BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleが開発した自然言語処理モデルで、文脈を双方向に理解する能力を持ちます。2019年にGoogle検索に導入され、検索クエリの意図をより正確に理解することが可能になりました。特に長文クエリや会話的な検索の理解精度が大幅に向上しました。
目次
重要性
BERTの導入により、検索エンジンは単語の並びだけでなく文脈を理解できるようになりました。風評被害対策では、ユーザーの検索意図に合致した高品質なコンテンツが評価されやすくなり、キーワードの詰め込みだけでは効果が出にくくなっています。自然で有益なコンテンツ作成がより重要になっています。
シチュエーション
対策コンテンツは特定のキーワードを不自然に繰り返すのではなく、ユーザーの疑問に自然な文章で回答する形式で作成します。ロングテールキーワードや会話的なクエリにも対応したFAQコンテンツを充実させます。共起語や関連語を自然に含めた網羅的なコンテンツ設計を心がけてください。
