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認(rèn)識(shí)google最新搜索引擎算法：BERT算法

BERT 是基于自然語(yǔ)言處理(NLP) 的新技術(shù)，全名是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。

過(guò)往的算法比較是通過(guò)單個(gè)關(guān)鍵詞與單個(gè)關(guān)鍵詞的比對(duì)去判斷搜索意圖，而GOOGLE這套新的算法將能夠?qū)W習(xí)通過(guò)上下文、前后關(guān)鍵詞去判斷較長(zhǎng)的字句、長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞、問(wèn)答式、語(yǔ)音搜索，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是更能夠貼近一般人使用語(yǔ)言的方式去理解搜索者背后的搜索意圖。

最新消息：在12/10 Google已經(jīng)正式公開BERT適用于70多種語(yǔ)言

新算法BERT對(duì)網(wǎng)站SEO有什么影響？

BERT 勢(shì)必將更能理解用戶搜索該關(guān)鍵詞的意圖，所以也會(huì)影響先前無(wú)法完全正確理解的字詞結(jié)果，而這結(jié)果大約有10% 的影響。不過(guò)對(duì)于用戶與用心經(jīng)營(yíng)網(wǎng)站的人來(lái)說(shuō)，這項(xiàng)更新是個(gè)正向的修正，故無(wú)須太過(guò)擔(dān)心。

BERT算法將會(huì)運(yùn)用在什么地方？

目前看下來(lái)BERT主要影響兩個(gè)地方－搜索結(jié)果、Featured Snippets。

一、搜索結(jié)果

范例一：當(dāng)搜索2019 brazil traveler to usa need a visa.（2019年巴西人去美國(guó)旅游需要簽證）時(shí)，過(guò)往的算法忽略了“to” 這個(gè)重要的字詞，結(jié)果導(dǎo)致出現(xiàn)了不符用戶意圖的美國(guó)人到巴西旅游相關(guān)資訊。不過(guò)經(jīng)過(guò)BERT 算法更新過(guò)后，將會(huì)考量上下文與前后用字關(guān)系，故“to” 在此將會(huì)正確理解，并給予用戶正確的資訊。

范例二：當(dāng)搜索do estheticians stand a lot at work.(美學(xué)家經(jīng)常站著工作) 時(shí)，過(guò)往的算法會(huì)將”stand” 單獨(dú)解讀，視為”獨(dú)立” 的意思，但這并非是在理解整個(gè)句子后的翻譯。在這個(gè)例子里，經(jīng)過(guò)BERT 算法更新過(guò)后，整個(gè)句子就能夠理解該詞在這應(yīng)為”站立” 的意思。

二、Featured Snippets

范例一、除了一般搜索結(jié)果會(huì)在這次的BERT 算法更新影響之外，還有就是精選摘要(Featured Snippets)。

在下圖我們可以看到，過(guò)去，當(dāng)查詢parking on a hill with no curb.時(shí)（停在沒有路邊的山坡），搜索引擎會(huì)忽略”no” 這個(gè)重要字詞，導(dǎo)致Featured Snippets 給予錯(cuò)誤的解答，而經(jīng)過(guò)BERT 算法更新過(guò)后，便能正確解讀用戶意圖，給予正確的答案。

網(wǎng)站經(jīng)營(yíng)者要如何優(yōu)化BERT 呢？

答案是不用！也不能。

Google一直提醒我們：內(nèi)容就是王道。只要網(wǎng)站經(jīng)營(yíng)者持續(xù)提供優(yōu)質(zhì)、豐富的網(wǎng)站內(nèi)容，給予用戶所需要的答案，自然能夠取得好的排名，剩下的問(wèn)題就交給Google來(lái)解決吧！

SEO工程師對(duì)于BERT算法的觀點(diǎn)分享

Sam：這個(gè)應(yīng)該主要是針對(duì)長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞會(huì)受到影響，長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞的搜索意圖通常更加明確。另外針對(duì)關(guān)鍵詞的搜索者意圖可能要有更明確的研究，確切了解搜索意圖以及給出最符合需求的解答。

KAI：這部分跟之前提到語(yǔ)音搜索時(shí)有一點(diǎn)相似，除了理解搜索意圖之外，文章要更口語(yǔ)化。目前來(lái)看，主要是影響英文搜索，尚未支援其他國(guó)家語(yǔ)言。（僅有Featured Snippet支持25種語(yǔ)言）。

根據(jù)Twitter各位Google專家所說(shuō)，對(duì)于復(fù)雜的查詢字，BERT有助于回饋更適合的結(jié)果。個(gè)人認(rèn)為若是過(guò)往已開始針對(duì)語(yǔ)音搜索而開始優(yōu)化網(wǎng)站文案的網(wǎng)站主，則不必特別因應(yīng)BERT的更新，優(yōu)化方向是對(duì)的！除了持續(xù)理解搜索意圖之外，文章更應(yīng)該要口語(yǔ)化，文章中也不宜過(guò)度堆砌關(guān)鍵詞。

Teddy：這部分應(yīng)該比較針對(duì)問(wèn)答式搜索做優(yōu)化。過(guò)往的搜索方式都以關(guān)鍵詞導(dǎo)向，故搜索引擎在判斷意圖上是比較單向的，以至于搜索引擎會(huì)忽略掉認(rèn)為不重要的字詞，結(jié)果就變成答非所問(wèn)。

Lee：大家最關(guān)心的應(yīng)該是更新后該做什么，不過(guò)Google Danny Sullivan原話是：不需要針對(duì)BERT做任何優(yōu)化，要保持初心：為用戶提供優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。回頭看BERT推出的原因，因?yàn)間oogle每天有15%的query是沒被搜索過(guò)的，過(guò)去的文本模型對(duì)于query的理解較弱，但是這次是對(duì)query整個(gè)識(shí)別升級(jí)，最明顯影響到的就是長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞的流量。

再根據(jù)Algoroo對(duì)排序的觀察來(lái)看，其實(shí)影響不如日常算法的更新，所以個(gè)人認(rèn)為，所謂保持好內(nèi)容應(yīng)該是要：將一關(guān)鍵詞的Landing Page資訊補(bǔ)充更加完整。一個(gè)較大的關(guān)鍵詞可能會(huì)有許多不同child topic，一旦頁(yè)面資源非常豐富完整，在搜索這些長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞時(shí)自然頁(yè)面就能夠排序到前面，這也呼應(yīng)了之前brian在這一篇內(nèi)容中ranking brAin如何影響排名呈現(xiàn)的，算是又幫這個(gè)算法再加強(qiáng)了。

Ken：看起來(lái)是Google的SERP會(huì)更貼近關(guān)鍵詞句上的用戶搜索意圖。過(guò)去斷句或忽略的詞，現(xiàn)在都被拿進(jìn)來(lái)考慮，然后產(chǎn)出更符合用戶需求的結(jié)果。目前對(duì)SEO的影響，應(yīng)該是會(huì)是對(duì)于內(nèi)容有更嚴(yán)格的要求，如果內(nèi)容用詞不夠精準(zhǔn)，好像就不太會(huì)出現(xiàn)在SERP上了，網(wǎng)站經(jīng)營(yíng)者要好好充實(shí)自己的問(wèn)內(nèi)容了。最后又是一個(gè)AI的高度應(yīng)用，這個(gè)BERT模型提高了SERP的用戶體驗(yàn)。

April：BERT 好像跟克漏字訓(xùn)練有關(guān)，為的是不讓機(jī)器人只注重在對(duì)字上。BERT 的運(yùn)用本不是以SEO 社群為目的，目前Google釋出的文章范例中，BERT 是用在多義詞和介系詞，可是中文字(組)里表達(dá)的意義本來(lái)就具有獨(dú)立性，中文詢問(wèn)大多時(shí)候也不會(huì)打出介系詞，這時(shí)候問(wèn)句、長(zhǎng)尾字、同義詞等，就如大家說(shuō)得很重要了。目前BERT 在搜索中，真的是十分之一的影響。

Ariel：Bert主要目的是能夠辨識(shí)查詢關(guān)鍵詞的上下文，以提供更適切的serp結(jié)果。過(guò)去在操作關(guān)鍵詞時(shí)，可能會(huì)將關(guān)鍵詞置放于網(wǎng)頁(yè)的標(biāo)題、h標(biāo)簽當(dāng)中，但現(xiàn)在可能要考量關(guān)鍵詞在頁(yè)面內(nèi)容中有沒有更合適的擺放位置。如果網(wǎng)站SEO已經(jīng)做得很完善，大部分的關(guān)鍵詞也已著陸到正確的頁(yè)面當(dāng)中，Bert并不會(huì)對(duì)網(wǎng)站造成太多的影響。

Tim：Bert我覺得是可以在文案上，可以更加用生活化的用語(yǔ)，如果能辨識(shí)整段句子，包刮了清楚的問(wèn)句意涵或是其他的文化用語(yǔ)，讓大家能夠在文案上發(fā)揮創(chuàng)意，以及用淺顯易懂的句子來(lái)更親近用戶，來(lái)避免一直使用關(guān)鍵詞，來(lái)增加對(duì)于整體內(nèi)容的先關(guān)性。

文章來(lái)源：老王博客

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