自五年前Google引入RankBrain以来，Google 对其搜索系统进行了最大的改变。Google表示BERT将影响所有搜索查询中的十分之一，这是Google发布RankBrain以来最大的搜索变化。文章源自MAY的SEO博客-https://may90.com/seo/google/suanfa.html
BERT本周开始推广，并将在短期内完全启用。现在正在针对英语查询，未来将扩展到其他语言。这也将影响精选摘要。谷歌表示，全球范围内的各种摘要都以各种语言使用BERT。文章源自MAY的SEO博客-https://may90.com/seo/google/suanfa.html
Google最新的搜索算法 - BERT(更好地理解自然语言)
什么是BERT？
这是Google的基于神经网络的自然语言处理（NLP）预训练技术。BERT可以帮助计算机更像人类一样理解语言。
何时使用BERT？
谷歌表示，BERT有助于更好地理解搜索中单词的细微差别和上下文，并使这些查询与更相关的结果更好地匹配。如上所述，它还用于特色摘要。
谷歌表示，在一个示例中，搜索“ 2019 brazil traveler to usa need a visa(2019年前往美国的巴西旅行者需要签证）”，“ to”一词及其与查询中其他词的关系对于理解含义很重要。以前，谷歌不了解这种联系的重要性，并且会返回有关前往巴西的美国公民的结果。Google解释说：“有了BERT，Search就能掌握这一细微差别，并且知道非常常见的单词“ to”在这里实际上很重要，我们可以为该查询提供更相关的结果。”
注意：以下示例仅用于说明目的，可能不适用于实时搜索结果。
举例1：Google最新的搜索算法 - BERT
在另一个示例中，搜索“do estheticians stand a lot at work（做美学家的工作量很大）”时，谷歌表示，以前会将“satand-alone”一词与查询中使用的“stand”相匹配。谷歌的BERT模型可以“理解'立场'与工作的身体需求的概念有关，并显示出更有用的响应。”
举例2：Google最新的搜索算法 - BERT
在下面的示例中，Google可以更像人类一样理解查询，从而在搜索“Can you get medicine for someone pharmacy（您能为某药房买药吗）”时显示出更相关的结果。
举例3：Google最新的搜索算法 - BERT
精选摘要示例。以下是Google的示例，该示例显示了与查询“packing on a hill with no curb（没有路边的山坡停车）”相关的更相关的精选代码段。过去，像这样的查询会使Google的系统混乱。谷歌表示：“我们对“路边”一词过于重视，却忽略了“否”一词，不了解该词对适当响应此查询有多重要。因此，我们将返回在路边山上停车的结果。”
举例4：Google最新的搜索算法 - BERT
RankBrain还没有死。 RankBrain是Google在2015年首个用于理解查询的人工智能方法。它在Google索引中同时查看查询和网页内容，以更好地理解单词的含义。BERT不会替代RankBrain，它是理解内容和查询的另一种方法。它是Google排名系统的补充。RankBrain可以并且仍将用于某些查询。但是当Google认为借助BERT可以更好地理解查询时，Google会使用它。实际上，单个查询可以使用多种方法（包括BERT）来理解查询。
怎么会这样？Google解释说，有很多方法可以理解查询语言的含义以及它与网络内容的关系。例如，如果您拼错了某些单词，则Google的拼写系统可以帮助您找到合适的单词，以获取所需的内容。And/or，如果您使用的单词是相关文档中实际单词的同义词，则Google可以将其匹配。BERT是Google用来理解语言的另一种信号。根据您搜索的内容，这些信号中的任何一个或多个都可以更用来理解您的查询并提供相关的结果。
您可以优化BERT吗？不太可能。谷歌告诉我们， SEO不能真正针对RankBrain进行优化。但这确实意味着Google在理解自然语言方面做得更好。像往常一样为用户编写内容。这是Google为更好地了解搜索者的查询并将其与更相关的结果更好地匹配而做出的努力。
我们为什么在乎。我们关心，不仅因为Google表示这一变化“代表了过去五年中最大的飞跃，而且是Search历史上最大的飞跃之一”。
但这也是因为此更新影响了所有查询的10％。这是一个很大的变化。我们确实看到了算法更新的未经证实的报道本周中期和本星期早些时候，这可能与这一变化。
我们建议您检查下某个时候的搜索流量变化，并查看此更改对您的网站有多大影响。如果是这样，请更深入地研究哪些登陆页面受到影响以及哪些查询受到影响。您可能会注意到这些页面没有转换，并且Google发送这些页面的搜索流量实际上并没有用。
我们将密切注意这一点，您将来会希望我们在BERT上提供更多内容。
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