Google BERT 更新：背景和分析

這是五年來谷歌算法的最大變化，影響了十分之一的搜索查詢。 通過 Google BERT 更新，Google 旨在改進對複雜長尾搜索查詢的解釋並顯示更多相關的搜索結果。 通過使用自然語言處理，谷歌大大提高了其理解搜索詞語義上下文的能力。

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Searchmetrics 在 Google BERT 更新上的兩分錢

“Bert 對 Google 來說是一個合乎邏輯的發展，緊隨 Panda、Hummingbird 和 RankBrain 的腳步。 但是，這一次我們關注的不是數據索引或排名方式的變化。 相反，谷歌正試圖識別搜索查詢的上下文並相應地提供結果。 這是對 Word2Vec 和 GloVe 等無上下文模型所能提供的令人興奮的補充。 對於語音搜索和會話搜索，我希望在不久的將來看到結果質量的重大飛躍。” – Malte Landwehr，Searchmetrics 產品副總裁

BERT 在哪裡推出？

雖然 BERT 最初只使用 Google.com 的自然搜索結果，但自 2019 年 12 月以來，BERT 已經在全球推出了 70 多種語言。 對於在自然搜索結果中以文本、表格或列表的位置 0 顯示的精選片段，BERT 已經在所有 25 種語言中使用，谷歌也針對這些語言顯示精選片段。

BERT 正在推出用於計算有機搜索結果的語言：南非荷蘭語、阿爾巴尼亞語、阿姆哈拉語、阿拉伯語、亞美尼亞語、阿塞拜疆語、巴斯克語、白俄羅斯語、保加利亞語、加泰羅尼亞語、中文（簡體和台灣）、克羅地亞語、捷克語、丹麥語、荷蘭語、英語, 愛沙尼亞語, 波斯語, 芬蘭語, 法語, 加利西亞語, 格魯吉亞語, 德語, 希臘語, 古吉拉特語,希伯來語, 印地語, 匈牙利語, 冰島語, 印度尼西亞語, 意大利語, 日語, 爪哇語, 卡納達語, 哈薩克語, 高棉語, 韓語, 庫爾德語, 吉爾吉斯語, 老撾語, 拉脫維亞語，立陶宛語，馬其頓馬來語（文萊達魯薩蘭國和馬來西亞），馬拉雅拉姆語，馬耳他語，馬拉地語，蒙古語，尼泊爾語，挪威語，波蘭語，葡萄牙語，旁遮普語，羅馬尼亞語，俄語，塞爾維亞語，僧伽羅語，斯洛伐克語，斯洛文尼亞語，西班牙語斯瓦希里語，瑞典語，他加祿語，塔吉克語、泰米爾語、泰盧固語、泰語、土耳其語、烏克蘭語、烏爾都語、烏茲別克語和越南語。

在這條推文中，谷歌宣佈在全球推出 BERT：

BERT 是我們讓 Google 搜索更好地理解語言的新方法，現已在全球範圍內推廣到 70 多種語言。 它最初於 10 月推出，用於美國英語。 您可以在下面閱讀有關 BERT 的更多信息，並且此線程中提供了完整的語言列表……。 https://t.co/NuKVdg6HYM

— Google SearchLiaison (@searchliaison) 2019 年 12 月 9 日

與此同時，在用戶報告流量下降 40% 並懷疑 BERT 是原因之後，網站管理員趨勢分析師約翰穆勒在他的谷歌網站管理員聚會中發表了講話。 Mueller 解釋說，BERT 不對此類排名和流量下降負責，而是定期更新或核心更新之一。 根據算法更改的標準，Mueller 在視頻中從 30:46 分鐘開始詳細解釋了 Google 的開發工作原理：

BERT 是什麼意思？

縮寫“BERT”代表 Transformers 的雙向編碼器表示，指的是基於神經網絡的算法模型。 在自然語言處理 (NLP) 的幫助下，機器系統試圖解釋人類語言的複雜性。 您可以在 Google 的 AI 博客上找到 BERT 的詳細文檔。

簡而言之，谷歌使用 BERT 試圖更好地理解搜索查詢的上下文，並更準確地解釋單個單詞的含義。 這一突破建立在稱為變形金剛的數學模型之上：這些模型分析了一個單詞與句子中所有其他單詞的關係——或者在谷歌搜索搜索查詢的情況下——而不是簡單地孤立地查看單詞的含義。 這在解釋介詞的含義和單個單詞在搜索查詢中的位置時特別有用。

為什麼 BERT 更新對 Google 如此重要？

據谷歌稱，大約 15% 的搜索查詢是新的——這意味著它們是第一次被搜索。 此外，搜索查詢的措辭越來越接近真實的人類交流——部分是在語音搜索等技術進步的影響下。 統計服務 Comscore 專家估計，語音搜索的比例將在兩年內達到 50%。 另一個因素是搜索查詢長度的增加——今天，70% 的搜索可以被認為是長尾搜索。 人們向谷歌提出完整的問題，並期望在幾分之一秒內得到準確的答案——而 BERT 現在構成了使這成為可能的技術的重要組成部分。

多年來，谷歌一直致力於開發能夠正確響應新搜索查詢並改善內容解釋的神經網絡：

• 蜂鳥： 2013 年，蜂鳥被納入谷歌算法。 此算法更新可以更好地解釋整個搜索查詢，而不僅僅是搜索查詢中的單個單詞。
• RankBrain ：2015 年，RankBrain 成為 Google 算法的一部分，並被宣佈為第三重要的排名因素。 這使得處理具有多種含義的搜索詞或超出正常長尾搜索的其他復雜查詢成為可能。 借助 RankBrain，還可以處理首次搜索、口語、對話和新詞。

BERT 會影響哪些搜索查詢？

BERT 的影響會影響長尾搜索查詢。 BERT 改進了對較長查詢的上下文解釋，這些查詢作為問題或一組詞輸入（或語音搜索中的語音）到搜索欄中。

在他們的博客上，谷歌提供了一些搜索查詢示例，BERT 有助於更好地理解這些示例，並且搜索引擎現在提供了更相關的結果。

根據谷歌的說法，在這個自然搜索結果的例子中，“to”這個詞的重要性及其與其他詞的關係以前被低估了。 但是，“to”一詞在句子的含義中起著不可或缺的作用。 我們正在與來自巴西的人打交道，他想去美國旅行——而不是相反。 新的 BERT 模型使 Google 能夠正確理解這種區別並提供與真實搜索意圖相對應的結果。

示例 2：“在沒有路邊的山坡上停車”

在這個來自谷歌博客文章的例子中，它涉及評估搜索結果以選擇最相關的精選片段，過去的焦點過於集中在“遏制”這個詞上，而忽略了“不”這個詞的重要性。 這意味著顯示的精選片段幾乎沒有用處，因為它實際上回答了與搜索者提出的問題相反的問題。

SEO 和網站管理員可以做什麼？

如何對 BERT 做出反應並沒有簡單的答案。 沒有任何簡單的策略可以用來突然讓您的網站排名更好或彌補損失。 相反，重要的是要記住，您需要編寫內容並構建您的網站，不僅僅是為了算法，而是為了人們：為了您的潛在用戶和將訪問您的網站並與之互動的客戶。