IT技術の発展が目覚ましい昨今、さまざまな分野でAIが活躍しています。
Googleが開発した自然言語処理モデル「BERT」もその一つ。優れた文脈理解能力により、幅広いタスク処理に活用されています。
本記事では、BERTの特徴やGoogle検索に与える影響を解説します。
BERTとは？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とは、Googleが開発し、検索エンジンにも導入している自然言語処理モデルです。
話し言葉のような曖昧な文章でも、文脈から単語の意味を推測し、文章構造を解析することで適切に理解できます。
優れた文脈理解能力と事前学習した大量のデータにより、翻訳や文書作成、質問応答などのタスクに活用することが可能です。
BERTの特徴
BERTの特徴は、以下の3つです。
- 優れた文脈理解：BERTは、双方向から文章を学習するTransformerというアーキテクチャを用いています。文章の前後の単語や文脈を解析するため、従来のモデルよりも精度の高い文脈理解が可能です。
- 高い汎用性：BERTは特定のタスクに限らず、あらゆる自然言語処理タスクに利用できます。
- 少量のデータで利用可能：BERTは一般的な言語の特徴をすでに学習しているため、少量のラベル付きデータでも効果的なタスク処理が可能です。
Google検索に与える影響
BERTがGoogle検索に与える影響として、以下の3つが挙げられます。
- 検索精度の向上
- 複雑なキーワードの適切な処理
- サイト流入数の増減
それぞれ解説します。
検索精度の向上
BERTの導入で検索エンジンは正確な文脈理解が可能になり、ユーザーにとってより適した検索結果が表示されるようになりました。
複雑なキーワードの適切な処理
Google検索において、従来は長文や専門用語などの複雑な言葉を正確に検知することが困難でした。
しかし、BERTの導入によって複雑なキーワードも理解して処理できるようになったため、適切な検索結果を提供できるようになりました。
サイト流入数の増減
BERTはユーザーの検索意図を適切に理解するため、関連性のあるサイトへの流入数は増えますが、関連性のないサイトへの流入数は減少します。ユーザーの検索ニーズを分析し、適したキーワード選定が求められます。
まとめ
BERTの特徴や、Google検索に与える影響について解説しました。
検索広告を検討、実施されている方は、BERTが検索に与える影響を加味して、マーケティング施策を練ると良いでしょう。
ぜひ、今後の広告運用にお役立てください。
