こんにちは、DX攻略部です。
今回は、最新のSEOトレンドであるBERTについて解説していこうと思います。
BERT自体は、自然言語処理と言われる人間が扱う言語をより理解するための技術ですが、これがSEOシステムに導入されたことにより会話型の質問の文章理解度が向上されました。
そのため、会話型検索を考えたキーワード選定等も検索上位を目指す上で必要な手段になる可能性があります。
そういった観点からBERTがSEO対策に及ぼす影響について解説します。
- BERTとは？
- BERTの特徴
- BERTへの対策
などをできるだけわかりやすく、解説しようと思います！。
BERTとは？
BERTとは、「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」の略称であり、2018年にGoogleが発表した自然言語処理モデルです。
BERTはその高い自然言語処理能力を生かし与えられた文章から「感情」を汲み取ることができたり、「暗黙の了解」などの文脈を把握した文章分析をすることができます。
と言ったところでなんだかよくわからない、というのが当たり前だと思います。ここから、BERTについてなるべく噛み砕いて解説していきます。
自然言語処理とは？
自然言語処理とは、日本語や英語など人間が扱う自然言語を機械が理解するためのシステムです。
「SEOのトレンドを教えて」という質問に対して、このユーザーは「SEO トレンド」というキーワードで検索するユーザーと同じ悩みを持っている可能性が高い、などの文脈把握ができるか？この精度を上げるために自然言語処理と言われる技術が使われます。
文脈理解の例を出すと、英語における「Like」に「好き」「〜ような」と言った二つの意味がある場合に、文脈理解の精度が強化され正しく意味を判断できるようになるといったことがあります。
BERTが解決する問題
そんなBERTはどのような問題を解決することができるのでしょうか？文脈を把握できることによって改善される点は、たくさんあります。それらを解説していきます。
言葉の曖昧さの把握
文脈を把握することができるようになれば、言葉の曖昧さを理解することができるようになります。
多くの単語はあいまいで、多義的で、同義語であるため、単語を理解するためには文脈把握が不可欠です。文脈を把握することができれば、これが名詞なのか、略称なのか、例えなのか、今まで機械が把握できていなかった領域まで、文章を理解できるようになります。
つまり、コンテンツ内の文脈や単語の使われ方などが今まで以上に分析される可能性があるということです。
自動要約の向上
文脈把握ができるようになり文章の意図を汲み取れるようになれば、自動要約の精度を上げることができます。
ユーザーの質問に対して、最も適してサイトはどれなのか？自動要約の精度を上げることができれば、よりユーザーの要望に近いサイトを絞れるようになります。
翻訳精度の向上
BERTが進化することによって、翻訳機能の精度が向上します。
翻訳の精度が向上し、検索結果に言語間の壁をなくすことができれば、より質の高いコンテンツを世界で共有することができるようになります。
BERTが検索結果に与える影響
BERTがどのような効果を与えることができるかを大体理解することができたでしょうか？
ここからは具体的に検索結果にどういった影響を与えるかを解説していきます。
質問の意図の認識率が上がる
導入されたことによってどのような変化が起きたかをGoogleが公式ブログに発表しているのですが、「大人のための数学書(math practice books for adults)」という検索ワードに対する導入前と導入後の比較画像を見ると、以前は8つの関連性の高い本がまとめられたページを上位表示していたのが、アップデート後には一つの「大人のための数学(Math for Grownups)」という本が勧められるようになりました。
引用元：Search Engine Land.
つまり、単語が変わっても最適だと思った方をキーワードよりも優先するような動きを見せたということです。
また、検討キーワードのページ数も減少していることから、質問内容から関係性の高いサイトページの絞り込みが強化されたことがわかります。
会話形式の質問の増加
BERTが導入され会話形式のクエリへの認識能力が高まれば、会話形式の質問が増えることにつながります。
最近は音声認識の分野も発展してきているため、ますます会話形式の検索(クエリ)が増えることが予想されます。
会話形式の質問が増えることによって、キーワードの需要や検索数に変化が生じることも考えられるため、音声認識によってキーワードの市場がどのように変化するのかを考えることも重要です。
BERTへの対策
BERTは自然言語、文章理解度を上げるために用いられるアルゴリズムであるため、BERTに対する特定の対策というものはありません。しかし、BERTが導入されたからこそ、確認すべきポイントというものを紹介します。
コンテンツの質の再確認
もう一度、キーワードとコンテンツの内容の一貫性が保たれているかを確認しましょう。
BERTにより、さらに文脈の理解が進んでいく中、ユーザーのクエリに対して内容のあっていないコンテンツではSEO評価を上げることはできません。
コンテンツの質の確認方法として、以下のようなものがあります。
- キーワードからくるユーザーの気持ちを考える
- 様々なキーワードを盛り込みすぎていないか？
- しっかりと悩みが解消されているか？
訪れてくれたユーザーを満足させられるように、コンテンツを作成する必要があります。
文章の強弱を適切に行おう
文章の強弱表現を適切に行うようにしましょう。
コンテンツを作成するときに、強調タグを多用しすぎていないでしょうか？strongタグなどは文章の中で重要な要素であると、ユーザーに気づかせるだけでなく、Google側にもそれを知らせることになります。
つまり、コンテンツのキーワードと強調している要素との一貫性がない場合やstrongタグが多用されている場合は、評価に悪影響を及ぼす可能性があります。文脈能力が上がるほど、strongタグの注目は上がるため適切に使用するようにしましょう。
strong以外の強調表現としては、spanタグなどで上手く強調させることで、ユーザーにのみ印象を強くすることができます。
まとめ
今回は、BERTと言われる自然言語処理モデルについて解説しました。
BERTの目的は、毎日行われる数十億件の検索クエリの見たことがないクエリに対する対処です。1日のクエリのおよそ15%はこれまで見たことがないクエリであるため、その文脈を把握することが主な目的になります。
現在はアメリカでも10の1のコンテンツにしかBERTは適応されていないため、BERTに対する認識は、予測できないクエリに対して正しい結果を返すためのシステムなんだな、程度の認識で大丈夫です。
しかし、Google側もBERTはまだまだ開発途中であり、どのくらいSEO評価をする上で参考にするかも今後変えて行くことを示唆しています。そのため、SEOの仕様変化に負けないよう、対策を意識したコンテンツ作成を進めるようにしましょう。
参考：Google-blog
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