Trong bối cảnh công nghệ tìm kiếm phát triển mạnh, Google đã cho ra đời thuật toán BERT nhằm nâng cao khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tiếp nối những nỗ lực từ các bản cập nhật trước đó như google hummingbird là gì. Thuật toán này mang lại sự thay đổi lớn cho cách Google xử lý truy vấn tìm kiếm và đánh giá nội dung trang web.
BERT đã tác động trực tiếp đến 10% các truy vấn tìm kiếm tại Hoa Kỳ và đang được mở rộng ra toàn cầu. Điều này khiến các chuyên gia SEO và doanh nghiệp cần hiểu rõ về thuật toán mới này để điều chỉnh chiến lược tối ưu trang web phù hợp.
Với kinh nghiệm trong lĩnh vực dịch vụ SEO trang web, Tinh Tế sẽ giúp bạn hiểu sâu về Google BERT và cách tối ưu hiệu quả nhất. Nếu bạn lo lắng trang web của mình chưa đáp ứng các tiêu chuẩn mới, bạn có thể tham khảo báo giá seo audit của chúng tôi để có đánh giá toàn diện.
Google BERT là gì?
Google BERT viết tắt của “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” – là một thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được Google phát triển để hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của các từ trong câu tìm kiếm, một phần quan trọng của semantic search là gì.
Điểm đặc biệt của BERT nằm ở khả năng phân tích từ ngữ theo hai chiều. Thay vì xử lý từng từ một cách tuần tự như trước đây, BERT có thể hiểu mối quan hệ giữa các từ bằng cách xem xét cả bối cảnh phía trước và phía sau của mỗi từ.
Thuật toán này được xây dựng dựa trên mô hình Transformer trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. BERT được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ để học cách hiểu ngôn ngữ con người một cách tự nhiên nhất.
Ví dụ minh họa sức mạnh của BERT: với truy vấn “2019 brazil traveler to usa need a visa”, thuật toán cũ của Google có thể hiểu sai thành “người Mỹ đi Brazil cần visa”, nhưng BERT hiểu chính xác đây là “người Brazil đi Mỹ cần visa” nhờ việc phân tích giới từ “to” trong ngữ cảnh câu.
Tại sao Google phát triển thuật toán BERT?
Google phát triển BERT với mục tiêu chính là cải thiện trải nghiệm tìm kiếm của người dùng. Trước khi có BERT, Google gặp nhiều khó khăn trong việc hiểu các truy vấn phức tạp, đặc biệt là những câu hỏi sử dụng ngôn ngữ tự nhiên.
Người dùng ngày càng tìm kiếm bằng câu hoàn chỉnh thay vì từ khóa đơn lẻ. Họ gõ các truy vấn như “làm thế nào để đến chợ” hoặc “mùa xuân bắt đầu khi nào” như đang nói chuyện với một người thật. Google cần một giải pháp để hiểu được ngôn ngữ tự nhiên này.
Nhu cầu hiểu ý định tìm kiếm chính xác trở nên cấp thiết. Google nhận ra rằng việc chỉ tập trung vào từ khóa không đủ để mang lại kết quả tìm kiếm tối ưu. Thuật toán cần hiểu được bối cảnh, ngữ nghĩa và ý định thực sự của người dùng.
BERT được tạo ra để giải quyết những hạn chế này. Thuật toán giúp Google hiểu được những từ có vai trò quan trọng trong câu như giới từ, liên từ – những từ mà trước đây thường bị bỏ qua nhưng lại có thể thay đổi hoàn toàn ý nghĩa của truy vấn.
Mục tiêu cuối cùng là cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác hơn, phù hợp hơn với ý định thực sự của người dùng, từ đó nâng cao chất lượng trải nghiệm tìm kiếm tổng thể.
Google BERT hoạt động như thế nào?
Phân tích ngữ cảnh hai chiều
BERT hoạt động dựa trên nguyên lý phân tích ngữ cảnh hai chiều, một bước tiến lớn so với các thuật toán xử lý ngôn ngữ trước đây. Thay vì đọc văn bản từ trái sang phải theo thứ tự tuần tự, BERT có thể hiểu ý nghĩa của một từ bằng cách xem xét đồng thời cả bối cảnh trước và sau từ đó.
Khi xử lý một câu tìm kiếm, BERT tạo ra các véc-tơ biểu diễn cho mỗi từ dựa trên vị trí của chúng trong câu. Thuật toán sử dụng cơ chế “attention” để tính toán mức độ liên quan giữa các từ khác nhau trong câu.
Quá trình học của BERT được thực hiện thông qua hai giai đoạn chính. Đầu tiên là pre-training trên kho dữ liệu văn bản lớn như Wikipedia, nơi BERT học cách hiểu cấu trúc ngôn ngữ tổng quát. Sau đó là fine-tuning cho các tác vụ cụ thể như tìm kiếm, câu hỏi-đáp án.
Điểm mạnh của phương pháp hai chiều này thể hiện rõ trong việc xử lý các từ đa nghĩa. Ví dụ, từ “bank” có thể có nghĩa là ngân hàng, bờ sông, hoặc tích trữ tùy thuộc vào ngữ cảnh xung quanh.
Hiểu rõ hơn về ý định tìm kiếm của người dùng
BERT giúp Google hiểu sâu hơn về ý định thực sự đằng sau mỗi truy vấn tìm kiếm. Thuật toán không chỉ tập trung vào các từ khóa chính mà còn phân tích vai trò của từng từ trong câu, bao gồm cả những từ nhỏ như giới từ, mạo từ.
Khả năng phân biệt các loại ý định tìm kiếm khác nhau là một trong những thế mạnh của BERT. Thuật toán có thể nhận biết người dùng muốn tìm thông tin, thực hiện giao dịch, điều hướng đến trang web cụ thể, hay tìm kiếm sản phẩm.
BERT đặc biệt hiệu quả với các truy vấn dài và phức tạp. Những câu hỏi có cấu trúc ngôn ngữ tự nhiên như “cách đỗ xe trên dốc không có lề đường” được BERT hiểu chính xác hơn so với thuật toán cũ.
Thuật toán cũng cải thiện khả năng xử lý các truy vấn có tính địa phương và cá nhân hóa. BERT có thể hiểu được sự khác biệt tinh tế trong cách diễn đạt của người dùng từ các vùng miền khác nhau.
Kết quả là Google có thể cung cấp những đáp án chính xác hơn, giảm thiểu tình trạng người dùng phải tìm kiếm lại với từ khóa khác để có được thông tin mong muốn.
Google BERT tác động đến dịch vụ SEO trang web như thế nào?
Thay đổi cách Google đánh giá chất lượng nội dung
BERT đã tạo ra sự thay đổi cơ bản trong cách Google đánh giá và xếp hạng nội dung trang web. Thuật toán này chuyển trọng tâm từ việc phân tích từ khóa đơn lẻ sang hiểu ý nghĩa tổng thể và ngữ cảnh của nội dung.
Trước khi có BERT, nhiều trang web có thể đạt thứ hạng cao bằng cách nhồi nhét từ khóa hoặc tối ưu quá mức cho các cụm từ cụ thể. Các thuật toán như google panda là gì đã bắt đầu xử lý các trang web có nội dung chất lượng thấp, nhưng BERT đưa việc đánh giá này lên một tầm cao mới bằng cách đọc hiểu nội dung như một con người.
Google giờ đây đánh giá cao những nội dung viết tự nhiên, mạch lạc và mang lại giá trị thực sự cho người đọc. Những bài viết có cấu trúc câu văn phức tạp nhưng rõ ràng, sử dụng ngôn ngữ phong phú được ưu tiên hơn so với nội dung máy móc, lặp lại từ khóa.
Khả năng hiểu ngữ nghĩa của BERT cũng ảnh hưởng đến cách Google đánh giá độ liên quan của nội dung với truy vấn tìm kiếm. Một trang web có thể xếp hạng cao cho từ khóa mà nó không nhắc đến trực tiếp, miễn là nội dung có ngữ nghĩa liên quan.
Điều này đặt ra yêu cầu mới cho các nhà sản xuất nội dung: tập trung vào việc tạo ra những bài viết chất lượng, giải đáp đầy đủ thắc mắc của người dùng thay vì chỉ tối ưu cho máy tìm kiếm.
Ưu tiên trải nghiệm người dùng trên trang
BERT không chỉ thay đổi cách Google hiểu nội dung mà còn ảnh hưởng đến cách đánh giá trải nghiệm người dùng tổng thể trên trang web. Thuật toán này làm tăng tầm quan trọng của các yếu tố liên quan đến trải nghiệm người dùng.
Tốc độ tải trang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Người dùng mong đợi có được thông tin nhanh chóng sau khi thực hiện tìm kiếm. Những trang web có tốc độ tải chậm có nguy cơ mất thứ hạng ngay cả khi có nội dung chất lượng.
Thiết kế giao diện thân thiện với người dùng cũng được BERT đánh giá cao. Trang web cần có cấu trúc rõ ràng, dễ điều hướng, tương thích tốt trên cả thiết bị máy tính và di động để mang lại trải nghiệm tối ưu.
Độ dài thời gian người dùng ở lại trang (dwell time) và tỷ lệ thoát (bounce rate) trở thành những tín hiệu quan trọng. BERT giúp Google hiểu rằng nếu người dùng nhanh chóng rời khỏi trang sau khi truy cập, có thể nội dung không đáp ứng được ý định tìm kiếm của họ.
Khả năng tương tác của người dùng với nội dung cũng được theo dõi chặt chẽ hơn. Những trang có tỷ lệ chia sẻ, bình luận, và tương tác cao thường được đánh giá là có giá trị với người dùng.
Nội dung cần đáp ứng đúng ý định tìm kiếm
Với sự ra đời của BERT, việc đáp ứng chính xác ý định tìm kiếm của người dùng trở thành yếu tố quyết định thứ hạng trang web. Thuật toán này có khả năng phân biệt rõ ràng các loại ý định khác nhau và ưu tiên những trang web đáp ứng đúng nhu cầu đó.
BERT phân loại ý định tìm kiếm thành nhiều nhóm chính: thông tin (informational), điều hướng (navigational), giao dịch (transactional), và thương mại (commercial investigation). Mỗi loại đòi hỏi cách tiếp cận nội dung khác nhau để đạt hiệu quả tối ưu.
Đối với truy vấn thông tin, người dùng mong muốn có được kiến thức hoặc câu trả lời cho thắc mắc. Nội dung cần mang tính giáo dục, đầy đủ, và được trình bày một cách dễ hiểu. Việc sử dụng các định dạng như hướng dẫn từng bước, Câu hỏi thường gặp, hoặc bảng so sánh sẽ rất hiệu quả.
Truy vấn giao dịch thể hiện ý định mua hàng hoặc thực hiện hành động cụ thể. Trang web cần tối ưu cho chuyển đổi với các yếu tố như mô tả sản phẩm chi tiết, đánh giá khách hàng, và quy trình thanh toán đơn giản.
BERT cũng đặc biệt chú ý đến việc nội dung có giải đáp được câu hỏi một cách hoàn chỉnh hay không. Những trang chỉ đưa ra thông tin sơ sài hoặc không liên quan trực tiếp đến truy vấn sẽ bị xếp hạng thấp hơn.
Tinh Tế hướng dẫn cách tối ưu SEO trang web theo tiêu chuẩn BERT
Xây dựng nội dung chất lượng và có giá trị
Xây dựng nội dung chất lượng theo tiêu chuẩn BERT đòi hỏi sự thay đổi tư duy từ việc viết cho máy tìm kiếm sang viết cho con người. Nội dung cần mang lại giá trị thực sự, giải đáp thắc mắc và đáp ứng nhu cầu cụ thể của đối tượng mục tiêu.
Nghiên cứu sâu về chủ đề trước khi viết là bước đầu tiên quan trọng. Người viết cần hiểu rõ về lĩnh vực mình đề cập, nắm vững thông tin chính xác và cập nhật. Điều này giúp tạo ra nội dung có độ tin cậy cao, đáp ứng tiêu chí E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) mà Google đề cao.
Cấu trúc nội dung cần logic và dễ theo dõi. Sử dụng các tiêu đề phụ (H2, H3) để chia nhỏ thông tin, giúp người đọc dễ dàng tìm kiếm phần nội dung họ quan tâm. Mỗi đoạn văn nên tập trung vào một ý chính, tránh lan man hoặc lệch chủ đề.
Độ dài nội dung cần phù hợp với mục đích và chủ đề. Không nên viết dài để có số lượng từ cao mà phải đảm bảo mọi thông tin đều cần thiết và bổ ích. Đồng thời, không nên viết quá ngắn đến mức không cung cấp đủ thông tin giải đáp thắc mắc của người dùng.
Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, dễ hiểu và phù hợp với đối tượng người đọc. Tránh lạm dụng thuật ngữ chuyên môn nếu không cần thiết. Khi sử dụng thuật ngữ, cần giải thích rõ ràng để đảm bảo tất cả người đọc đều hiểu được nội dung.
Tối ưu cho ý định tìm kiếm của người dùng
Hiểu rõ ý định tìm kiếm đằng sau mỗi từ khóa là chìa khóa để tối ưu hiệu quả cho BERT. Thay vì chỉ tập trung vào từ khóa chính, cần phân tích kỹ lưỡng người dùng muốn tìm gì khi họ gõ từ khóa đó vào ô tìm kiếm.
Nghiên cứu từ khóa cần mở rộng sang nghiên cứu ý định. Sử dụng các công cụ như Google Trends, Answer The Public, hoặc tính năng “People also ask” của Google để hiểu các câu hỏi liên quan mà người dùng quan tâm.
Phân tích kết quả tìm kiếm hiện tại cho từ khóa mục tiêu để hiểu Google đang ưu tiên loại nội dung nào. Nếu kết quả chủ yếu là các bài hướng dẫn, có nghĩa ý định chính là tìm kiếm thông tin. Nếu kết quả là các trang sản phẩm, ý định chính là giao dịch.
Tạo nội dung đa dạng để đáp ứng nhiều ý định khác nhau trong cùng một bài viết. Ví dụ, bài viết về “cách chọn laptop” có thể bao gồm cả hướng dẫn chi tiết (informational) và đề xuất sản phẩm cụ thể (commercial).
Sử dụng từ khóa đuôi dài (long-tail keywords) một cách tự nhiên trong nội dung. BERT hiểu được ngữ cảnh nên không cần lặp lại từ khóa nhiều lần. Thay vào đó, sử dụng các từ đồng nghĩa và cụm từ liên quan để làm phong phú nội dung.
Tạo ra các phần Câu hỏi thường gặp để trả lời trực tiếp những câu hỏi thường gặp. Điều này giúp tăng cơ hội xuất hiện trong Featured Snippets và đáp ứng tốt ý định tìm kiếm thông tin nhanh của người dùng.
Cải thiện trải nghiệm người dùng tổng thể
Trải nghiệm người dùng tổng thể trở thành yếu tố quyết định thành công của trang web trong kỷ nguyên BERT. Mọi khía cạnh từ thiết kế, tốc độ, đến nội dung đều cần được tối ưu để mang lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.
Tối ưu tốc độ tải trang là ưu tiên hàng đầu. Sử dụng các công cụ như Google PageSpeed Insights để đánh giá và cải thiện hiệu suất trang web. Nén hình ảnh, tối ưu mã nguồn, sử dụng CDN và caching là những biện pháp hiệu quả để tăng tốc độ tải.
Thiết kế thích ứng đảm bảo trang web hiển thị tốt trên mọi thiết bị. Với xu hướng tìm kiếm di động ngày càng tăng, trang web cần tối ưu đặc biệt cho trải nghiệm di động. Sử dụng phông chữ dễ đọc, nút bấm đủ lớn, và bố cục phù hợp với màn hình nhỏ.
Cấu trúc điều hướng rõ ràng giúp người dùng dễ dàng tìm thấy thông tin họ cần. Trình đơn chính cần đơn giản, có breadcrumb để người dùng biết vị trí hiện tại, và có chức năng tìm kiếm nội bộ hiệu quả.
Tối ưu hóa cho Core Web Vitals – các chỉ số đo lường trải nghiệm người dùng mà Google quan tâm. Bao gồm Largest Contentful Paint (LCP), First Input Delay (FID), và Cumulative Layout Shift (CLS).
Sử dụng hình ảnh và đa phương tiện một cách hợp lý để làm phong phú nội dung nhưng không ảnh hưởng đến tốc độ tải. Tất cả hình ảnh cần có alt text mô tả để tối ưu cho khả năng truy cập và SEO.
Đảm bảo trang web có SSL certificate để bảo mật thông tin người dùng. Google ưu tiên các trang web an toàn trong kết quả tìm kiếm.
Những câu hỏi thường gặp về Google BERT
Google BERT có thay thế RankBrain không?
Google BERT không thay thế hoàn toàn RankBrain mà hoạt động song song và bổ sung cho nhau trong hệ thống thuật toán seo của Google. Việc tìm hiểu google rankbrain là gì sẽ cho thấy nó vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các truy vấn mà Google chưa từng gặp trước đây, trong khi BERT tập trung vào việc hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên.
RankBrain sử dụng học máy để hiểu mối quan hệ giữa các từ khóa và nội dung dựa trên dữ liệu lịch sử tìm kiếm và tương tác của người dùng. Thuật toán này học hỏi từ hành vi người dùng để cải thiện kết quả tìm kiếm cho những truy vấn tương tự.
BERT, ngược lại, tập trung vào việc hiểu cú pháp và ngữ nghĩa của câu tìm kiếm ngay từ lần đầu tiên. Thuật toán này không cần dựa vào dữ liệu lịch sử mà có thể hiểu được ý nghĩa của truy vấn thông qua việc phân tích ngữ cảnh hai chiều.
Trong thực tế, Google có thể sử dụng một trong hai thuật toán hoặc kết hợp cả hai tùy thuộc vào đặc điểm của từng truy vấn tìm kiếm. Đối với những truy vấn phức tạp về mặt ngôn ngữ, BERT sẽ được ưu tiên. Còn với những truy vấn mới hoặc hiếm gặp, RankBrain sẽ phát huy tác dụng.
Sự kết hợp này giúp Google có được hệ thống tìm kiếm toàn diện hơn, có thể xử lý hiệu quả cả những truy vấn truyền thống và những câu hỏi sử dụng ngôn ngữ tự nhiên phức tạp.
Lịch sử cập nhật của Google BERT
Google BERT có một lịch sử phát triển dài từ khi được nghiên cứu đến khi chính thức triển khai trong hệ thống tìm kiếm. Hiểu về lịch sử này giúp nắm bắt được xu hướng phát triển của công nghệ tìm kiếm.
Tháng 11/2018, Google công bố BERT dưới dạng mã nguồn mở trên nền tảng GitHub. Đây là bước đột phá trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép cộng đồng nghiên cứu trên toàn thế giới tiếp cận và phát triển công nghệ này.
Tháng 10/2019, Google chính thức tích hợp BERT vào thuật toán tìm kiếm, ban đầu chỉ áp dụng cho tiếng Anh tại Hoa Kỳ. Đây được coi là một trong những cập nhật quan trọng nhất trong 5 năm của Google Search, ảnh hưởng đến khoảng 10% các truy vấn tìm kiếm.
Tháng 12/2019, BERT được mở rộng ra hơn 70 ngôn ngữ khác nhau trên toàn thế giới, bao gồm cả tiếng Việt. Điều này đánh dấu việc BERT trở thành thuật toán toàn cầu, không chỉ giới hạn ở thị trường Hoa Kỳ.
Tháng 1/2020, Google bắt đầu áp dụng BERT cho Featured Snippets, giúp cải thiện chất lượng của những đoạn trích được hiển thị ở vị trí số 0 trong kết quả tìm kiếm. Điều này giúp người dùng nhận được thông tin chính xác hơn ngay từ trang kết quả tìm kiếm.
Suốt năm 2020-2025, Google liên tục cải tiến và mở rộng ứng dụng của BERT cho nhiều tính năng khác như Google Images, Google Discover, và các sản phẩm tìm kiếm khác. Thuật toán cũng được tối ưu để xử lý nhanh hơn và chính xác hơn.
