Google BERT và NLP trong tìm kiếm: Cuộc cách mạng ngôn ngữ tự nhiên

Tìm kiếm trên Google đã tiến hóa từ việc chỉ đơn thuần hiểu từ khóa riêng lẻ đến hiểu toàn bộ ngữ cảnh của câu. Sự ra đời của Google BERT vào năm 2019 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong cách Google hiểu ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp kết quả tìm kiếm. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ về BERT, NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và cách áp dụng kiến thức này để tối ưu hóa nội dung SEO hiệu quả.

BERT là gì và tại sao nó quan trọng đối với SEO?

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một mô hình ngôn ngữ do Google phát triển, được tích hợp vào thuật toán tìm kiếm của họ từ cuối năm 2019. Đây là một trong những cập nhật quan trọng nhất, ảnh hưởng đến khoảng 10% các truy vấn tìm kiếm toàn cầu tại thời điểm ra mắt.

“BERT giúp Google hiểu ngữ cảnh của từ trong tìm kiếm tốt hơn. Thay vì xử lý từ khóa riêng lẻ, BERT phân tích mối quan hệ giữa tất cả các từ trong câu.”

Trước khi có BERT, Google phân tích các từ theo thứ tự từ trái sang phải (hoặc từ phải sang trái). BERT mang tính hai chiều (bidirectional), nghĩa là nó có thể hiểu ngữ cảnh của một từ dựa trên tất cả các từ xung quanh nó, không chỉ những từ đứng trước hoặc sau nó.

Ưu điểm nổi bật của BERT

• Hiểu từ khóa dài và phức tạp hơn – Đặc biệt là những câu hỏi tự nhiên
• Hiểu các từ nối, giới từ như “cho”, “với”, “đến” trong ngữ cảnh
• Giảm sự phụ thuộc vào từ khóa chính xác, tập trung vào ý định tìm kiếm
• Cải thiện kết quả tìm kiếm bằng giọng nói và tìm kiếm trên thiết bị di động

NLP (Natural Language Processing) và vai trò trong tìm kiếm

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là lĩnh vực nghiên cứu về cách máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ con người. BERT là một phần trong nỗ lực rộng lớn hơn của Google nhằm sử dụng NLP để cải thiện kết quả tìm kiếm.

NLP giúp Google:

1. Hiểu ý định tìm kiếm của người dùng một cách chính xác hơn
2. Phân tích ngữ cảnh của từng từ trong câu truy vấn
3. Nhận biết các thực thể (người, địa điểm, khái niệm) trong nội dung
4. Hiểu mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ và cụm từ
5. Cải thiện trả lời trực tiếp và featured snippets trong kết quả tìm kiếm

Ví dụ thực tế về cách BERT cải thiện tìm kiếm

Hãy xem xét truy vấn tìm kiếm: “người du lịch đến Đà Nẵng cần visa không”

• Trước BERT: Google có thể bỏ qua từ “đến” và hiểu nhầm câu hỏi thành thông tin về visa cho người Đà Nẵng đi du lịch nước ngoài
• Sau BERT: Google hiểu đúng rằng người dùng đang hỏi về yêu cầu visa cho khách nước ngoài muốn đến Đà Nẵng

Tác động của BERT đến SEO và tối ưu hóa nội dung

Với sự xuất hiện của BERT, cách tiếp cận SEO cần được điều chỉnh để phản ánh khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn của Google:

1. Viết cho người đọc, không phải cho máy tìm kiếm

BERT giúp Google hiểu nội dung giống cách con người hiểu, vì vậy việc tạo nội dung tự nhiên, hấp dẫn, đáp ứng nhu cầu người dùng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

“Đừng cố gắng tối ưu hóa cho BERT – hãy tối ưu hóa để cung cấp câu trả lời tốt nhất cho người dùng.” – John Mueller, Google

2. Tập trung vào ý định tìm kiếm

BERT giúp Google hiểu rõ hơn ý định đằng sau truy vấn tìm kiếm. Website cần tập trung vào:

• Giải quyết vấn đề cụ thể của người dùng
• Trả lời câu hỏi toàn diện, không chỉ đáp ứng từ khóa
• Bao gồm các biến thể tự nhiên của câu hỏi và từ khóa

3. Nội dung chuyên sâu và toàn diện

Google đã có thể hiểu nội dung tốt hơn, nên việc tạo nội dung chuyên sâu, toàn diện và có giá trị trở nên quan trọng:

• Viết nội dung bao quát mọi khía cạnh của chủ đề
• Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên thay vì nhồi nhét từ khóa
• Cung cấp thông tin độc đáo mà không trang web nào khác có
• Cập nhật thường xuyên để đảm bảo tính chính xác và mới mẻ

4. Tối ưu hóa cho câu hỏi và tìm kiếm bằng giọng nói

Với BERT, Google hiểu câu hỏi tự nhiên tốt hơn, phù hợp với xu hướng tìm kiếm bằng giọng nói ngày càng phổ biến. Hãy:

• Bao gồm câu hỏi tự nhiên trong nội dung của bạn
• Sử dụng định dạng Q&A (Hỏi – Đáp) trong bài viết
• Tối ưu hóa cho từ khóa dài và hội thoại
• Sử dụng Schema markup để giúp Google hiểu cấu trúc nội dung

Cách tối ưu nội dung website theo kỷ nguyên BERT

Dưới đây là hướng dẫn cụ thể để tối ưu hóa nội dung website của bạn phù hợp với BERT và NLP:

1. Nghiên cứu từ khóa thông minh

Thay đổi cách tiếp cận nghiên cứu từ khóa:

• Tìm hiểu câu hỏi thực tế mà khách hàng đang hỏi
• Sử dụng công cụ như Answer the Public, Google’s “People also ask”
• Phân tích từ khóa đuôi dài và cụm từ hội thoại
• Tìm hiểu ngữ cảnh đằng sau từ khóa, không chỉ là lưu lượng truy cập

Ví dụ, thay vì chỉ tập trung vào từ khóa “marketing automation tools”, hãy mở rộng để bao gồm:

• “Công cụ marketing automation nào tốt nhất cho doanh nghiệp nhỏ?”
• “Cách sử dụng marketing automation để tăng tỷ lệ chuyển đổi”
• “So sánh các nền tảng marketing automation cho bán lẻ”

2. Cấu trúc nội dung theo hướng tự nhiên

Tạo cấu trúc nội dung giúp Google dễ dàng hiểu và xử lý:

1. Sử dụng tiêu đề rõ ràng (H1, H2, H3) và có ý nghĩa
2. Tổ chức thông tin theo cách logic và dễ theo dõi
3. Bắt đầu với tổng quan, sau đó đi sâu vào chi tiết
4. Sử dụng danh sách, bảng để cấu trúc thông tin phức tạp
5. Bao gồm FAQ để giải quyết các câu hỏi phổ biến

3. Giảm sự phụ thuộc vào từ khóa đơn lẻ

BERT giúp Google ít phụ thuộc vào việc khớp từ khóa chính xác:

• Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên với các biến thể khác nhau của từ khóa
• Tập trung vào chủ đề hơn là từ khóa cụ thể
• Sử dụng từ đồng nghĩa, từ liên quan và ngôn ngữ tự nhiên
• Trả lời câu hỏi liên quan đến chủ đề của bạn

4. Tạo nội dung E-E-A-T

Google BERT làm việc song song với nguyên tắc E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) của Google:

• Experience: Chia sẻ kinh nghiệm thực tế với chủ đề
• Expertise: Thể hiện chuyên môn sâu về lĩnh vực
• Authoritativeness: Xây dựng uy tín trong ngành
• Trustworthiness: Đảm bảo thông tin chính xác, cập nhật và đáng tin cậy

Ví dụ, tại DUYTHIN.DIGITAL, chúng tôi không chỉ chia sẻ kiến thức về marketing automation mà còn kết hợp với kinh nghiệm thực tế triển khai các giải pháp trên nhiều nền tảng khác nhau.

5. Tối ưu hóa kỹ thuật

Ngoài nội dung, các yếu tố kỹ thuật vẫn quan trọng:

• Sử dụng schema markup để giúp Google hiểu nội dung
• Tối ưu hóa tốc độ trang và Core Web Vitals
• Đảm bảo website thân thiện với thiết bị di động (mobile-friendly)
• Cải thiện cấu trúc URL và sử dụng anchor text có ý nghĩa

Cách các công cụ Marketing Automation tích hợp NLP

Hiểu về BERT và NLP không chỉ quan trọng cho SEO mà còn cho các chiến lược marketing automation. Tại DUYTHIN.DIGITAL, chúng tôi tích hợp hiểu biết về NLP vào các công cụ tự động hóa:

• Chatbot AI thông minh: Hiểu và phản hồi truy vấn của khách hàng một cách tự nhiên
• Phân tích nội dung tự động: Đánh giá nội dung website theo tiêu chuẩn SEO hiện đại
• Tạo nội dung tối ưu: Tool GPT-AI Writer tạo content chuẩn SEO theo ngữ cảnh
• Phân tích dữ liệu khách hàng: Hiểu ý định và hành vi người dùng tốt hơn

“Sự kết hợp giữa hiểu biết về NLP và marketing automation giúp doanh nghiệp tạo ra nội dung không chỉ phù hợp với thuật toán mà còn đáp ứng chính xác nhu cầu của người dùng.” – DUY THIN

Các câu hỏi thường gặp về BERT và NLP trong SEO

BERT có thay thế hoàn toàn các thuật toán cũ của Google không?

Không, BERT là một bổ sung cho thuật toán hiện có của Google, không thay thế chúng. Google vẫn sử dụng nhiều yếu tố xếp hạng khác như RankBrain, các tín hiệu về nội dung chất lượng, và Core Web Vitals.

Có cách nào để “tối ưu hóa” riêng cho BERT không?

Không có cách “hack” hay tối ưu hóa riêng cho BERT. Cách tốt nhất là tạo nội dung chất lượng cao, tự nhiên, toàn diện và tập trung vào người dùng. BERT được thiết kế để hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn, vì vậy hãy viết một cách tự nhiên.

BERT ảnh hưởng đến tất cả các ngôn ngữ hay chỉ tiếng Anh?

Ban đầu BERT được triển khai cho tìm kiếm tiếng Anh, nhưng Google đã mở rộng BERT cho hơn 70 ngôn ngữ, bao gồm cả tiếng Việt. Điều này có nghĩa là các nguyên tắc tối ưu hóa cho BERT áp dụng cho tất cả các website, bất kể ngôn ngữ.

Làm thế nào để biết nếu BERT đang ảnh hưởng đến thứ hạng trang web của tôi?

Không có công cụ cụ thể nào để xác định liệu BERT có ảnh hưởng đến thứ hạng của bạn hay không. Thay vào đó, hãy theo dõi thứ hạng cho các từ khóa dài, phức tạp và các truy vấn dạng câu hỏi. Nếu bạn thấy thay đổi đáng kể, đặc biệt là đối với nội dung cung cấp câu trả lời toàn diện, BERT có thể đang có tác động.

NLP có liên quan gì đến Helpful Content Update của Google?

Có mối liên hệ chặt chẽ. Cả BERT và Helpful Content Update đều tập trung vào việc đảm bảo người dùng nhận được nội dung hữu ích, toàn diện và đáp ứng nhu cầu của họ. NLP giúp Google hiểu nội dung tốt hơn, trong khi Helpful Content Update đảm bảo nội dung đó phải mang giá trị thực sự cho người dùng.

Kết luận: Tương lai của tìm kiếm với BERT và NLP

Google BERT và NLP đã thay đổi căn bản cách chúng ta tiếp cận SEO. Thay vì tập trung vào từ khóa đơn lẻ và kỹ thuật tối ưu hóa cơ bản, SEO hiện đại đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ý định tìm kiếm và nhu cầu của người dùng.

Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi:

• Google sẽ hiểu ngôn ngữ tự nhiên ngày càng tốt hơn
• Kết quả tìm kiếm sẽ ngày càng phù hợp với ngữ cảnh
• Tìm kiếm bằng giọng nói và trải nghiệm hội thoại sẽ trở nên phổ biến
• Nội dung chất lượng và chuyên sâu sẽ tiếp tục thắng thế

Tại DUYTHIN.DIGITAL, chúng tôi luôn cập nhật và áp dụng những hiểu biết mới nhất về BERT và NLP vào các công cụ marketing automation để giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả trong kỷ nguyên tiếp thị số mới.

Hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn về các giải pháp marketing automation và SEO phù hợp với xu hướng mới nhất!