【Googleの自然言語処理技術BERT】自然な記事を書けるように
Googleは検索システムに、自然言語処理技術「BERT」を導入したということ発表しました。
BERT とは “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” の頭文字を取ったものです。
約１年前にオープンソースとして公開しました。
この「BERT」が検索システムに組み込まれることにより、
今後のSEOのやり方が大きく変革することが推測できます。
そもそも自然言語とは？
そもそも「自然言語」はご存知でしょうか？
自然言語というのは、簡単に言えば、
「僕らが話している言葉」です。
つまり、会話言葉？とでも言うんですかね。
従来の検索の仕方
会話言葉を検索に入力することはほとんどないと思います。
大体は「SEO 対策 初心者」みたいに、
キーワードを入力して、検索します。
これは検索エンジン用の調べ方です。
僕たちは小さい時に検索エンジンの検索方法を学びました。
自然言語を検索欄に入力しても、求める情報が出てこないのを僕たちは知っています。
自然言語を入力しても全く別のサイトが表示されたり、検索結果が出てこないことがありました。
しかし、今後はこの検索の仕方が大幅に変更する可能性があるのです。
BERTは冒頭でも話しましたが、
「自然言語処理技術」です。
これが検索システムに導入されると言うことは、
検索上で自然言語が処理できてしまうと言うことです。
SEOにどのくらい影響が出てくるのか？
BERTが検索システムに導入されるとなると、
SEOのためのライティングが不用になります。
自然言語で検索されたものが検索結果に表示されますので、
キーワード戦略をすると言うよりも、
ユーザーが読んでくれそうな、品質の良いコンテンツを作り続けることが大切になりますね。
そもそも、SEOのためのライティングと言う定義が何か根本的に違うような気がします。
自然言語処理技術のおかげで、SEOが本質的なものになりそうです。
企業により大量生産されたコンテンツは意味がなくなってくる！？
企業がお金をかけて、
たくさんのキーワードを羅列させたコンテンツを
大量生産していた時代も終わりがくるかもしれません。
企業のコンテンツマーケティング部門では、
外注ライターを使ってコンテンツを大量生産し、
コンテンツ量を無駄に増やして自分のサイトを上位表示させておりました。
これもキーワード戦略がなくなることにより効果が薄れてくるような気がします。
さらに、コアアルゴリズムのアップデートにより、
ユーザーにとって良いコンテンツが評価される時代なので、
外注ライターが書いたリアリティのない記事が評価されづらくなります。
自然言語処理技術＋コアアップデート
この２軸でSEOの基盤が構成されそうな気がします。
企業ではなく、個人のコンテンツが上位表示される機会も増えるので、
個人ブロガーにとってはチャンスかもしれません。
他者と差別化できないオリジナリティのないコンテンツは落とされる
例えば、オリジナルの言い回しでコンテンツを書いていないとか、
固い文章のコンテンツは、自然言語とはかけ離れている気がするので、
今後検索ニーズに当てはまらない関係で、順位が下落しそうな気がします。
対応策はコンテンツを書くだけなのでライターの需要が上がりそう
現状BERTの対応策はありません。
なので、良いコンテンツを引き続き生産していくことになりますね。
キーワードを指示し、文章を指示するWebディレクターの需要はなくなり、
オリジナリティが高いライターの需要が伸びそうな気がします。
引き続き個人ブロガーは頑張った方がいいですし、
これからブログを始める人はキーワードを気にせず、
自分の言葉で執筆してみるのもいいかもしれません！
まずは英語からテストをする
BERT が採用された検索は、米 Google の英語の検索で先週導入されました。
おそらく、今頃は展開が完了しているはずです。
英語検索での情報も取得しながら、他の国、他の言語でも BERT を採用していく予定です。
【UPDATE】
米 Google の英語以外の国・言語への BERT の展開予定は決まっていません。
参照元：https://www.suzukikenichi.com/blog/google-applys-bert-models-to-search/
とはいえ、日本でのBERTの実装はまだまだ先みたいです。
現在では、英語の検索にBERTが導入されております。
この英語検索でどのくらいの結果を生み出すのか楽しみですね！
自然言語検索がより浸透することを見越して、
・オリジナリティのある記事の作成
・ユーザーにとって良いコンテンツの提供
上記2点は引き続き行うべきですね。
ほしむらまひろ
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