Google宣布了他们所谓的五年来最重要的更新。BERT更新影响10％的搜索查询。什么是BERT？它将如何影响SEO？
根据Google的说法，此更新将影响取决于上下文的复杂搜索查询。
谷歌说：
“这些改进的重点是提高语言理解能力，尤其是对于更自然的语言/会话查询，因为BERT可以帮助搜索引擎更好地理解搜索词的细微差别和上下文，并使这些查询与有用的结果更好地匹配。
特别是对于更长的，更具会话性的查询，或诸如“ for”和“ to”之类的介词与含义有很大关系的搜索，Search将能够理解查询中单词的上下文。您可以通过一种自然的方式进行搜索。”
搜索算法专利专家Bill Slawski对BERT的描述如下：
BERT是一种自然语言处理预训练方法，可用于大量文本。它处理诸如主体识别，语音标记的一部分以及其他自然语言处理过程中的问题解答之类的任务。BERT帮助Google从网络上理解自然语言文本。
Google已经开源了这项技术，其他公司则创建了BERT的变体。”
BERT算法是与自然语言处理相关的深度学习算法。它可以帮助搜索引擎蜘蛛理解句子中单词的含义，但是可以理解上下文的所有细微差别。
搜索算法专家Dawn Anderson说：
“ BERT在11种自然语言处理任务上提高了技术水平，甚至击败了人类的理解。毕竟语言学家会在一个词的整个词性中争论数小时。
但是，如果页面所要表达的主题不是很清晰怎么办？我们经常会听到一些声音“您要表达什么意思？”。
代词在历史上一直是个很大的问题，但是BERT对此做了很多帮助。由于BERT具有双向性，改善了上下文。
Google的BERT更新改善了Google了解搜索查询的方式。BERT分析搜索查询，而不分析网页。但是，正如Dawn所说，在精确使用单词方面，SEO变得更加重要。
Dawn Anderson说到：
“这将人类的理解从大量自然语言理解任务中淘汰了。BERT就像一个WordPress插件一样，它是一个起点，然后他们对其进行自定义和改进。
上下文和BERT的示例
这句话是“ how to catch a cow fishing？”
在新英格兰，钓鱼中的 “ cow ” 一词意味着大条纹鲈鱼。
条纹鲈鱼是一种流行的咸水鱼，大西洋沿岸有数百万垂钓者垂钓。
因此，10月初输入短语“ how to catch a cow fishing ”，谷歌提供了与牲畜有关的结果。
即使故意使用“ fishing ” 一词来提供上下文，但Google还是忽略了该上下文，而是提供了与母牛有关的结果。那是2019年10月1日。
在2019年10月25日，相同的查询，相关结果还是条纹鲈鱼和钓鱼。
BERT算法似乎已理解“fishing”一词的上下文，并更改了搜索结果，将重点放在与捕鱼相关的网页上。
Dawn Anderson解释说，新的搜索结果如下：
cow意味着不同的东西。单个单词有不同的含义。这个词周围的上下文提供了更多的含义。”
没错，这正是Google在搜索查询中所做的，即“ how to catch a cow fishing”。” BERT似乎使用了“ fishing ” 一词来向该搜索查询添加上下文。
这意味着BERT可能仅仅是个开始。虽说这只是一个开始，但确实一个巨大的飞跃。