Bert算法号称是五年来最大变化的一次算法,值得我们报道一下。
什么是BERT?
这是Google的基于神经网络的自然语言处理(NLP)预训练技术。在Rank Brian算法推出的时候,该算法主要是用来分析用户的行为数据,了解大概文章的意思,而BERT算法的更新,直接能识别出人们口语化的提问,并给出最佳的答案。
本次的BERT算法除了会影响10%的搜索结果之外,他还影响Feature Snippet。虽然SEO行业的人都说对排名影响不大,但Daniel认为本次的算法更新直接改变了SEO的一些做法。
我们先来看看本次BERT算法更新后,整个搜索结果发生的变化
例子1:
以前搜,2019年前往美国的巴西旅行者需要签证,出现的搜索结果是“美国去巴西不需要签证”,而BERT算法更新后,搜索准确度高了很多,直接满足了搜索者的请求。
例子2:
搜索“做美学家的工作量很大”时,谷歌表示,以前会将“独立”一词与查询中使用的“立场”相匹配。而BERT算法更新之后,Google已经能够理解Stand代表的是一种物理上的需求要做很多工作,比之前搜索的结果更加精准。
例子3:
在Feature Snippet中,搜索“在没有路边的山坡上如何停车?”,谷歌以前太强调“路边”这个词,所以可以看到搜索结果出现的都是”Curb“为主的内容,但这个内容并不能很好的解决用户的需求。所以BERT出现后,他更好的理解用户当前的需求,Feature Snippet也发生了变化。
Daniel对本次算法的看法
本次算法是对用户的口语化问题做出更人性化的升级,以前的stop word,比如to、for这些词现在被重视起来了。以前我们在Yoast SEO里面,插件建议我们把stop word尽量少用。但本次算法更新后,我们要合理的把stop word给用起来。
本次算法据searchengineland统计,影响了将近10%的搜索结果,这是一个非常大的搜索结果的变化。因此,这次算法更值得我们去研究新算法BERT下,如何去获取到更多的流量。
还有一点猜想就是:本次BERT算法更新,从某种意义上来讲,是在为以后的智能机器人做铺垫。比如我们用天猫盒子,小米精灵等机器人设备,提出的问题会有对应的回答,但目前还不能很精准的回答出所有的问题。但随着BERT算法更新后,相信很快这些机器人就能很好的解答我们的问题了。当然,这些回答的数据还是会从网页端进行获取。当你优化好这块的内容并得到不错的排名,机器人会优先使用你的内容来进行解答,但具体这个商业如何变现,就还不得而知。
但,有个风向标很明显:口语化的内容创作将会是我们后续发力的重点。
发布时间:2020-05-12
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