Google BERTとは？仕組みやSEOへの影響などを解説

2018年にGoogleが発表した「Google BERT」をご存知ですか。

汎用性が高いGoogle BERTは、Googleの検索エンジンだけでなく、企業のチャットボットなどにも活用されています。

今回は、Google BERTの仕組みやSEOへの影響、コンテンツを最適化する方法などについてまとめました。

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Google BERTとは

自然言語処理(NLP)とは、コンピューターが人間の言語を理解・処理する技術です。

「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」の略称であるGoogle BERTは、自然言語処理(NLP)モデルのひとつで、GoogleのJacob Devlin氏、Ming-Wei Chang氏、Keton Lee氏、Kristina Toutanova氏らによって2018年に発表されました。

音声検索の普及に伴い、単語ごとではなく文脈レベルで情報を読み込める自然言語処理(NLP)モデルの需要が高まったことが、​Google BERTの開発に至った要因ではないかと考えられます。

Google BERTのモデルサイズは、パラメーターが約1億1,000万ある「Google BERT BASE」と約3億4,000万ある「Google BERT LARGE」の2種類です。

高度な言語処理能力や汎用性の高さ、ラベルが付いていないデータセットを処理できることなどが評価されています。

また、BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understandingによると自然言語処理能力を表すベンチマーク「GLUE(The General Language Understanding Evaluation)」も下記のように他の自然言語処理(NLP)よりも高い数値を記録しています。

・MNLI：テキスト同士の関連性

・QQP：2つの質問が意味的に同等かどうかを判断するバイナリ分類のタスク

・QNLI：バイナリ分類のタスクに変換したもの

・SST-2：映画レビューから抽出された文に対して人間の注釈が付けられた感情のバイナリ単文分類タスク

・CoLA：英文が言語学的に「受け入れ可能」かどうかを予測するバイナリ単文分類タスク

・STS-B：ニュースの見出しから抽出された文のペアのコレクション

・MRPC：オンラインのニュースソースから自動的に抽出された文のペア

・RTE：MNLIとの含意関係が成り立つ度合

引用元：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 

Google BERTの仕組み

Google BERT最大の特徴は、「Masked Language Model」と「Next Sentence Prediction」です。

従来の自然言語処理(NLP)モデルは、文章理解など特定のタスクにしか対応しておらず、単語を学習するときも書き始めが右からの場合は右から左、左からの場合は左から右というように単方向でしか情報を処理しません。

そのため、複雑な検索や会話形式の検索などは上手く処理できませんでした。

しかし、Google BERTは、大規模言語モデルのひとつ「Transformer」のアーキテクチャーを使って前後の文脈を双方向から情報を分析し、単語間および文間の関係を読み取る「Masked Language Model」を取り入れています。

また、単語や文章の潜在的表現を読み取る「Next Sentence Prediction」により、単語や文章の関係性を把握できるようになりました。

「2024 China traveler to usa need a visa.(2024年中国からアメリカへの旅行者はビザが必要ですか。)」という検索を一例とします。

以前利用されていたGoogleの自然言語処理(NLP)モデルでは、人間の言語に内在する前置詞や文脈を考慮していませんでした。

そのため、この検索を「to」という単語を考慮せずに「アメリカの旅行者が中国へのビザを探している。」と解釈していました。

一方、BERTはtoなどの前置詞を含めた文全体を考慮するため、検索者がアメリカのビザを探している中国人であることを理解します。

RankBrainとの違い

近年、Googleは検索クエリの単純なキーワードマッチングから、ユーザーの検索意図を満たす傾向にシフトしており、ユーザーの検索意図にマッチするコンテンツを作成することは、現代のSEOにおいて最も重要な要素になりつつあります。

RankBrainは、コンテンツ同士の関連性を判断するためのアルゴリズムとして2015年にGoogleが導入しました。

RankBrainは、キーワードの背後にあるユーザーの意図をより良く理解でき、単純なキーワードマッチングよりも、良い検索結果を提供することにフォーカスしています。  

Googleは、Google BERTや主にローカル検索で使用されている「Neural matching」、複数のタスクを同時に学習できる「MUM」などを導入する前は、RankBrainを基に全ての検索順位を決定していました。

RankBrainは、ロングテールキーワードなど、具体的なキーワードに対するユーザーの検索意図を理解することに優れていますが、BERTの登場により、更に細かいニュアンスを読み取ることができるようになりました。

SEOへの影響

Googleが「focus on the user and all else will follow(ユーザーに焦点を当てれば、他のことは自然についてくる)」という理念の基、検索エンジンなどのサービスを提供していることは、今も昔も変わりません。

そのため、Google BERTが開発されたことが要因でSEOの考え方が大きく変化するわけではありません。

しかし、AIの進歩により、Googleは今よりもユーザーが求めているものをより深く理解し、より多くのキーワードの意図を特定するために努力しています。

したがって、現代のSEOでは、キーワードだけでなく、検索意図の一致も考慮して関連性のあるコンテンツを作成しなければなりません。

さらに、会話型検索に特化したHummingbirdやRankBrain、そして現在のBERTを通じて検索エンジンにAIが導入されたことにより、Googleはユーザーに最高のユーザーエクスペリエンスを提供することに全力を注いでいます。

Google BERTにコンテンツを最適化する方法

Googleによると、BERTの最適化は不可能だとされています。

しかし、優秀なSEOの専門家は、常にさまざまな方法でアルゴリズムの更新を理解し、Googleの絶えず変化するアルゴリズムに対する戦略を考えてきました。

それを踏まえて、BERTへの最適化に役立つ戦略を3つご紹介します。

1.シンプルで読みやすいコンテンツを作成する

Googleは常に、検索エンジンではなく、ユーザーのためにウェブサイトを作成すべきとしていました。

しかし、キーワード密度や配置などに焦点を当て、コンテンツの品質や自然さを重視していないライターもいます。

今後コンテンツの内容に重きを置いていないライターは、Googleが公開した最近のアルゴリズムに取り残される可能性があります。

Google BERTは、コンテンツ単語だけでなく文脈にも焦点を当てていますが、精度はまだ発展途上であるため、Google BERTが評価しやすいようにシンプルで読みやすいコンテンツを作成しなければなりません。

普段使わないような高尚な言葉や不必要な言葉は避けたり、直接的で明確な表現を使用するなど、ユーザー向けに最適化するだけでなく、検索エンジンがコンテンツをより深く理解しやすくしましょう。

Googleの検索エンジンがWebサイトを評価する基準については、NEEATTとは？SEO対策との関連やEEATとの違いをご覧ください。

2.検索意図を考慮してコンテンツを作成する

RankBrainやBERTは、単語だけでなく文脈レベルで情報を読み取ります。

そのため、従来のようにキーワードの完全一致のみではなく、検索意図も考慮してコンテンツを作成してください。  

極力助詞を使わないようにすると、ユーザーの検索意図に正確に一致させられます。

また、キーワードや競合調査を行い、ターゲットとするエリアでの検索トレンドやランキングの機会を特定することで、検索意図を正確に把握できます。

キーワードや競合調査をしたい方は、SEOを強化する検索クエリ・キーワード調査ツール10選や競合分析機能でSEOに強いコンテンツを効率的にAIライティングをご覧ください。

3.正しい情報を書く

Google BERT向けにコンテンツを編集しても、誤情報や誤字脱字があると、ウェブサイトの信頼性が下がるため、検索順位が上がりません。

生成AIを使用していても、不適切な表現や誤った情報を出力する可能性があります。

生成AIを検討している方は、意外と知られていない?ChatGPTのリスク・危険性10選を一読されることをおすすめします。

また、文章の誤字脱字を自動で修正する校正ツールおすすめ8選で紹介している誤字脱字チェックを使用して誤字脱字を未然に防ぎましょう。

Google BERTを使いこなそう

今回は、Google BERTの仕組みやSEOへの影響、コンテンツを最適化する方法などについて紹介しました。

言語モデルには、自然言語処理(NLP)モデルの他にも自然言語の生成に特化したLLM(大規模言語モデル)などがあります。

自然言語の生成に特化したLLM(大規模言語モデル)について知りたい方は、【最新版】LLM(大規模言語モデル)とは？概要と主なLLM10選をご覧ください。

今後、コンテンツを制作・運営する方は、自然言語などのトレンド情報を把握しておくと、新たなビジネスチャンスを掴みやすくなります。

Google BERTなどの最新トレンドを駆使し、売上の最大化を目指しましょう。

また、Google BERTだけでなく、SEOも意識した質の高いコンテンツを作成したい方には、弊社が運営しているSEOに強いAIライティングツール「トランスコープ」がおすすめです。

トランスコープについては、以下の動画で詳しく紹介しています。

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