Bi Direction Encoder Representations from Transformers ( BERT) 算法是一种用于自然语言处理的深度学习算法。该算法影响高达 10% 的搜索查询，帮助搜索引擎更好地理解搜索词的细微差别和上下文，并将搜索查询与相关结果相匹配。它分析搜索查询，而不是网页。目前，此更新适用于英语文本，但也将逐渐扩展到其他语言。
理解上下文很重要，因为没有上下文，就无法消除潜在的歧义。例如，Google 列出了短语“ 2019 巴西旅行者前往美国需要签证”。 这里重要的是英语介词“ to”[“to”] ，到目前为止，谷歌错误地理解了美国公民要去巴西，现在它会显示从 巴拿马电话号码库 巴西前往美国的游客的正确结果。
BERT 与 RankBrain 非常相似，因为它专注于更好地理解搜索查询和页面内容。但是，它不会取代 RankBrain 或其他算法，而是与它们一起工作。有一点可以肯定，BERT算法绝对不会偏爱低质量的网页内容。
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关于 BERT 算法的误解
1、网站需要针对长尾查询进行优化。
这并不是说您的网站必须针对长尾术语进行优化（“友好”）。 BERT 算法的核心是让 Google 理解用户查询的含义，只有这样，它才能将该含义与您网站上的特定信息联系起来。
BERT算法的影响可以忽略不计
一些人认为该算法的影响微乎其微。然而，谷歌表示，此次更新影响了美国十分之一的英语搜索。而且百分之十也不是一个小数目。
3. BERT重视所谓“停用词”
当谷歌使用介词作为其正确理解受到影响的搜索查询的例子时，一些人开始认为“停用词”变得越来越重要。 “停用词”是指本身没有意义 客户评论是汽车经销商的粘合剂 的单词，例如介词或连词。
4. BERT 是有史以来最大的更新
该声明基于对谷歌发布的新闻稿的误解。 BERT 算法是过去 5 年来最大的更新之一。
BERT 和精确匹配关键字
曾经有一段时间不建议对关键字进行变形。如今，搜索引擎的词形变化和时机已经没有问题。所以，如果你写例如，并不重要。 “公寓入口 澳大利亚数据 门”或“公寓入口门”。正是在这种背景下，有人提出了这样的问题：这是否会降低精确匹配关键词的重要性。”
然而，穆勒并没有明确表示这些词不那么重要。这就是为什么仍然建议您创建以易于理解的方式涵盖主题的内容。如果您需要使用适当的关键字来更好地理解它，请这样做。