Backlink
Combo BacklinkGoogle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một thuật toán học máy được phát triển bởi Google, đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). BERT được thiết kế để hiểu chính xác ý nghĩa và ngữ cảnh của từ ngữ trong truy vấn tìm kiếm, giúp cải thiện đáng kể khả năng hiểu và tương tác của Google với người dùng.
Bài viết sau đây, hãy cùng SEOMarket tìm hiểu cụ thể hơn về thuật toán này và tác động của chúng đến kết quả SEO trong năm 2025.
Google BERT hoạt động như thế nào?
BERT hoạt động dựa trên mô hình transformer, cho phép nó hiểu ngữ cảnh của từ dựa trên các từ xung quanh. Điều này giúp BERT có thể xử lý ngôn ngữ hai chiều, tức là có thể hiểu nghĩa chính xác hơn so với các thuật toán trước đây chỉ đọc một chiều.
Hiểu ngữ cảnh của từ
BERT sử dụng mô hình transformer để đọc hiểu toàn bộ câu thay vì chỉ đọc từ trái sang phải. Điều này giúp BERT có thể hiểu được ý nghĩa của từ dựa trên ngữ cảnh xung quanh, thay vì chỉ dựa vào việc xem xét từng từ một cách riêng lẻ.
Ví dụ, với câu “Tôi đã đánh rơi chiếc bút của tôi.”, BERT sẽ hiểu được rằng “bút” ở đây có nghĩa là một vật dụng để viết, chứ không phải là một loài chim. Điều này khác với các thuật toán trước đây chỉ đọc một chiều, có thể sẽ hiểu sai nghĩa của từ “bút” trong câu này.
Sử dụng mô hình transformer
Mô hình transformer được sử dụng trong BERT là một kiến trúc mạng neural được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu chuỗi, như văn bản. Nó bao gồm các thành phần như attention mechanism và self-attention, cho phép BERT học được các mối quan hệ giữa các từ trong văn bản.
Điều này giúp BERT có thể tạo ra các biểu diễn từ điển chính xác hơn cho mỗi từ, dựa trên ngữ cảnh của nó trong văn bản. Những biểu diễn này sau đó được sử dụng để giải quyết các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên như phân tích từ vựng, cấu trúc câu, tìm kiếm văn bản tương tự, v.v.
Quá trình fine-tuning
Ngoài ra, BERT còn có một bước “fine-tuning” để tối ưu hóa hoạt động của nó cho các mục đích cụ thể. Quá trình này cho phép BERT học thêm các đặc điểm riêng của từng tác vụ, giúp nâng cao hiệu suất của nó trong các ứng dụng cụ thể.
Ví dụ, khi sử dụng BERT cho tác vụ phân loại văn bản, quá trình fine-tuning sẽ giúp BERT học thêm các đặc điểm phân biệt văn bản thuộc các lớp khác nhau, từ đó tăng độ chính xác của việc phân loại.
Google đặt mục tiêu gì với BERT?
Mục tiêu chính của Google khi phát triển BERT là nhằm giải quyết những hạn chế của các công cụ tìm kiếm trước đây trong việc hiểu ý nghĩa của văn bản. Cụ thể, BERT được thiết kế để đạt được 3 mục tiêu chính:
Vấn đề về từ ngữ
Các công cụ tìm kiếm truyền thống thường chỉ hiểu nghĩa của từ một cách đơn giản, dựa trên sự xuất hiện của từ đó trong văn bản. Tuy nhiên, trong thực tế, nghĩa của một từ có thể thay đổi tùy theo ngữ cảnh.
Ví dụ, từ “bank” có thể có nghĩa là “ngân hàng” hoặc “bờ sông”, tùy theo bối cảnh của câu. BERT được thiết kế để hiểu chính xác nghĩa của từ dựa trên ngữ cảnh, giúp cải thiện chất lượng tìm kiếm.
Vấn đề về ngữ cảnh
Ngoài ra, các công cụ tìm kiếm trước đây cũng gặp khó khăn trong việc hiểu ý nghĩa của một từ dựa trên ngữ cảnh của nó trong câu. Ví dụ, câu “Tôi đang chơi bóng” và “Tôi đang chơi ở bãi bóng” có cùng từ “bóng”, nhưng ý nghĩa lại hoàn toàn khác nhau.
BERT được thiết kế để hiểu được mối liên hệ giữa các từ trong câu, từ đó nắm bắt chính xác ý nghĩa của câu dựa trên ngữ cảnh.
Về NLP (Natural Language Processing)
Cuối cùng, BERT cũng nhằm mục tiêu cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Google, giúp hiểu cách con người giao tiếp bằng ngôn ngữ thông thường. Điều này sẽ giúp nâng cao chất lượng tương tác giữa người dùng và công cụ tìm kiếm.
Ví dụ, khi người dùng gõ truy vấn “Tôi muốn tìm một nhà hàng ngon ở gần đây”, BERT sẽ hiểu được rằng người dùng đang tìm kiếm thông tin về nhà hàng, chứ không phải chỉ là một danh sách các nhà hàng. Từ đó, Google có thể cung cấp kết quả tìm kiếm tốt hơn, đáp ứng nhu cầu người dùng.
Google BERT ảnh hưởng gì đến SEO?
Sự ra đời và ứng dụng của Google BERT trong công cụ tìm kiếm của Google đã tác động đáng kể đến cách tiếp cận SEO (Search Engine Optimization) của các nhà tiếp thị và chủ website. Dưới đây là 3 ảnh hưởng chính của BERT trong lĩnh vực SEO:
1. Các từ khóa đuôi dài được đề cao
Một trong những ảnh hưởng chính của BERT là việc nâng cao hiệu quả của các từ khóa đuôi dài (long-tail keywords). Nhờ khả năng hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của từ ngữ tốt hơn, BERT có thể đáp ứng tốt hơn các truy vấn tìm kiếm dài và cụ thể hơn.
Điều này có nghĩa rằng các từ khóa dài và mang tính chuyên sâu sẽ có cơ hội xuất hiện ở vị trí cao hơn trên trang kết quả tìm kiếm (SERP) của Google. Vì vậy, các nhà tiếp thị nên tập trung vào việc tối ưu hóa nội dung cho những từ khóa đuôi dài liên quan, thay vì chỉ tập trung vào các từ khóa chung chung.
2. Hướng tới website đa ngôn ngữ
Với khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn, BERT cũng hỗ trợ tốt hơn cho các website đa ngôn ngữ. Điều này có thể giúp tăng khả năng tiếp cận người dùng toàn cầu, khi các nội dung bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau đều có thể được Google hiểu và đánh giá chính xác.
Vì vậy, các doanh nghiệp có thể tập trung vào việc xây dựng website đa ngôn ngữ, cung cấp nội dung chất lượng bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Điều này sẽ giúp họ mở rộng phạm vi tiếp cận khách hàng tiềm năng trên toàn thế giới.
3. Nội dung chất lượng được đề cao
Cuối cùng, BERT cũng chú trọng vào việc đề cao các nội dung liên quan, chính xác và đáp ứng nhu cầu người dùng. Thay vì chỉ tập trung vào tối ưu hóa từ khóa, các nhà tiếp thị nên tập trung vào việc tạo ra nội dung chất lượng, độc đáo và giải đáp đúng các thắc mắc của người dùng.
Điều này sẽ giúp website có thứ hạng cao hơn trên SERP, vì BERT sẽ ưu tiên những nội dung thực sự hữu ích và có giá trị cho người dùng. Vì vậy, các chiến lược SEO nên hướng tới việc tạo ra nội dung chất lượng cao, thay vì chỉ tối ưu hóa từ khóa một cách cơ học.
Kết luận
Google BERT là một bước tiến lớn trong nỗ lực của Google nhằm cải thiện khả năng hiểu và tương tác với ngôn ngữ tự nhiên của người dùng. Thông qua việc sử dụng mô hình transformer và quá trình fine-tuning, BERT có thể hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của từ ngữ một cách chính xác hơn, giúp cung cấp kết quả tìm kiếm tốt hơn đáp ứng nhu cầu người dùng.
Sự ra đời của BERT cũng tác động đáng kể đến cách tiếp cận SEO của các nhà tiếp thị. Cụ thể, BERT giúp đề cao hiệu quả của các từ khóa đuôi dài, hỗ trợ tốt hơn cho website đa ngôn ngữ, và chú trọng vào việc tạo ra nội dung chất lượng cao. Vì vậy, các chiến lược SEO trong tương lai cần phải thích ứng và tập trung vào những điểm mới này để đảm bảo website có thể đạt được thứ hạng cao trên SERP.
