根據《Search Engine Land》，Google在10月15日的”Search on 2020“表示BERT演算法已經幾乎可以支持所有使用英語在Google上進行搜索的查詢字詞。去年（2019年）10月，Google首次宣布將在搜索中使用BERT算法時，當時僅能影響英語查詢中10%的比例。到了去年12月，Google將BERT演算法的使用範圍擴展到韓文、印度語、葡萄牙語等70多種語言。究竟什麼是BERT演算法？對搜尋結果排名會造成什麼影響？行銷人員該怎麼優化？一起來看看吧！
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什麼是BERT演算法？
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一種 Google 基於「自然語言處理(NLP)」的演算法技術，可以透過查看關鍵字前後的字詞來判斷關鍵字詞的完整上下文，以理解搜尋查詢背後的搜索意圖。
BERT演算法對網站SEO及搜尋結果排名有什麼影響？
BERT 演算法主要會影響搜尋結果(SERP)及精選摘要(Featured Snippets)，以幫助使用者更好的找到有用的資訊。
搜尋結果SERP
參考Google提供的範例可以明白，過往在搜尋「2019 brazil traveler to usa need a visa.（2019年巴西人去美國旅遊需要簽證）」時，過往的演算法都會忽略 “to” 這個字詞，導致搜尋結果出現不符合使用者搜尋意圖的「美國人到巴西旅遊」資訊。在經過 BERT 演算法更新後，搜尋引擎將會考量上下文與前後字詞的關係，正確理解 “to” 代表的意義，以提供使用者正確的資訊。
精選摘要Featured Snippets
除了一般搜尋結果會受到 BERT 演算法更新影響之外，另一個會受到影響的就是精選摘要 (Featured Snippets)。
過去，如果查詢「parking on a hill with no curb.（停在沒有路邊的山坡）」時，搜尋引擎會忽略 ”no” 這個字眼，導致 Featured Snippets 僅顯示 “停在山坡” 的搜尋結果，而經過 BERT 演算法更新過後，Google 就能顯示更為正確的搜尋結果了。
BERT能夠優化嗎？如何優化？
答案可能要讓各位失望了，Google表示「無法針對BERT演算法進行特定的優化行為」，因為BERT演算法本身的目的是用來更好地理解網頁上的內容以提高搜尋結果的相關性。換言之，這表示Google已經越來越能夠理解人類語言，並提供更加符合使用者搜尋意圖的結果。
因此只要能夠持續站在使用者的角度提供高品質內容，就不需要過於擔心。
不過，我們還是可以盡量使文章更加口語化、生活化，並且可多針對長尾關鍵字進行優化。
