Googleが開発した自然言語処理モデル「BERT」をご存知ですか？BERTは検索エンジンの理解力を飛躍的に向上させ、マーケティング戦略に大きな影響を与えています。本記事では、BERTの仕組みや特徴、検索結果への影響を初心者にも分かりやすく解説します。デジタルマーケティングの最前線で活躍したい方必見の内容です。
BERTとは
BERTについて確認する前に、そもそも「自然言語処理」とは何かを理解しましょう。
例えば、カスタマーサービスのチャットボットに「この商品の返品方法を教えてください」と入力すると、この質問を理解し適切な回答を提供します。これは、コンピューターが単なる文字列として言葉を扱うのではなく、その意味を理解しているからできることだと分かります。
次に、BERTの基本的な概念についてみていきましょう。
BERTの登場により、Googleの検索エンジンは単にキーワードとWebページ上の情報をマッチングするだけでなく、ユーザーの検索意図をより深く理解し、より適切な検索結果を提供できるようになったのです。
BERTの仕組み
BERTの特徴的な点は「双方向性エンコーダー」に基づいている点です。これは、BERTが文章全体を一度に見渡し、前後の文脈を考慮して各単語の意味を理解できることを意味しており、従来の言語学習モデルが文章を左から右へ順に処理していたのに対し、BERTはより自然で正確な言語理解が可能になりました。
またBERTは、トランスフォーマーモデルを基盤としています。トランスフォーマーモデルは、文章から「どこが重要な部分か」を見つけ出す仕組みである、注意機構（Attention Mechanism）を使用して、文章中の重要な部分に焦点を当てる能力を持っています。これにより、長文でも重要な情報を効率的に抽出し、処理することができるのです。
BERTの仕組みは複雑ですが、簡単に言えば「文脈を考慮して言語を理解する」ことを目指しており、この能力によって、人間により近い言語理解を実現しているのです。
BERTの特徴
BERTの主な3つの特徴について、詳しく解説していきます。
- 1. コンテキスト理解の向上
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文脈に応じて単語の意味を理解するため、同じ単語が状況によって異なる意味を持つ場合でも適切に処理できるため、より自然で正確な言語理解が可能です。
- 2. 多言語対応
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104の言語へ対応している点は、言語間の翻訳や多言語での情報検索に活用されており、グローバルなデジタルマーケティングを展開する企業にとって特に重要です。
- 3. ファインチューニングの容易さ
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BERTは事前学習モデルとして設計されており、特定のタスクに合わせて比較的少量のデータで調整（ファインチューニング）することができるため、様々な自然言語処理タスクに柔軟に対応することが可能です。
以上の特徴により、BERTは検索エンジンの性能を大幅に向上させ、ユーザーにより適切な検索結果を提供することを可能にしたのです。
BERTが検索結果に与える影響
BERTの導入が、Googleの検索結果に与える主な3つの影響について、詳しく解説します。
- 1.ロングテール検索クエリの理解向上
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ロングテール検索とは、具体的で詳細な検索クエリのことを指します。BERTは複雑な検索クエリの意図を、より正確に理解し、適切な結果を提供できるようになりました。
- 2.ユーザーの検索意図の把握との関連性向上
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BERTは文脈を考慮して検索クエリを理解するため、ユーザーが本当に求めている情報をより正確に予測し、提供することで、検索結果の関連性が大幅に向上しました。
- 3.強調スニペット（検索結果の上部に表示される強調表示された回答）への貢献
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BERTの導入により、より適切で正確な情報が強調スニペット（フィーチャードスニペット）として表示されるようになりました。
以上の変化は、デジタル時代のコンテンツ戦略に大きな影響を与えており、キーワードの単純な最適化だけでなく、ユーザーの意図に沿った質の高いコンテンツの提供がより重要になってきたのです。
マーケティングへの影響と対応策
BERTの導入によるマーケティング戦略への大きな変化について見ていきましょう。
高品質で情報価値の高いコンテンツを評価するため、単なるキーワード詰め込みではなく、本当にユーザーに役立つコンテンツの制作が求められるようになりました。
ユーザーの検索意図をより正確に理解するため、その意図に合致したコンテンツを提供することが、検索順位の向上につながります。
ユーザーの検索意図をより正確に理解するため、その意図に合致したコンテンツを提供することが、検索順位の向上につながります。
以上の変化に対応するためには、ユーザーのニーズを深く理解し、それに応える質の高いコンテンツを提供することが重要であり、ロングテールキーワードを意識しつつも、自然な文章でコンテンツを作成することが求められます。
BERTに対応したデジタルコンテンツ戦略
BERTに対応したデジタルコンテンツ戦略を立てるための、4つの主なポイントについて解説します。
BERTは文脈を理解するため、トピックを深く掘り下げた長文コンテンツがGoogle検索では評価されやすくなっています。ただし、単に文章が長ければいいというわけではなく、内容の質や構成に注意を払う必要があります。ユーザーにとって本当に必要と思われる情報をできるだけ分かりやすく詳細に解説することができれば、コンテンツの品質面は自然と担保されるでしょう。
BERTはユーザーの検索意図をより正確に理解するようになり、その意図に直接応えるコンテンツが高く評価されるため、よくある質問（FAQ）セクションの充実や、ユーザーの疑問に丁寧に答える情報を盛り込むことが有効です。
Google検索で上位にしたいキーワードを無理にページに詰め込むのではなく、自然な文脈の中でキーワードを使用することが求められます。
Googleは、検索エンジンが人間と同じように情報を理解するための手段として、Schema.org ベースの構造化データの使用を推奨していますこれを使用することでコンテンツの構造や意味を明確にGoogleに伝えることができ、さらに検索結果での表示が改善される可能性があります。
以上のポイントを押させることで、BERTに対応した効果的なコンテンツマーケティングを実施することができますが、常にユーザーファーストの姿勢を持ち、ユーザーにとって価値ある情報を提供し続けることが最も重要であることを忘れてはいけません。
まとめ
BERTは、文脈を考慮した言語理解と多言語対応などの特徴により、ユーザーの検索意図をより正確に把握し、検索エンジンの性能を大幅に向上させました。質の高いコンテンツ制作、自然な言葉遣い、ユーザーの問題解決に焦点を当てた戦略が特にデジタルチャネルにおけるコンテンツ戦略では重要であり、BERTの時代においても、ユーザーファーストの姿勢が成功の鍵となるでしょう。
