什么是BERT？

這是Google的基于神經網絡的自然語言處理（NLP）預訓練技術。在Rank Brian算法推出的時候，該算法主要是用來分析用戶的行為數據，了解大概文章的意思，而BERT算法的更新，直接能識別出人們口語化的提問，并給出答案。

本次的BERT算法除了會影響10%的搜索結果之外，他還影響Feature Snippet。雖然seo行業的人都說對排名影響不大，但Daniel認為本次的算法更新直接改變了SEO的一些做法。

我們先來看看本次BERT算法更新后，整個搜索結果發生的變化

例子1:

以前搜，2019年前往美國的巴西旅行者需要簽證，出現的搜索結果是“美國去巴西不需要簽證”，而BERT算法更新后，搜索準確度高了很多，直接滿足了搜索者的請求。

例子2:

搜索“做美學家的工作量很大”時，谷歌表示，以前會將“獨立”一詞與查詢中使用的“立場”相匹配。而BERT算法更新之后，Google已經能夠理解Stand代表的是一種物理上的需求要做很多工作，比之前搜索的結果更加精準。

例子3:

在Feature Snippet中，搜索“在沒有路邊的山坡上如何停車？”，谷歌以前太強調“路邊”這個詞，所以可以看到搜索結果出現的都是”Curb“為主的內容，但這個內容并不能很好的解決用戶的需求。所以BERT出現后，他更好的理解用戶當前的需求，Feature Snippet也發生了變化。

Daniel對本次算法的看法

本次算法是對用戶的口語化問題做出更人性化的升級，以前的stop word，比如to、for這些詞現在被重視起來了。以前我們在Yoast 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。

本次算法據searchengineland統計，影響了將近10%的搜索結果，這是一個非常大的搜索結果的變化。因此，這次算法更值得我們去研究新算法BERT下，如何去獲取到更多的流量。

還有一點猜想就是：本次BERT算法更新，從某種意義上來講，是在為以后的智能機器人做鋪墊。比如我們用天貓盒子，小米精靈等機器人設備，提出的問題會有對應的回答，但目前還不能很精準的回答出所有的問題。但隨著BERT算法更新后，相信很快這些機器人就能很好的解答我們的問題了。當然，這些回答的數據還是會從網頁端進行獲取。當你優化好這塊的內容并得到不錯的排名，機器人會優先使用你的內容來進行解答，但具體這個商業如何變現，就還不得而知。

但，有個風向標很明顯：口語化的內容創作將會是我們后續發力的重點。

關于BERT新算法下SEO工作應該做如何調整的視頻，我會在這兩天內把視頻實操的內容發布到我們的拓谷思學院的SEO課程里，學員們可以抽時間觀看哦！！

參考文獻：

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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