Google将新的BERT模型应用于搜索排名,影响10比1的查询

Google将新的BERT模型应用于搜索排名,影响10比1的查询

谷歌是 推出 它说的是过去5年中搜索工作的最大进步,也是搜索历史上最大的进步之一。

Google正在使用去年推出的一项名为BERT的新技术来理解搜索查询。

伯特 代表来自变压器的双向编码器表示。变形金刚是指处理相对于句子中所有其他单词的单词的模型。

这意味着BERT模型可以通过查看前后的单词来解释单词的适当含义。与依次处理单词相比,这将导致对查询的更好理解。

这对SEO和网站所有者意味着什么?

Google利用BERT模型来理解查询会影响搜索排名和精选摘要。但是,BERT不会用于100%的搜索。

目前,在美国,每10个搜索中就有1个以英语使用BERT。 Google说BERT非常复杂,以至于突破了Google硬件的极限,这可能就是为什么只在有限的搜索次数中使用它的原因。

美国的Google搜索用户应开始在搜索结果中使用更多有用的信息:

“特别是对于更长,更多的对话查询,或在诸如“ for”和“ to”之类的介词与含义有很大关系的搜索中,Search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。”

对于精选片段,Google使用BERT模型来改善可使用精选片段的所有两个国家的搜索结果。

谷歌表示,BERT经过严格的测试,以确保这些更改实际上对搜索者更有帮助。您可以在下一节中看到一些示例前后的内容。

BERT的例子

在测试中,Google发现BERT帮助其算法更好地掌握了查询的细微差别,并了解了以前无法做到的单词之间的联系。

这是“ 2019年前往美国的巴西旅行者需要签证”的搜索。您会看到BERT如何帮助Google理解该查询是关于巴西人前往美国的情况,而不是相反。

Google将新的BERT模型应用于搜索排名,从而影响1-10的查询。“ width =” 760“ height =” 422“ size =”(最大宽度:760px)100vw,760px“ data-srcset =” https:// cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/0fa07f5b-cc85-4ee6-8def-5a05d725a3e9-5db24ca8d9ccd-768x426.png 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019 /10/0fa07f5b-cc85-4ee6-8def-5a05d725a3e9-5db24ca8d9ccd-480x266.png 480w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/0fa07f5b-cc85-4ee6-8def-5a05d725a3e9- 5db24ca8d9ccd-680x377.png 680w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/0fa07f5b-cc85-4ee6-8def-5a05d725a3e9-5db24ca8d9ccd-1024x568.png 1024w,https:// cdn。 searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/0fa07f5b-cc85-4ee6-8def-5a05d725a3e9-5db24ca8d9ccd.png 1541w“ data-src =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/ 2019/10 / 0fa07f5b-cc85-4ee6-8def-5a05d725a3e9-5db24ca8d9ccd-768x426.png

这是另一个使用查询“美学家的工作量很大”的示例。以前,Google会将“独立”和“独立”这两个词解释为同一意思,从而导致不相关的搜索结果。

使用BERT,Google可以更好地解释“站立”一词的使用方式,并理解查询与成为美容师的身体需求有关。

Google将新的BERT模型应用于搜索排名,从而影响1-10的查询。“ width =” 760“ height =” 419“ size =”(最大宽度:760px)100vw,760px“ data-srcset =” https:// cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/a6f1a883-26b7-4f91-9731-a99c3f3f7227-5db24cac1d026-768x423.png 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019 /10/a6f1a883-26b7-4f91-9731-a99c3f3f7227-5db24cac1d026-480x264.png 480w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/a6f1a883-26b7-4f91-9731-a99c3f3f7227- 5db24cac1d026-680x374.png 680w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/a6f1a883-26b7-4f91-9731-a99c3f3f7227-5db24cac1d026-1024x564.png 1024w,https:// cdn。 searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/a6f1a883-26b7-4f91-9731-a99c3f3f7227-5db24cac1d026.png 1600w“ data-src =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/ 2019/10 / a6f1a883-26b7-4f91-9731-a99c3f3f7227-5db24cac1d026-768x423.png这是带有和不带有BERT的查询之前/之后的更多示例。

Google将新的BERT模型应用于搜索排名,从而影响1-10的查询。“ width =” 760“ height =” 442“ size =”(最大宽度:760px)100vw,760px“ data-srcset =” https:// cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/aa29ccf8-adf8-4d3f-84d1-d3340c420095-5db24caf8decf-768x447.png 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019 /10/aa29ccf8-adf8-4d3f-84d1-d3340c420095-5db24caf8decf-480x279.png 480w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/aa29ccf8-adf8-4d3f-84d1-d3340c420095- 5db24caf8decf-680x396.png 680w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/aa29ccf8-adf8-4d3f-84d1-d3340c420095-5db24caf8decf-1024x596.png 1024w,https:// cdn。 searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/aa29ccf8-adf8-4d3f-84d1-d3340c420095-5db24caf8decf.png 1525w“ data-src =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/ 2019/10 / aa29ccf8-adf8-4d3f-84d1-d3340c420095-5db24caf8decf-768x447.png“您能为某人的药房买药吗”:使用BERT模型,我们可以更好地理解“为某人”是该查询的重要组成部分,而以前我们却错过了含义,显示了填写处方的一般结果。

Google将新的BERT模型应用于搜索排名,影响10分之一的查询。“ width =” 760“ height =” 439“ size =”(最大宽度:760px)100vw,760px“ data-srcset =” https:// cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/1c3db6da-8298-4ccf-bb5c-53679f46cc31-5db24cb29abda-768x444.png 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019 /10/1c3db6da-8298-4ccf-bb5c-53679f46cc31-5db24cb29abda-480x278.png 480w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/1c3db6da-8298-4ccf-bb5c-53679f46cc31- 5db24cb29abda-680x394.png 680w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/1c3db6da-8298-4ccf-bb5c-53679f46cc31-5db24cb29abda-1024x593.png 1024w,https:// cdn。 searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/1c3db6da-8298-4ccf-bb5c-53679f46cc31-5db24cb29abda.png 1600w“ data-src =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/ 2019/10 / 1c3db6da-8298-4ccf-bb5c-53679f46cc31-5db24cb29abda-768x444.png“停在没有路缘的山坡上”:过去,这样的查询会使我们的系统感到困惑–我们过分重视“路缘”一词,而忽略了“否”一词,不了解该词对适当地响应此查询。因此,我们将返回路边停车的结果!

Google将新的BERT模型应用于搜索排名,从而影响1-10的查询。“ width =” 760“ height =” 411“ size =”(最大宽度:760px)100vw,760px“ data-srcset =” https:// cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/0c07a83b-19b6-4f5c-a155-75c8b76ac17e-5db24cb64e5e5-768x415.png 768w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019 /10/0c07a83b-19b6-4f5c-a155-75c8b76ac17e-5db24cb64e5e5-480x259.png 480w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/0c07a83b-19b6-4f5c-a155-75c8b76ac17e- 5db24cb64e5e5-680x367.png 680w,https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/0c07a83b-19b6-4f5c-a155-75c8b76ac17e-5db24cb64e5e5-1024x553.png 1024w,https:// cdn。 searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2019/10/0c07a83b-19b6-4f5c-a155-75c8b76ac17e-5db24cb64e5e5.png 1300w“ data-src =” https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/ 2019/10 / 0c07a83b-19b6-4f5c-a155-75c8b76ac17e-5db24cb64e5e5-768x415.png“成人数学练习书”:虽然上一结果页面包括“年轻人”类别中的一本书,但BERT可以更好地理解“成人”是在上下文之外匹配的,并可以得出更有用的结果。

关于这些示例,需要注意的一件事是它们来自Google的评估,可能不会100%反映搜索结果中实时显示的内容。

一位Google发言人告诉我,这些示例仅是为了说明BERT所帮助的语言理解挑战的类型,但是当然还有很多其他查询会对BERT产生影响。

展望未来

Google希望通过这项更改来提高对查询的理解,提供更相关的结果,并使搜索者习惯于以更自然的方式输入查询。

谷歌没有透露这一变化将在多大程度上影响搜索排名。鉴于BERT仅在美国的10%的英语查询中使用,因此与全面算法更新相比,其影响应最小。

了解语言是一个持续的挑战,Google承认,即使使用BERT,也可能无法解决所有问题。尽管该公司致力于在解释查询的含义方面变得更好。

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