BERT là gì: Vai trò, cơ chế, cách tối ưu chuẩn

Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao một bài viết được tối ưu từ khóa rất kỹ lưỡng, mật độ keyword chuẩn chỉnh nhưng vẫn không thể lọt vào trang nhất Google? Ngược lại, những bài viết có văn phong tự nhiên, ít nhồi nhét từ khóa lại chễm chệ ở vị trí Top 0 hoặc Top 1?

Câu trả lời nằm ở khả năng “đọc hiểu” ngày càng giống con người của Google, và bước ngoặt lớn nhất chính là sự ra đời của BERT. Đây không đơn thuần là một bản cập nhật thuật toán, đó là cuộc cách mạng về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) lớn nhất trong lịch sử tìm kiếm.

Đối với các chủ doanh nghiệp và Marketer, việc không hiểu rõ BERT đồng nghĩa với việc lãng phí ngân sách vào những chiến lược SEO lỗi thời. Bài viết này từ Xuyên Việt Media sẽ là tài liệu chuyên sâu giúp bạn giải mã BERT và tái định hình tư duy làm nội dung trong kỷ nguyên ngữ nghĩa.

BERT là gì? 

BERT là tên viết tắt của Bidirectional Encoder Representations Transformers. Đây là kỹ thuật học máy dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo được Google phát triển để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Google giới thiệu BERT vào cuối năm 2019 và nó nhanh chóng được xem là bước nhảy vọt quan trọng nhất trong 5 năm trở lại đây của ngành tìm kiếm.

Khác với các thuật toán trước đó thường xử lý từ khóa theo thứ tự từ trái sang phải hoặc ngược lại một cách riêng lẻ, BERT phân tích ngữ cảnh của một từ dựa trên tất cả các từ khác trong câu. Cơ chế này giúp Google hiểu được sắc thái, ý định và mối quan hệ giữa các từ ngữ phức tạp hơn nhiều.

Giải mã Bidirectional Encoder Representations Transformers

Để thực sự làm chủ được thuật toán này, chúng ta cần bóc tách thuật ngữ chuyên ngành Bidirectional Encoder Representations Transformers thành các thành phần dễ hiểu:

• Bidirectional (Hai chiều): Đây là điểm mấu chốt. BERT xem xét ngữ cảnh của một từ bằng cách nhìn cả bên trái và bên phải của từ đó cùng một lúc. Ví dụ, trong câu “Ngân hàng bên bờ sông”, từ “ngân hàng” có nghĩa khác hoàn toàn với “Ngân hàng tài chính”. BERT đọc cả câu để xác định nghĩa chính xác.
• Encoder (Bộ mã hóa): Phần chịu trách nhiệm tiếp nhận dữ liệu đầu vào (câu truy vấn của người dùng) và chuyển đổi chúng thành định dạng vector mà máy tính có thể hiểu được.
• Transformers: Mô hình nền tảng giúp thuật toán chú ý đến các mối quan hệ giữa các từ, bất kể khoảng cách của chúng trong câu xa hay gần.

BERT được sử dụng để transfer sang các bài toán khác ở trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. BERT thành công trong việc cải thiện các công việc gần đây trong việc tìm ra đại diện của từ thông qua ngữ cảnh.

Thuật toán BERT bên cạnh việc đọc văn bản theo một chiều xác định còn đọc hiểu ngôn ngữ cùng lúc 2 chiều. Công cụ tìm kiếm sẽ hiểu được ngữ cảnh của từ vựng dựa vào những từ ở xung quanh nó. Một mô hình ngôn ngữ với ngữ nghĩa phong phú hơn sẽ được hoàn thiện nhờ vào thuật toán BERT.  

Sự khác biệt giữa BERT và RankBrain

Nhiều Marketer nhầm lẫn giữa hai khái niệm này. RankBrain (ra mắt 2015) và BERT đều là thuật toán ứng dụng AI, nhưng chúng có vai trò khác nhau:

• RankBrain: Giỏi trong việc xử lý các truy vấn mới chưa từng xuất hiện và ghép nối các khái niệm liên quan. Nó điều chỉnh kết quả dựa trên hành vi người dùng (CTR, Time on site).
• BERT: Đi sâu vào việc hiểu ngôn ngữ và ngữ cảnh chi tiết. Nó bổ trợ cho RankBrain để hiểu rõ hơn ý nghĩa của truy vấn trước khi RankBrain xếp hạng chúng.

Có thể nói, RankBrain là người quản lý sắp xếp hồ sơ, còn BERT là chuyên gia ngôn ngữ học giúp thông dịch nội dung hồ sơ đó.

Tại sao BERT là cơn ác mộng của SEO mũ đen?

Trước khi có BERT, Google đôi khi gặp khó khăn trong việc hiểu các giới từ như “cho”, “đến”, “của” trong các truy vấn dài. Điều này dẫn đến việc SEOer thường tập trung vào “Keyword Stuffing” (nhồi nhét từ khóa) và viết những câu văn vô nghĩa chỉ để khớp với truy vấn.

Tuy nhiên, BERT ra đời để giải quyết bài toán Search Intent (Ý định tìm kiếm). Thuật toán này trừng phạt thẳng tay các nội dung:

• Viết sai ngữ pháp, câu văn lủng củng.
• Nội dung sơ sài, không đi thẳng vào vấn đề.
• Nhồi nhét từ khóa chính nhưng không cung cấp giá trị thực tế.

Tại Xuyên Việt Media, chúng tôi nhận thấy nhiều website rớt hạng thê thảm sau các đợt cập nhật cốt lõi vì vẫn giữ tư duy viết bài cho bot đọc chứ không phải cho người dùng. BERT chính là bộ lọc chất lượng cao, ép buộc các nhà sáng tạo nội dung phải trở nên chuyên nghiệp hơn.

Vai trò của BERT là gì

Trên internet có hàng tá dữ liệu tuy nhiên các dữ liệu đó không hề đồng nhất. Mỗi phần sẽ đảm nhận và có một mục đích riêng biệt. Chính vì thế khi giải quyết một bài toán cụ thể, bạn cần trích ra một bộ dữ liệu thích hợp cho bài toán của mình.

Hiện nay các mô hình Deep Learning cần đến một lượng dữ liệu rất lớn để cho ra kết quả tốt. Nếu bạn muốn tận dụng được nguồn dữ liệu vô cùng lớn để giải quyết bài toán của mình thì Transfer Learning là lựa chọn thích hợp nhất. Đặc biệt là BERT. 

BERT sẽ đồng nhất các tập dữ liệu khổng lồ trên internet (pre-training). Điều này sẽ tinh chỉnh fine-tune để người dùng giải được các bài toán cụ thể. Kỹ thuật của BERT không những phù hợp với NLP mà còn phù hợp với Computer Vision. Hơn nữa BERT còn miễn phí, bất cứ ai cũng dùng được. 

Lợi ích nổi bật của BERT là gì

Google đặt mục tiêu gì với BERT? BERT mang lại lợi ích gì khi sử dụng? Hầu hết mọi người đều băn khoăn về các vấn đề này khi nói đến BERT. Thực tế các công cụ tìm kiếm thường không đủ “thông minh” để hiểu hết hàm ý và ý nghĩa của văn bản. Chính vì thế thuật toán BERT sẽ giải quyết các vấn đề này và mang đến một số lợi ích nổi bật như: 

1. Khắc phục vấn đề về từ ngữ

Con người sử dụng từ ngữ cực kỳ linh hoạt trong cuộc sống. Chúng ta khi xác định chính xác ý nghĩa của từ sẽ không quá khó. Điều này lại khá khó khăn với máy móc nói chung và công cụ tìm kiếm nói riêng. 

Thuật toán BERT với cách thức hoạt động của mình đã giúp các công cụ tìm kiếm hiểu câu, từ dễ dàng hơn. Các từ ngữ liên quan về mặt ngữ nghĩa (LSI) của từ khóa chính sẽ được BERT sử dụng. Google sẽ nhận biết rõ chủ đề website của bạn và mang đến trải nghiệm tốt hơn cho người dùng nhờ vào BERT. 

2. Giải quyết vấn đề về ngữ cảnh

Mỗi người đều có ý thức về ngữ cảnh và biết cách sử dụng từ ngữ phù hợp cho từng tình huống. Nghĩa của từ ngữ có thể thay đổi khi ngữ cảnh khác nhau. Thông qua mô hình xử lý ngôn ngữ thông minh, thuật toán BERT sẽ dựa vào các từ ngữ và câu xung quanh để công cụ tìm kiếm hiểu từ ngữ dễ dàng hơn. 

3. Về Natural Language Processing (NLP) 

Natural Language Processing là quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên có trong mảng ngôn ngữ học. NLP sẽ giúp máy tính hiểu được cách chúng ta giao tiếp hàng ngày với nhau. Sự giúp sức của thuật toán BERT sẽ giúp ngôn ngữ tự nhiên không đi theo cấu trúc được mã hóa. Ngay cả khoảng trống giữa ở các từ, câu cũng được BERT xử lý. 

Tối ưu SEO cho website có cần Google BERT? 

Nhiều website khi tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) đều sử dụng đến thuật toán BERT để tạo ra nhiều thay đổi trong quá trình hoạt động. Bạn hãy điểm qua một số ảnh hưởng của Google BERT đối với SEO để có cái nhìn chính xác, khách quan nhất: 

1. Các từ khóa đuôi dài được đề cao hơn 

Khả năng của thuật toán BERT là hiểu từ ngữ chính xác hơn, đặc biệt là ngôn ngữ tự nhiên. Các từ khóa đuôi dài cùng với từ ngữ sử dụng ngôn ngữ tự nhiên sẽ đặc biệt hiệu quả với website khi SEO.

2. Hỗ trợ nội dung website đa ngôn ngữ 

Một website sử dụng đa ngôn ngữ để triển khai nội dung thì khả năng tiếp cận người dùng sẽ tốt hơn. 

3. Nội dung liên quan được đề cao 

Ngoài việc tối ưu hóa các từ khóa thì thuật toán BERT còn hỗ trợ tạo ra content chất lượng cho website. Đây chính là yếu tố chính giúp Google hiểu rõ ý định của bạn khi phát triển, hoạt động website.