Cara Kerja Algoritma BERT, Revolusi dalam Pencarian Online

Mengikuti perkembangan algoritma Google adalah tugas yang menuntut perhatian penuh, terutama karena Google sering kali tidak memberikan penjelasan lengkap tentang fluktuasi yang terjadi di Halaman Hasil Mesin Pencari (SERP). Sebagian besar dari pembaruan tersebut bertujuan untuk meningkatkan relevansi SERP, dan hasilnya memberikan keuntungan bagi situs-situs yang menghadirkan konten berkualitas, segar, dan relevan. Tapi, perubahan itu tak selalu mudah diprediksi. Seperti contohnya pada update algoritma BERT ini.

Apa Itu Algoritma BERT di Google?

BERT adalah singkatan dari “Bidirectional Encoder Representations from Transformers.” Ini adalah algoritma pemrosesan bahasa alami yang dikembangkan oleh Google pada tahun 2018. Algoritma ini memiliki peran penting dalam pemahaman konteks dalam teks dan hasil pencarian yang lebih baik di mesin pencari Google.

Apa yang membedakan BERT dari banyak algoritma pemrosesan bahasa sebelumnya adalah kemampuannya untuk memahami kata-kata dalam konteks yang lebih luas. BERT menggunakan model jaringan saraf yang dalam untuk melatih komputer dalam pemahaman makna kata dalam hubungannya dengan kata-kata lain dalam kalimat. Ini memungkinkan BERT untuk mengenali nuansa dan perbedaan dalam arti kata dalam konteks tertentu.

Sebagai contoh, BERT dapat memahami perbedaan antara kata “bank” dalam kalimat “Saya pergi ke bank” dan “bank” dalam kalimat “Saya pergi ke sungai bank.” Ini membantu Google dalam menyajikan hasil pencarian yang lebih relevan, karena algoritma ini dapat memahami pertanyaan pengguna dengan lebih baik.

BERT telah menjadi bagian integral dari algoritma mesin pencari Google, dan Google secara teratur melakukan pembaruan untuk meningkatkan pemahaman dan relevansi hasil pencariannya. Ini membantu pengguna mendapatkan informasi yang lebih relevan dan berguna saat mereka melakukan pencarian di Google.

Cara Kerja Algoritma BERT

1. Pelatihan Model: Algoritma BERT pertama-tama dilatih pada jumlah besar teks yang ada di internet. Selama pelatihan, model BERT belajar mengenali hubungan antara kata-kata dalam konteks kalimat. Ini dilakukan dengan memproses teks dalam sejumlah besar dokumen dan mengoptimalkan parameter-modelnya.
2. Pemahaman Konteks: Salah satu fitur utama BERT adalah kemampuannya untuk memahami konteks dalam kalimat. Ini berarti bahwa algoritma ini dapat mengenali arti kata berdasarkan kata-kata di sekitarnya dalam sebuah kalimat. Misalnya, dalam kalimat “Ikan ini sangat lezat, tetapi sayangnya harganya mahal,” BERT akan mengerti bahwa “mahal” berkaitan dengan harga ikan dan bukan dengan rasa ikan.
3. Pemrosesan Berbasis Transformer: BERT didasarkan pada arsitektur Transformer, yang memungkinkan pemrosesan paralel kata-kata dalam sebuah kalimat. Ini memungkinkan BERT untuk menghitung representasi vektor kata-kata secara bersamaan, menghasilkan representasi kata-kata yang lebih baik.
4. Tokenisasi: Sebelum memproses teks, BERT membagi kalimat menjadi token-token (unit-unit kecil) seperti kata-kata atau sub-kata. Setiap token dienkripsi menjadi representasi vektor yang mengandung informasi tentang kata tersebut.
5. Pencocokan dengan Pertanyaan atau Pencarian: Ketika seorang pengguna melakukan pencarian di mesin pencari Google atau pertanyaan di platform lain yang menggunakan BERT, algoritma ini mencocokkan pertanyaan atau kata kunci dengan dokumen yang telah diindeks. Ini dilakukan dengan membandingkan representasi vektor kata-kunci dengan representasi vektor token dalam dokumen.
6. Pemberian Skor dan Perankingan: BERT memberikan skor pada setiap dokumen yang cocok dengan pertanyaan atau kata kunci berdasarkan sejauh mana dokumen tersebut cocok dengan konteks pertanyaan. Dokumen-dokumen yang mendapatkan skor lebih tinggi diberikan peringkat lebih tinggi dalam hasil pencarian.
7. Pengembangan Relevansi: Algoritma BERT juga mempertimbangkan faktor-faktor lain seperti lokasi geografis dan preferensi pengguna untuk meningkatkan relevansi hasil pencarian. Hasil akhir adalah daftar hasil pencarian yang diurutkan berdasarkan tingkat relevansi dengan pertanyaan atau kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna.

Itulah cara kerja dasar algoritma BERT. Dengan pemahaman yang baik tentang konteks dalam kalimat dan kemampuannya untuk memproses teks secara paralel, BERT membantu meningkatkan kualitas hasil pencarian dan pemahaman konten dalam bahasa alami.

Dampak Algoritma Ini pada SEO

Algoritma BERT memiliki dampak yang signifikan pada SEO (Search Engine Optimization), dan berikut adalah beberapa dampak utamanya:

1. Peningkatan Relevansi Konten: Algoritma BERT memahami konteks dalam kalimat dengan lebih baik. Ini berarti bahwa mesin pencari seperti Google dapat lebih baik dalam memahami makna kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna dan mencocokkannya dengan konten yang relevan. Dengan demikian, konten yang relevan dengan kata kunci memiliki peluang lebih besar untuk mendapatkan peringkat lebih tinggi dalam hasil pencarian.
2. Penurunan Nilai Kata Kunci Tunggal: Sebelum BERT, SEO sering kali difokuskan pada kata kunci tunggal atau frasa kata kunci. Namun, sekarang, BERT memungkinkan mesin pencari untuk memahami pertanyaan pengguna dalam konteks yang lebih luas. Oleh karena itu, optimasi SEO tidak hanya tentang kata kunci tunggal, tetapi juga tentang memberikan konten yang substansial dan relevan dalam konteks topik yang lebih besar.
3. Perubahan dalam Pencarian Suara: Dengan kemampuan BERT untuk memahami konteks pembicaraan, pencarian suara menjadi lebih efektif. Ini berarti bahwa konten yang dioptimalkan untuk pertanyaan suara dan perintah suara dapat lebih mudah ditemukan oleh asisten suara seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa.
4. Peningkatan Pengalaman Pengguna: Algoritma BERT berfokus pada memberikan hasil yang lebih relevan dan bermakna kepada pengguna. Ini membantu meningkatkan pengalaman pengguna, karena pengguna akan lebih sering menemukan jawaban atau konten yang mereka cari dengan cepat dan akurat.
5. Optimasi Konten yang Lebih Panjang: Dalam beberapa kasus, konten yang lebih panjang dan informatif cenderung mendapatkan peringkat lebih tinggi dalam hasil pencarian. Hal ini karena BERT dapat memahami konteks yang lebih luas dan mencocokkannya dengan konten yang lebih lengkap dan informatif.
6. Pentingnya Pemahaman Bahasa Alami: BERT menekankan pentingnya pemahaman bahasa alami dan konteks dalam konten web. Oleh karena itu, penulis konten dan pemilik situs web harus lebih fokus pada menyajikan konten yang jelas, informatif, dan relevan dengan topik yang dibahas.
7. Kebutuhan untuk Memantau Perubahan Algoritma: Seiring dengan penggunaan BERT, Google terus melakukan pembaruan algoritma. Ini berarti praktisi SEO harus terus memantau perubahan dan penyesuaian yang dibutuhkan dalam strategi SEO mereka.

Dalam rangka beradaptasi dengan algoritma BERT, praktisi SEO perlu fokus pada penyediaan konten yang berkualitas tinggi, relevan, dan informatif, serta memahami bagaimana pengguna mengungkapkan pertanyaan atau kebutuhan mereka dalam bahasa alami. Dengan demikian, SEO akan lebih efektif dalam mengoptimalkan situs web untuk hasil pencarian yang lebih baik.

Jika Anda ingin meningkatkan peringkat situs web Anda dalam hasil pencarian, tim digital marketing agency Jakarta siap membantu! Tim kami ahli dalam strategi SEO yang efektif dan dapat membantu situs Anda muncul lebih tinggi dalam hasil pencarian Google. Dengan fokus pada pemahaman algoritma terkini seperti BERT, kami akan mengoptimalkan konten Anda untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Jangan lewatkan kesempatan untuk meningkatkan visibilitas online Anda. Segera hubungi kami dan pesan jasa SEO kami sekarang juga untuk meraih kesuksesan dalam dunia digital!