BERT 更新

BERT 更新的定义

BERT 更新 是谷歌于 2019 年 10 月 25 日宣布的一次重大搜索算法升级，彻底改变了搜索引擎对自然语言的理解方式。BERT 代表 双向编码器表示（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），是一种基于神经网络的自然语言处理技术，使谷歌能够理解搜索查询中词语的上下文、细微差别和语义意义。BERT 并非单独或按顺序逐词分析，而是双向处理文本——同时考察每个词与所有周围词汇的关系——让谷歌能够全面把握复杂会话型查询的语境含义。根据谷歌搜索副总裁 Pandu Nayak 的官方声明，该更新是过去五年来搜索技术最大的一次飞跃，影响了大约 10% 的所有搜索查询（仅美国每天约 5.6 亿次）。BERT 更新特别针对更长、更自然的查询进行了优化，这些查询中介词及词与词间的语境关系对理解用户意图至关重要。

BERT 的历史背景与发展

BERT 的研发是谷歌多年自然语言处理与机器学习研究的结晶。谷歌研究人员于 2018 年 10 月将 BERT 作为开源框架发布，建立在更早的 Transformer 神经网络进展之上。这项技术源于谷歌摆脱单纯关键词匹配，迈向语义理解的长期努力——始于 2013 年的 蜂鸟更新（Hummingbird Update），并在 2015 年的 RankBrain 中持续推进。然而，RankBrain 通过将新颖查询与类似查询匹配来理解内容，BERT 则采用了完全不同的“双向”文本读取方式。这一突破依赖于机器学习的进步及更强大的计算基础设施，包括谷歌首次大规模用于搜索结果服务的 云端 TPU（Tensor Processing Units）。谷歌 AI 团队注意到，以往算法难以理解诸如“for”、“to”与“no”等小词的重要性，常常误解用户意图。BERT 的双向训练方法解决了这个问题，使算法能够结合句子中每个词的全部上下文，而不仅仅是前后顺序中的词。

技术原理：BERT 如何工作

BERT 通过复杂的神经网络架构，以与以往算法根本不同的方式处理语言。其核心创新是“双向”方式：BERT 不是按顺序自左至右或自右至左读取文本，而是同时分析句中所有词，结合上下文理解每个词的含义。这一切通过 Transformer 模型 实现，模型内部的注意力机制可以衡量不同词之间的相关性。当用户输入查询时，BERT 首先将文本分词，然后通过多层 Transformer 编码器处理。每一层都会进一步优化算法对词与词关系及语境的理解。双向特性极为关键：BERT 不仅考察词前的内容，也结合词后的信息，从而获得完整的上下文。例如在查询“do estheticians stand a lot at work”时，BERT 能理解“stand”指的是工作中身体姿势（动词，职业要求），而非“stand-alone”（复合形容词），因为它分析了整个句子的语境。这种双向处理让 BERT 能够应对多义词、理解介词重要性，以及把握以往算法难以捕捉的细微语言差异。BERT 在海量无标注文本数据上训练，无需人工注释即可学习语言模式和语义关系。

对搜索理解和用户体验的影响

BERT 更新对搜索结果带来了深远影响，尤其是对复杂和会话型查询。谷歌在官方公告中以多个实际案例进行说明。一个典型例子是查询“2019 Brazil traveler to USA need a visa”——在 BERT 之前，谷歌算法过于依赖关键词匹配，结果返回的是美国公民前往巴西的签证信息，完全忽略了“to”表达的方向语境。BERT 上线后，搜索引擎能正确理解这是巴西人前往美国的需求，并返回相应签证信息。另一个例子是“do estheticians stand a lot at work”，BERT 能理解“stand”指的是工作体力需求，而不是与“stand-alone”相关的无关结果。这些改进意味着用户可以更自然、会话地进行搜索，无需采用谷歌所谓的**“关键词式语言（keyword-ese）”——即用户为让搜索引擎理解而拼凑不自然的关键词。BERT 让用户可以像日常交流一样提问，谷歌也能更准确地理解其意图。这一转变对语音搜索尤为有利，因为语音查询往往更长、更会话。BERT 还提升了精选摘要**的质量，谷歌利用其模型更好地识别哪些内容片段最能准确、简明地回答用户问题，从而带来更相关的零位结果。

对比表：BERT 与相关谷歌算法

SEO 含义与内容策略调整

BERT 更新从根本上将 SEO 最佳实践从僵硬的关键词优化转向了语义 SEO 与用户意图对齐。由于 BERT 奖励自然书写、上下文相关的内容，SEO 从业者因此调整了策略。一个重要变化是关键词堆砌和刻意关键词布局变得更无效，因为 BERT 能区分自然语言和生硬插入的关键词。内容创作者需要关注清晰、语法正确、真正解答用户问题的写作，而不是仅仅优化特定关键词。BERT 还强调了主题集群和全面内容覆盖的重要性——不再单独针对关键词，而是多角度、深入地探讨主题，自然融入相关术语和概念。精选摘要竞争加剧，因为 BERT 更能理解哪些答案真正有帮助且结构良好，更易获得零位。BERT 还强调了介词和连接词的自然、正确使用，这些词对语义意义至关重要，但以往常被忽视。长尾词和会话短语也更为重要，因为 BERT 擅长理解这些自然语言模式。不过，BERT 并未取代传统 SEO 基础——外链、网站速度、移动优化和技术 SEO 依然关键。BERT 只是让内容质量、表达清晰和语义相关性比以往更重要。

BERT 实施的核心特点与优势

• 双向语境分析：BERT 同时双向读取文本，理解完整上下文，而非逐词顺序分析
• 提升介词与小词处理能力：算法能认识到“for”、“to”、“no”、“by”等词极大影响查询含义和结果相关性
• 更好支持会话型查询：用户可用自然语言搜索，无需关键词式表达，BERT 能更准确理解意图
• 精选摘要选择更优：BERT 能找出对用户问题最相关、简明的答案，提升零位结果质量
• 多语言能力：BERT 能将英文（网络内容最丰富）的学习迁移到其他语言，全球范围提升搜索效果
• 降低关键词匹配影响：精确关键词匹配变得不重要，语义相关性和上下文更优先
• 支持语音搜索优化：BERT 擅长会话型查询，非常适合自然语言为主的语音搜索
• 提升歧义词处理能力：算法可根据上下文区分同一个词的多重含义
• 更好理解用户意图：BERT 超越字面理解，真正把握用户想要查找的内容
• 减少反复改写查询的需求：用户无需多次调整措辞即可获得相关结果

跨 AI 搜索系统的 BERT 平台考量

虽然 BERT 专为谷歌搜索开发，但其原理和底层技术也影响了其他 AI 系统的自然语言处理方式。ChatGPT、Claude、Perplexity 及 Google AI Overviews 都采用了类似的 Transformer 架构和双向处理方法来理解用户查询与生成回应。因此，了解 BERT 的自然语言处理方式，对于追踪您的内容在多平台 AI 展现至关重要。对于 Google AI Overviews（前身为 SGE——生成式搜索体验），BERT 的语境理解有助于决定引用哪些来源、内容如何在 AI 回答中被总结。算法能够理解语义，不再要求内容与查询逐字匹配，只要能满足底层用户意图就更可能被选中。对于强调来源归属和会话搜索的 Perplexity AI，BERT 类方法帮助系统判断哪些资源能更好回答复杂、多层面的问题。ChatGPT 和 Claude 则使用与 BERT 类似但规模更大的 Transformer 架构，能够理解细腻的用户需求并生成合乎语境的回答。这意味着，依据 BERT 原则优化的内容——即清晰、上下文相关、自然书写、满足用户意图的材料——在这些 AI 平台上更容易被引用和展示。对于使用 AmICited 监控 AI 搜索结果中品牌展现的用户，理解 BERT 对语义相关性和语境的重视，是优化内容、获得 AI 平台选中的关键。

BERT 技术的演进及未来展望

自 2019 年推出以来，BERT 持续演进并影响着谷歌搜索算法的发展。其技术为 2021 年 5 月发布的 MUM（多任务统一模型）奠定了基础，MUM 被谷歌称为比 BERT 强 1,000 倍。MUM 不仅继承了 BERT 的能力，还能同时处理多种内容类型（文本、图片、视频），并无需为每种语言单独训练就能理解不同语言的信息。这标志着 AI 对信息理解和处理能力的重大飞跃。展望未来，自然语言处理在搜索中的方向将持续强调语义理解、用户意图识别与上下文相关性。随着 AI 系统日益强大，关键词匹配与语义理解的差别会更加明显。内容创作者和 SEO 专业人士应预期，未来算法更新将进一步奖励高质量、自然书写、真正满足用户需求的内容。生成式 AI 在搜索结果中的兴起，也意味着理解 BERT 这类算法如何解读内容，对于确保归属和曝光愈发重要。此外，随着语音搜索和会话 AI 的增长，BERT 在自然语言处理方面的优势仍将保持相关性。BERT 的原理也已应用于内容审核、情感分析等其他自然语言处理领域。对于希望监测品牌在 AI 系统中展现的组织，了解 BERT 及相关技术，有助于解释为何某些内容会被 AI 选中，而其他内容则不会。未来的搜索，将在用户意图、上下文和语义理解方面达到更高水平，这一切都建立在 BERT 打下的基础之上。

BERT 时代的内容优化最佳实践

为适应 BERT 并保持在现代搜索结果中的可见性，内容创作者应遵循多项有据可依的实践。自然、会话化地写作：使用符合人类表达的自然用语，而非刻意为关键词优化的语言。BERT 奖励可读性强、表意清晰的内容。以用户意图为核心：理解用户实际希望查找的内容，针对性地创作能直接满足其需求的内容。覆盖主题要全面：与其针对单个关键词，不如深入全面地探讨主题，自然融入相关术语和概念。结构清晰：合理使用标题、小标题、列表与逻辑结构，帮助读者和搜索引擎理解内容层次与含义。直接回答问题：包含 FAQ 区块和对主题常见问题的明晰解答，BERT 擅长将问题型查询匹配到相关答案。保持语法准确：BERT 能分辨语法好坏，因此正确语法和句法比以往更重要。自然使用介词与连接词：不要刻意回避“for”、“to”、“by”、“with”等小词，恰当使用有助于语义表达。以人为本创作：BERT 旨在奖励真正帮助用户的内容，而非只为算法优化。最佳 SEO 策略就是创作有价值、对用户有益的内容。使用结构化数据：采用 schema 标记帮助搜索引擎理解内容含义和语境，辅助 BERT 的自然语言理解。关注长尾和会话关键词：跟踪内容在更长、更自然短语下的表现，这些领域是 BERT 改进最显著的地方。

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