BERTアップデートとは?Google検索への影響と対策方法を解説
2019年に実施されたBERTアップデートでは自然言語処理技術「BERT」が導入され、ページに書かれた文章のニュアンスや文脈を読み取る能力が大幅に向上しました。本記事では、BERTアップデートの概要から仕組み、順位・検索結果への影響、対策方法まで、初心者にも分かりやすく解説します。
BERTアップデートとは?
BERTアップデートとは、検索クエリのテキストの文脈や細かなニュアンスをより正確に理解し、関連性の高い検索結果を提供できるようにするためにおこなわれた、自然言語処理に関するGoogleの検索アルゴリズムアップデートの事です。
2019年10月25日に英語圏のみで実施され、2019年12月に日本語を含む70言語で実施されました。人工知能(AI)を活用した技術の導入としては、2015年に導入された「RankBrain」以来となります。
BERTは双方向のトランスフォーマーモデルで、単語の前後関係を考慮して言語を理解します。BERTは、従来のアルゴリズムでは難しかった長いフレーズや会話調のクエリでも、ユーザーの意図を正確に把握できます。
BERTアップデート前と後での違い
BERTアップデート前の検索アルゴリズムでは、曖昧な表現や多義語を含む検索クエリに対して、ユーザーの意図に合致しない検索結果が表示されることがしばしばありました。
また、長いフレーズや会話調の質問に対しては、適切な対応ができず、検索結果の精度が低下することがありました。
例えば、「2019 ブラジルからアメリカへの旅行者にはビザが必要」という検索クエリの場合、「から」という単語とブラジルとアメリカの単語の繋がりを理解できず、アメリカからブラジルに旅行する際にビザが必要であると認識し、質問の意図とは逆の意味として理解してしまい間違った回答をおこなっていました。
一方、BERTアップデート後の検索アルゴリズムでは、検索エンジンがクエリ内の単語の前後関係を双方向から解析できるようになりました。
その結果、ブラジル人がアメリカに旅行に行く際に、「ビザが必要?」とユーザーが質問すると正しく理解できるようになっています。
- BERTアップデート前
アメリカからブラジルへ旅行をする際にビザが必要かどうか回答するWebページ
- BERTアップデート後
ブラジルからアメリカへ旅行をする際にビザが必要かどうか回答するWebページ
その他の例では、以下のような違いがあります。
■ ケース①
クエリ | 「大人向けの数学練習帳」 |
---|---|
BERT以前の検索結果ページ | 「アダルト」カテゴリの本が含まれるWEBページも表示される |
BERT以降の検索結果ページ | 「大人」が文脈から外れて一致していることを理解しアダルトを除く検索結果を表示 |
■ ケース②
クエリ | 「薬局で誰かのために薬を入手できますか」 |
---|---|
BERT以前の検索結果ページ | 「誰かのため」が理解できず薬局で薬を貰うための解説ページが表示される |
BERT以降の検索結果ページ | 家族や友人が代わりに薬局で薬を貰う解説ページが表示される |
このように、前置詞や助詞、否定語などによる微妙なニュアンスの違いを捉える能力が向上し、複雑なクエリや長文の質問でも単語の意味を文脈に沿って正確に理解し、ユーザーの検索意図をより的確に把握できるようになったのです。
BERTアップデートがおこなわれた理由
Googleが、BERTアップデートをおこなった理由は以下になります。
- 複雑な検索クエリに対応するため
- 会話型の検索クエリに対応するため
何故、上記に対応する必要があったのか詳しく解説します。
複雑な検索クエリに対応するため
Googleによると、ユーザーがGoogle検索で入力した検索クエリのうち約15%は見た事がない検索クエリです。
ユーザーが検索する目的は、目的を達成させるためですが、そもそもどのような検索クエリを入力すれば求めている回答が記載されたページが検索結果に表示されるのか分からないケースが多くあります。
このようなケースでは、ユーザーは複数の単語が組み合わさった複雑なキーワードを入力します。例えば、「名探偵コナン」について調べたいが、名前を知らない場合は以下のように調べるかもしれません。
- 「土曜日の18時にテレビでやっている探偵のアニメ」
- 「薬を飲まされて小さくされた探偵の漫画」
- 「ヒロインの名前が蘭で高校生が主人公の漫画」
このような複雑な検索クエリの場合は、検索エンジンはクエリの意味を理解する事が難しく、正しい回答を返す事ができないことが課題でしたが、BERTアップデートにより文脈の意味を理解する事ができるようになっています。
会話型の検索クエリに対応するため
BERTが開発された背景には、音声検索の普及とともに、検索エンジンが自然な会話のようなクエリに対応できるようになる必要性が高まったことが挙げられます。
例えば、通常の検索では「今日の天気」という簡潔なキーワード検索に対し、音声検索の場合は「明日の朝9時の東京の天気はどうなる?」という具体的で複雑な検索をおこないます。
iphoneに搭載されているSiriを利用する時を思い浮かべてください。ただ単語を言うだけではなく、「新宿伊勢丹に一番早く到着する手段を教えて」のように会話型の検索をおこなっているのではないでしょうか?
人間であれば上記のような文章の意味を理解できますが、従来の検索エンジンは、このような長くて複雑な会話型のクエリに対して理解する事が難しかったため、検索意図にマッチした検索結果を返す事ができませんでした。
BERT以降は会話型の検索クエリの意味を理解する能力が向上したため、音声検索のような長いクエリでも前後の文脈を理解し適切な検索結果を返す事ができるようになっています。
BERTアップデートが検索結果に与えた影響
BERTアップデートによって、検索クエリの意味を理解する能力が高まった事で、キーワードの出現回数が多いだけのコンテンツよりも、ユーザーの疑問に答え、役立つ情報を提供しているコンテンツが評価されるようになりました。
その結果、検索結果への影響として以下2つに影響がありました。
- 強調スニペット
- ロングテールキーワードの検索順位
強調スニペットとは、検索結果の最上部に表示される、検索クエリに対する最も適切な回答だとGoogleが判断したテキストです。BERTアップデートにより、従来よりもより適切なテキストが強調スニペットとして表示できるようになりました。
続いてロングテールキーワードでの検索結果への影響が大きくなっています。例えば、「初めてのハイキングで持っていくべき道具は何ですか?」というクエリに対して、以前のアルゴリズムでは「ハイキング」「道具」といったキーワードに注目する一方で、検索の文脈や意図が見落とされることがありました。
しかし、BERTアップデート以降では、ユーザーが初めてのハイキングに必要な具体的な道具を探しているという文脈を理解し、それに合ったコンテンツを優先的に表示できるようになりました。
ロングテールキーワードをターゲットとするコンテンツがBERTの導入で、より的確に検索結果に反映されるため、ニッチなクエリや複雑な質問に答えることで、WEBサイトへのアクセスを増加させるチャンスが増えました。
BERTアップデートへの対策方法
BERTアップデートへの特別な対策は存在しません。
なぜなら、BERTアップデートで導入された自然言語処理技術「BERT」は検索アルゴリズムが検索クエリから検索意図を読み取る能力を向上させる技術であり、コンテンツの評価に関わる技術ではないからです。
BERTアップデートが実施されるまでは、Googleがユーザーにとって最適なコンテンツを検索結果に表示できなかったのであり、ユーザーやコンテンツ制作者に落ち度があったわけではありません。
コンテンツが検索意図を満たしているのであればBERTアップデートの影響を受けて順位が低下することはなく、特別な対策をおこなう必要はないということです。
そのため、WEB担当者がおこなうべきことは、今まで通りユーザーの検索意図を満たす品質の高いコンテンツを作成することだけです。
引き続き、以下の2点を意識したコンテンツの作成を心がけましょう。
- 検索意図に沿ったページを作成する
- より理解しやすい文章でコンテンツを作成する
それぞれの方法について詳しく解説します。
ユーザーの目的を達成させるコンテンツを作成する
前述した通り、BERTアップデートによって検索エンジンが検索クエリの裏にあるユーザーの検索意図を理解する能力が向上しました。検索意図に沿ったコンテンツを作成するためには、その検索クエリを入力したユーザーの目的を理解し、目的を達成させるために必要なコンテンツを用意する事です。
例えば、「BERTアップデート」と検索するユーザーの目的は以下のような事が考えられます。
- BERTアップデートが何か知りたい
- BERTアップデートによって何が変わったのか知りたい
- BERTアップデートがどのような仕組みなのか知りたい
- BERTアップデートに対応するためのベストプラクティスを知りたい
これらの目的を達成させる事ができるコンテンツを作成する事が重要です。どのような目的を持って検索をおこなっているかは、検索をおこなうユーザー自身の気持ちになって推理していく必要があります。
また、検索結果画面に表示される「関連する質問」や「他の人はこちらも検索」「サジェスト」なども確認しておくことでヒントを得る事ができます。
より理解しやすい文章でコンテンツを作成する
BERTアップデート後も、引き続き理解しやすい文章でコンテンツを作成することも重要です。自然言語処理の能力が進化したとはいえ、人間と全く同じように文章の内容を理解できるわけではありません。
人間が理解しづらいコンテンツは当然、ロボットである検索エンジンも理解できません。
そのため、主語と述語が離れていたり、誤字脱字がある場合や助詞や接続詞を正しく使用していない場合は、別の意味としてコンテンツを捉えてしまい、検索クエリと関連性の低いコンテンツと判断される可能性があります。
また、意味を理解しやすくするために一文を短くしたり、段落を付けて読みやすくすると言った工夫も効果的です。
現在は文章の校正をおこなってくれるAIツールなども多くあるため、作成したコンテンツを読みやすくするためにAIに添削をしてもらうと効果的です。
このように、人間にも検索エンジンにも分かりやすいコンテンツを作成する事がBERTアップデートへの対応策となります。
BERTに関するよくある質問
BERTに関するよくある質問は、以下の2つです。
- BERTとRankBrain の違いは何ですか?
- BERTはGoogle検索以外にも影響を与えますか?
それぞれの質問に対する回答をご紹介します。
BERTとRankBrain の違いは何ですか?
RankBrainとBERTはどちらもAIを活用して検索クエリから検索意図を読み取る精度が向上したと言う点では同じですが、検索クエリとして表示されていない情報を考慮できるかが異なります。
RankBrainでは、検索クエリから得られる情報が不足している場合でも正確に検索意図を読み取り、適切なコンテンツを検索結果に表示することが可能です。
たとえば、「オリンピック 次回」と検索した場合、「パリ」という語句が含まれていないにも関わらず、パリオリンピックに関するコンテンツが表示されます。RankBrainが「次回のオリンピックはパリで行われる」と言う情報を学習し、検索結果に反映しているからです。
一方、BERTは語句の組み合わせから文脈を正確に理解できるようにする自然言語処理技術です。
たとえば、「母と父」と「母の父」は「と」と「の」が違うだけですが、意味は全く異なります。BERTでは、上記のような助詞や接続詞の違いも正確に理解できるようになりました。
BERTとMUMの違いは何ですか?
2021年に発表されたMUMは、BERTの進化版とも言えるもので、さらに多機能な技術です。
BERTがテキストの文脈理解に優れているのに対して、MUMはテキストだけでなく画像や音声といった異なる情報形式にも対応します。
たとえば、MUMはユーザーが入力したクエリに対して、テキストだけではなく、関連する画像や動画などを基に、より多面的な情報を提供できます。
「コナン映画」と検索すると、以下画像のように検索結果画面にはWEBサイトの情報だけではなく関連する画像や動画が表示されます。
BERTは検索の精度向上に重点を置き、ユーザーの意図をより正確に理解することでユーザーが求める情報に素早くアクセスできるようにしましたが、MUMはそれをさらに発展させ、複数の形式や言語からのデータを一つの回答にまとめることで、より高度で複雑なニーズにも応えられるようにするための技術です。
まとめ
今回は、BERTアップデートについて解説しました。2019年に実施されたBERTアップデートでは、自然言語処理技術「BERT」が導入されました。
ユーザーが検索時に使用する語句の組み合わせから、ユーザーがどのような意図で検索したのかを検索エンジンがより正確に理解できるようになったことで、検索意図に沿ったページを作成することが必要になっています。
本記事で解説した、BERTアップデートの検索結果への影響や対策方法を参考に、ユーザーファーストなコンテンツを作成しましょう。
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