现在像GPT-4这样的LLM无处不在，BERT还重要吗？搞不清楚现在到底该关注什么

让我来澄清一下技术格局。

模型家族树：

Transformer (2017)
├── BERT风格（编码器-理解文本）
│   ├── BERT (Google, 2018)
│   ├── RoBERTa (Meta)
│   ├── MUM (Google, 2021)
│   └── 还有很多
└── GPT风格（解码器-生成文本）
    ├── GPT系列（OpenAI）
    ├── Claude (Anthropic)
    ├── Gemini (Google)
    └── 还有很多

BERT仍然重要，但：

1. 它现在只是更大技术堆栈的一部分
2. Google用MUM做更复杂的理解
3. 具体采用哪个模型其实没那么重要，重点是你在优化什么

真正重要的是什么：

实际结论：

“为BERT优化”其实一直是指书写自然、语境丰富的内容。这点没有变。模型名对你的优化策略没有决定性影响。

从SEO角度看BERT的演变。

BERT时代（2019-2021）：

• 重视自然语言
• 理解用户意图
• 语境优先于关键词
• 匹配长尾查询

MUM/AI时代（2021至今）：

• 延续BERT的所有特性，并且……
• 多模态理解
• 多步推理
• AI生成答案

实际变化：

说实话？内容策略其实变化不大。

建议一直都是：

1. 理解用户需求
2. 直接回答用户问题
3. 自然书写
4. 全面覆盖话题

这些BERT时代有效，MUM时代有效，GPT同样有效。

新变化是：

引用/提取层。GPT风格模型需要提取并引用你的内容，而不仅仅是做查询匹配。

这意味着：

• 更结构化的格式
• 更清晰的答案区块
• 更明确的专业信号

但自然语言基础没变。

内容策略视角。

我这样给客户解释：

“BERT让Google理解你的意思。GPT让AI懂得用你的内容。”

实际区别：

对传统搜索（BERT/MUM理解）：

• 内容匹配查询意图
• 使用自然语言
• 覆盖相关子话题
• 建立主题权威

对AI答案（GPT提取）：

• 提供可提取的答案区块
• 结构便于引用
• 包含具体数据/事实
• 明确展示专业度

重叠部分：

二者都奖励：

• 优质内容
• 自然语言
• 全面覆盖
• 清晰结构

我的建议：

别想“为BERT还是GPT优化”。要想：“如何创作既能让语言模型理解（BERT），又能被提取/引用（GPT）的内容？”

答案都是：清晰自然、结构良好、专业权威的内容。

研究视角下的演变。

BERT现在的定位：

BERT是基础——它让行业认识到双向语境理解的可行性。Google并没有“取代”BERT，而是不断进化。

进化过程：

1. BERT——更好地理解查询
2. T5——理解+生成
3. MUM——多模态、多语言理解
4. PaLM/Gemini——大规模推理+生成

Google搜索具体来说：

Google在排序体系中用多种模型：

• 用BERT类模型理解查询
• 用MUM处理复杂查询
• 多种模型做段落排序
• 现在还有AI综述层

对你的意义：

具体采用哪个模型对你的策略没实际影响。重要的是所有这些模型都：

1. 比关键词匹配更好地理解自然语言
2. 考虑语境和意图
3. 偏好清晰权威的内容
4. 能识别专业信号

优化这些原则，而不是追逐模型名称。

技术写作视角。

从BERT到AI时代，我写作上的变化：

BERT时代关注：

• 自然语言（不堆砌关键词）
• 回答问题（不拐弯抹角）
• 术语有语境（定义行话）
• 相关主题覆盖

AI时代新增：

• 每节顶部加总结区块
• 关键点用列表
• 术语用定义框
• FAQ区块匹配常见问题
• 明确的数据/数字

不变的：

• 写作质量
• 专业度展示
• 自然流畅
• 全面覆盖

我的实际流程：

1. 自然、全面写作（服务BERT/传统搜索）
2. 加结构和可提取点（服务GPT/AI引用）
3. 加入专业信号（两者都需要）

BERT原则是基础，AI优化是提升层。

实战顾问视角。

我对客户谈BERT时会说：

“别专门担心BERT。关注所有现代搜索系统共通的原则……”

永恒原则：

1. 首先为人写作——自然语言，不要生硬
2. 回答问题——直接明了
3. 展示专业度——要让人觉得你懂
4. 全面覆盖——内容丰富
5. 结构清晰——标题清楚，逻辑流畅

AI时代的新变化：

更强调：

• 可提取的答案格式
• 明确引用的数据和事实
• 清晰实体识别
• Schema标记

核心总结：

“BERT优化”其实是市场用语，指“自然写作和回答问题”。这依然适用。现在只是在此基础上加上AI提取优化。

从数据角度看BERT相关变化。

跨时代追踪内容表现：

我们跟踪了2019-2025年1000篇内容：

BERT时代（2019-2021）：

• 自然语言内容：排名提升35%
• 堆砌关键词内容：排名下降40%

MUM/AI时代（2021-2025）：

• 自然+结构化内容：可见度提升45%
• 自然但无结构：可见度提升15%
• 堆砌关键词：可见度下降60%

规律：

自然语言写作（BERT原则）仍是基础。但为AI提取做结构化，能带来额外提升。

实际建议：

别抛弃BERT原则，在此基础上加AI友好结构。

我们用什么：

我们用Am I Cited追踪哪些内容格式最容易被AI引用。帮助找出哪些结构除了自然语言外更有效。

这真是帮我理清了思路。总结：

BERT还重要吗？

重要，但作为基础，而不是特定优化目标。BERT代表的那些原则（自然语言、语境、意图）仍然至关重要。

发生了什么变化：

• 多模型协同
• AI提取是新增层
• 结构对AI引用更重要

我会做什么：

1. 继续做的： 自然语言、全面覆盖、意图匹配
2. 新增： AI提取友好结构、清晰答案区块、FAQ区块

思维模型：

BERT = 基础（理解） GPT = 上层（提取与引用）

本质上都奖励相同的核心品质，AI只是增加了结构要求。

感谢大家——思路清晰多了。