الگوریتم برت چیست؟ راهنمای جامع، از تعریف تا تاثیر بر سئو (2025)

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای در حال متحول کردن جنبه‌های مختلف زندگی ما، از جمله نحوه جستجوی اطلاعات در اینترنت است. یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌ها در این زمینه، معرفی الگوریتم BERT توسط گوگل در سال 2019 بود. BERT (که مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers است) یک مدل یادگیری عمیق (Deep Learning) مبتنی بر شبکه عصبی است که به گوگل کمک می‌کند تا معنای واقعی کلمات در یک عبارت جستجو را، با در نظر گرفتن زمینه (Context) آن‌ها، بسیار بهتر از قبل درک کند. اما برت چیست و دقیقاً چگونه کار می‌کند؟ چه انواعی دارد؟ چه تاثیری بر سئو و تولید محتوا دارد؟ و آینده آن چگونه خواهد بود؟ در این راهنمای جامع، به تمام این سوالات و بسیاری سوالات دیگر پاسخ خواهیم داد. چه مدیر یک کسب‌وکار باشید، چه متخصص سئو، چه بازاریاب محتوا، و چه صرفاً فردی علاقه‌مند به یادگیری در مورد الگوریتم‌های گوگل و هوش مصنوعی، این مقاله برای شما مفید خواهد بود.

الگوریتم برت چیست؟

برت چیست ؟ BERT (برت) مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers است. اجازه دهید این عبارت را کلمه به کلمه بررسی کنیم:

• Bidirectional (دوطرفه): برخلاف مدل‌های زبانی قبلی که متن را فقط از چپ به راست یا از راست به چپ پردازش می‌کردند، BERT به طور همزمان به کلمات قبل و بعد از یک کلمه خاص نگاه می‌کند تا معنای آن را بهتر درک کند. این یعنی BERT می‌تواند زمینه (Context) را در نظر بگیرد.
• Encoder (رمزگذار): BERT یک مدل “رمزگذار” است، یعنی ورودی (متن) را می‌گیرد و آن را به یک نمایش عددی (بردار) تبدیل می‌کند که برای کامپیوتر قابل فهم باشد.
• Representations (بازنمایی‌ها): BERT “بازنمایی‌های”ی از کلمات و عبارات ایجاد می‌کند که معنای آن‌ها را در خود جای داده‌اند. این بازنمایی‌ها می‌توانند برای وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی (NLP) مورد استفاده قرار گیرند.
• Transformers (ترنسفورمرها): BERT بر پایه معماری Transformer ساخته شده است. ترنسفورمرها نوعی شبکه عصبی هستند که از مکانیزم توجه (Attention) استفاده می‌کنند. مکانیزم توجه به مدل اجازه می‌دهد تا به بخش‌های مختلف یک جمله (یا متن) توجه کند و روابط بین کلمات را بهتر درک کند.

بنابراین، به طور خلاصه، BERT یک مدل زبانی مبتنی بر ترنسفورمر است که متن را به صورت دوطرفه پردازش می‌کند و بازنمایی‌هایی از کلمات و عبارات ایجاد می‌کند که معنای آن‌ها را با در نظر گرفتن زمینه، در خود جای داده‌اند. به عبارت دیگر در پاسخ به سوال برت چیست باید گفت:

برت یک الگوریتم هوشمند گوگل است که با درک عمیق زبان انسان، به شما کمک می‌کند تا مرتبط‌ترین و دقیق‌ترین نتایج را برای جستجوهای خود پیدا کنید.

الگوریتم BERT چگونه کار می‌کند؟

برای درک بهتر نحوه عملکرد الگوریتم BERT، بیایید چند مفهوم کلیدی را بررسی کنیم:

🌐 پردازش زبان طبیعی (NLP):

NLP شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها کمک می‌کند تا زبان انسان را بفهمند، تفسیر کنند، و تولید کنند. NLP شامل وظایف مختلفی مانند ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن، تحلیل احساسات، پرسش و پاسخ، و درک مطلب است.

🌐 Word Embeddings (جاسازی کلمات):

قبل از BERT، مدل‌های زبانی از روش‌هایی مانند Word2Vec یا GloVe برای تبدیل کلمات به بردارهای عددی استفاده می‌کردند. این بردارها (word embeddings) تا حدی می‌توانستند روابط معنایی بین کلمات را نشان دهند (مثلاً “شاه” و “ملکه” به هم نزدیک‌تر بودند تا “شاه” و “موز”). اما این روش‌ها نمی‌توانستند چندمعنایی (Polysemy) را به خوبی مدیریت کنند (یعنی یک کلمه می‌تواند معانی مختلفی داشته باشد، بسته به زمینه‌ای که در آن استفاده می‌شود).

🌐 Transformer و Attention Mechanism:

معماری Transformer (که BERT بر پایه آن ساخته شده) از مکانیزم توجه (Attention) استفاده می‌کند. مکانیزم توجه به مدل اجازه می‌دهد تا به طور همزمان به تمام کلمات یک جمله نگاه کند و وزن (اهمیت) هر کلمه را در رابطه با کلمه مورد نظر تعیین کند.

🌐 پردازش دوطرفه (Bidirectional):

BERT متن را به صورت دوطرفه پردازش می‌کند، یعنی هم به کلمات قبل و هم به کلمات بعد از یک کلمه خاص نگاه می‌کند. این به BERT کمک می‌کند تا زمینه (Context) را بهتر درک کند.

🌐 Masked Language Modeling (MLM):

در طول آموزش BERT، 15% از کلمات متن به طور تصادفی “پوشانده” (masked) می‌شوند (یعنی با یک توکن خاص جایگزین می‌شوند). سپس از مدل خواسته می‌شود تا کلمات پوشانده‌شده را پیش‌بینی کند. این کار مدل را مجبور می‌کند تا روابط بین کلمات و زمینه آن‌ها را یاد بگیرد.

🌐 Next Sentence Prediction (NSP):

علاوه بر MLM، BERT با یک وظیفه دیگر نیز آموزش داده می‌شود: پیش‌بینی اینکه آیا دو جمله داده‌شده، به طور متوالی در متن اصلی آمده‌اند یا خیر. این کار به BERT کمک می‌کند تا روابط بین جملات را درک کند.

انواع مدل‌های الگوریتم برت چیست ؟

حال که متوجه شدیم الگوریتم برت چیست و چگونه گار می‌کند بهتر است انواع مدل های آن را بشناسیم. الگوریتم BERT در ابتدا در دو نسخه اصلی منتشر شد:

• BERT-base: دارای 12 لایه ترنسفورمر، 768 بعد پنهان (hidden size)، و 110 میلیون پارامتر.
• BERT-large: دارای 24 لایه ترنسفورمر، 1024 بعد پنهان، و 340 میلیون پارامتر.

اما پس از آن، مدل‌های دیگری نیز بر پایه BERT توسعه یافتند که هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. برخی از این مدل‌ها عبارتند از:

💠 RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach):

این مدل توسط فیسبوک توسعه داده شده و با استفاده از داده‌های بیشتر و تنظیم دقیق‌تر پارامترها، عملکرد بهتری نسبت به BERT-base و BERT-large دارد.

💠 ALBERT (A Lite BERT):

این مدل توسط گوگل توسعه داده شده و با استفاده از تکنیک‌های کاهش پارامتر، حجم کمتری دارد و سریع‌تر است، اما همچنان عملکرد خوبی دارد.

💠 DistilBERT:

این مدل نیز توسط گوگل توسعه داده شده و یک نسخه “تقطیرشده” (distilled) از BERT است. یعنی با استفاده از تکنیک Knowledge Distillation، دانش BERT-base را به یک مدل کوچک‌تر و سریع‌تر منتقل کرده‌اند.

💠 ELECTRA (Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately):

این مدل از روش جدیدی برای آموزش استفاده می‌کند که به جای MLM، از یک وظیفه “جایگزینی توکن” (token replacement) استفاده می‌کند.

💠 XLNet:

این مدل از یک روش “جایگشت” (permutation) برای آموزش استفاده می‌کند و می‌تواند روابط بین کلمات را به طور موثرتری مدل‌سازی کند.

💠 SpanBERT:

این مدل برای وظایفی که نیاز به پیش‌بینی یک “بازه” (span) از متن دارند (مانند پرسش و پاسخ) بهینه‌سازی شده است.

💠 TinyBERT, MobileBERT, Q8BERT:

اینها همگی مدل های فشرده و کم حجم BERT هستند.

تاثیر BERT بر سئو

حال که متوجه شدیم انواع مدل‌های الگوریتم برت چیست، تاثیر این الگوریتم بر سئو سایت را بررسی کنیم. الگوریتم BERT از زمان معرفی در سال 2019، تاثیر چشمگیری بر سئو (بهینه‌سازی موتور جستجو) داشته و نحوه تعامل گوگل با محتوا و رتبه‌بندی صفحات وب را به طور اساسی تغییر داده است. این تاثیرات را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد:

✅ درک عمیق‌تر هدف کاربر (User Intent):

• قبل از BERT: الگوریتم‌های گوگل عمدتاً بر مطابقت کلمات کلیدی (Keyword Matching) تمرکز داشتند. یعنی اگر شما عبارت “بهترین کفش ورزشی” را جستجو می‌کردید، گوگل صفحاتی را به شما نشان می‌داد که دقیقاً همین عبارت را در عنوان، متن، یا تگ‌های خود داشتند.
• با BERT: گوگل اکنون می‌تواند هدف پشت جستجوی شما را بهتر درک کند. یعنی می‌فهمد که شما به دنبال چه نوع اطلاعاتی هستید، حتی اگر عبارت جستجوی شما خیلی دقیق یا واضح نباشد.

نتیجه برای سئو:

دیگر نمی‌توان با تکرار صرف کلمات کلیدی (Keyword Stuffing) رتبه خوبی کسب کرد. اکنون باید بر روی پاسخگویی به نیازهای واقعی کاربران و ارائه محتوای ارزشمند تمرکز کرد. مثلا کلمه ” برت چیست ” نیاز به تکرار بیش از حد و غیر منتطقی در مقاله ندارد.

✅ توجه به زمینه (Context) کلمات:

• قبل از BERT: گوگل کلمات را به صورت جداگانه در نظر می‌گرفت و به زمینه آن‌ها توجه چندانی نمی‌کرد.
• با BERT: گوگل اکنون می‌تواند معنای کلمات را با توجه به کلمات قبل و بعد آن‌ها (یعنی زمینه) درک کند. این به گوگل کمک می‌کند تا چندمعنایی (Polysemy) را بهتر مدیریت کند (یعنی بفهمد که یک کلمه در یک جمله خاص، چه معنایی دارد).

نتیجه برای سئو:

باید از کلمات کلیدی به طور طبیعی و در زمینه‌های مرتبط استفاده کنید. دیگر نیازی نیست که یک کلمه کلیدی خاص را به طور مصنوعی و تکراری در متن خود بگنجانید. مثلا کلمه ” برت چیست ” نیاز نیست در همه جای مقاله استفاده شود.

✅ بهبود نتایج برای عبارات طولانی و محاوره‌ای (Long-Tail Keywords and Conversational Search):

• قبل از BERT: گوگل در درک عبارات جستجوی طولانی (چند کلمه‌ای) و عباراتی که به زبان محاوره‌ای نوشته شده بودند، مشکل داشت.
• با BERT: گوگل اکنون می‌تواند این نوع عبارات را بسیار بهتر درک کند، زیرا می‌تواند روابط بین کلمات و هدف کلی جستجو را تشخیص دهد.

نتیجه برای سئو:

می‌توانید از عبارات طولانی و محاوره‌ای (که کاربران واقعاً در جستجوهای خود استفاده می‌کنند) در محتوای خود استفاده کنید و انتظار داشته باشید که گوگل آن‌ها را به درستی درک کند.

✅ تاثیر بر Featured Snippets (جایگاه صفر):

• Featured Snippets (جایگاه صفر) بخش‌هایی از متن هستند که گوگل در بالای نتایج جستجو (بالاتر از لینک‌های آبی) نمایش می‌دهد تا به طور مستقیم به سوال کاربر پاسخ دهد.
• با BERT: گوگل می‌تواند بخش‌هایی از متن را که بهترین پاسخ به سوال کاربر هستند، با دقت بیشتری شناسایی کند و آن‌ها را در Featured Snippets نمایش دهد.

نتیجه برای سئو:

اگر می‌خواهید Featured Snippet را کسب کنید، باید محتوای خود را به گونه‌ای ساختاربندی کنید که به طور واضح و مختصر به سوالات رایج کاربران پاسخ دهد (مثلاً با استفاده از پرسش و پاسخ، لیست‌ها، تعاریف کوتاه).

✅ بهبود نتایج جستجوی محلی:

• BERT به گوگل کمک می‌کند تا ارتباط بین کلمات و مکان‌ها را بهتر درک کند.

✅ بهبود نتایج جستجوی صوتی:

• جستجوهای صوتی معمولاً طولانی‌تر و محاوره‌ای‌تر از جستجوهای متنی هستند.
• BERT به گوگل کمک می‌کند تا این نوع جستجوها را بهتر درک کند و نتایج مرتبط‌تری ارائه دهد.

✅ بهبود نتایج جستجوی ویدیویی:

BERT می‌تواند به گوگل کمک کند تا محتوای ویدیوها را (از طریق زیرنویس‌ها، توضیحات، و غیره) بهتر درک کند و آن‌ها را برای جستجوهای مرتبط رتبه‌بندی کند.

 

به طور خلاصه:

BERT باعث شده است که گوگل باهوش‌تر شود و بتواند زبان انسان را بهتر درک کند. این به نوبه خود، باعث شده است که نتایج جستجو دقیق‌تر، مرتبط‌تر، و مفیدتر شوند. برای متخصصان سئو، این یعنی باید بیش از پیش بر روی کیفیت محتوا، پاسخگویی به نیازهای کاربران، و استفاده از زبان طبیعی تمرکز کنند.

الگوریتم BERT و تولید محتوا

حال که متوجه شدیم برت چیست و چگونه کار می‌کند، سوال مهم این است که این الگوریتم چه تاثیری بر تولید محتوا و استراتژی‌های سئو دارد؟ به طور خلاصه، BERT گوگل را قادر ساخته تا محتوا را بسیار شبیه‌تر به انسان درک کند. این یعنی دیگر نمی‌توان با تکنیک‌های قدیمی و تکراری (مانند پر کردن متن با کلمات کلیدی) به رتبه‌های بالا رسید. در عوض، باید بر روی تولید محتوایی تمرکز کنیم که واقعاً برای کاربران ارزشمند و مفید باشد.

تاریخچه BERT

اکنون که با تاثیر BERT بر سئو آشنا شدیم، سوال مهم این است که برت چیست و این الگوریتم به طور خاص چه تاثیری بر تولید محتوا دارد؟ آیا استراتژی‌های محتوایی ما باید تغییر کنند؟ پاسخ کوتاه، بله است. درک عمیق‌تر گوگل از زبان انسان (به لطف BERT) به این معنی است که تولیدکنندگان محتوا باید رویکرد خود را بازنگری کنند.

اما این تغییر رویکرد دقیقاً به چه معناست؟ در اینجا به نکات کلیدی‌ای اشاره می‌کنیم که باید در تولید محتوا برای عصر BERT در نظر داشته باشید:

✔ تمرکز بر کیفیت و جامعیت محتوا:

دیگر نمی‌توان با استفاده از تکنیک‌های قدیمی سئو (مانند تکرار مصنوعی کلمات کلیدی) رتبه خوبی کسب کرد. BERT به محتوای باکیفیت، جامع، دقیق، و منحصر به فرد پاداش می‌دهد. یعنی محتوایی که به طور کامل به یک موضوع خاص می‌پردازد و تمام جنبه‌های مهم آن را پوشش می‌دهد.

✔ پاسخ به سوالات کاربران:

محتوای شما باید به طور مستقیم به سوالات و نیازهای واقعی کاربران پاسخ دهد. سعی کنید خود را جای کاربر بگذارید و ببینید او واقعاً به دنبال چه اطلاعاتی است. از ابزارهایی مانند Google Search Console، AnswerThePublic، یا AlsoAsked می‌توانید برای پیدا کردن سوالات رایج کاربران استفاده کنید.

✔ استفاده از زبان طبیعی:

از زبانی طبیعی، روان، و محاوره‌ای استفاده کنید – همان‌طور که با یک انسان واقعی صحبت می‌کنید. از به‌کارگیری اصطلاحات تخصصی بدون توضیح خودداری کنید و سعی کنید جملات خود را کوتاه و ساده نگه دارید.

✔ توجه به زمینه (Context):

BERT به زمینه کلمات اهمیت زیادی می‌دهد. بنابراین، مطمئن شوید که کلمات و عبارات شما در یک زمینه منطقی و مرتبط با یکدیگر قرار دارند. از تکرار بی‌مورد یک کلمه خاص خودداری کنید و به جای آن، از کلمات مترادف و مرتبط استفاده کنید.

✔ ساختار محتوا:

محتوای خود را به طور منطقی سازماندهی کنید. از عناوین و زیرعنوان‌های مناسب (H1, H2, H3, …) استفاده کنید تا گوگل و کاربران بتوانند به راحتی ساختار محتوای شما را درک کنند. از پاراگراف‌های کوتاه، بولت پوینت‌ها، لیست‌ها، تصاویر، و ویدیو (در صورت لزوم) برای شکستن متن و جذاب‌تر کردن آن استفاده کنید.

✔ تحقیق کلمات کلیدی (Keyword Research):

تحقیق کلمات کلیدی همچنان مهم است، اما اکنون باید بیشتر بر روی هدف کاربر از جستجو (User Intent) تمرکز کنید تا خود کلمات کلیدی. یعنی ببینید کاربران با جستجوی یک کلمه خاص، واقعاً به دنبال چه چیزی هستند: آیا به دنبال اطلاعات هستند؟ آیا می‌خواهند خرید کنند؟ آیا به دنبال مقایسه محصولات هستند؟

✔ به‌روزرسانی محتوا:

محتوای خود را به طور منظم به‌روزرسانی کنید تا اطلاعات آن همواره تازه و دقیق باقی بمانند. گوگل به محتوای به‌روز و مرتبط اهمیت زیادی می‌دهد.

چالش‌ها و محدودیت‌های الگوریتم برت چیست؟

با وجود تمام پیشرفت‌ها و مزایایی که BERT برای درک زبان طبیعی به ارمغان آورده است، نباید فراموش کنیم که این الگوریتم (مانند هر فناوری دیگری) کامل نیست و همچنان با چالش‌ها و محدودیت‌هایی روبرو است. درک این محدودیت‌ها هم برای متخصصان سئو و هم برای تولیدکنندگان محتوا اهمیت دارد، زیرا به ما کمک می‌کند تا انتظارات واقع‌بینانه‌ای از BERT داشته باشیم و از آن به طور موثرتری استفاده کنیم.

برخی از مهم‌ترین چالش‌ها و محدودیت‌های BERT عبارتند از:

• نیاز به داده‌های زیاد: آموزش مدل‌های BERT به حجم عظیمی از داده (متن) نیاز دارد.
• هزینه‌های محاسباتی بالا: آموزش و اجرای مدل‌های BERT (به ویژه مدل‌های بزرگ‌تر) به منابع محاسباتی قدرتمندی (مانند GPUهای گران‌قیمت) نیاز دارد.
• سوگیری‌های احتمالی: مدل‌های BERT ممکن است سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی را یاد بگیرند و آن‌ها را در نتایج جستجو منعکس کنند.
• تفسیرپذیری: درک اینکه چرا BERT یک نتیجه خاص را تولید کرده است، دشوار است (این مشکل در بسیاری از مدل‌های یادگیری عمیق وجود دارد).

کاربردهای BERT فراتر از جستجو

شاید با شنیدن نام BERT، اولین چیزی که به ذهن‌تان برسد، جستجوی گوگل باشد. اما اگر بپرسید “برت چیست” و کاربرد آن فقط به جستجو محدود می‌شود؟ پاسخ خیر است. BERT، به عنوان یک مدل زبانی قدرتمند، در واقع کاربردهای بسیار گسترده‌تری دارد و در حوزه‌های مختلفی فراتر از جستجوی وب مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در این بخش، به برخی از مهم‌ترین کاربردهای BERT در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌پردازیم تا ببینیم این الگوریتم چگونه می‌تواند به ما در حل مسائل پیچیده زبانی کمک کند:

• ترجمه ماشینی (Machine Translation): این الگوریتم به ماشین‌ها کمک می‌کند تا متن را از یک زبان به زبان دیگر با دقت و روانی بیشتری ترجمه کنند، زیرا می‌تواند زمینه و معنای دقیق کلمات را در هر دو زبان درک کند.
• خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): این الگوریتم می‌تواند متون طولانی را به طور خودکار خلاصه کند و مهم‌ترین نکات و ایده‌های اصلی آن را استخراج کند.
• پرسش و پاسخ (Question Answering): BERT می‌تواند به سوالات مطرح‌شده به زبان طبیعی پاسخ دهد، خواه این سوالات از یک متن خاص پرسیده شده باشند یا به طور کلی مطرح شده باشند.
• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): برت می‌تواند احساسات بیان‌شده در یک متن (مثبت، منفی، خنثی) را تشخیص دهد. این کاربرد در تحلیل نظرات کاربران، بررسی بازخوردها، و رصد شبکه‌های اجتماعی مفید است.
• تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition): BERT می‌تواند موجودیت‌های نام‌دار (مانند افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها، تاریخ‌ها) را در یک متن شناسایی و دسته‌بندی کند.
• دسته‌بندی متن (Text Classification): این الگوریتم می‌تواند متون را بر اساس موضوع، سبک، یا هر معیار دیگری دسته‌بندی کند. این کاربرد در فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم، تشخیص اخبار جعلی، و سازماندهی اسناد مفید است.
• تولید متن (Text Generation): این الگوریتم می‌تواند متون جدیدی تولید کند که شبیه به متون نوشته‌شده توسط انسان هستند. این کاربرد در نوشتن خودکار مقالات، پاسخ به ایمیل‌ها، و تولید محتوای خلاقانه کاربرد دارد.

آینده الگوریتم BERT

BERT همچنان در حال تکامل است و انتظار می‌رود در آینده شاهد پیشرفت‌های بیشتری در این زمینه باشیم. برخی از جهت‌گیری‌های احتمالی آینده BERT عبارتند از:

• مدل‌های چندزبانه (Multilingual Models): مدل‌هایی که می‌توانند چندین زبان را به طور همزمان پردازش کنند.
• مدل‌های سبک‌تر و سریع‌تر: مدل‌هایی که با حفظ دقت، حجم کمتری دارند و سریع‌تر اجرا می‌شوند.
• مدل‌های مقاوم‌تر در برابر سوگیری: مدل‌هایی که کمتر تحت تاثیر سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی قرار می‌گیرند.
• مدل‌های قابل تفسیرتر: مدل‌هایی که می‌توان توضیح داد چرا یک نتیجه خاص را تولید کرده‌اند.
• ادغام با سایر تکنولوژی‌های هوش مصنوعی: انتظار می‌رود BERT در آینده با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی، مانند بینایی ماشین (Computer Vision) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، ترکیب شود تا سیستم‌های هوشمندتر و قدرتمندتری ایجاد شوند. برای مثال، ترکیب BERT با بینایی ماشین می‌تواند به درک بهتر محتوای تصاویر و ویدیوها کمک کند.

نتیجه‌گیری:

الگوریتم BERT یک پیشرفت بزرگ در زمینه پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی است که نحوه جستجوی اطلاعات در اینترنت را متحول کرده است. برت چیست ؟ به زبان ساده، یک ربات پیشرفته است که متن‌ها را می‌خواند و مفهوم آن‌ها را (تقریباً شبیه به انسان) درک می‌کند. این ربات به گوگل کمک می‌کند تا منظور واقعی ما از جستجوها را بفهمد و بهترین نتایج را نشان دهد. برای صاحبان وب‌سایت‌ها و تولیدکنندگان محتوا، این یعنی باید محتوایی بنویسند که واقعاً مفید، آموزنده، و برای خواننده جذاب باشد – درست مثل اینکه برای یک انسان می‌نویسند، نه یک ربات!