BERT對SEO優化帶來什麼影響?自從2014年Google推出RankBrain演算法後，這五年間Google對演算法的更新可算是「小打小鬧」。直至到2019年10月25日Google正式發佈了五年來最重大的搜尋演算法——BERT。BERT結合人工智能的技術，不僅能更理解用戶的搜尋意圖，還能更理解搜尋關鍵字的語意，為用戶提供更精準的結果。雖然目前BERT僅優先更新英語搜尋結果，但相信不久的將來該技術會擴及至其他語言。
什麼是BERT?
BERT，全稱「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」，是Google基於自然語言處理(NLP)的訓練技術。與以往Google只能從前後文判斷會出現的字句不同，BERT技術能幫助Google更容易理解網頁內容中上下文與關鍵字之間的關係，並分析出更精準的語意。
簡單來說，BERT的出現能讓搜尋器更貼近人類語言，更理解用戶的搜尋意圖，並精準提供他們想找的資訊。對站長而言，BERT能幫助他們準確傳達信息到有需求的潛在客戶，以便更容易發掘精準用戶。
BERT目前會應用在哪裡?
#1 搜尋結果
以往Google主要是透過分析內容中的主要關鍵字，滿足用戶的搜尋主題，而忽略內容中其他字眼，導致時常誤解用戶的搜尋意圖，提供錯誤或關聯性較少的資訊。
新技術BERT深度結合人工智能及語言分析技術，透過大量的網絡文本整合和龐大的通用語言模組，以往被忽略的字眼完成分析搜尋子串、納入以往被忽略的字眼，為用戶提供更有用的回應。但由於BERT帶來的改變很細微，因此絕大多數用戶難以察覺。
#2 精選摘要
Google還表示，BERT技術也會應用到搜尋結果中的精選摘要，以幫助用戶能快速找到更有幫助的資訊。據悉，目前BERT技術在韓文、葡萄牙文及印地語系等，以取得相當顯著的成效。
BERT對SEO優化的影響?
#1 對搜尋結果的影響
目前BERT僅應用於英文搜尋結果當中10%的結果，隨着時間的推移，BERT的影響範圍將會涉及到全球所有語系的搜尋結果，屆時很多網站的排名或因而有所變動。
以Google官網當中所舉的例子來看，搜尋「2019 brazil traveler to usa need a visa.」中，以往Google不理解介系詞「to」這類型查詢的差異，導致經常顯示錯誤的結果。如今有了 BERT技術後，Google能更好地理解，「to」是巴西旅行者要「去」美國的所需簽證，而非「美國公民要去巴西旅遊所需的簽證」。正因為Google能理解這種細微的差別，因此能為用戶提供更為正確且相關的搜尋結果。
#2 BERT並不會取代RankBrain
如無意外，BERT將會成為2019年Google最大的搜尋器演算法更新，但BERT的出現並不意味RankBrain就會消失。
RankBrain是Google首個利用人工智能理解用戶搜尋意圖的技術，對搜尋關鍵字與Google索引資料庫中的內容進行交叉查詢，比以往更理解用戶意圖與提供更加準確的結果。
雖然BERT與RankBrain非常相似，但BERT並不會取代RankBrain，而是結合它，在進行搜尋關鍵字與網頁內容的匹配時，更加理解用戶的真正意圖和網頁內容的真正語意，使BERT與RankBrain達到相輔相成的效果。
而目前Google的做法可能是，先判斷搜尋關鍵字適合哪種演算法進行搜尋排序，再選擇最優的演算法則，至於具體做法還是需要時間來觀察。
#3 如何優化BERT?
Google在發佈RankBrain演算法時曾提過，SEO不能「真正」針對RankBrain進行優化。同樣，我們也不能針對BERT進行優化，而是優化自身網站內容，讓用戶更理解你的內容或能從內容中受益，從而影響RankBrain和BERT演算法。
因此在SEO優化過程中，我們所在乎的並非「搜尋器演算法」，而是「用戶體驗」。Google不斷更新演算法的目的就是為用戶提供更佳的搜尋體驗和更準確的搜尋結果，因此要想獲得較佳的排名，就需要更努力地提供優質的內容給用戶。
雖然此次更新僅影響英文搜尋當中的10%搜尋結果，尚未波及其他語系，但相信不久的將來BERT技術將會全面覆蓋整個Google搜尋結果，屆時網站排名可能因而有所變化。為了好好應對這次的「風波」，持續關注BERT技術的最新動向與最新的SEO優化技術，才能在「亂世」中佔有一席之位。
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