什么是BERT？
這是Google的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語言處理（NLP）預(yù)訓(xùn)練技術(shù)。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(shù)據(jù)，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(jié)果之外，他還影響Feature Snippet。雖然seo行業(yè)的人都說對排名影響不大，但Daniel認(rèn)為本次的算法更新直接改變了SEO的一些做法。
我們先來看看本次BERT算法更新后，整個搜索結(jié)果發(fā)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(xiàn)的搜索結(jié)果是“美國去巴西不需要簽證”，而BERT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求。
例子2:
搜索“做美學(xué)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(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“在沒有路邊的山坡上如何停車？”，谷歌以前太強調(diào)“路邊”這個詞，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(xiàn)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(jù)searchengineland統(tǒng)計，影響了將近10%的搜索結(jié)果，這是一個非常大的搜索結(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(shè)備，提出的問題會有對應(yīng)的回答，但目前還不能很精準(zhǔn)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(dāng)然，這些回答的數(shù)據(jù)還是會從網(wǎng)頁端進行獲取。當(dāng)你優(yōu)化好這塊的內(nèi)容并得到不錯的排名，機器人會優(yōu)先使用你的內(nèi)容來進行解答，但具體這個商業(yè)如何變現(xiàn)，就還不得而知。
但，有個風(fēng)向標(biāo)很明顯：口語化的內(nèi)容創(chuàng)作將會是我們后續(xù)發(fā)力的重點。
關(guān)于BERT新算法下SEO工作應(yīng)該做如何調(diào)整的視頻，我會在這兩天內(nèi)把視頻實操的內(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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