最近終于閑下來(lái)可以研究下Google的發(fā)展情況了，本次的Bert算法號(hào)稱是五年來(lái)變化較大的一次算法，值得我們報(bào)道一下。

什么是BERT？

這是Google的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語(yǔ)言處理（NLP）預(yù)訓(xùn)練技術(shù)。在Rank Brian算法推出的時(shí)候，該算法主要是用來(lái)分析用戶的行為數(shù)據(jù)，了解大概文章的意思，而B(niǎo)ERT算法的更新，直接能識(shí)別出人們口語(yǔ)化的提問(wèn)，并給出答案。

本次的BERT算法除了會(huì)影響10%的搜索結(jié)果之外，他還影響Feature Snippet。雖然SEO行業(yè)的人都說(shuō)對(duì)排名影響不大，但Daniel認(rèn)為本次的算法更新直接改變了SEO的一些做法。

我們先來(lái)看看本次BERT算法更新后，整個(gè)搜索結(jié)果發(fā)生的變化

例子1:

以前搜，2019年前往美國(guó)的巴西旅行者需要簽證，出現(xiàn)的搜索結(jié)果是“美國(guó)去巴西不需要簽證”，而B(niǎo)ERT算法更新后，搜索準(zhǔn)確度高了很多，直接滿足了搜索者的請(qǐng)求。

例子2:

搜索“做美學(xué)家的工作量很大”時(shí)，谷歌表示，以前會(huì)將“獨(dú)立”一詞與查詢中使用的“立場(chǎng)”相匹配。而B(niǎo)ERT算法更新之后，Google已經(jīng)能夠理解Stand代表的是一種物理上的需求要做很多工作，比之前搜索的結(jié)果更加精準(zhǔn)。

例子3:

在Feature Snippet中，搜索“在沒(méi)有路邊的山坡上如何停車？”，谷歌以前太強(qiáng)調(diào)“路邊”這個(gè)詞，所以可以看到搜索結(jié)果出現(xiàn)的都是”Curb“為主的內(nèi)容，但這個(gè)內(nèi)容并不能很好的解決用戶的需求。所以BERT出現(xiàn)后，他更好的理解用戶當(dāng)前的需求，F(xiàn)eature Snippet也發(fā)生了變化。

Daniel對(duì)本次算法的看法

本次算法是對(duì)用戶的口語(yǔ)化問(wèn)題做出更人性化的升級(jí)，以前的stop word，比如to、for這些詞現(xiàn)在被重視起來(lái)了。以前我們?cè)赮oast SEO里面，插件建議我們把stop word盡量少用。但本次算法更新后，我們要合理的把stop word給用起來(lái)。

本次算法據(jù)searchengineland統(tǒng)計(jì)，影響了將近10%的搜索結(jié)果，這是一個(gè)非常大的搜索結(jié)果的變化。因此，這次算法更值得我們?nèi)パ芯啃滤惴˙ERT下，如何去獲取到更多的流量。

還有一點(diǎn)猜想就是：本次BERT算法更新，從某種意義上來(lái)講，是在為以后的智能機(jī)器人做鋪墊。比如我們用天貓盒子，小米精靈等機(jī)器人設(shè)備，提出的問(wèn)題會(huì)有對(duì)應(yīng)的回答，但目前還不能很精準(zhǔn)的回答出所有的問(wèn)題。但隨著B(niǎo)ERT算法更新后，相信很快這些機(jī)器人就能很好的解答我們的問(wèn)題了。當(dāng)然，這些回答的數(shù)據(jù)還是會(huì)從網(wǎng)頁(yè)端進(jìn)行獲取。當(dāng)你優(yōu)化好這塊的內(nèi)容并得到不錯(cuò)的排名，機(jī)器人會(huì)優(yōu)先使用你的內(nèi)容來(lái)進(jìn)行解答，但具體這個(gè)商業(yè)如何變現(xiàn)，就還不得而知。

但，有個(gè)風(fēng)向標(biāo)很明顯：口語(yǔ)化的內(nèi)容創(chuàng)作將會(huì)是我們后續(xù)發(fā)力的重點(diǎn)。

關(guān)于BERT新算法下SEO工作應(yīng)該做如何調(diào)整的視頻，我會(huì)在這兩天內(nèi)把視頻實(shí)操的內(nèi)容發(fā)布到我們的拓谷思學(xué)院的SEO課程里，學(xué)員們可以抽時(shí)間觀看哦！！

參考文獻(xiàn)：

https://searchengineland.com/welcome-bert-google-artificial-intelligence-for-understanding-search-queries-323976

https://www.searchenginejournal.com/google-bert-misinformation/332931/#close

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