BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย Google ในปี 2018 สำหรับงานที่เกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP). คุณลักษณะเด่นของ BERT คือการใช้งาน Transformers ในการสร้างเวคเตอร์ของคำที่มาจากความหมายในทั้งบริบทก่อนหน้าและบริบทหลัง ซึ่งแตกต่างจากโมเดลก่อนหน้าที่มองบริบทเพียงทิศทางเดียวเท่านั้น

คุณสมบัติหลักของ BERT:

1. Bidirectional: BERT ถูกออกแบบเพื่อดูทั้งบริบทก่อนหน้าและบริบทหลังของคำใด ๆ ซึ่งช่วยให้มันเข้าใจความหมายของคำนั้นได้ดียิ่งขึ้น
2. Transformers: BERT ใช้งานโครงสร้าง Transformers เพื่อสร้างเวคเตอร์ของคำ
3. Pre-training and Fine-tuning: BERT ได้รับการเรียนรู้ล่วงหน้า (pre-trained) บนข้อมูลขนาดใหญ่ และหลังจากนั้นสามารถปรับเอาต์พุต (fine-tune) บนชุดข้อมูลเฉพาะงานเพื่อประยุกต์ใช้ในงานต่าง ๆ

การประยุกต์ใช้งาน:

• การจำแนกประเภทข้อความ
• การตอบคำถาม
• การเติมคำ
• และงานด้าน NLP อื่น ๆ

ประเด็นสำคัญของ BERT คือมันสามารถประยุกต์ใช้ได้กับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติหลาย ๆ งาน โดยไม่ต้องทำการปรับแต่งโครงสร้างของโมเดลอย่างมาก

ตั้งแต่ Google ได้เปิดเผย BERT, มีการพัฒนาและประยุกต์ใช้โมเดลอื่น ๆ ที่มาจากความคิดของ BERT มากมาย แต่ BERT ยังคงเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีความสำคัญในวงการ NLP ในปัจจุบัน.

BERT Google สำหรับการทำ SEO

การทำ SEO (Search Engine Optimization) นั้นเป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการปรับแต่งเว็บไซต์และเนื้อหาเพื่อให้เกิดการจัดอันดับที่ดีในเครื่องมือค้นหาอย่าง Google ในปัจจุบัน, BERT ของ Google ถูกนำมาใช้เป็นหนึ่งในความพยายามเพื่อทำให้ผลการค้นหามีความเกี่ยวข้องและแม่นยำยิ่งขึ้น

เมื่อพูดถึง BERT กับ SEO, นี่คือสิ่งที่ควรรู้:

1. ความเข้าใจในบริบท: BERT ช่วยเพิ่มความสามารถของ Google ในการเข้าใจความหมายและบริบทของคำในประโยคหรือย่อหน้า. สิ่งนี้ทำให้ผลการค้นหาเกิดความเกี่ยวข้องมากขึ้น, โดยเฉพาะสำหรับคำค้นที่ซับซ้อน
2. มุ่งเน้นเนื้อหา: การที่ BERT สามารถเข้าใจเนื้อหาได้ดีขึ้นหมายความว่าผู้สร้างเนื้อหาควรมุ่งเน้นที่การเขียนที่เป็นธรรมชาติ และพยายามตอบคำถามหรือปัญหาที่ผู้ใช้เว็บไซต์อาจมี
3. แก้ปัญหาการค้นหาภาษาธรรมชาติ: BERT ทำให้ Google มีความสามารถในการจัดการกับคำค้นที่เป็นภาษาธรรมชาติ (เช่น "สิ่งที่สวมใส่เวลาฝนตก" แทน "เสื้อฝน") ด้วยผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
4. ไม่มีเคล็ดลับสำหรับ BERT: ไม่มีเทคนิค SEO ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ BERT ดังนั้นควรมุ่งเน้นที่การสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพ และตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้
5. การปรับตัวของภาษาอื่น: การนำ BERT มาใช้กับเครื่องมือค้นหาของ Google ทำให้การค้นหาในภาษาอื่น ๆ ที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สรุป: สำหรับผู้ที่ทำ SEO, BERT ทำให้การสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพและตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้เป็นสิ่งสำคัญยิ่งขึ้น. การเขียนเนื้อหาที่เป็นธรรมชาติ, มุ่งเน้นการตอบคำถามหรือปัญหา, และพิจารณาบริบทของเนื้อหาจะเป็นกุญแจสำคัญในการประสบความสำเร็จในยุค BERT ของ Google.