Что такое Google BERT и как алгоритм влияет на SEO

Новый алгоритм Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers - двунаправленная нейронная сеть кодировщик) опирается на использование нейросетей и предназначен для улучшения понимания запросов на естественном языке и стоящего за ними намерения пользователя, что особенно важно для задач поисковой обработки естественного языка. Он помогает поисковой системе определить значение слов с учетом контекста всего предложения и скрытой семантики фразы. Его внедрение должно позволить поиску обучиться находить более релевантные результаты, а пользователям - задавать более естественные запросы.

Bert с открытым исходным кодом, который доступен для исследования и может применяться для обучения других систем анализа языка и nlp-проектов, где используются технологии машинного обучения.

Когда появился алгоритм BERT?

Концепция технологии была подготовлена и представлена в открытом доступе в 2018 году. В октябре 2019 года появился анонс новой модели от вице-президента Google Search Панду Найак. Началось его внедрение в поиск на английском языке. Запуск BERT считается самым крупным изменением в поисковой системе Google за последние 5 лет. Изначально под его действие попадало 10% англоязычных запросов в США. Со временем планируется распространение на все языки, поддерживаемые поисковой системой.

С декабря 2019 года новая технология BERT начала использоваться для анализа поисковых запросов на русском языке.

Например, ранее в ответ на запрос «Памятник строителям коммунизма у Цимлянского водохранилища» поиск выдавал страницу Цимлянской ГЭС из Википедии. BERT помог сформировать выдачу таким образом, чтобы пользователь получал информацию именно о запрошенном монументе.

Применять нейросети для уточнения смысла запроса и установления его связи с текстами документов еще раньше начал Яндекс – с введением в 2016 году нового поисковой системы Палех . В 2017 году эта технология получила свое развитие в алгоритме Королев. С 2018 года Яндекс стал использовать языковую модель BERT в своем переводчике, а с 2019 года – при анализе заголовков новостей.

Принцип действия BERT

Ключевой особенностью BERT является двунаправленное обучение. Традиционные алгоритмы для лучшего понимания значения и релевантности фразы проверяют последовательность слов в предложении только в одном направлении (слева направо или справа налево). В отличие от них BERT анализирует все содержимое предложения – и до, и после слова, включая предлоги и взаимосвязи между словами. Такая модель способна определить смысл запроса более точно, с учетом всего контекста и решить конкретные задачи пользователя.

Использование BERT сделает поиск Google в целом более эффективным прежде всего для длинных запросов на естественном, разговорном языке, особенно для фраз с предлогами.

Технические детали BERT и их значение для SEO

В профессиональных материалах алгоритм google bert описывается как bert bidirectional encoder representations from transformers и как архитектура encoder representations from transformers, где важно, что каждая настройка bert ориентирована на обработку естественного языка и контекст запросов, а также сама модель bert рассматривается как основа современных nlp-технологий и семантическое представление текста.

Такая модель bert использует приемы masked language modeling и next sentence prediction, благодаря которым bert анализирует последовательности слов целиком, смотрит на предыдущих и следующих соседей, а не только на отдельные ключевые слова, поэтому считается, что bert лучше понимает длинные и сложные фразы пользователя, и в итоге bert помогает системам поиска точнее соотносить запросы и страницы.

Для специалистов по seo и авторов статей важно, что bert учитывает семантическое представление текста, отношения между частями предложения и структуры документа, поэтому при работе с seo контентом bert фактически анализирует описания услуг и сложных товаров на языке пользователя, а значит стоит делать акцент на понятной логике, чтобы bert мог показать релевантные результаты в органическом поиске google и других системах, а не только реагировать на частоту ключевых слов, которые bert видит в странице.

• Пишите тексты, в которых bert легко считывает смысл сложных запросов пользователя, что помогает быстро улучшить seo и сделать ответы вопросы на странице более точными.
• Используйте синонимы и разные формулировки, чтобы bert сопоставлял запрос и страницу, даже если точных совпадений нет, что повышает эффективность seo и позволяет анализировать больше конкретные запросы.
• Следите, чтобы структура страницы помогала bert быстро находить ответы на основные вопросы, что упрощает продвижение по информационным запросам и улучшает результаты поиска.
• Учитывайте, что bert работает лучше, когда контент отражает реальные задачи и проблемы пользователя, что делает стратегии seo компании устойчивыми к изменений алгоритмов.

bert для seo, bert для анализа контента, bert в поиске google, bert в длинных запросах, bert при обработке естественного языка, bert как основа современных алгоритмов обработки текста.

В качестве одного из примеров приводится запрос «2019 brazil traveler to usa need a visa». До внедрения поисковик не учитывал важность предлога «to» для понимания смысла запроса и возвращал по нему результаты о гражданах США, путешествующих в Бразилию. Хотя на самом деле речь идёт о необходимости бразильским туристам иметь визу для посещения Соединённых Штатов. Теперь Google учитывает предлог «to» и правильно понимает такие запросы.

Где применяется и на что влияет BERT?

1. Заявление Google о запуске BERT относится к органическому поиску. При этом он не будет использоваться для анализа всех поисковых запросов – в первую очередь он предназначен для понимания разговорных фраз и длинных предложений, а также запросов, значение которых зависит от предлогов. Для коротких фраз или поиска по названию компаний данная технология не актуальна. Поэтому влияние алгоритма скажется на ранжировании только части страниц. Прежде всего, это касается результатов поиска по информационным запросам, ответы на которые станут точнее.

2. Данное обновление также будет в какой-то мере влиять и на поиск с помощью голосового помощника Google Assistant. Благодаря обработке таких запросов BERT будут учитываться не только ключевые слова, но и контекст вокруг них. Это позволит выбирать более релевантные ответы из основного поиска.

3. BERT также может оказать влияние на выделенные описания, которые появляются в блоках с быстрыми ответами на нулевой позиции органического поиска (featured snippets или «избранные сниппеты»). На приведенном ниже примере сравниваются избранные сниппеты по запросу «parking on a hill with no curb» (парковка на возвышенности без бордюра) до и после использования алгоритма BERT. Ранее такой запрос приводил Google в замешательство. Поисковая система уделяла слишком много внимания слову “curb” (бордюр) и игнорировала слово “no”, не понимая его важность для нахождения правильного ответа на этот запрос. Поэтому в выдачу попадали результаты о парковках на возвышенности с бордюром.

Сейчас BERT используется при создании избранных сниппетов в 25 странах. Благодаря этому улучшилось формирование выделенных описаний на таких языках, как корейский, португальский и хинди.

4. На данный момент технология не используется в рекламной выдаче, но в будущем допускается возможность её применения в сервисах контекстной рекламы. Это позволит увеличить релевантность показываемых объявлений.

BERT и RankBrain

После внедрения новой технологии возникли вопросы о его соотношении с технологией интеллектуального поиска RankBrain, введенной Google в 2015 году.

RankBrain – используется для определения тематики запроса. Он работает наряду с традиционными алгоритмами ранжирования поиска и применяется для уточнения результатов, полученных с помощью этих алгоритмов. RankBrain просматривает запрос, находит его варианты в прошлом, а затем корректирует результаты выдачи. Слова, которые он ранее никогда не встречал, соотносит с теми, что уже упоминались в поиске.

RankBrain помогает поисковой системе находить правильные ответы по смыслу, даже без буквального совпадения ключевых слов в запросе и в документе. Например, при поиске по запросу «купить прибор для измерения тока напряжения и сопротивления» Google смог определить, что речь идет о мультиметре, хотя в запросе он не упоминался.

Новый BERT не заменяет RankBrain, это дополнительный метод, который Google использует для понимания содержимого web-страниц и некоторых запросов. Он может применяться самостоятельно, вместе с другими алгоритмами Google, включая RankBrain, или не использоваться вовсе - в зависимости от потребностей поиска по конкретному запросу.

Как оптимизировать сайт под новый BERT?

Согласно заявлению представителей компании Google, введение новой технологии не требует никакой специальной оптимизации. Главным остается создание полезного контента, который удовлетворяет поисковые запросы пользователей.

Использование технологии BERT позволяет сосредоточиться на написании качественных естественных текстов вместо наполнения страниц линейными фразами для поисковых роботов, при этом такая оптимизация напрямую связана с seo и улучшает понимание того, что хочет видеть пользователь.

Помимо адаптирования текстов для людей, рекомендуется расширение семантического ядра страницы, чтобы привлечь дополнительный трафик. Благодаря способности нового алгоритма лучше понимать длинные предложения, BERT может привести на сайт больше целевых посетителей по низкочастотным запросам с длинным хвостом.

Для того, чтобы расширить список ключевых фраз такими запросами:

• применяйте синонимы – подбирайте такие выражения, которые может использовать ваша целевая аудитория;
• обратите внимание на подсказки, предложенные для автоподстановки в поисковой строке и для поиска по похожим запросам - там отображаются наиболее популярные фразы;
• по возможности добавляйте в текст обороты, часто употребляемые в устной речи - это поможет сайту лучше ранжироваться при голосовом поиске;
• используйте фразы и выражения из скрытой семантики – рекомендации по её добавлению вы можете получить на сервисе «Лабрика».

При этом google учитывает поведение пользователя и качество страниц не меньше, чем технической оптимизации, поэтому ориентируйтесь на ясный контент, а не на попытки обмануть алгоритмы google, и используйте инструменты seo как поддержку, а не замену работе автора.

Практические выводы для контент‑стратегии

Для редакторов, авторов и специалистов по контенту понимание принципов работы bert bidirectional encoder representations помогает выстраивать структуру материалов вокруг реальных задач пользователя и снижать риск потери трафика при изменениях системы ранжирования.

Модель bert обрабатывает элементы естественного языка, ключевых слов и контекста как единую последовательность, поэтому тексты с логичной композицией, точными ответами вопросы и ясной структурой разделов получают дополнительное семантическое преимущество и лучше раскрывают информацию для аудитории.

• При планировании статей и разделов блога полезно опираться на анализ длинных запросов, где bert учитывает скрытые отношения между фразами и задачами аудитории, помогая сделать формат материалов ближе к реальному языку пользователя.
• Стоит использовать опыт компаний и авторов, которые уже адаптировали контент под bert, анализировать успешные примеры, сравнивать разные подходы и оформлять статьи по типу глав из профильной книги по nlp и обработке естественного языка.
• При работе над материалами важно обращать внимание на комментарии читателей: bert интерпретирует дополнительные формулировки из обсуждений и помогает системе подбирать более релевантные результаты, что повышает эффективность публикаций и продвижение сложных тем.
• Внутри сайта полезно выстраивать навигацию так, чтобы структура разделов подсказывала системе связи между темами; при обучении модели на подобных данных усиливается семантическое представление сложных последовательности терминов и улучшаются поведенческие сигналы пользователя.
• Правильно организованный контент дает огромное преимущество в долгосрочной перспективе: в одном и том же году вложения в создание понятных текстов и технической основы позволяют использовать инструменты аналитики, анализировать проблемы и получать более устойчивые результаты поиска.

Внимательное отношение к nlp‑технологиям, к bert и к принципам машинного обучения помогает использовать современные инструменты продвижение без жесткой зависимости от отдельном алгоритме ранжирования, концентрируясь на ценности материалов для реальных людей.

Обновлено 12.12.2025