然而，在 Google 对其算法进行的大量修改中，有一些非常重要的修改，在这篇文章中我想和大家谈谈Google BERT，这是由 Pandu Nayak（Google 副总裁）宣布的更新搜索）2019 年 10 月 25 日。
现在，在本文中，我将向您简要介绍一些关键方面，以了解BERT 是什么、它在Google 搜索算法中的工作原理以及它如何影响SERP和 SEO 策略。我们开始吧？
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什么是 Google BERT？它在 Google 算法中如何工作？
BERT 是 Bi Direction Encoder Representations from Transformers 的缩写。从技术上来说，BERT 是一种应用于自然语言处理（NLP）领域，特别是自然语言理解（NLU）子领域的人工神经网络（ANN）模型。
换句话说，BERT是一个基于人工智能（AI）的系统，帮助谷歌算法进行自然语言处理，即更好地理解用户通过祈祷进行搜索时使用的语言，
从这个意义上说，谷歌算法的新更新与 2015 年RankBrain的算法一样具有创新性，RankBrain 是第一个用于分析用户搜索查询并在 SERP 中更好地排名结果的人工智能机制。这两个系统（BERT 在更大程度上）都应用了一种分析方法，允许每个查询以更自然的方式结合上下文。
为了实现这一目标，BERT 有一个称为“双向性”的功能，即从两个方向分析一个句子。也就是说，它分析在关键字左侧和右侧找到的单词，这使得它能够深入了解用户为 Google 搜索输入的整个短语的上下文和主题。
双向 BERT资料来源：Vidhya 分析
这样，在很好地了解某个查询的内容后，Google 的算法凭借 卡塔尔电子邮件列表 完整包 其200 多个分类因素，会选择最能响应该搜索的内容，从而使 SERP 中的结果与用户越来越相关。
因此，虽然BERT 并不完全是一个分类因素，但它与其中的几个因素直接相关，因为该系统将开始负责告诉算法用户到底需要找到什么。
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BERT 如何影响 Google 搜索 SERP？
据谷歌搜索官方团队介绍，该平台的目标是快速为用户提供所需的准确答案。为此，内容分类算法每天都在发展。然而，不仅索引页面的排名很重要，而且对所进行查询的语言理解也很重要。最后一点就是 BERT 的用武之地。
得益于 BERT 对查询的分析，Google 结果页面可以更好地根据用户兴趣进行定制。这意味着“关键词”不再像单个元素那样具有相关性，因为从现在开始，谷歌将更加优先考虑搜索意图，而不是那些本身脱离语境且无法传达具体疑问的单词。
这个新的谷歌搜索流程将逐渐完善特色片段的生成和SERP 中的零点击现象，因为一方面，特色片段能够返回非常直接响应搜索意图的结果。这反过来又产生了所谓的“零点击”，这意味着用户在执行搜索后，不再需要进行任何其他点击即可进入回答其查询的页面，那么，您已经可以看到此响应直接在 SERP 中。
特色片段和零点击的示例如下：
BERT Google 精选片段因此，当询问“在美国工作的文件”时，SERP 中会出现一个特色片段，其中会立即显示直接答案，而无需用户单击任何页面。
虽然特色片段的操作确实早于 BERT，但通过这次新的更新，生成的片段将开始变得更加高效、精确，并且适用于更多的查询。