Doğal Dil İşleme Arama Şeklinizi Nasıl Değiştirir?

Google, her algoritma güncellemesiyle arama motoru sonuç sayfalarında (SERP'ler) sunulan listelerin alaka düzeyini artırmaya çalışır. SERP'lerde yapılan son bir güncelleme, Google'ın doğal dil işlemeyi kullanan Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleridir (BERT). BERT, Google'ın son beş yılda sunduğu en önemli değişikliklerden biri olarak kabul ediliyor ve her 10 arama sorgusundan birini doğrudan etkiliyor.

Karmaşık, uzun kuyruklu arama sorgularını doğru bir şekilde yorumlayarak daha alakalı sonuçlar göstermeyi amaçlar. Bu yazıda, bunun ne anlama geldiğini ve arama şeklinizi nasıl değiştirdiğini tartışacağız.

BERT nedir?

Google'ın belirli bir arama sorgusundaki kelimelerin içeriğini daha doğru bir şekilde tanımlamasını sağlayan NLP ön eğitimi için sinir ağı tabanlı bir tekniktir.

Örneğin, "altıdan 10'a" ve "altıya çeyrek kala" sözcük öbeklerini ele alalım, aynı "to" edatının her bir tümcede farklı bir anlamı vardır ve bu, arama motorları için açık olmayabilir. Bununla birlikte, ilk cümledeki edatın bağlamı ile ikinci cümledeki kullanımına kıyasla etkili bir şekilde ayrım yapabildiğinden, BERT'nin kullanışlı olduğu yer burasıdır. Bağlamı anlayarak, daha alakalı sonuçlar sağlayabilir.

Algoritmaların sinir ağları, kalıp tanımayı kolaylaştırırken, veri kümeleri üzerinde eğitilen sinir ağları kalıpları tanımlayabilir. Tipik uygulamaları, görüntü içeriğini, finansal piyasa trendlerini tahmin etmeyi ve hatta el yazısını tanımayı içerir. Oysa doğal dil işleme veya NLP, dilbilimle ilgilenen yapay zekanın (AI) bir parçasıdır.

• NLP, bilgisayarların insanların doğal olarak nasıl iletişim kurduğunu anlamasını sağlar.
• NLP algoritmaları, yorumlama, anlama ve dil örüntüsünün tanınmasını sağlar.
• NLP modelleri, sonsuz miktarda metin ve konuşmada anlam bulmak için dil bilgisi ve sözcükleri vurgular.

İnternet kullanıcılarının ve çevrimiçi işletmelerin her gün yararlandığı NLP'nin kolaylaştırdığı gelişmeler arasında sosyal dinleme araçları, kelime önerileri ve sohbet robotları yer alıyor.

Bu ne anlama gelir?

BERT, önceden eğitilmiş modeller üretmek için sinir ağlarını kullanan bir NLP algoritmasıdır. Bu modeller, web'de bulunan sonsuz miktarda veri kullanılarak eğitilir. Önceden eğitilmiş modeller, belirli NLP görevlerini gerçekleştirmek için daha da rafine edilmiş genel NLP modelleridir. Geçen yıl Kasım ayında Google, Stanford soru yanıtlama veri kümesi de dahil olmak üzere 11 NLP görevinde eksiksiz ve alakalı sonuçlar sağladığını iddia ederek BERT'yi açık kaynak olarak kullandı.

BERT'in çift yönlülüğü onu diğer algoritmalardan ayırır, çünkü bu ona bir kelimeye bağlam verme yeteneği sağlar. Bunu, cümlenin sadece o kelimeye götüren kısımlarını dikkate alarak değil, onu takip eden kısımları da dikkate alarak yapabilir. Çift yönlülük, arama motorlarının, "gişe rekorları kıran" ile birlikte kullanıldığında "cam filmi" ile kullanıldığında farklı bir anlama gelen "film" gibi bir kelimenin anlamını anlamasına olanak tanır.

Aramada, BERT, özellikle karmaşık, diyaloga dayalı sorgular veya içinde edatlar bulunan sorgular söz konusu olduğunda, bir sorgunun temel ayrıntılarının anlaşılmasını kolaylaştırır . Örneğin, "2021 Hintli gezginin Bali'ye vizeye ihtiyacı var" sorgusunda "to" edatı, yolcunun Hindistan'dan Bali'ye gittiğini ima eder. Edatı değiştirerek, "2021 Bali'den Hintli gezginin vizeye ihtiyacı var" gibi bir cümleyi tamamen değiştirebilirsiniz ve gezginlerin Bali'den olduğu ve Hindistan için vizeye ihtiyacı olduğu anlamına gelebilir. BERT, iki cümle arasındaki bağlamsal farkın anlaşılmasını sağlar.

BERT ve RankBrain Arasındaki Fark Nedir?

RankBrain, Google'ın aramada uygulanan ilk AI yöntemiydi. Organik arama sıralama algoritmalarına paralel çalışır ve bu algoritmalar tarafından hesaplanan sonuçlarda ayarlamalar yapar. RankBrain, geçmiş sorgulara dayalı olarak algoritmalar tarafından sunulan sonuçları ayarlar.

RankBrain ayrıca Google'ın arama sorgularını yorumlamasını kolaylaştırır, böylece sorgu olarak tam olarak aynı kelimelere sahip olmayabilecek sonuçları görüntüleyebilir. Örneğin, "Dubai'deki dönüm noktasının yüksekliğini" ararken, size otomatik olarak Burj Khalifa ile ilgili bilgileri gösterecektir.

Öte yandan, BERT'nin çift yönlü bileşeni, onun çok farklı bir şekilde çalışmasını sağlar. Alaka düzeyini ölçmek için geleneksel algoritmalar sayfadaki içeriğe bakarken, NLP algoritmaları ek bağlam için bir kelimeden önceki veya sonraki içeriğe bakarak bunu bir adım öteye taşır. İnsan iletişimi genellikle karmaşık ve katmanlı olduğundan, doğal dilin işlenmesindeki bu ilerlemeyi gerekli kılar.

BERT ve RankBrain, sorguları işlemek ve anlamak için Google tarafından birlikte kullanılır. BERT, RankBrain'in yerine geçmez ancak arama terimine bağlı olarak diğer Google algoritmalarıyla birlikte veya RankBrain ile kombinasyon halinde uygulanabilir.

Daha Fazla Dilde Aramayı İyileştirme

Bir dilden öğrendiklerimizi alıp başka bir dile uygulama becerisine sahip BERT, arama sonuçlarını dünyanın her yerindeki internet kullanıcıları için daha alakalı hale getirmek için kullanılır. Örneğin, İngilizce gibi web'de en çok kullanılan dillerden öğrendiklerimiz daha sonra diğer dillere de uygulanır. Böylece, insanların arama yaptığı diğer dillerde de iyileştirilmiş sonuçlar sunar. Ayrıca BERT modeli, ülkeler ve diller arasında öne çıkan snippet'lerin alaka düzeyini de geliştirir.

BERT İşinizi Nasıl Etkiler?

BERT, Google Asistan'ı BERT güncellemesinden etkilenen öne çıkan snippet'ler veya web sonuçları sunması için tetikleyerek de etkiler. BERT gibi NLP teknolojisi, makine kavrayışını geliştirir ve bu yenilik şüphesiz birçok çevrimiçi kullanıcı ve işletme için faydalıdır. Ancak, SEO ile ilgili olarak, ilkeler aynı kalır. Pazarlama stratejinize kökleşmiş SEO en iyi uygulamalarına sahipseniz , web başarınızdan emin olabilirsiniz. Sürekli olarak yüksek kaliteli, alakalı ve taze içerik üreten web siteleri, bu algoritma güncellemesinden en fazla yararlanacaktır.

Anahtar kelime araştırmasına dayalı üstün içerik yazmak, arama motorlarında öncelikli bir sıralama faktörü olarak kalacak bir alıştırmadır. Kullanıcılarının bekledikleri bilgilendirici ve doğru içeriği almasına odaklanan web sitesi sahipleri, SERP'de iyi bir sıralama elde ederler. Harika içerik oluştururken sayfaların performansını izlemek, web sitelerinin alakalı kalmasına yardımcı olacaktır.

NLP Arama Amacını Çözüyor mu?

BERT ile, sorguda kullanılan dil veya kelimeler ne olursa olsun, Google'ın sonuçları doğru bulma şansı arttı, ancak yine de yüzde 100 değil. Örneğin, BERT ile bile, "Nebraska'nın güneyinde hangi eyalet var" diye arama yapan herkes, muhtemelen kullanıcının aradığı yanıt olan Kansas yerine "Güney Nebraska" için sonuçlar alacaktır.

Makinelerin dili anlamalarına yardımcı olmak devam eden bir çaba olmaya devam ediyor ve herhangi bir sorgudan kesin anlam çıkarmak karmaşık bir süreç. Google, NLP'yi bir anahtar anahtar kelime listesine uyguladığında, görüntülenen en iyi sonuçlar gerekli anahtar kelimelerden bazılarını veya hatta yalnızca birini içermeyebilir, bu da bu sonuçları alakasız hale getirir. BERT ile Google, algoritmasına sofistike bir güncelleme sunarak oyununu geliştirdi, ancak arama, insan dilinin karmaşık doğası nedeniyle çözülmemiş bir sorun olmaya devam ediyor.