Googleは2019年10月、検索クエリの理解にBERTを活用し始めたと正式に発表しました。BERTアップデートは、このBERTの自然言語処理の技術を活用して検索クエリの意図をより正確に理解する仕組みを導入した検索アルゴリズムのアップデートです。これにより「前置詞」や「否定語」などが意味に与える影響を深く理解できるようになり、より自然で意図に即した検索結果の提供が可能になりました。
たとえば「2019 Japan traveler to USA need a visa」のような事例で、検索語中の“to”の意味を適切に解釈するようになり結果も劇的に改善されました。特に長く会話的な検索クエリや、前置詞（「to」「for」など）が意味に大きく影響するクエリでの精度向上が図られました。Googleによれば、このBERT適用によって米国における英語の検索の1割が影響を受けるとされ、他言語への展開も進められています。
BERT
BERTとは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」の略称で、Googleが2018年に発表した自然言語処理のための大規模事前学習モデルです。Transformerの「エンコーダーを双方向的に活用する」という技術的特徴を持ち、文脈を前後両方から同時に理解する能力があります。従来の単方向処理モデルとは異なる、画期的かつ高精度な言語理解を実現する構造を採用しています。
具体的には、マスク付き言語モデル（Masked Language Model, MLM）と次文予測（Next Sentence Prediction, NSP）の2段階の事前学習を経て、文脈から単語や文章の意味を豊かに学習します。こうして得られた表現は、質問応答やテキスト推論、要約など多様な自然言語処理タスクへの応用が可能になります。
BERTモデルは、WordPieceというサブワードトークン化方式を採用し、位置情報とトークンタイプ情報を含む三種の埋め込み（Embedding）で文をベクトル化します。エンコーダーには自己注意（Self-Attention）メカニズムが多数積層されており、双方向から文脈理解を同時進行させます。これにより、一つの単語が持つ文脈依存的な意味をより精密に捉えられるのが特徴です。
また、事前学習済みのBERTモデルには大規模な「BASEモデル（110Mパラメータ）」と「LARGEモデル（340Mパラメータ）」があり、さらには蒸留やパラメータ共有を通じた軽量モデルや派生モデル（DistilBERT、ALBERTなど）も開発されています。
BERTのSEOに対する影響と対応策
BERTは、SEOに関して次のような実践的示唆をもたらしました。
クエリの意図（インテント）理解がより重要になり、単なるキーワードではなく自然言語的な文脈に応じたコンテンツ設計が評価されるようになりました。特に前置詞や長い英文クエリ（ロングテール）が正確に解釈されやすくなっています。
BERT対策のような直接的な最適化方法は存在せず、ユーザーの意図に即した豊かで明確なコンテンツこそが重視されるとされます。つまり、Intent-focusedなトピッククラスタや質問応答型コンテンツが有利です。
特定の業種でも意図に合わせたコンテンツ整備がSEO成功の鍵となります。例として、法律事務所などでは、BERT理解を活かしたクライアントの意図にあった内容を充実させることが重要です。
BERTモデルの進化と今後の展望
BERTはその後も改良が続いており、OpenAIのGPT系やFacebookのRoBERTa、Google自身のALBERTなどが競合および進化版として台頭しています。BERTの成功は自然言語処理分野全体に大規模事前学習モデルの潮流をつくり、SEOにも深い影響を与え続けています。
BERTはGoogle検索における自然言語理解の精度を飛躍的に高めた技術革新でした。その双方向コンテキスト理解能力により、これまで曖昧だったクエリの意味を正確に評価できるようになり、ユーザーの意図をより忠実に汲む検索体験が実現しました。
SEOの世界では、BERT以後「会話調や長い文脈を含むユーザーの意図に即した丁寧なコンテンツ」がより評価される傾向となりました。単なるキーワード訴求ではなくユーザー理解と必要な情報提供が評価の中心となります。
