìm kiếm bằng giọng nói đang ngày càng phát triển, và các truy vấn này thường mang tính hội thoại hơn. Trước đây, nhiều truy vấn tìm kiếm dài (long-tail search queries) không được các công cụ tìm kiếm hiểu đầy đủ, dẫn đến kết quả không liên quan.

Từ góc độ SEO, điều này có nghĩa là bạn cần tối ưu hóa cho các cụm từ ngôn ngữ tự nhiên hơn là nhồi nhét nội dung bằng các từ khóa khó hiểu. Việc tạo nội dung trả lời trực tiếp các câu hỏi một cách tự nhiên và thân thiện với người đọc sẽ cải thiện cơ hội xếp hạng của bạn.

Ưu tiên sự phù hợp theo ngữ cảnh hơn là sự trùng khớp từ khóa

SEO truyền thống thường tập trung vào việc khớp chính xác các từ khóa. Tuy nhiên, sự ra đời của BERT đồng nghĩa với việc ngữ cảnh trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Google giờ đây có thể phân biệt các nghĩa khác nhau của một từ dựa trên cách nó được sử dụng trong câu.

Ví dụ, từ “bat” (con dơi) có thể có nghĩa là một loài động vật có vú biết bay hoặc một dụng cụ thể thao, tùy thuộc vào ngữ cảnh. Với BERT, Google có nhiều khả năng hiểu người dùng đang đề cập đến “bat” nào bằng cách xem xét các từ xung quanh.

Do đó, SEO ngữ nghĩa ngày càng trở nên quan trọng. Nội dung cần được xây dựng sao cho phù hợp với ý định của người dùng khi tìm kiếm, tập trung vào tính liên quan và sự rõ ràng.

Tầm quan trọng của tối ưu hóa dựa trên từ khóa giảm đi.

Mặc dù từ khóa vẫn rất quan trọng, nhưng thời đại của việc dựa hoàn toàn vào các chiến lược tối ưu hóa từ khóa cứng nhắc đang dần qua đi. Bạn không nên chỉ tập trung vào các từ khóa đơn lẻ mà nên xem xét các nhóm chủ đề để có thể bao quát một lĩnh vực rộng lớn một cách toàn diện. Điều này giúp nội dung của bạn phù hợp với nhiều truy vấn tìm kiếm hơn mà không cần quá chú trọng vào cách diễn đạt chính xác.

Hiệu suất tốt hơn cho các truy vấn dựa trên câu hỏi

BERT rất hiệu quả trong việc hiểu được những sắc thái tinh tế của các truy vấn tìm kiếm dạng câu hỏi. Những truy vấn này thường liên quan đến các mối quan hệ phức tạp giữa các từ, chẳng hạn như “Tôi có thể mua thuốc kháng sinh mà không cần đơn thuốc không?” hoặc “Cách tốt nhất để hạ huyết áp mà không cần dùng thuốc.” Khả năng nắm bắt ý nghĩa cụ thể đằng sau những truy vấn này giúp Google cung cấp kết quả chính xác hơn.

Tối ưu hóa nội dung dạng câu hỏi với câu trả lời chi tiết và dữ liệu có cấu trúc có thể giúp cải thiện khả năng hiển thị của bạn trong các tìm kiếm này.

Các phương pháp tốt nhất để tối ưu hóa nội dung của bạn cho BERT

Với những tác động của BERT, dưới đây là một số chiến lược SEO giúp bạn tối ưu hóa nội dung cho kỷ nguyên mới này:

Tập trung vào nội dung chất lượng cao, chuyên sâu.

BERT đánh giá cao nội dung giải quyết triệt để chủ đề và mang lại giá trị cho người dùng. Nội dung sơ sài hoặc không trả lời đầy đủ câu hỏi của người dùng sẽ ít có khả năng được xếp hạng cao. Khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của Google cho phép nó đánh giá tốt hơn liệu một trang có thực sự hữu ích hay không. Hãy tập trung vào nội dung toàn diện và giàu thông tin , đảm bảo đó là câu trả lời tốt nhất cho một truy vấn cụ thể.

Tối ưu hóa dựa trên ý định của người dùng, không chỉ dựa trên từ khóa.

Hiểu rõ mục đích tìm kiếm đằng sau các từ khóa. Người dùng đang tìm kiếm thông tin, mua hàng hay truy cập vào một trang web? Hãy tạo nội dung đáp ứng mục đích này, chứ không chỉ là nội dung nhồi nhét từ khóa. Bạn nên hướng đến việc giải đáp thắc mắc của người dùng một cách rõ ràng và ngắn gọn nhất có thể.

Hãy sử dụng ngôn ngữ giao tiếp tự nhiên trong nội dung của bạn.

Ngôn ngữ tự nhiên là chìa khóa để thành công trong thế giới hậu BERT. Thay vì cố gắng chèn những từ khóa khó hiểu, hãy sử dụng các cụm từ giao tiếp thông thường mà người dùng có thể nói hoặc nhập vào thanh tìm kiếm. Điều này giúp nội dung của bạn dễ hiểu hơn đối với cả Google và người xem.

Tận dụng các câu hỏi thường gặp và dữ liệu có cấu trúc.

BERT giúp Google dễ dàng hơn trong việc khớp các truy vấn dạng câu hỏi với câu trả lời chính xác. Bằng cách sử dụng các câu hỏi thường gặp (FAQ) và trả lời các câu hỏi phổ biến trong nội dung của bạn, bạn có thể nhắm mục tiêu tốt hơn đến những người dùng sử dụng các loại tìm kiếm này. Ngoài ra, việc sử dụng dữ liệu có cấu trúc như FAQ Schema có thể giúp các công cụ tìm kiếm hiểu nội dung của bạn tốt hơn nữa, cải thiện cơ hội xếp hạng trong kết quả tìm kiếm phong phú.

Cải thiện khả năng đọc hiểu nội dung

Vì BERT tập trung vào việc hiểu được dòng chảy tự nhiên của ngôn ngữ, nội dung của bạn cần dễ đọc và dễ theo dõi. Hãy chia nhỏ các đoạn văn dài, sử dụng gạch đầu dòng và đảm bảo nội dung mạch lạc, logic. Sử dụng tiêu đề và tiêu đề phụ để hướng dẫn người đọc xuyên suốt bài viết.

BERT tác động như thế nào đến tìm kiếm bằng giọng nói và SEO trên thiết bị di động?

Tìm kiếm bằng giọng nói đang phát triển nhanh chóng, và BERT đóng vai trò quan trọng trong việc giúp Google hiểu các truy vấn dựa trên giọng nói này. Vì tìm kiếm bằng giọng nói thường mang tính đối thoại hơn, việc tối ưu hóa cho BERT giúp bạn nhắm mục tiêu các loại truy vấn này tốt hơn.

Tương tự, SEO trên thiết bị di động ngày càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, đặc biệt là với việc sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói ngày càng tăng trên các thiết bị di động. BERT giúp đảm bảo kết quả tìm kiếm trên thiết bị di động phù hợp hơn với ý định của người dùng, điều này rất quan trọng do không gian màn hình hạn chế trên các thiết bị di động.

Bằng cách tập trung vào khả năng đọc hiểu nội dung, đảm bảo nội dung thân thiện với thiết bị di động và trả lời các truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên, bạn có thể tối ưu hóa cả tìm kiếm bằng giọng nói và SEO trên thiết bị di động cùng một lúc.