Google Bert là gì? SEO như thế nào để phù hợp với thuật toán này?

Google Bert (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một thuật toán AI mới của Google sử dụng trong máy tìm kiếm để hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn. Thuật toán này giúp Google phân tích và hiểu nội dung trang web sâu hơn, từ đó xếp hạng kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp hơn với nhu cầu tìm kiếm của người dùng.

Đối với các chuyên gia SEO, Bert mang đến cả thách thức và cơ hội mới. Bạn cần thay đổi cách tiếp cận SEO để tối ưu hóa website phù hợp với thuật toán mới, tập trung vào trải nghiệm người dùng và chất lượng nội dung.

Tổng quan về Google Bert

Bert là một bước tiến mới của Google trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nhằm nâng cao khả năng hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa trong văn bản. Thuật toán này được Google công bố vào tháng 10/2018.

Thuật toán Bert được huấn luyện trên khối dữ liệu văn bản khổng lồ, bao gồm toàn bộ bách khoa toàn thư tiếng Anh Wikipedia và sách điện tử BookCorpus.

Theo Google, Bert có thể đạt độ chính xác 89,5% trong bài test hiểu ngữ nghĩa Winograd Schema Challenge, vượt xa con số trung bình là 60,5% của các hệ thống NLP trước đó.

Khái niệm Google Bert

Bert là viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers.

Có thể hiểu đơn giản Bert là một mạng lưới thần kinh (neural network) sử dụng cơ chế Encoder – Transformer để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Một số khái niệm, thuật ngữ chính trong Bert bao gồm:

• Encoder: bộ não để mã hoá ngữ nghĩa từ văn bản input.
• Transformer: cơ chế kết nối các vector embedding để hiểu ý nghĩa văn bản.
• Contextual Word Embeddings: vector biểu diễn từ dựa trên ngữ cảnh.
• Masked LM: mô hình ngôn ngữ có che đậy, dùng để dự đoán từ bị che khuất.
• Pretraining: Giai đoạn huấn luyện Bert trên khối dữ liệu lớn chưa gắn nhãn.
• Finetuning: Tinh chỉnh mô hình Bert với tập dữ liệu nhỏ hơn có gắn nhãn cho nhiệm vụ cụ thể.

Đặc điểm nổi bật của Google Bert

So với các mô hình NLP truyền thống, Google Bert có một số đặc điểm nổi bật sau:

• Xử lý ngôn ngữ theo hai chiều: từ trái qua phải và ngược lại.
• Sử dụng attention mechanism (cơ chế chú ý) để tập trung vào từng phần của câu.
• Huấn luyện sâu trên khối dữ liệu lớn chưa gắn nhãn thay vì dữ liệu có gắn nhãn nhỏ.
• Tạo vector embedding ngữ cảnh cho từng từ dựa trên văn cảnh xung quanh.
• Mã hoá ý nghĩa ở cấp độ câu văn thay vì từng từ riêng lẻ.

Nhờ đó, Bert có khả năng hiểu sâu hơn ngữ nghĩa tự nhiên của ngôn ngữ, khắc phục nhiều hạn chế của các mô hình NLP trước đây.

Cách thức hoạt động của Google Bert

Có thể chia quá trình hoạt động của Bert thành 2 giai đoạn chính:

Pretraining (Huấn luyện tiền xử lý)

Giai đoạn này được thực hiện trên khối dữ liệu text khổng lồ, chưa gắn nhãn như Wikipedia, sách điện tử.

Quá trình pretraining giúp Bert học cách:

• Mã hoá ngữ cảnh cho mỗi từ trong văn bản input dựa trên các từ xung quanh.
• Dự đoán từ bị che giấu trong câu (masked language model)

Sau giai đoạn này, Bert có thể hiểu được ngữ nghĩa, ngữ cảnh tự nhiên của văn bản ở một mức độ nhất định.

Finetuning (Tinh chỉnh)

Finetuning là giai đoạn tinh chỉnh mô hình Bert đã được pretrain trên tập dữ liệu nhỏ hơn, có gắn nhãn để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể như:

• Trả lời câu hỏi
• Phân loại văn bản
• Gắn nhãn cú pháp
• Dự đoán cảm xúc
• Hỗ trợ ra quyết định
• Tóm tắt văn bản
• Dịch ngôn ngữ
• vv…

Sau giai đoạn finetuning này, mô hình Bert được cá nhân hoá với nhiệm vụ đặc thù và có hiệu quả cao hơn. Đây chính là mô hình Bert mà Google áp dụng vào máy tìm kiếm để hiểu sâu hơn ngữ nghĩa trang web.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Bert có khả năng xử lý văn bản tự nhiên ở cấp độ câu, đoạn văn thay vì từng từ riêng lẻ như các mô hình trước. Nhờ đó, nó hiểu chính xác hơn ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ, cụm từ trong câu.

Ví dụ, khi đọc câu “Bệnh nhân bị sốt do nhiễm trùng_”, Bert sẽ liên kết sự kiện “sốt” với nguyên nhân “nhiễm trùng” thay vì chỉ hiểu nghĩa riêng lẻ của từng từ.

Phân tích ngữ cảnh

Bert phân tích văn bản theo hai hướng tiến và lùi để nắm bắt toàn cảnh ngữ cảnh.

Điều này cho phép nó dự đoán được nghĩa của từ dựa trên cả ngữ cảnh trước và sau từ đó, thay vì chỉ phân tích theo một chiều như các mô hình cũ.

Từ đó, Bert hiểu sâu hơn ý nghĩa ngữ cảnh của văn bản.

Hiểu được ý nghĩa câu văn

Với cơ chế Transformer và vector ngữ cảnh, Bert có thể nắm bắt được mối quan hệ logic giữa các sự kiện, ý tưởng trong câu và đoạn văn.

Nhờ vậy, nó phân tích và suy luận được ý nghĩa tổng thể của câu văn một cách chính xác hơn so với các mô hình NLP trước đây.

Ảnh hưởng của Bert đối với SEO

Sự ra đời của Google Bert đánh dấu một cột mốc quan trọng trong việc hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của máy tìm kiếm. Điều này tác động sâu sắc đến cách Google đánh giá chất lượng trang web.

Thay đổi cách Google đánh giá trang web

Trước Bert, Google chủ yếu dựa vào các từ khoá và mối liên kết giữa chúng để đánh giá mức độ phù hợp của trang web. Nhưng bây giờ, Google có thể phân tích chi tiết hơn ý nghĩa nội dung cũng như mối quan hệ logic bên trong.

Điều này giúp Google hiểu chính xác hơn xem trang web có thực sự đáp ứng nhu cầu tìm kiếm của người dùng hay không. Những trang không mang lại giá trị, thiếu tính chính xác hoặc cố tình đánh lừa người dùng sẽ bị Google phạt nghiêm khắc hơn.

Tập trung vào trải nghiệm người dùng

Với khả năng hiểu sâu sắc hơn nội dung, Google Bert đặt trải nghiệm người dùng lên hàng đầu thay vì chỉ tập trung vào từ khoá như trước.

Các yếu tố như tốc độ, thiết kế giao diện, tính thân thiện với mobile hay trải nghiệm mới như AMP, PWA đều ảnh hưởng nhiều hơn đến thứ hạng trang web trên kết quả tìm kiếm.

Chú trọng trải nghiệm người dùng chính là xu thế tất yếu khi người dùng ngày nay không còn chấp nhận đọc những trang web chậm, khó sử dụng.

Chất lượng nội dung quan trọng hơn bao giờ hết

Khả năng hiểu sâu sắc hơn nội dung của Google Bert cũng đồng nghĩa với việc “rác” sẽ không còn chỗ đứng trên kết quả tìm kiếm.

Để có thứ hạng cao, các trang web buộc phải cải thiện mạnh mẽ về chất lượng nội dung, đặc biệt là 3 yếu tố:

Nội dung có giá trị, hữu ích

Nội dung phải mang lại lợ i ợi thực sự cho người đọc, giải quyết được vấn đề của họ. Những bài viết nông cạn, rỗng tuếch hoặc chỉ nhằm mục đích thu hút traffic sẽ bị Google xử lý nghiêm khắc.

Nội dung thân thiện với người dùng

Nội dung cần có cấu trúc rõ ràng, dễ đọc, dễ hiểu để người dùng có trải nghiệm tốt nhất. Đặc biệt chú ý tới khả năng tương thích mobile và thời gian tải trang.

Nội dung chính xác, khách quan

Với khả năng phân tích chi tiết các sự kiện trong văn bản, Google Bert có thể phát hiện ra những thông tin sai lệch, thiếu khách quan.

Do đó, tính chính xác và trung thực của nội dung là yếu tố sống còn đối với SEO.

Hướng dẫn SEO tối ưu cho Bert

Để tối ưu SEO cho Google Bert, cần tập trung vào 2 khía cạnh: Trải nghiệm người dùng và Chất lượng nội dung.

Tối ưu trải nghiệm người dùng

Để đem lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng, cần chú ý các điểm sau:

Thiết kế website thân thiện

Trang web cần có thiết kế hiện đại, giao diện đơn giản, dễ sử dụng. Các khối nội dung, menu điều hướng cần được bố cục hợp lý giúp người dùng dễ dàng tiếp nhận thông tin.

Tốc độ load nhanh

Tốc độ load trang là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp tới trải nghiệm của người dùng. Nên sử dụng các giải pháp tối ưu hoá tốc độ như AMP, lược bỏ code, tối ưu hình ảnh… để đảm bảo trang web load nhanh trong vài giây.

Trải nghiệm mobile tốt

Với xu hướng tìm kiếm trên di động ngày càng tăng, trải nghiệm thân thiện trên mọi thiết bị là điều kiện tiên quyết đối với mọi website. Responsive web design và AMP là hai yếu tố không thể thiếu cho một website tối ưu.

Nâng cao chất lượng nội dung

Bên cạnh trải nghiệm người dùng, chất lượng nội dung cũng cần được chú trọng tối đa. Cụ thể:

Viết nội dung chất lượng, có giá trị

Chỉ những bài viết có nội dung sâu sắc, giải quyết vấn đề thực tế của độc giả mới có thể giành được cảm tình của Google Bert. Vì vậy, luôn luôn đề cao giá trị và chất lượng nội dung lên hàng đầu, quan trọng hơn cả tốc độ và số lượng.

Tránh lạm dụng từ khoá

Do khả năng hiểu sâu hơn ngữ cảnh, Google Bert sẽ dễ dàng nhận biết và phạt các trang web cố tình lạm dụng từ khoá để thu hút traffic. Vì vậy, bạn nên sử dụng từ khoá một cách hợp lý, tự nhiên phù hợp với nội dung thay vì nhồi nhét chúng vào bài viết.

Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên

Hãy sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, mạch lạc và sát với cách người thực sử dụng khi viết nội dung. Điều này sẽ giúp Google Bert hiểu chính xác hơn ý nghĩa văn bản cũng như mục đích của trang web. Tránh những câu văn gượng gạo hay quá phức tạp.

Xây dựng chứng thực thương hiệu

YBMXây dựng uy tín và chứng nhận chất lượng trang web cũng rất quan trọng trong thời đại Bert của Google. Cụ thể, cần chú ý một số yếu tố E-A-T sau:

Các yếu tố E-A-T của Google

E-A-T đánh giá uy tín và chuyên môn của website dựa trên 3 tiêu chí:

• Expertise (Chuyên môn): Đội ngũ tác giả có bằng cấp, kinh nghiệm, kỹ năng phù hợp lĩnh vực.
• Authoritativeness (Uy tín): Các nguồn tham khảo đáng tin cậy, trích dẫn chuyên gia.
• Trustworthiness (Đáng tin cậy): Minh bạch thông tin site, tương tác tích cực với người dùng.

Xác thực dữ liệu doanh nghiệp

Sử dụng các công cụ xác thực và cung cấp thông tin đầy đủ, chính xác về doanh nghiệp như Google My Business, Pinterest, Instagram, Facebook,… cũng góp phần xây dựng uy tín cho trang web.

Như vậy, để tối ưu SEO cho Google Bert, chúng ta cần chuyển dịch tư duy sang hướng đề cao trải nghiệm người dùng và chất lượng nội dung. Một khi người dùng hài lòng, Google – với Bert hay bất kỳ công nghệ mới nào – cũng sẽ hài lòng và đánh giá cao trang web của bạn.

Kết luận

Google Bert đánh dấu bước tiến mới trong khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của Google. Thuật toán mới này ảnh hưởng sâu sắc đến cách Google đánh giá chất lượng website.

Để tối ưu SEO cho Bert, cần tập trung nâng cấp trải nghiệm người dùng và chất lượng nội dung, đặc biệt chú ý các yếu tố E-A-T. Bên cạnh đó, xây dựng uy tín thương hiệu cũng vô cùng quan trọng.

Hy vọng với những chia sẻ trên đây, các doanh nghiệp và chuyên gia SEO Việt Nam có thể tối ưu hóa website phù hợp với thuật toán mới Bert của Google.

Nếu cần hỗ trợ về SEO, quý khách hàng có thể liên hệ với AZnet Việt Nam – đơn vị chuyên cung cấp dịch vụ SEO chất lượng và uy tín.

Liên hệ AZnet Việt Nam

Công ty TNHH Công Nghệ Và Truyền Thông AZnet Việt Nam

Địa chỉ: 20 ngõ 12 Thanh Bình, P. Mộ Lao, Q. Hà Đông, Tp. Hà Nội

Hotline: 0972.78.22.55

Website: https://aznet.vn

Câu hỏi thường gặp

Google Bert là gì?

Google Bert (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một thuật toán mới của Google được giới thiệu vào năm 2019, có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và xử lý các câu hỏi phức tạp của người dùng.

Google Bert hoạt động ra sao?

Google Bert sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) để hiểu ý nghĩa của các từ và câu trong văn bản. Nó cũng có khả năng phân tích ngữ cảnh và hiểu được ý nghĩa của câu văn.

Làm thế nào để SEO phù hợp với Google Bert?

Để SEO phù hợp với Google Bert, cần tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm người dùng và chất lượng nội dung. Cụ thể, cần tối ưu thiết kế website, tốc độ load trang, trải nghiệm mobile và viết nội dung chất lượng, tự nhiên. Ngoài ra, cần xây dựng uy tín thương hiệu và đảm bảo các yếu tố E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) của trang web.

Trương Đình Nam

Tôi là Trương Đình Nam, chuyên gia trong lĩnh vực thiết kế website, quảng cáo Google, viết bài cho website, SEO Website và các dịch vụ marketing online khác. Tôi đã có nhiều năm kinh nghiệm trong ngành, giúp tôi nắm bắt được những xu hướng mới và áp dụng chúng vào dịch vụ của mình.

Thông tin tác giả

• Email: aznetvietnam@gmail.com
• Facebook: Trương Đình Nam
• YouTube: Trương Đình Nam
• Twitter: Trương Đình Nam
• TikTok: Trương Đình Nam
• LinkedIn: Trương Đình Nam
• Trang tác giả: Trương Đình Nam

Các bài mới viết

Technical SEO, Onpage SEO trong SEO Website hiện đại

SEO ACTE là gì? Phương pháp SEO Website toàn diện của AZnet Việt Nam

Google Analytics là gì? Ứng dụng trong Marketing Online

Redirections trong SEO là gì? Tất cả những điều cần biết