Εισαγωγή
Παρά τις σημαντικές προόδους στην τεχνητή νοημοσύνη, η Google εξακολουθεί να αντιμετωπίζει προκλήσεις με ορισμένα πολύπλοκα ερωτήματα αναζήτησης, ιδίως εκείνα που περιλαμβάνουν τη λέξη "όχι" και προθέσεις. Η Elizabeth Tucker, Διευθύντρια και Διαχειρίστρια Προϊόντων της Google, συζήτησε αυτά τα ζητήματα σε ένα πρόσφατο επεισόδιο του podcast "Search Off The Record", τονίζοντας τις συνεχιζόμενες δυσκολίες στην αντιστοίχιση της πρόθεσης του χρήστη με τις σχετικές πληροφορίες.
Ο αγώνας με τα ερωτήματα "Not"
Τα ερωτήματα αναζήτησης που περιλαμβάνουν τη λέξη "όχι" είναι ιδιαίτερα προβληματικά για τους αλγόριθμους της Google. Ο Tucker εξήγησε ότι είναι δύσκολο για τη μηχανή αναζήτησης να διακρίνει αν η λέξη "δεν" έχει σκοπό να αποκλείσει ορισμένες πληροφορίες ή έχει διαφορετική σημασιολογική σημασία. Για παράδειγμα, μια αναζήτηση όπως "παπούτσια που δεν είναι κατασκευασμένα στην Κίνα" μπορεί να είναι διφορούμενη, οδηγώντας σε προκλήσεις στην παροχή των πιο σχετικών αποτελεσμάτων.
Το πρόβλημα της πρόθεσης
Οι προθέσεις, οι οποίες καθορίζουν τις σχέσεις μεταξύ των λέξεων μιας πρότασης, δημιουργούν επίσης σημαντικές δυσκολίες. Ερωτήματα όπως "εστιατόρια με εξωτερικά τραπεζοκαθίσματα" ή "ξενοδοχεία κοντά στην παραλία" βασίζονται σε προθέσεις για να μεταφέρουν βασικές πληροφορίες. Οι αλγόριθμοι της Google συχνά δυσκολεύονται να ερμηνεύσουν με ακρίβεια αυτές τις σχέσεις, επηρεάζοντας τη συνάφεια των αποτελεσμάτων αναζήτησης.
Ερωτήματα μακράς ουράς
Οι προκλήσεις αυτές είναι ιδιαίτερα σημαντικές για τις αναζητήσεις μακράς ουράς, οι οποίες είναι πολύ συγκεκριμένες, πολυλεκτικές φράσεις που αποτελούν μεγάλο μέρος της κίνησης αναζήτησης. Παρόλο που οι λέξεις-κλειδιά μακράς ουράς μπορούν να υποδηλώνουν υψηλή πρόθεση των χρηστών και συνήθως αντιμετωπίζουν λιγότερο ανταγωνισμό, η δυσκολία της Google να κατανοήσει πολύπλοκα ερωτήματα μπορεί να εμποδίσει την αποτελεσματική κατάταξη για αυτούς τους όρους.
Ο αντίκτυπος του BERT
Το BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) αποτέλεσε μια σημαντική ανακάλυψη για την Google, βελτιώνοντας την κατανόηση πολύπλοκων γλωσσικών ζητημάτων από την εισαγωγή του το 2019. Το BERT βοηθά τη Google να κατανοήσει το πλαίσιο και τις αποχρώσεις των λέξεων στι ς αναζητήσεις, αλλά όπως σημείωσε ο Tucker, δεν έχει επιλύσει πλήρως όλες τις προκλήσεις.
Οι προσπάθειες συνεχούς βελτίωσης της Google
Η Google εργάζεται ενεργά για να βελτιώσει τον χειρισμό αυτών των πολύπλοκων ερωτημάτων, αν και ο Tucker παραδέχτηκε ότι η διαδικασία βρίσκεται σε εξέλιξη. Οι συνεχείς επενδύσεις του γίγαντα της αναζήτησης στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας και στις τεχνολογίες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη έχουν ως στόχο να βελτιώσουν την κατανόηση και να παρέχουν πιο συναφή αποτελέσματα αναζήτησης.
Επιπτώσεις για τους επαγγελματίες SEO
Οι επαγγελματίες του SEO και οι ιδιοκτήτες ιστότοπων μπορούν να λάβουν διάφορα μέτρα για να προσαρμοστούν σε αυτές τις προκλήσεις:
-
Σαφήνεια και εξειδίκευση: Διασφαλίστε ότι το περιεχόμενο είναι σαφές και συγκεκριμένο, επικοινωνώντας αποτελεσματικά τις σχέσεις μεταξύ βασικών εννοιών και φράσεων.
-
Δομημένα δεδομένα: Χρησιμοποιήστε δομημένα δεδομένα και βέλτιστες τεχνικές πρακτικές SEO για να βοηθήσετε τις μηχανές αναζήτησης να αναλύσουν και να κατανοήσουν καλύτερα το περιεχόμενο.
-
Παρακολούθηση επιδόσεων: Παρακολουθήστε την επισκεψιμότητα αναζήτησης και τις κατατάξεις για σύνθετα ερωτήματα και να είστε έτοιμοι να προσαρμόσετε τις στρατηγικές αν παρατηρηθούν ασυνέπειες ή πτώσεις.
-
Μείνετε ενημερωμένοι: Παρακολουθήστε τις εξελίξεις της Google στην κατανόηση της φυσικής γλώσσας και προσαρμοστείτε καθώς εισάγονται νέοι αλγόριθμοι και τεχνολογίες.
Συμπέρασμα
Ενώ το BERT και άλλες εξελίξεις έχουν βελτιώσει σημαντικά την ικανότητα της Google να κατανοεί την πρόθεση των χρηστών, η μηχανή αναζήτησης εξακολουθεί να αντιμετωπίζει προκλήσεις με ορισμένα πολύπλοκα ερωτήματα. Καθώς η Google συνεχίζει να βελτιώνει τους αλγορίθμους της, οι επαγγελματίες του SEO πρέπει να επικεντρωθούν σε σαφές, συγκεκριμένο περιεχόμενο και βέλτιστες τεχνικές πρακτικές για να διασφαλίσουν ότι το περιεχόμενό τους αναλύεται αποτελεσματικά και κατατάσσεται.
