Google近五年最大演算法更新－BERT將提供使用者更精準的解答！

Google自從在2015年推出 RankBrain演算法後，更於美國當地時間 10/25 發布五年來最重大的搜尋演算法更新。

除了與人工智慧更深度結合，更表示將使用“BERT”來分析搜尋意圖，理解使用者需要的資訊，以提供更精確的結果。

這次的變革將影響十分之一的搜尋結果，目前優先更新英語搜尋結果，未來將擴及至其他語言。

讓我們緊接著看看，這次的更新對我們有什麼影響吧✨

Google自去年開源了一項自然語言處理（NLP）預訓練的新模型－BERT，全名是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”。

以往只能從前後文判斷會出現的字句（單向），現在透過BERT這項新的演算法，搜尋引擎就能一次分析完整的句子（深層雙向），讓使用者快速獲得想要的答案。

這項更新並非取代RankBrain，而是另外增加的分析技術，Google認為BERT的結果更有幫助的話，就會使用它。

簡單來說，BERT可以讓電腦更貼近人類語言，理解使用者在Google搜尋時的意圖和真正想找的資訊是什麼。

對於業主而言，文章內容也能更確實地傳達到有需求的潛在客戶眼中。

＃應用1：搜尋結果

Google首次應用了去年發表的自然語言處理研究結果，深度整合人工智慧並利用語言分析技術改善搜尋排序結果。

以往的演算法是挑出最關鍵的單字，忽略其他常見字眼，以專注在搜尋主題上，導致時常會誤解搜尋者真正的意涵。

💡範例一：當使用者搜尋「可以幫別人到藥局買藥嗎？」

• 以前：忽略“for someone”這個字串，所以只會獲得買藥流程相關資訊。
• 現在：理解“for someone”對於搜尋意圖的重要性，因此會出現是否可以幫親友買藥的資訊。

💡範例二：搜尋「2019年巴西遊客到美國旅遊需要簽證」

• 以前：忽略“to”這個字眼，結果出現美國遊客到巴西旅遊的資訊。

• 現在：理解“to”的重要性，才能得到是從巴西到美國的旅客是否需要簽證的資訊。

📝根據以上的範例，我們可以看出：

新技術“BERT”仰賴大量網路文本，及龐大的通用語言模組，同時完整分析搜尋字串、納入以往被忽略的字眼。

Google表示：現在BERT技術得來的搜尋結果，能提供用戶更有用的回應，但改變很細微，絕大多數用戶難以察覺。

＃應用2：精選摘要 Featured Snippets

Google表示BERT技術也將使用在精選摘要上，以幫助使用者快速找到更有幫助的資訊，目前在韓文、葡萄牙文及印地語系中以取得相當顯著的成效。

💡精選摘要Featued Snippets範例：

（推薦閱讀：精選摘要是什麼？看 Featured Snippets 如何讓網站搶佔排名「第0位」）

＃1：搜尋排序可能會受到影響

官方表示：「BERT只是搜尋引擎努力瞭解人們真正想要搜尋什麼，所跨出的第一步。」

當你越能夠提供人們想要的答案，你的搜索排名才會在最前面。

試圖想要鑽漏洞的話，這種作弊行為是無法持久的，只有提供高品質的內容才能夠永續經營。

所以可以觀察看看近期網站流量的變化，若變化幅度較大，可能與此次的更新有關聯。

＃2：是否可以針對BERT做優化？

Google告訴我們：「無法針對BERT做特定的優化行為。」

但這也代表了Google搜尋引擎越來越能理解人類的語言，只要持續撰寫給使用者而非電腦看的內容即可。

剩下的就交給Google更加理解我們的文章內容，並匹配更精準且相關的資訊給使用者。

＃3：對文字工作者算是好消息

文字工作者掌握文字的能力更好，也更能依據消費者需求提供對應的解答。

國外SEO專家甚至鼓勵大家培養或委託專業文字工作者撰寫內容，既了解產品服務內容，又能符合消費者的搜尋意圖。

（Photo／Google, Twitter）

# 總結 Conclusion                         

此次的演算法更新，除了是Google應用AI人工智慧的一大進展，也反應出對使用者搜尋體驗的重視。

不需要去想如何去應對AI，BERT演算法只是第一步，持續運用人類自然的語言撰寫內容，才會有更多精準客戶上門。

不知道該如何寫出吸引消費者閱讀又符合SEO優化文章嗎，歡迎與鯊客聊聊讓我們幫助你！

資料參考來源：Google-Understanding searches better than ever before
Welcome BERT: Google's latest search algorithm to better understand natural language