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谷歌是 推出 它說的是過去5年中搜索工作的最大進步，也是搜索歷史上最大的進步之一。
Google正在使用去年推出的一項名為BERT的新技術來理解搜索查詢。
伯特 代表來自變壓器的雙向編碼器表示。變形金剛是指處理相對於句子中所有其他單詞的單詞的模型。
這意味著BERT模型可以通過查看前後的單詞來解釋單詞的適當含義。與依次處理單詞相比，這將導致對查詢的更好理解。
這對SEO和網站所有者意味著什麼？
Google利用BERT模型來理解查詢會影響搜索排名和精選摘要。但是，BERT不會用於100％的搜索。
目前，在美國，每10個搜索中就有1個以英語使用BERT。 Google說BERT非常複雜，以至於突破了Google硬體的極限，這可能就是為什麼只在有限的搜索次數中使用它的原因。
美國的Google搜索用戶應開始在搜索結果中使用更多有用的信息：
「特別是對於更長，更多的對話查詢，或在諸如「 for」和「 to」之類的介詞與含義有很大關係的搜索中，Search能夠理解查詢中單詞的上下文。您可以通過一種自然的方式進行搜索。」
對於精選片段，Google使用BERT模型來改善可使用精選片段的所有兩個國家的搜索結果。
谷歌表示，BERT經過嚴格的測試，以確保這些更改實際上對搜索者更有幫助。您可以在下一節中看到一些示例前後的內容。
BERT的例子
在測試中，Google發現BERT幫助其演算法更好地掌握了查詢的細微差別，並了解了以前無法做到的單詞之間的聯繫。
這是「 2019年前往美國的巴西旅行者需要簽證」的搜索。您會看到BERT如何幫助Google理解該查詢是關於巴西人前往美國的情況，而不是相反。
這是另一個使用查詢「美學家的工作量很大」的示例。以前，Google會將「獨立」和「獨立」這兩個詞解釋為同一意思，從而導致不相關的搜索結果。
使用BERT，Google可以更好地解釋「站立」一詞的使用方式，並理解查詢與成為美容師的身體需求有關。
這是帶有和不帶有BERT的查詢之前/之後的更多示例。
「您能為某人的藥房買葯嗎」：使用BERT模型，我們可以更好地理解「為某人」是該查詢的重要組成部分，而以前我們卻錯過了含義，顯示了填寫處方的一般結果。
「停在沒有路緣的山坡上」：過去，這樣的查詢會使我們的系統感到困惑–我們過分重視「路緣」一詞，而忽略了「否」一詞，不了解該詞對適當地響應此查詢。因此，我們將返迴路邊停車的結果！
「成人數學練習書」：雖然上一結果頁面包括「年輕人」類別中的一本書，但BERT可以更好地理解「成人」是在上下文之外匹配的，並可以得出更有用的結果。
關於這些示例，需要注意的一件事是它們來自Google的評估，可能不會100％反映搜索結果中實時顯示的內容。
一位Google發言人告訴我，這些示例僅是為了說明BERT所幫助的語言理解挑戰的類型，但是當然還有很多其他查詢會對BERT產生影響。
展望未來
Google希望通過這項更改來提高對查詢的理解，提供更相關的結果，並使搜索者習慣於以更自然的方式輸入查詢。
谷歌沒有透露這一變化將在多大程度上影響搜索排名。鑒於BERT僅在美國的10％的英語查詢中使用，因此與全面演算法更新相比，其影響應最小。
了解語言是一個持續的挑戰，Google承認，即使使用BERT，也可能無法解決所有問題。儘管該公司致力於在解釋查詢的含義方面變得更好。