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Google演算法-BERT，搞懂它SEO更好做 !

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什麼是BERT演算法？

1. BERT的定義與技術核心

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） 是 Google 在 2019 年推出的一種技術，用來幫助搜尋引擎更好地理解人類語言的上下文與意思。它的重點在於讓電腦「聽得懂人話」，尤其是能搞清楚每個字詞在句子中的具體意思。

2. BERT的技術基礎

    1. 雙向Transformer技術： 傳統模型通常採用單向分析（從左至右或右至左），容易忽略上下文的完整性。例如，「銀行」這個詞，在句子「我在河邊的銀行」與「我去了銀行存錢」中的含義截然不同。BERT利用雙向Transformer技術，同時分析單詞的前後語境，實現更準確的語意理解。
    2. 語意預訓練與微調： BERT經過大規模數據（如Wikipedia）的預訓練，學習了普遍的語言知識。在SEO中，BERT能藉由微調應用到特定領域，例如理解長尾關鍵字的複雜語意。

3. 什麼是雙向Transformer？

傳統的語言處理模型通常採用單向處理，例如：

    1. 從左到右（Left-to-Right）：依序從句子開頭逐字分析每個詞的意義。
    2. 從右到左（Right-to-Left）：反向分析句子結尾的字詞。

這樣的單向方法有一個限制：無法全面掌握句子中單詞的「前後關係」。舉個例子：

    1. 句子：「銀行的河岸很美」
      傳統模型可能無法區分「銀行」是金融機構還是河岸，因為它沒有考慮到「河岸」這個詞。

BERT引入的雙向Transformer技術，能同時從句子的「前後」進行分析，讓每個單詞的意義被放置在完整的上下文中進行理解。例如：

    1. 在分析「銀行的河岸很美」時，BERT能結合「河岸」這個詞推測出「銀行」指的是地形而非金融機構。

BERT的厲害之處就是能同時從句子的「前後」看問題，真正理解詞語的意思。例如：

上下文理解的突破：BERT如何學會「聽懂人話」

BERT通過預訓練模型，學習了如何理解自然語言的語境與結構：

  • 遮蔽語言模型（Masked Language Model，MLM）
    BERT會在訓練過程中隨機遮蔽句子中的某些詞，讓模型學習如何根據上下文推測被遮蔽的詞。
    例子：
    1. 原句：「我愛吃蘋果」
    2. 遮蔽後：「我愛吃 [MASK]」
      BERT透過分析「我愛吃」和蘋果的語意關聯，推測出被遮蔽的詞是「蘋果」。
  • 下一句預測（Next Sentence Prediction，NSP）
    BERT還學習了如何判斷兩個句子是否相關。例如：
    1. 句子1：「我今天買了一個新的手機。」
    2. 句子2：「它是最新款的iPhone。」
      BERT能判斷這兩句話具有邏輯相關性，而非隨機拼湊。

這兩種訓練方法讓BERT能理解詞彙的語境、句子的邏輯關係，並掌握更精確的語意。

BERT的突破性技術：如何「自學成才」

BERT的核心在於它使用了大量開源數據（如Wikipedia和其他文本庫）進行預訓練，並能夠進行微調以適應不同的特定任務：

    1. 預訓練（Pre-training）：

      在大規模語料庫中學習語言模式和基本語言知識。

    2. 微調（Fine-tuning）：

      在特定應用（如SEO、問答系統）中調整模型，以應對具體的業務需求。

這讓BERT具備高度靈活性，不僅能用於搜尋引擎，還可用於聊天機器人、語音助理、情感分析等應用。

BERT改變了搜尋結果的什麼 ?

搜尋需要開始"人性化"

  1. 以用戶意圖為核心：

    • 不僅回答用戶的表面問題，還要提供相關的延伸信息，滿足多層次需求。

  3. 創建高品質內容：

    • 確保內容專業、具有深度，能夠完整解決用戶的查詢。
    • 例如：對於「小孩感冒吃什麼藥？」的查詢，提供詳細的建議，包括藥物推薦、注意事項和家庭護理建議。

  4. 提升網站技術優化：

    • 加快頁面加載速度，提高手機友好度。
    • 使用結構化數據標記，幫助搜尋引擎更好地理解內容。

  5. 優化本地搜尋：

    • 將重點放在語意清晰的本地化內容上，結合地理位置、文化特點進行 SEO 策略調整。

  6. 定期監控與調整：

    • 使用工具如 Google Search Console 和 Ahrefs 分析長尾查詢表現，持續改進內容匹配度。

BERT對搜尋的實際影響

BERT的導入對Google搜尋帶來了顯著變化：

最初影響英語搜尋：

    • BERT 初期僅應用於英語搜尋查詢，影響了約 10% 的查詢，主要針對複雜和長尾的自然語言查詢。
    • 對於日常對話式語句的理解能力大幅提升，例如：
    • 查詢：「去醫院的路上吃什麼不會餓？」
      傳統搜尋可能聚焦於「醫院」、「吃什麼」，而 BERT 能識別上下文，提供路途中適合的食品建議。

多語言擴展：

    • 隨著技術進步，BERT 的應用範圍從英語拓展到 70 多種語言，覆蓋了全球主要市場，包括中文、日文、法語、德語等。
    • 現在，幾乎所有類型的搜尋查詢都能受益於 BERT 的語意理解能力。

搜索體驗優化：

    • 用戶查詢表達更加多樣化，Google 能更好地解讀各種地區特有的表達方式，提供更精準的結果。

對SEO的意義：

    • 內容創作者需更加專注於提供自然、流暢且具語意相關性的內容，而非依賴堆砌關鍵字來提升排名。

BERT改進了搜尋精準度

  1. 改進搜索查詢的準確性：
    • 例子：用戶查詢「小孩可以用的感冒藥有哪些？」
      傳統演算法可能忽略「小孩」這一關鍵詞，提供結果可能包含適合成人的藥品。而BERT能正確理解「小孩」的語境，給出針對兒童的正確結果。
  2. 提升精選摘要的相關性：
    • 例子：用戶搜尋「在沒有路緣的坡道上停車要注意什麼？」
      過去的搜尋引擎可能忽略「沒有路緣」這個限制條件，導致結果不符合用戶需求。BERT能更好地理解否定語句，提供針對性的答案。

BERT 的技術優勢與對搜尋的影響

特點 技術優勢 對搜尋的影響
雙向語意分析 能理解查詢中的前後文關係 讓搜尋結果更加貼近用戶意圖，例如「如何幫狗洗澡」與「狗如何洗澡」結果更加一致
支持自然語言查詢 理解更複雜的語句結構 幫助用戶獲得更符合需求的答案，尤其是對話式查詢
長尾查詢優化 精準理解長尾關鍵字的意圖 SEO 更傾向於回答具體問題的深度內容
支援多語言擴展 涵蓋 70 多種語言 全球化網站需要更注重翻譯質量與本地化表達

BERT 對 SEO 的改變，我該怎麼下手 ?

  1. 從關鍵字匹配到語意優化：

    • 傳統 SEO 著重於精準關鍵字匹配，而 BERT 讓搜尋更注重語意和上下文理解。
    • 例子：
      • 查詢：「2019 巴西旅客去美國需要簽證嗎？」
      • 傳統搜尋可能關注「巴西旅客」、「簽證」，但 BERT 會理解語句中「去美國」的方向性，提供精準答案。

  2. 自然語言更重要：

    • SEO 策略更新：
      • 內容需要圍繞用戶意圖進行創建，而非單純地堆砌關鍵字。
      • 提供全面的上下文信息以滿足複雜查詢需求。

  3. 提升長尾關鍵字的相關性：

    • 長尾查詢（如問題式、對話式）能獲得更準確的結果，對內容詳實、涵蓋多層次資訊的頁面有利。
    • 例子：
      • 查詢：「如何在雨天駕車更安全？」
      • BERT 會優先顯示解釋「雨天駕駛安全建議」的內容，而非單純與「駕車」或「雨天」相關的文章。

  4. 對薄弱內容的懲罰：

    • 內容品質不足、無法回應用戶查詢意圖的頁面，在 BERT 時代很難獲得好的排名。
    • 例如：一篇內容薄弱的文章試圖涵蓋多個主題，可能無法滿足用戶對具體查詢的需求。

  5. 本地搜尋的精準度提升：

    • BERT 在地區語言和方言處理上有顯著提升，這對於目標本地市場的網站至關重要。

 

H2. 總結

BERT的登場讓搜尋引擎能真正「聽懂」人類語言。它不再僅僅依賴關鍵字匹配，而是注重語境和意圖，幫助用戶獲得更準確的答案。對於SEO來說，這意味著創作者需要專注於提供有價值、自然流暢的內容，才能更好地被搜尋引擎理解與呈現。

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