认识google最新搜索引擎算法:BERT算法

BERT 是基于自然语言处理(NLP) 的新技术,全名是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。

过往的算法比较是通过单个关键词与单个关键词的比对去判断搜索意图,而GOOGLE这套新的算法将能够学习通过上下文、前后关键词去判断较长的字句、长尾关键词、问答式、语音搜索,简单来说,就是更能够贴近一般使用语言的方式去理解搜索者背后的搜索意图。

最新消息:在12/10 Google已经正式公开BERT适用于70多种语言

新算法BERT对网站SEO有什么影响?

BERT 势必将更能理解用户搜索该关键词的意图,所以也会影响先前无法完全正确理解的字词结果,而这结果大约有10% 的影响。不过对于用户与用心经营网站的人来说,这项更新是个正向的修正,故无须太过担心。

BERT算法将会运用在什么地方?

目前看下来BERT主要影响两个地方-搜索结果、Featured Snippets。

一、搜索结果

范例一:当搜索2019 brazil traveler to usa need a visa.(2019巴西人去美国旅游需要签证)时,过往的算法忽略了“to” 这个重要的字词,结果导致出现了不符用户意图的美国人到巴西旅游相关资讯。不过经过BERT 算法更新过后,将会考量上下文与前后用字关系,故“to” 在此将会正确理解,并给予用户正确的资讯。

Google算法更新了!2019新算法BERT对SEO会有什么影响?

范例二:当搜索do estheticians stand a lot at work.(美学家经常站着工作) 时,过往的算法会将”stand” 单独解读,视为”独立” 的意思,但这并非是在理解整个句子后的翻译。在这个例子里,经过BERT 算法更新过后,整个句子就能够理解该词在这应为”站立” 的意思。

Google算法更新了!2019新算法BERT对SEO会有什么影响?

二、Featured Snippets

范例一、除了一般搜索结果会在这次的BERT 算法更新影响之外,还有就是精选摘要(Featured Snippets)。

在下图我们可以看到,过去,当查询parking on a hill with no curb.时(停在没有路边的山坡),搜索引擎会忽略”no” 这个重要字词,导致Featured Snippets 给予错误的解答,而经过BERT 算法更新过后,便能正确解读用户意图,给予正确的答案。

Google算法更新了!2019新算法BERT对SEO会有什么影响?

网站经营者要如何优化BERT 呢?

答案是不用!也不能。

Google一直提醒我们:内容就是王道。只要网站经营者持续提供优质、丰富的网站内容,给予用户所需要的答案,自然能够取得好的排名,剩下的问题就交给Google来解决吧!

SEO工程师对于BERT算法的观点分享

Sam:这个应该主要是针对长尾关键词会受到影响,长尾关键词的搜索意图通常更加明确。另外针对关键词的搜索者意图可能要有更明确的研究,确切了解搜索意图以及给出最符合需求的解答。

KAI:这部分跟之前提到语音搜索时有一点相似,除了理解搜索意图之外,文章要更口语化。目前来看,主要是影响英文搜索,尚未支援其他国家语言。(仅有Featured Snippet支持25种语言)。

根据Twitter各位Google专家所说,对于复杂的查询字,BERT有助于回馈更适合的结果。个人认为若是过往已开始针对语音搜索而开始优化网站文案的网站主,则不必特别因应BERT的更新,优化方向是对的!除了持续理解搜索意图之外,文章更应该要口语化,文章中也不宜过度堆砌关键词。

Teddy:这部分应该比较针对问答式搜索做优化。过往的搜索方式都以关键词导向,故搜索引擎在判断意图上是比较单向的,以至于搜索引擎会忽略掉认为不重要的字词,结果就变成答非所问。

Lee:大家最关心的应该是更新后该做什么,不过Google Danny Sullivan原话是:不需要针对BERT做任何优化,要保持初心:为用户提供优质内容。回头看BERT推出的原因,因为google每天有15%的query是没被搜索过的,过去的文本模型对于query的理解较弱,但是这次是对query整个识别升级,最明显影响到的就是长尾关键词的流量。

再根据Algoroo对排序的观察来看,其实影响不如日常算法的更新,所以个人认为,所谓保持好内容应该是要:将一关键词的Landing Page资讯补充更加完整。一个较大的关键词可能会有许多不同child topic,一旦页面资源非常丰富完整,在搜索这些长尾关键词时自然页面就能够排序到前面,这也呼应了之前brian在这一篇内容中ranking brAin如何影响排名呈现的,算是又帮这个算法再加强了。

Ken:看起来是Google的SERP会更贴近关键词句上的用户搜索意图。过去断句或忽略的词,现在都被拿进来考虑,然后产出更符合用户需求的结果。目前对SEO的影响,应该是会是对于内容有更严格的要求,如果内容用词不够精准,好像就不太会出现在SERP上了,网站经营者要好好充实自己的问内容了。最后又是一个AI的高度应用,这个BERT模型提高了SERP的用户体验。

April:BERT 好像跟克漏字训练有关,为的是不让机器人只注重在对字上。BERT 的运用本不是以SEO 社群为目的,目前Google释出的文章范例中,BERT 是用在多义词和介系词,可是中文字(组)里表达的意义本来就具有独立性,中文询问大多时候也不会打出介系词,这时候问句、长尾字、同义词,就如大家说得很重要了。目前BERT 在搜索中,真的是十分之一的影响。

Ariel:Bert主要目的是能够辨识查询关键词的上下文,以提供更适切的serp结果。过去在操作关键词时,可能会将关键词置放于网页的标题、h标签当中,但现在可能要考量关键词在页面内容中有没有更合适的摆放位置。如果网站SEO已经做得很完善,大部分的关键词也已着陆到正确的页面当中,Bert并不会对网站造成太多的影响。

Tim:Bert我觉得是可以在文案上,可以更加用生活化的用语,如果能辨识整段句子,包刮了清楚的问句意涵或是其他的文化用语,让大家能够在文案上发挥创意,以及用浅显易懂的句子来更亲近用户,来避免一直使用关键词,来增加对于整体内容的先关性。