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Google演算法 BERT與MUM的核心技術與SEO應用

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BERT與MUM的技術對比與SEO應用一覽表

特性

BERT

MUM

上線時間

2019年

2021年

核心功能

理解自然語言的上下文與語意

理解與生成語言，並能跨越語言與多模態處理

主要技術基礎

雙向Transformer技術，重點在於詞彙與上下文的雙向分析

基於T5（Text-to-Text Transfer Transformer），結合文字、圖片、影片等多模態分析

處理能力

單一語言處理，聚焦於文字分析

支援75種語言，並能結合多種媒體形式（文字、圖片、影片）分析

主要應用場景

提升搜尋查詢的語意理解能力，特別是長尾關鍵字與對話式查詢

解決複雜查詢問題，例如跨語言、跨主題、跨媒體的多層次搜尋

範例

用戶搜尋：「巴西旅客去美國需要簽證嗎？」

用戶提問：「這雙靴子適合秋天爬富士山嗎？」

SEO應用方向

1. 自然語言優化 2. 長尾關鍵字應用 3. 精簡標題與描述

1. 多模態內容創建 2. 跨語言內容優化 3. 結構化數據應用

影響範圍

針對單一語言查詢，大幅提升語意理解準確度

針對全球化搜尋需求，提供跨語言與跨模態的全面答案

結果呈現

更精準的文字搜尋結果，例如精選摘要

多媒體呈現，例如同時返回文字、圖片與影片資訊

 

1. 上線時間與核心功能

BERT：2019年推出，專注於理解語句中每個單詞的上下文與語意。例如：「銀行的河岸很美」，BERT能根據「河岸」判斷「銀行」是地形而非金融機構。

MUM：2021年推出，除了理解語意，還能結合文字、圖片、影片等媒體進行跨模態分析。例如：用戶上傳一張靴子照片並詢問：「適合爬富士山嗎？」MUM能結合圖片與氣候資訊提供答案。

2. 技術基礎

  • BERT：使用雙向Transformer技術，模型會同時從句子的前後語境進行分析，提升語意的準確度。它主要通過：
    • 遮蔽語言模型（MLM）：隨機遮蔽詞彙，訓練模型根據上下文推測。
    • 下一句預測（NSP）：判斷兩個句子是否相關。
  • MUM：基於T5架構，結合多任務處理能力，支援75種語言，能分析文字、圖片、影片等多種資料形式，並透過跨語言技術提供全球化的答案。

3. 處理能力與主要應用場景

  • BERT：
    • 處理能力：專注於單一語言，主要用於提升查詢語意理解。
    • 應用場景：
      1. 提升長尾關鍵字的理解與匹配能力。
      2. 改善對話式查詢的精準度。
      3. 優化搜尋查詢的精選摘要（Featured Snippets）。
  • MUM：
    • 處理能力：結合文字、圖片、影片等媒體形式，支援75種語言，適合更複雜的查詢。
    • 應用場景：
      1. 解決跨語言搜尋，例如從日文內容中提取資訊給英文用戶。
      2. 分析圖片並結合查詢語境提供答案，例如分析用戶上傳的登山靴照片。
      3. 提供多模態結果，例如返回圖像、影片與文字綜合的搜尋結果。

4. SEO應用方向

  • BERT的SEO策略：
    1. 自然語言優化：內容需更貼近口語化表達，避免機械式關鍵字堆砌。
    2. 長尾關鍵字應用：對長尾關鍵字進行優化，幫助搜尋引擎更好理解內容。
    3. 精選摘要優化：確保內容邏輯清晰，易於被提取為搜尋結果中的精選摘要。
  • MUM的SEO策略：
    1. 多模態內容創建：提供圖文並茂的內容，例如教學文章中嵌入相關圖片或影片。
    2. 跨語言優化：翻譯和本地化內容，提升在國際市場中的曝光度。
    3. 結構化數據應用：利用 Schema Markup（結構化數據）幫助搜尋引擎更準確地理解頁面內容。

5. BERT與MUM在搜尋中的應用

BERT案例：提升搜尋結果的語意準確性

情境：用戶搜尋：「貓吐毛球要緊嗎？」

  • 挑戰：傳統搜尋可能僅抓取「貓」「吐」「毛球」這些關鍵詞，導致返回的結果偏向「貓吐」的常見病理資訊，忽略「毛球」這個具體語意。
  • BERT處理方式：
    BERT能精確理解「吐毛球」是一個專有的行為，不是單純的「嘔吐」。因此，搜尋結果會更準確，例如：
    1. 提供關於貓吐毛球的原因（如清理毛髮）。
    2. 推薦減少毛球的解決方法，例如毛球化毛膏或高纖飼料。
    3. 建議何時應該帶寵物就醫，特別是吐毛球頻繁時的警告訊息。

MUM案例：提供多模態、多語言的搜尋結果

情境：用戶搜尋：「夏季露營需要帶哪些裝備？」

  • 挑戰：這個問題涉及天氣預測、露營地點選擇、裝備清單等多重資訊，且用戶可能需要圖像或影片進一步了解使用方法。
  • MUM處理方式：
    MUM會整合來自不同資料形式和語言的答案，提供多維度結果：
    1. 文字結果：列出露營裝備清單（如防雨帳篷、保溫睡袋、行動電源）。
    2. 圖片結果：展示帳篷搭建的圖解，讓新手更直觀了解。
    3. 影片結果：嵌入露營技巧的教學影片，例如如何選擇露營地點、應對突發天氣。
    4. 多語言資訊：從不同語言（如英語、日語）的露營指南中翻譯出有用的資訊，例如熱門露營地的安全提示。

結論

BERT 和 MUM 都是 Google 搜尋技術的核心，但應用場景和技術特性各有側重。對於 SEO 從業者來說：

    1. BERT 時代：重視自然語言表達和語意優化，專注於撰寫高質量且邏輯清晰的內容。
    2. MUM 時代：需結合多模態內容（文字、圖片、影片），並考慮跨語言優化，以滿足全球化的搜尋需求。

透過了解這兩種技術的差異與應用，可以針對性地調整 SEO 策略，提升搜尋排名和用戶體驗。

SEO實際操作策略：應對BERT與MUM

隨著 BERT 和 MUM 的引入，Google 搜尋引擎的能力在語意理解和跨模態處理上有了顯著提升。SEO 策略也需隨之進化，以下是針對 BERT 和 MUM 的詳細操作策略，幫助網站在搜尋引擎中獲得更好的表現。

1. 長尾關鍵字優化

  • 原因：BERT 特別擅長處理自然語言和長尾關鍵字。這類關鍵字通常更貼近用戶的真實搜索意圖。
  • 操作：
    1. 在 Google Search Console 中分析用戶的查詢字詞，找出語意豐富的長尾關鍵字。
    2. 更新文章時將這些長尾關鍵字自然地融入內容中。
    3. 例如，從「登山裝備」延伸為「適合新手的夏季登山裝備推薦」。

2. 自然語言表達

  • 原因：BERT 能更好地理解自然語言，避免了機械化的關鍵字匹配。
  • 操作：
    1. 使用用戶熟悉的語言書寫內容，模仿人類對話的方式。
    2. 減少重複關鍵字的堆砌，提升內容的可讀性。
    3. 例如：將「登山裝備推薦」改為「新手登山需要準備哪些裝備？」

3. 強化精選摘要（Featured Snippets）

  • 原因：BERT 提升了搜尋引擎對於段落結構和語句語意的理解能力。
  • 操作：
    1. 創建清晰的問答內容，直接回答用戶的常見問題。
    2. 使用標題和小節（H2、H3）標記出重點問題。
    3. 例如：在文章中增加「新手登山常見問題」一節，針對如「登山鞋如何挑選？」進行解答。

4. 提升內容深度

  • 原因：BERT 對上下文的分析能力要求內容不僅要全面，還需具備深度。
  • 操作：
    1. 撰寫涵蓋多層次資訊的內容，滿足用戶的不同需求。
    2. 提供關於話題的額外資訊，例如案例分析或實用工具。
    3. 例如：在「夏季露營指南」中補充天氣影響、裝備推薦及露營地點對比。

如何應對MUM？

1. 多模態內容創建

  • 原因：MUM 能處理文字、圖片、影片等多模態內容，搜尋結果更加多元化。
  • 操作：
    1. 在文章中嵌入相關圖片、圖解、短影片，提升內容的豐富性。
    2. 確保媒體內容與主題高度相關，並為圖片添加描述性文字（Alt Text）。
    3. 例如：在「露營裝備清單」中嵌入帳篷搭建的影片教學。

2. 跨語言內容優化

  • 原因：MUM 支援75種語言，能跨語言整合資訊，國際化內容具有更高曝光潛力。
  • 操作：
    1. 為網站創建多語言版本，翻譯並本地化內容（例如針對當地文化習慣調整表述）。
    2. 使用 hreflang 標籤，告訴搜尋引擎不同語言版本的關聯性。
    3. 例如：將「台灣夜市美食攻略」翻譯為英文和日文，並優化針對當地用戶的熱門關鍵字。

3. 結構化數據應用

  • 原因：MUM 能提取結構化數據中的資訊，直接用於提升搜尋結果的顯示效果。
  • 操作：
    1. 使用 Schema Markup 為網站內容添加結構化數據，例如 FAQ、產品評價、活動日曆。
    2. 確保數據標記清晰準確，幫助搜尋引擎快速理解頁面內容。
    3. 例如：在「登山裝備購買指南」頁面中添加產品評價的結構化數據。

4. 應用多媒體呈現

  • 原因：MUM 能將文字、圖像、影片結合提供答案，適合更直觀的內容表現形式。
  • 操作：
    1. 撰寫圖文並茂的教學內容，結合實際操作的影片教學。
    2. 使用高品質圖片和有吸引力的封面設計提升視覺效果。
    3. 例如：在「秋季登山攻略」中嵌入地圖圖片、裝備推薦表格，以及徒步技巧的短影片。

共同策略：BERT與MUM的綜合應對

1. 專注用戶意圖

  • 原因：BERT 和 MUM 都強調滿足用戶意圖的內容創建。
  • 操作：
    1. 深入分析用戶查詢，明確他們想解決的問題。
    2. 根據查詢意圖設計有價值的內容，例如直接回答問題、提供案例或詳細解說。

2. 提升用戶體驗

  • 原因：優秀的用戶體驗會增加頁面的停留時間和互動率。
  • 操作：
    1. 優化網站速度，確保頁面在行動設備上的流暢性。
    2. 設計清晰的導航結構，讓用戶能快速找到所需資訊。

3. 優化內容連結策略

  • 原因：內部連結和外部連結能提升內容的相關性和權威性。
  • 操作：
    1. 在文章中插入內部連結，引導用戶瀏覽相關內容。
    2. 建立與高品質外部網站的連結，增強SEO信任度。
    3. 例如：在「露營技巧」文章中連結到「帳篷清潔指南」和「營火安全操作」。

總結

應對 BERT 和 MUM 的SEO策略需要同時兼顧語意理解、多模態呈現與跨語言優化。以下是重點總結：

  • 針對 BERT：
    1. 創建自然流暢、符合用戶意圖的內容。
    2. 專注於長尾關鍵字與精選摘要的優化。
  • 針對 MUM：
    1. 提供圖文並茂、多媒體結合的內容。
    2. 優化多語言版本，適應國際化需求。
    3. 應用結構化數據，提升搜尋結果的可見性與點擊率。

透過上述策略，網站將能在搜尋結果中更貼近用戶需求，從而獲得更高的排名與流量。

案例分析：BERT與MUM的SEO應用實例

案例1：應用BERT提升語意理解

場景：一家健康食品網站希望提高「減肥食譜」頁面的搜尋表現。

  • 實施：
    1. 分析用戶常見搜尋：例如「哪些低熱量食物適合減肥？」。
    2. 增加具體內容，涵蓋「減肥期間的早餐選擇」等相關主題。
    3. 使用口語化標題：「想減肥？試試這些低卡又美味的食譜！」。
  • 成果：
    • 搜尋排名提升至首頁，點擊率提高40%。

案例2：應用MUM提升多模態內容排名

場景：一家旅遊平台想優化「日本富士山攻略」的內容。

  • 實施：
    • 整合多模態內容：
      1. 添加清晰的步道地圖（圖片）。
      2. 嵌入「秋季登山裝備推薦」短影片。
      3. 翻譯文章，提供日文和英文版本。
    • 使用結構化標記，標註熱門景點與住宿推薦。
  • 成果：
    • 國際用戶流量增長65%，頁面停留時間提升25%。

結語

BERT與MUM分別在搜尋語意理解與多模態處理方面為Google演算法帶來了重大突破。對於SEO從業者而言，應用BERT與MUM的核心在於：

    1. 針對BERT：優化自然語言表達，提升長尾關鍵字覆蓋範圍。
    2. 針對MUM：結合文字、圖片、影片等多媒體內容，滿足用戶的多元需求。

通過掌握這些技術特性和實踐方法，網站可以在未來的SEO競爭中脫穎而出，確保在搜尋排名中保持領先地位。

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