Google BERT转向客户驱动的对话式营销

2020 年 12 月 16 日 安娜·邦达尔 3111
作者: Ann Smarty 是 Internet Marketing Ninjas 的品牌和社区经理、Viral Content Buzz 的联合创始人以及 MyBlogU 的创始人。

Google BERT算法帮助搜索引擎更好地理解自然语音,以提供更相关的搜索结果。这对营销人员意味着什么?

现代技术允许消费者直接向他们的移动设备口述他们的问题。然而,谷歌更自发的语音查询并不总是容易解释。

这就是为什么搜索引擎不断努力提高对一般口语

特别是语音查询的理解。

迄今为止,谷歌已经发布了两项旨在改进自然语言处理算法的重大更新:

蜂鸟(和 RankBrain)

伯特

Hummingbird 更新于 2013 年发布。这是谷歌早期的一次尝试,旨在理解上下文中的单词,而不是将逐字查询与网 芬兰电子邮件列表 页进行匹配。

随着 Hummingbird 的发布,数字营销社区已经了解了things-not-strings(“事物,不是字符串”)的新概念。这意味着谷歌现在正在使用其现有的和不断发展的知识网络(即事实数据库)和语义分析来不仅理解字面意思,而且理解每个查询的上下文和意图。

 

两年后,谷歌还推出了RankBrain ,这是一个人工智能系统,帮助 其更好地处理和理解搜索查询。据称,RankBrain 旨在帮助蜂鸟算法表现得更好。

没有披露有关这些算法的其他细节。

关于 BERT 更新您需要了解的内容

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BERT 更新于 2019 年宣布,是 Google 为更好地理解一般搜索词而做出的尝试。它与“事物,而不是字符串”的概念非常相似,但仅在五年后出现。BERT 是朝着同一方向迈出的一大步。

下面的例子清楚地显示了差异:引入 Hummingbird 后,该算法很好地理解了上下文,并且在运行 BERT 后(经过五年的机器学习),它更好地解释了查询 本身:

 

简而言之,这些算法有很多共同点,但 BERT 更先进,特别是对于“更长、更多会话式查询”——那些可以用不同 BJ 领先 方式解释的查询,尤其是如果你是一个没有幽默感的机器人。

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