Google经常会对其核心算法进行重大更新。是什么让BERT与其他所有产品区分开？根据Google的说法，BERT是他们五年以来的最大更新（自RankBrain以来），它影响10%的搜索查询。
简而言之：BERT承诺会更准确地回答你在Google上遇到的问题。
什么是Google BERT？
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。虽然这听起来很复杂，但我们所需要知道的是，这是Google更好地了解所用自然语言的更详细信息的方法。
实际上，在Google引入BERT作为其主要算法的一部分之前，它已作为开源神经网络发布。
这意味着具有技术知识的任何人都可以使用该代码来训练自己的最先进的问题回答系统。
这听起来很有趣，但是BERT如何工作？
Google BERT如何工作？
过去，Google并不总是擅长理解复杂或对话式搜索。
根据Google的说法，“人们经常打出他们认为我们会理解但实际上并不自然地问问题的字符串”。
这种现象在Google总部中被称为“关键字”，这是Google想要避免的事情。
因此，通过机器学习和自然语言处理，BERT可以处理查询中单词的整个上下文。然后，它会审阅前后的单词，而不是一次只关注每个单词。
在发布BERT之前，Google进行了大量测试。测试以查看前后结果是否有所改善。以下是两个供你查看的测试示例：
Google BERT：它是什么，它应该改变你的SEO方法吗？
比如：关键字“2020年前往美国的中国旅行者需要签证”。
这表明旅行者想从中国而不是相反的方式访问美国。
在使用BERT之前，Google并不了解这种细微差别或查询的全部内容，因此会为前往中国的美国游客带来搜索结果，这当然不是搜索者所期望的！
Google BERT：它是什么，它应该改变你的SEO方法吗？
对于关键字“无路边的山坡上停车”，该查询以前会使Google感到困惑。
现在，决定质量和相关内容的要素是Google一段时间以来一直关注的事情。
2013年，Google对其主要算法进行了改进，并将其命名为Hummingbird。
在此之前，Google对网页是否被认为相关的评分在很大程度上与关键字优化的程度有关。
如果将关键字添加到重要的页面元素（如标题标签，标题和内容）中，则得分会很高。你可以将这种方法视为相关性1.0。
但是，蜂鸟算法的主要目标之一是通过更好地理解关键字的含义以及它们与其他主题的关系，而不是构成单词的字符串来从“字符串变成事物”。
再到2015年，Google推出了Hummingbird的第一个子算法：RankBrain。
这个很特别，因为它是Google的第一个人工智能算法。
RankBrain可以更好地理解关键字背后的用户意图，并且重点在于提供可能的最佳结果，而不是最佳的关键字优化结果。
谷歌公开称RankBrain是其排名前三的因素之一。
Google现在使用人工智能来尝试确定用户是否满意。关键字意图匹配正迅速成为现代SEO最重要的方面之一。
那么，BERT和RankBrain有什么区别？
让我们从相似之处开始。两者都由Google的主要算法Hummingbird控制，使用人工智能，并专注于理解搜索查询的意图，因此它们可以帮助尽可能提供最佳结果。
RankBrain擅长理解用户更具体和未知关键字的意图；而BERT解决了自然语言的细微差别。
当你开始考虑关键字背后的用户意图以及对用户而言可能是最好的结果时，你的想法就从相关性1.0（关键字匹配）升级到相关性2.0（关键字意图匹配）。
你应该改变SEO方式吗？
可能不会。
谷歌一直在说，“专注于用户，其他所有事情都会随之而来”。
Google的理念没有改变，但是随着人工智能的发展，Google现在在更好地理解用户的需求上正变得越来越出色，并且正在更加努力地确定用户在更多关键字后面的意图。
因此，现代SEO现在结合了相关性1.0（关键字匹配）和相关性2.0（关键字意图匹配）以产生相关内容。两者对于你的SEO成功都是至关重要的。
现在，随着蜂鸟，RankBrain和现在的BERT人工智能的引入，很明显，谷歌正在加倍努力向其用户提供最佳用户体验。
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