Google算法：BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是Google开发的一种NLP(自然语言处理) 模型，全称是“Transformers的双向编码器表示”。它是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，旨在更好地理解语言的上下文和语义信息。

BERT更新时间线

BERT在Google搜索中的应用

BERT 模型在 Google 搜索中发挥着重要的作用，主要体现在以下几个方面：

• 理解搜索意图： BERT 模型可以更好地理解用户的搜索意图，从而提供更相关的搜索结果。
• 提高搜索质量： BERT 模型可以提高搜索结果的质量，使用户更快地找到所需的信息。
• 处理自然语言查询： BERT 模型可以更好地处理自然语言查询，使用户可以使用更自然的语言进行搜索。

BERT对SEO有什么影响?

1. 更加重视用户搜索意图

BERT最核心的改变，是将搜索引擎的重心从关键词匹配转向了理解用户搜索意图。 过去，SEO可能侧重于在内容中堆砌关键词以获得排名。 但BERT的出现，意味着Google能够更深入地理解用户搜索背后的真正目的、需求和语境。

SEO策略需要彻底转向以用户为中心，围绕用户的搜索意图来创作内容。 这意味着站长需要深入研究目标受众的搜索习惯、他们提出的问题、以及他们希望获得的信息类型。

2. 内容质量和相关性成为绝对核心

BERT提升了Google评估内容质量和相关性的能力。内容营销的重要性进一步提升。 高质量的内容不再仅仅是吸引用户的手段，而是SEO成功的基石。 我们需要投入更多精力创作优质内容，提升网站的整体内容质量。

3. 长尾关键词和对话式搜索的重要性提升

BERT能够更好地理解更复杂、更口语化、更长尾的搜索查询。 这意味着长尾关键词和对话式搜索 (例如语音搜索) 的重要性进一步提升。

SEO策略需要更加重视长尾关键词和对话式搜索的优化。 长尾关键词往往搜索意图更明确，竞争更小，转化率更高。

4. 精选摘要 (Featured Snippets) 的竞争更加激烈

BERT 提升了Google理解问题型查询和从网页中提取答案的能力，使得精选摘要的质量和数量都得到了提升。

SEO策略需要更加重视优化内容以争取精选摘要位置。

5. E-E-A-T更加重要

BERT帮助Google更好地评估网页的E-E-A-T 信号。对于 YMYL (Your Money or Your Life) 领域，以及信息真实性和准确性至关重要的主题，E-E-A-T 因素在排名中占据更高的权重。

6. 排名波动性可能增加

BERT更新可能会导致搜索结果排名的波动，特别是对于那些过去依赖于低质量内容或关键词堆砌策略的网站。

总结

BERT对网站的影响是深刻而长远的。 它标志着SEO进入了一个更加注重语义理解、用户意图和内容质量的新时代。 我们需要摒弃过去一些过时的SEO技巧，将重心转向以用户为中心的内容营销策略，创作高质量、相关性强、满足用户意图的内容，并持续提升网站的 E-E-A-T 信号。