Google анонсировал крупнейшее за 5 лет обновление поисковика

[Miss Content]

Компания Google анонсировала крупнейшее за пять лет обновление поисковика. В его работе задействуют технологию BERT, которая основана на искусственном интеллекте. Таким образом, поисковик сможет лучше понимать пользователей, так как будет анализировать не отдельные слова, а запросы целиком.

BERT может учитывать полный контекст, рассматривая слова, которые идут до и после ключевого, что особенно полезно для понимания цели поисковых запросов. В компании отметили, что теперь в поиске задействованы новейшие тензорные процессоры Google (Google Tensor Processing Unit, Google TPU).

Алгоритм протестировали в англоязычном поисковике. Его работа позволила сократить число переходов на сайты в выдаче, поскольку пользователи стали быстрее получать необходимую им информацию. В частности, BERT помогла лучше понять каждый десятый запрос в США на английском языке.

В качестве иллюстрации компания привела пример запроса: «2019 бразильский путешественник в США нужна виза». Там отметили, что предлог «to (в)» особенно важен в запросе для понимания смысла, так как речь идет о путешествии бразильца в США, а не об обратном. «Ранее наши алгоритмы не понимали важность этой связи, и мы показывали результаты о гражданах США, путешествующих в Бразилию. С помощью BERT поиск теперь может уловить этот нюанс и понять, что очень распространенное слово «to» здесь действительно имеет большое значение, и мы можем предоставить гораздо более релевантный результат для этого запроса», — рассказали в корпорации.

Руководитель отдела поиска Бен Гомес заявил Financial Times, что BERT не окажет большого влияния на трафик, отдаваемый Google. По его мнению, пользователи начнут задавать более сложные вопросы по мере улучшения качества ответов. «Я не думаю, что мы близки к решению проблемы языка, но это хороший шаг», — отметил, в свою очередь, глава отдела искусственного интеллекта Google Джефф Дин. По данным издания, это первый случай внедрения технологии естественной обработки языка

[Безобразная Эльза]

Сообщение от DonGenaro

это с чего это вдруг такие выводы?

А с чего у Вас другие?
У 90% сайтов фарш в мета - что вижу то пишу.

[Octopus]

Я хз, тоже интересно как это все пройдет.
последнее время меня бесила одинаковая выдача вч и лонгтейл, вот прямо почти 1к1. Если они своего берта нормально настроят - может снова получится норм траф собирать по ультра вч и лонгтейлам?

[Dor]

Сообщение от Octopus

Я хз, тоже интересно как это все пройдет.
последнее время меня бесила одинаковая выдача вч и лонгтейл, вот прямо почти 1к1. Если они своего берта нормально настроят - может снова получится норм траф собирать по ультра вч и лонгтейлам?

да, было бы не плохо.
а то выдачу по НЧ гугл "испортил". ))

[kazbekas]

Сообщение от pokies

... пока не получите реакцию со стороны локальных пользователей

Как обычно этот Мюллер пиздит, читайте между строк

[pokies]

Сообщение от kazbekas

Как обычно этот Мюллер пиздит

не может же он постоянно врать

[Grut]

Давайте я объясню вам что такое BERT.
BERT - это созданная командой Google Research опенсорсная модель машинного обучения предназначенная для решения разнообразных задач обработки естественного языка (NLP). Ее можно скачать на Гитхабе.
Одна из задач, которую BERT решает лучше других NLP-моделей - это оценка релевантности текста отдельному поисковому запросу. Про что собственно и рассказывает Pandu Nayak в новости по ссылке из первого поста.

Имхо, неправильно считать, что Гугл ничего не использовал для оценки релевантности до 25 октября. Использовал, BERT - это не единственная разработка Гугла в области ML for NLP (кстати, одну из других его моделей я применяю в этом топике). Просто BERT, в сравнении с другими моделями, выдает более точные результаты (там что-то 91% против 85% от ближайшего конкурента).

А в своей новости они лишь рассказали, что внедряют данную модель в поиск. Как результат, Гугл будет лучше понимать текст на сайтах.

p.s. Кстати, в этом сообщении я упрощенно попытался объяснить как работают NLP-модели.

[rebill]

дорчики тоже на бреде залетать будут))

[DonGenaro]

Сообщение от Grut

Давайте я объясню вам что такое BERT.
BERT - это созданная командой Google Research опенсорсная модель машинного обучения предназначенная для решения разнообразных задач обработки естественного языка (NLP). Ее можно скачать на Гитхабе.
Одна из задач, которую BERT решает лучше других NLP-моделей - это оценка релевантности текста отдельному поисковому запросу. Про что собственно и рассказывает Pandu Nayak в новости по ссылке из первого поста.

Имхо, неправильно считать, что Гугл ничего не использовал для оценки релевантности до 25 октября. Использовал, BERT - это не единственная разработка Гугла в области ML for NLP (кстати, одну из других его моделей я применяю в этом топике). Просто BERT, в сравнении с другими моделями, выдает более точные результаты (там что-то 91% против 85% от ближайшего конкурента).

А в своей новости они лишь рассказали, что внедряют данную модель в поиск. Как результат, Гугл будет лучше понимать текст на сайтах.

p.s. Кстати, в этом сообщении я упрощенно попытался объяснить как работают NLP-модели.

кто то по моему занимается подменой понятий, что бы заинтересовать своей услугой

гугл будет лучше понимать не текст на сайтах, а поисковый запрос который вводит юзер
и это разные вещи
за счет этого выдача и будет более качественней
так как раньше человек хотел узнать про одно, а ему даже близко не про это, а совсем про другое
и ему приходилось формулировать запрос по новому, более точно и понятней для машины..

что касается анализа текста гуглом на самих сайтах, то как мне кажется в этом больше понтов от гугла, чем реального применения
старого доброго анализа html вполне достаточно, для того что бы понять о чем идёт речь на странице
только надо сузить круг сайтов на которых искать, что они собственно успешно и делают
скажем так, если статья размещена на сайте нью-йорк таймс или би-би-си, то на сколько необходим глубокий анализ текста с помощью ИИ!?
вот...
скорее нужно более точно понимать что ищет человек
так как ещё сейчас многие стали пользоваться голосовым вводом
отсюда и столько новых поисковых запросов о которых говорят в статье
важнее разобрать что ищет человек, хотя бы понять суть, а выдача и так в целом норм..

а думать что можно получить лучшие позиции в серпе за счет того что текст будет написан с каким то там процентом определенных тематических слов...
ну хз
мне кажется более эффективно когда ключи тегами <b> и <i> выделяешь

[Dr.Gonzo]

А реально какая-то жопа с выдачей. И в гугле и в яндексе полно ключевиков, по которым вся выдача забита статьями-портянками. Грубо говоря на тему "как продеть нитку в иголку" пишут статью из 100500 абзацев, 50 подзаголовков, с FAQ внизу, и естественно автор - человек, который по стечению обстоятельств иголку от отвёртки с трудом отличает. Лет 5-10 назад мусора меньше было имхо)

[Skyworker]

Сообщение от Dr.Gonzo

А реально какая-то жопа с выдачей. И в гугле и в яндексе полно ключевиков, по которым вся выдача забита статьями-портянками. Грубо говоря на тему "как продеть нитку в иголку" пишут статью из 100500 абзацев, 50 подзаголовков, с FAQ внизу, и естественно автор - человек, который по стечению обстоятельств иголку от отвёртки с трудом отличает. Лет 5-10 назад мусора меньше было имхо)

Сайты по Пузату народ пилит массово и пытается отжать из этого последние копейки.