Tại Hội nghị quốc tế lần thứ sáu về đại diện trong học tập, Jannis Bulian và Neil Houlsby, các nhà nghiên cứu tại Google AI, đã trình bày một bài báo làm sáng tỏ các phương pháp mới mà họ đang thử nghiệm để cải thiện kết quả tìm kiếm.
Mặc dù xuất bản một bài báo chắc chắn không có nghĩa là các phương pháp đang được sử dụng, hoặc thậm chí sẽ được sử dụng, nhưng nó có khả năng làm tăng tỷ lệ cược khi kết quả thành công cao. Và khi các phương pháp đó kết hợp với các hành động khác mà Google đang thực hiện, người ta có thể gần như chắc chắn.
hãy cùng tham khảo video làm seo chuẩn google này trước
Tôi tin rằng điều này đang xảy ra và những thay đổi có ý nghĩa quan trọng đối với các chuyên gia tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) và người tạo nội dung.
Vì vậy những gì đang xảy ra?
Hãy bắt đầu với những điều cơ bản và xem xét chuyên đề những gì đang được thảo luận.
Một bức tranh được cho là có giá trị bằng một nghìn từ, vì vậy chúng ta hãy bắt đầu với hình ảnh chính từ tờ giấy.
Hình ảnh này chắc chắn không có giá trị ngàn lời nói. Trên thực tế, nếu không có lời nói, bạn có thể khá lạc lõng. Có thể bạn đang hình dung một hệ thống tìm kiếm trông giống như sau:
Ở dạng cơ bản nhất, hệ thống tìm kiếm là:
Một người dùng đặt một câu hỏi.
Thuật toán tìm kiếm giải thích câu hỏi.
(Các) thuật toán được áp dụng cho dữ liệu được lập chỉ mục và chúng cung cấp câu trả lời.
Những gì chúng ta thấy trong hình ảnh đầu tiên, minh họa các phương pháp được thảo luận trong bài báo, là rất khác nhau.
Trong giai đoạn giữa, chúng ta thấy hai phần: Cải cách và Tổng hợp. Về cơ bản, những gì đang xảy ra trong quy trình mới này là:
Người dùng đặt câu hỏi cho phần “Định dạng lại” của tác nhân trả lời câu hỏi (AQA) đang hoạt động.
Giai đoạn “Cải tổ” sẽ đưa ra câu hỏi này và sử dụng các phương pháp khác nhau được thảo luận bên dưới, tạo ra một loạt các câu hỏi mới.
Mỗi câu hỏi trong số này được gửi tới “Môi trường” (Chúng tôi có thể coi đây là thuật toán cốt lõi như bạn nghĩ về nó ngày nay) để có câu trả lời.
Câu trả lời cho mỗi truy vấn đã tạo sẽ được cung cấp lại cho AQA ở giai đoạn "Tổng hợp".
Một câu trả lời chiến thắng được chọn và cung cấp cho người dùng.
Có vẻ khá đơn giản, phải không? Sự khác biệt thực sự duy nhất ở đây là việc tạo ra nhiều câu hỏi và một hệ thống tìm ra câu hỏi nào là tốt nhất, sau đó cung cấp câu hỏi đó cho người dùng.
Heck, người ta có thể tranh luận rằng đây là điều đã xảy ra với các thuật toán đánh giá một số trang web và làm việc cùng nhau để tìm ra kết quả phù hợp nhất cho một truy vấn. Một chút biến tấu, nhưng không có gì cách mạng, phải không?
Sai lầm. Còn rất nhiều điều về bài báo này và phương pháp ngoài hình ảnh này. Vì vậy, chúng ta hãy thúc đẩy về phía trước. Đã đến lúc thêm một số…

Máy học
Sức mạnh THỰC SỰ của phương pháp này đến từ việc ứng dụng học máy. Dưới đây là những câu hỏi chúng tôi cần hỏi về sự cố ban đầu của chúng tôi:
Làm thế nào để hệ thống chọn từ các câu hỏi khác nhau được hỏi?
Câu hỏi nào đã tạo ra câu trả lời tốt nhất?
Đây là nơi nó trở nên rất thú vị và kết quả, hấp dẫn.
Trong thử nghiệm của họ, Bulian và Houlsby đã bắt đầu với một tập hợp các câu hỏi giống như “Jeopardy !, mà nếu bạn xem chương trình, bạn sẽ biết đó thực sự là câu trả lời).
Họ đã làm điều này để bắt chước các tình huống mà trí óc con người được yêu cầu để ngoại suy một phản ứng đúng hay sai.
Nếu bạn chưa quen với chương trình trò chơi “Jeopardy !,” thì đây là một clip ngắn để giúp bạn hiểu khái niệm “câu hỏi / câu trả lời”:
Từ bài báo:
Trước nhu cầu thông tin phức tạp, con người vượt qua sự không chắc chắn bằng cách định dạng lại các câu hỏi, đưa ra nhiều tìm kiếm và tổng hợp các câu trả lời. Lấy cảm hứng từ khả năng đặt câu hỏi đúng của con người, chúng tôi giới thiệu một tác nhân học cách thực hiện quá trình này cho người dùng.
Đây là một trong những "Jeopardy!" câu hỏi / câu trả lời đặt ra cho thuật toán. Chúng ta có thể thấy cách biến câu hỏi thành một chuỗi truy vấn:
Du lịch dường như không phải là một vấn đề đối với phù thủy và bác sĩ phẫu thuật một thời này; phép chiếu astral và dịch chuyển tức thời không có vấn đề gì.
Không phải là một câu hỏi dễ trả lời, vì nó đòi hỏi phải thu thập nhiều phần dữ liệu khác nhau và cũng phải tự giải thích định dạng và ngữ cảnh của những câu hỏi thường khó hiểu. Trên thực tế, nếu không có những người đăng “Jeopardy!” - giống như các câu hỏi, tôi không nghĩ rằng các thuật toán hiện tại của Google sẽ có thể trả lại kết quả phù hợp, đó chính xác là vấn đề mà họ đang tìm cách giải quyết, và để giảo quyết vấn đề này hãy cùng tham khảo dịch vụ thiết kế website chuẩn seo.
Bulian và Houlsby đã lập trình thuật toán của họ với “Jeopardy!” - giống như các câu hỏi và tính toán một câu trả lời thành công là một câu trả lời đúng hoặc sai. Thuật toán không bao giờ biết lý do tại sao một câu trả lời là đúng hay sai, vì vậy nó không được cung cấp bất kỳ thông tin nào khác để xử lý.
Vì thiếu thông tin phản hồi, nên thuật toán này không thể học được các chỉ số thành công bằng bất cứ điều gì khác hơn là khi nó có câu trả lời chính xác. Điều này giống như học trong một hộp đen giống với thế giới thực.