BERT 更新對我的 SEO 策略意味著什麼

已發表: 2019-11-14

Google 的算法是搜索引擎如何理解數百萬在線頁面的方式。 它們是 Google 確定每個頁面的主題和含義的機制。 反過來，搜索引擎可以將正確的頁面與正確的搜索查詢相匹配。 當您在 Google 主頁中輸入搜索內容時，這就是您如何看到相關結果的基礎知識。

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搜索引擎優化就是將您的頁面定位在盡可能多的相關查詢的谷歌排名中。 要做到正確，需要花費大量時間、精力和費用。 邁向有效 SEO 的最佳第一步是盡可能多地了解 Google 的算法。 當搜索引擎更新這些算法時，跨越它是至關重要的。

2019 年 10 月底，谷歌推出了近年來最重要的更新之一。 稱為 BERT 更新，它是對搜索引擎算法的更改，理解這一點至關重要。 我們的指南會告訴您您需要知道的一切。 當您繼續閱讀時，您將了解到：

  • 什麼是 BERT 更新
  • 它將如何影響搜索
  • 此次更新對 Google 用戶、SEO 專業人員和網站所有者意味著什麼
  • 如何為 BERT 更新優化 SEO 策略

什麼是 BERT 更新？

BERT 更新的推出是在 2019 年 10 月 25日上線的一篇博文中宣布的。在該博文中，谷歌院士兼搜索副總裁 Pandu Nayak 透露，該更新已於上週開始推出。

最初的推出適用於英語查詢，包括特色片段。 谷歌的最終計劃是讓 BERT 更新適用於他們提供搜索的所有語言。 這是根據 Google 搜索聯絡員 Danny Sullivan 的推文得出的結論。 沙利文還解釋說，目前還沒有為所有語言推出更新的固定時間表。

BERT 代表來自 Transformers 的雙向編碼器表示。 因此，難怪谷歌使用首字母縮略詞。 BERT 是一種基於神經網絡的自然語言處理 (NLP) 技術。 如果這對您來說聽起來像是官話 - 別擔心，您並不孤單 - 讓我們分解一下它的全部內容。

神經網絡與自然語言處理

神經網絡是算法的集合。 它們是可以“訓練”以識別數據模式的系統。 您通過稱為機器學習的過程訓練神經網絡。 網絡會看到大量數據，並學習識別其中的模式。 然後網絡“學習”將其模式識別技能應用於新數據集。 整個過程只能通過應用大量處理能力來實現。

神經網絡可以理解各種數據。 該數據可以是數千張圖像的像素，也可以是構成一組財務賬戶的許多數字。 谷歌使用維基百科的整個純文本語料庫來訓練與 BERT 更新相關的網絡。

(https://trailhead.salesforce.com/en/content/learn/modules/deep-learning-and-natural-language-processing/start-with-nlp)

NLP 是由神經網絡的人工智能 (AI) 實現的過程。 網絡接受文本數據訓練。 目的是讓他們在更人性化的層面上理解語言。 畢竟，我們如何使用語言比標準計算機或機器所能掌握的要復雜得多。

NLP 和類似的基於技術的語言分析嘗試，對於搜索和 SEO 領域來說並不陌生。 不過，谷歌的 BERT 代表了 NLP 向前邁出的重要一步。 這要歸功於該技術使用了稱為變壓器的特定模型。

變形金剛和雙向上下文

要了解變壓器的重要性，值得首先考慮更普遍的在線搜索。 Nayak 在他宣布 BERT 更新的帖子中做得很好。 他對搜索的解釋如下：

“搜索的核心是理解語言。 我們的工作是找出您正在搜索的內容並從網絡上顯示有用的信息，無論您如何拼寫或組合查詢中的單詞。”

準確地弄清楚搜索者正在尋找什麼是谷歌的聖杯。 多年來，搜索引擎在這方面取得了重大飛躍。 不過，它理解複雜或對話式查詢含義的能力常常讓人有些不盡如人意。

這就是為什麼許多搜索者通常不使用此類查詢的原因。 您自己可能已經多次在 Google 中輸入過一串關鍵字。 這是我們都自然知道效果更好的東西。 我們通常如何向人類提問，而不是我們如何將問題傳達給谷歌。 BERT 更新正在尋求改變這一點。

BERT 中的“T”代表變壓器。 在這種情況下，變壓器是一種特殊類型的神經網絡架構。 他們可以處理與查詢中所有其他詞相關的任何查詢中的單個詞。 變形金剛可以根據使用的上下文辨別任何單詞的確切含義。

解釋這一點的最好方法是用一個基本的例子。 考慮以下句子：

  • 工人將所有產品裝箱準備發貨。
  • 拳擊手進行了整整 12 輪比賽，最後以分手決定。

閱讀這些句子的人會立即理解“裝箱”具有不同的含義。 多虧了變形金剛，搜索算法可以得出相同的結論。 它現在能夠像我們一樣考慮句子的整個上下文。 在任何人看來，這都是 NLP 向前邁出的重要一步。

所有這些聽起來都令人印象深刻，但它與搜索和 SEO 有什麼關係呢？ 這是關鍵問題。

BERT 將如何改變搜索？

BERT 更新將影響大量搜索結果。 谷歌計劃將 BERT 應用於搜索中的排名和特色片段。 僅就排名結果而言，BERT 將幫助谷歌更好地理解美國 10% 的英語搜索。 隨著更新擴展到其他語言和位置，受影響的搜索數量將進一步增加。

最有可能受到更新影響的查詢是較長的、更具對話性的查詢。 這些是谷歌算法最難理解的查詢。 搜索引擎對此類搜索詞的更好掌握將影響用戶和 SEO。 讓我們詳細了解 BERT 將如何改變這兩個不同的群體。

用戶改進

BERT 更新的主要影響將是對執行谷歌搜索的人。 對查詢的更好的上下文理解將使谷歌能夠提供更相關的結果。 搜索引擎宣布 BERT 更新的帖子通過一些示例說明了它在實踐中的工作原理。 值得在這裡詳述其中的幾個例子。

首先，該帖子顯示了搜索查詢“2019 年前往美國的巴西旅行者需要簽證”：

在那個特定的查詢中，最關鍵的詞之一也是最短的詞之一。 “To”及其與其他詞的關係定義了搜索者正在尋找的信息。 他們計劃從巴西到美國旅行，需要獲得簽證。

以前，Google 不會意識到“to”的重要性。 如上圖所示，搜索引擎用於顯示有關前往巴西的結果。 由於 BERT 更新，那些不相關的結果不再出現在 SERP 上。

谷歌帖子分享的進一步查詢進一步闡明了事情。 這一次，他們使用了“美容師工作時站得太多”：

在此示例中，BERT 更新對術語是否同義的把握得到了改進。 對於 BERT 更新之前的搜索，Google 在查詢中使用“stand”表示與“stand-alone”相同的意思。

因此，關於“獨立美容師學校”的結果排名靠前。 更新後，SERP 上有明顯的更正。 第一個結果與美學家站著工作有關。 反過來，這反映了搜索查詢的實際含義。

因此，BERT 更新將對每個使用谷歌搜索的人產生真正的影響。 因此，這將對 SEO 產生影響，但可能沒有您想像的那麼多。

對 SEO 的影響

SEO 的核心是確保您的網頁在相關搜索查詢中排名盡可能高。 任何影響谷歌如何編譯其排名的更新都會對您的搜索引擎優化產生影響。 但是，如果您到目前為止一直在正確地進行 SEO，那麼效果不會很顯著。

BERT 更新沒有引入新的排名因素。 它不是獎勵不同類型的內容或不同頁面元素的更新。 相反，BERT 尋求改進谷歌本身的表現。 如果搜索者提出與您的內容相關的問題，BERT 應該可以讓他們更輕鬆地找到您的頁面。

如何優化 BERT 的 SEO 策略？

BERT 更新並不是對谷歌算法的改變，谷歌算法應該需要任何新的 SEO 優化工作。 事實上，您可以爭辯說此更新使您的 SEO 和內容營銷生活更加直接。 只要用戶意圖和為用戶（而非 Google）創建內容已經成為您營銷策略的核心。

谷歌搜索聯絡員 Danny Sullivan 在 Twitter 上說：

谷歌長期以來一直強調為實際用戶創建內容的重要性。 搜索引擎不希望任何人在他們的網站上填充僅為排名而“優化”的副本。 那麼，最好的網站將已經在考慮用戶意圖的情況下撰寫帖子和頁面。

但是，在 SEO 方面，您必須做出一定程度的妥協。 關鍵字研究告訴您您的內容必須針對的那些查詢。 由於在線搜索的性質，這些關鍵字通常不是真實的會話短語。 更常見的是，它們是我們之前談到的那種關鍵字-ese 字串。

BERT 更新可能會改變這一切。 如果谷歌能夠更好地理解真正的短語，搜索者將能夠更頻繁地使用它們。 因此，網站所有者和 SEO 將能夠在他們的副本中定位這些短語。 您將不再需要將笨拙的 SEO 關鍵字撬入您的內容以幫助您的 SERP 排名。 從 SEO 的角度來看，這就是我們所說的 BERT 可能會讓您的生活更輕鬆的意思。

BERT 可能產生負面影響的唯一一種 SEO 工作是那些已經讓你陷入困境的工作。 例如，為現有內容中的鏈接放置付費將變得更加不可取。

無論如何，SEO 關鍵字的不自然放置就像拇指一樣突出。 BERT 更新後，谷歌不會將用戶指向與其查詢的真正含義無關的內容。 這與內容是否包含特定關鍵字無關。

得益於 BERT 更新，您可以更加關注用戶意圖。 BERT 和更普遍的機器學習正在將在線搜索引向新的方向。 朝著反映用戶意圖的結果有一個合乎邏輯的進展。 這與專注於確切關鍵字或查詢的結果相反。

谷歌希望每個 SERP 顯示與搜索者正在尋找的內容真正相關的結果。 這與確保所有結果都包含用戶在搜索引擎中輸入的確切單詞不同。 BERT 更新讓谷歌能夠更好地區分兩者。 正是出於這個原因，BERT 可能會改變遊戲規則。

伯特； 搜索查詢中的新名稱

Transformers 的雙向編碼器表示聽起來很嚇人。 BERT 聽起來友好而令人興奮。 首字母縮略詞更貼切。 BERT 更新是對谷歌算法的調整，可能會帶來全面的好消息。

BERT 更新顯著提高了谷歌理解搜索查詢真正含義的能力。 搜索引擎利用機器學習使其算法更加智能。 他們現在能夠辨別使用不同單詞的上下文。 這使 Google 可以更輕鬆地提供真正回答用戶問題的結果。

對於 SEO 和網站所有者來說，這也是個好消息。 BERT 更新可能意味著嘗試將笨重的關鍵字嵌入文案的開始或結束。 相反，您可以專注於為那些真正要閱讀它的人編寫最好的內容。 這一定會讓各地的作家、讀者和 SEO 專業人士鬆一口氣。