الگوریتم Smith گوگل چیست؟

گوگل همواره برای ارائه بهترین و نزدیک ترین نتایج به کاربر هوش مصنوعی خود را قوی تر کرده است. علاوه بر این، با بروز رسانی کردن الگوریتم های قبلی و معرفی الگوریتم های جدید شاهد پیشرفته تر و دقیق تر شدن نتایج گوگل هستیم. یکی از جدیدترین الگوریتم های گوگل که نسخه جدید الگوریتم Bert است، و جدیدا معرفی شده، الگوریتم Smith است. این الگوریتم به صورت دقیق تر معنای پرس و جوها و پاراگراف ها و کوئری ها را درک می کند.

در واقع این الگوریتم نوعی از هوش مصنوعی است که با استفاده از آن گوگل می تواند محتوای موجود در اینترنت و سایت های مختلف را درک کند. با معرفی این الگوریتم قوانین و قواعد مختلفی در دنیای سئو ایجاد شد که در ادامه این مقاله به معرفی کامل آن می پردازیم. اگر کارشناس سئو هستید و قصد اجرای تکنیک های سئو را دارید، با مطالعه این مقاله می توانید با شناخت بیشتر و تخصصی تکنیک های سئو را روی سایت اجرا نمایید.

آیا هم اکنون گوگل از الگوریتم Smith استفاده می کند؟

به طور کلی در بازه های زمانی مختلف گوگل از الگوریتم های مختلفی استفاده می کند. اما معمولا هیچ وقت به صورت مشخص بیان نمی کند که دقیقا از کدام الگوریتم استفاده می کند. چون ارائه اطلاعات باعث بروز کردن تقلب توسط مهندسی معکوس و کارشناسان سئو می شود. علاوه بر این، جایگزین کردن الگوریتم های مختلف گوگل با یک دیگر دشوار و زمان بر است. به همین دلیل در برخی شرایط گوگل این الگوریتم ها را روی تعداد کمی از وب سایت ها پیاده سازی و اجرا می کند. پس از آن این الگوریتم ها را روی کل وب سایت ها و سیستم گوگل اجرا می کند. بنابراین به طور کلی نمی توان گفت که گوگل در حال حاضر از چه الگوریتم هایی استفاده می کند.

الگوریتم Bert چیست؟

گوگل برای نمایش دادن سایت هایی با برترین نتایج از الگوریتم های مختلفی استفاده می کند. الگوریتم Bert یکی از بهترین و بزرگ ترین بروز رسانی های گوگل بود که در سال 2019 میلادی معرفی شد. این الگوریتم به منظور بروز رسانی و تفکیک کلمات کلیدی مختلف روی سایت های متفاوت ایجاد شد. گوگل با بروز رسانی و معرفی این الگوریتم به بهترین نحو جستجو و کوئری های کاربران را درک کرده و بهترین پاسخ را به آن ها نمایش می دهد.

همان طور که در اکثر مقالات تخصصی بلاگ کلیک اول ذکر شده، تولید محتوا و کیفیت آن اهمیت زیادی در بهبود فرایند سئو و اجرای تکنیک های آن دارد. پس از معرفی شدن الگوریتم Bert (برت) بر اهمیت تولید محتوا نیز افزوده شده است. یعنی طبق این الگوریتم، از میزان استفاده و چگالی کلمات کلیدی کاسته شده و به جای آن بر کیفیت آن افزوده شده است.

در واقع گوگل قصد دارد با اجرای این الگوریتم ها، کارشناسان سئو و کارشناسان تولید محتوا را وارد به تولید محتوا برای کاربران می کند. یکی از نکات حائز اهمیت که پس از بروز رسانی این الگوریتم حاصل شده این است که گوگل می خواهد مستقیما به نیاز و سوالات کاربران پاسخ دهید. به گونه ای که با تولید محتوا و نوشتن یک مقاله 3000 کلمه ای وقت کاربران را نگیرید و به صورت مستقیم و سریع پاسخ کاربران را بدهید.

در واقع در صورتی که پس از خزیدن ربات های گوگل متوجه اضافه بودن محتوا شود، این موضوع را گوگل و الگوریتم آن درک کرده و باعث کاهش رتبه سایت می شود.

الگوریتم اسمیت و الگوریتم برت چه تفاوتی با یک دیگر دارند؟

همان طور که در ابتدای مقاله ذکر شد، الگوریتم Smith یک مفهوم و الگوریتم جدید برای درک محتوای یک سایت است. در واقع الگوریتم مدل برت برای درک کردن جملات و تشخیص معنای هر کدام از کلمات در کل یک چمله طراحی شده است. این الگوریتم برای پرس و جو و عباراتی که کاربران در گوگل سرچ می کنند، طراحی شده و استفاده می گردد.

در صورتی که الگوریتم Smith برای درک جملات داخل پاراگراف ها و کل محتوای یک سایت یا یک کتاب یا یک مقاله طراحی و ایجاد شده است. به طور کلی از مهم ترین تفاوت های بین دو الگوریتم Smith و Bert می توان به موارد زیر اشاره کرد:

1. الگوریتم Bert به متن کوتاه مانند چند پاراگراف یا چندین جمله کوتاه محدود می شود. اما الگوریتم Smith در حد گسترده ای قادر به درک جملات بلندتر و پاراگراف های طولانی تر است.
2. طبق الگوریتم برت حداکثر متن ورودی 512 کلمه است. در صورتی که در الگوریتم اسمیت حداکثر طول متن ورودی به 2048 کلمه هم می رسد.
3. الگوریتم برت صرفا می تواند اسناد کوتاه را درک کند. در واقع برای درک اسناد بلند و طولانی مناسب نیست. در حالی که الگوریتم Smith می تواند محتوای طولانی تر را درک کرده و در نتیجه عملکرد بهتری هم دارد.

الگوریتم Bert چه محدودیت هایی دارد؟

الگوریتم Bert به عنوان یک تبدیل کننده در هوش مصنوعی کوگل شناخته می شود. بدین صورت که می تواند کوئری ها را به المان ها و وکتورهایی تبدیل می کند که برای هوش مصنوعی گوگل قابل درک باشد و گوگل آن ها را بفهمد.

در واقع این الگوریتم می تواند کلمات را در یک بستر بزرگتری آنالیز کند.

در واقع می توان گفت الگوریتم برت برای متن ها و پاراگراف های کوتاه مناسب است. چون برای آنالیز کردن حجم زیادی از کلمات و پاراگراف های طولانی نیاز به زمان زیادی دارد. به همین دلیل ممکن است این ویژگی باعث کاهش قدرت و سرعت جستجوی گوگل شود. چرا که موتور جستجوی گوگل برای هر بار جستجو کردن باید در مدت زمان بسیار سریعی تعداد زیادی از محتواهای موجود در سایت ها را آنالیز کند.

از طرفی روزانه 16 درصد از پرس و جوهایی که در گوگل توسط کاربران جستجو می شود، کاملا جدید است. در واقع می توان گفت گوگل حتی اطلاعاتی در مورد این کوئری ها ندارد. زمانی که کوئری های جدید در گوگل جدید باشد، گوگل باید برای آنالیز کردن و جستجو در بین سایت های مختلف برای یافتن بهترین پاسخ باید سریع تر عمل کند. بنابراین می توان گفت محتواهای طولانی برای این الگوریتم که سرعت کمی دارد، مناسب نیست. به همین دلیل الگوریتم Smith وارد کار شد. چون این الگوریتم قابلیت درک محتواهای طولانی تر را دارد.

چرا محتواهای طولانی برای الگوریتم برت پیچیده است؟

به طور کلی از ابتدای معرفی شدن الگوریتم های مختلف توسط گوگل، برخی از این الگوریتم ها دارای محدودیت هایی بوده است. در این میان الگوریتم Bert نیز از این قاعده مستثنی نیست. این محدودیت ایجاد شده در این الگوریتم به دلیل تطابق سخت و زمان بر بین روابط معنایی بین جملات طولانی و بلند است. در واقع سخت بودن این تطابق بین متون طولانی و بلند به دلایل زیر است:

1. در صورتی که هر دو متن موجود طولانی باشد، برای ایجاد یک تطابق بین متن های طولانی لازم است که درک کامل تری از معنای بین دو جمله داشته باشد. در صورتی که این تطابق صرفا زمانی که دو متن طولانی با فاصله از یک دیگر درج شده باشند، امکان پذیر است.
2. اسناد طولانی شامل ساختار داخلی یک متن، مانند عبارات، بخش ها، و جملات مختلف است. در واقع این اسناد طولانی و داشتن یک ساختار مشخص و سازمان یافته، تاثیر زیادی در ترغیب کاربر برای خواندن یک متن و مقاله دارد.

این دو مورد از مهم ترین محدودیت های الگوریتم Bert محسوب می شود که توسط الگوریتم Smith جبران شده است. چرا که آنالیز کردن و سپس پردازش کردن متون مبتنی بر مدل Transformer دشوار است. علاوه بر این، با توجه به این که متن ها و محتواهای طولانی دارای ساختارهای مختلف مانند پاراگراف، عبارات، و جملات مختلف هستند.

بنابراین لازم است که به صورت دقیق تر برای درک ساختار درونی محتوا زمان ارائه نتایج جستجو آنالیز شوند. اما در صورتی که برای الگوریتم Smith هر چه محتوا طولانی تر باشد، عملکرد بسیار دقیق تر و بهتری دارد.

عملکرد الگوریتم Smith در مقایسه با الگوریتم Bert

به طور کلی عملکرد الگوریتم های گوگل مبتنی بر یادگیری است. بدین صورت که برای اجرا شدن و دیدن عملکرد مطلوب به یک Data اولیه نیاز دارند. در واقع بدون داشتن دیتای اولیه هوش مصنوعی عمل نمی کند. الگوریتم های گوگل نیز ابتدا روی یک زبان خاص مانند زبان انگلیسی پیاده سازی می شود. سپس طی آن حجم زیادی از Data های اولیه به الگوریتم های گوگل داده می شود. برای مثال برای الگوریتم های اسمیت و برت نیز بازی های زبانی، استعاره ها، تغییرات کلمات در بازه های زمانی مشخص تعریف می شود.

عملکرد منحصر به فرد الگوریتم Smith به گونه ای است که به طور کامل آموزش دیده است. به گونه ای که به صورت کامل به کل پارادایم های زبانی مسلط است. این الگوریتم می تواند مدل های زبانی و حتی مدل های تغییر یافته را تشخیص دهد. همچنین می تواند متناسب با آن ها کلماتی که در پاراگراف ها و متن های طولانی حذف شده اند را شناسایی کند.

تشخیص بلوک های جمله توسط الگوریتم Smith

یکی از بهترین ویژگی های الگوریتم Smith این است که می تواند بلوک های جمله را تشخیص دهد. در واقع می توانید یک پاراگراف به این الگوریتم بدهید، تا جمله حذف شده را برای شما مجددا تولید کند. به همین دلیل می توان گفت این الگوریتم معجزه NLP گوگل است. طبق تست هایی که توسط حوزه NLP روی این الگوریتم انجام داده است، می توان گفت که میزان همبستگی این الگوریتم از الگوریتم Bert بیشتر است. به گونه ای که حتی برای محتواهای طولانی و با درک معنایی بیشتر نیز به درستی عمل می کند.

سخن پایانی

همان طور که در کل این محتوا اشاره شد، گوگل همواره سعی دارد برای افزایش رضایت کاربران و حتی جذب کاربران جدید دقیق تر هوشمندتر عمل کند. به همین دلیل همواره از الگوریتم های جدید رونمایی می کند. یکی از بهترین الگوریتم جامع گوگل که در راستای درک معنایی کوئری ها طراحی و ایجاد شده، الگوریتم Smith است.

در این مقاله به طور کامل به معرفی عملکرد و دقت عمل این الگوریتم پرداخته شد. تمرکز اصلی این الگوریتم روی تولید محتوایی است که به صورت موثر فقط به کاربر محتوایی ارزشمند و با کیفیت و مفید ارائه کند. اگر پس از مطالعه این مقاله سوال یا نقطه نظراتی داشتید، با ما مطرح کنید.