最近，Google宣布了他們聲稱五年來最重要的更新。BERT更新影響10％的搜索查詢。什麼是BERT？它將如何影響SEO？
BERT 是 Google 最新也是最重要的演算法更新
根據 Google 的說法，此更新將會影響到複雜的搜索查詢結果，而這一切也都取決於文章內容
以下這段話節錄自 Google :
這些改進的重點是提高語言理解能力，尤其是對於更自然的語言/會話查詢，因為BERT可以幫助爬蟲更好地理解搜尋過程中單詞的細微差別和上下文，並使這些搜尋過程與有用的結果更好地匹配，特別是對於更長的，更具會話性的查詢，或諸如“for”和“ to”之類的介詞與含義有很大關係的搜索，搜尋爬蟲將能夠理解查詢中單詞的上下文。您可以通過一種更自然的方式進行搜索。”
什麼是 BERT 演算法?
搜索算法專利專家 Bill Slawski 對 BERT 的描述如下：
BERT 是一種自然語言處理預訓練方法，可用於大量文章內容。它處理諸如實體識別，語音標記的一部分以及其他自然語言處理過程中的問題解答之類的任務。BERT 幫助 Google 從網路上理解自然語言的內容。
Google 已開放該技術，其他公司則會創造出 BERT 的變型。
BERT 演算法
BERT 演算法 (雙向且變形的重複運算規則) 是與自然語言處理相關的深度學習算法。它可以幫助機器理解句子中單詞的含義，同時也可以理解句子上下文的所有細微差別。
BERT 與網頁 SEO 的關係
節錄自 SEO 演算法專家 Dawn 的一段話：
BERT和其相關之演算法群組在11種自然語言處理任務上提高了其技術水準。因為語言學家會在一個詞的整個詞性中反覆驗證數小時，所以BERT甚至擊敗了人類大腦的理解。
但是，如果頁面重點很薄弱怎麼辦？例如，當我們聽到某些句子時，人類也會有可能會想問“請問您的意思是什麼？”。
代詞(此處多用於英文文法內)在過去一直是個很大的問題，但是BERT對此做了很多幫助。由於BERT具有雙向性，因此改善了上下文理解的情形。
由於我們需要強調利用清晰的文章結構的重要性，這可以幫助將非結構化數據轉換為半結構化數據，利用少量內容的頁面（例如，較為看中圖片但不是看中內容的電子商務平台頁面）上的提示，因此我們仍有許多事情可以做，例如內部鏈接。
BERT提高了對搜尋引擎查詢的理解
BERT的更新
Google 的 BERT 更新可改善 Google 如何理解搜尋查詢。 BERT分析搜尋查詢，而不分析網頁。但是，正如 Dawn 所說，在精確地使用單詞方面，SEO 在頁面上變得更加重要。 Google 對於 BERT 的更新可能將使得無法提供草率的內容，因此對於內容的要求會更加重要
SEO 演算法專家 Dawn 的觀察：
這將人類的理解力從自然語言理解裡提升至可以理解更完整的句子。
BERT就如同像一個WordPress外掛，這是一個起點，然後他們對其進行自我反覆修正。
例如:“玫瑰”這個詞，在不同的句子裡，他可以代表著不同的意思。因此詞彙必須連同上下文一併理解，否則該詞彙將毫無意義。”
語意理解優化
這一切皆利基於同一個單詞也許意味著不同的東西。單個單詞有不同的含義。這個詞周圍的上下文提供了更多的含義。”
例如，當你只有搜尋「打擊」時 Google 無法精準的判斷出你搜尋的意圖，因為「打擊」同時是名詞、動詞甚至是形容詞，但 Google 分析普遍對於「打擊」的搜尋意圖需求主要為名詞，大多用於棒球上的攻擊表現在描述，而音樂上的打擊搜尋需求也同樣普遍，因此會看到搜尋結果有棒球新聞/打擊樂團/棒壘球打擊場…等搜尋結果，然而現在當你是一整句話的搜尋的時候，Google 已經有辦法提供給你相對精準的搜尋結果。
我們期待未來 Google BERT的演算法更新可以幫助用戶獲得更好的資訊與內容，同時，我們也可以提供給客戶更精確的且完整的資訊，讓網路的世界可以更深入的幫助到更多線下的用戶。
對我們的文章有興趣嗎?歡迎訂閱我們的文章或者是按下聯絡我們跟我們的專業顧問聯繫，我們對於每一位合作的客戶在合作前都有完整的免費的網站諮詢與健診喔!
