Google的BERT算法更新
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這篇帖子是去年（2019年）10月28號打的草稿，今天補充完成發出來。過去一年，關于搜索算法和SEO思維最大的新聞依然是這件事。
2019年10月，Google公布上線BERT算法。
什么是BERT
BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的縮寫，中文意思大概是“雙向transformer編碼器表達”，“transformer”實在不知道怎么翻譯了，應該是一種神經網絡的深層模型。
Google在2018年已經把BERT開源了，所以誰都可以用。BERT是一種基于神經網絡的自然語言處理預訓練技術，其用途不僅限于搜索算法，任何人都可以把BERT用在其它問答類型的系統中。
BERT的作用簡單來說就是讓電腦能更好、更像人類一樣地理解語言。人類在自然語言處理方面已經探索了很多年了，BERT可以說是近年最強的自然語言處理模型了。
Google在把BERT使用在搜索算法之前，就在機器閱讀理解水平11項測試中獲得全面超越人類的成績，包括情緒分析、實體識別、后續詞語出現預測、文字分類等等。
現在關于BERT技術的中文文章已經很多了，搜索一下會看到很多，太技術了，絕大部分我是看不懂。
什么是Google BERT算法更新
Google官方博客2019年10月25號發了一篇帖子，公布了BERT算法的一些情況。
Google自己的說法是，BERT算法在帖子發布那個星期在英文搜索中逐漸上線，然后其它語言也陸續上線。同時，BERT也使用在第0位結果（官方名稱精選摘要）算法中，已經在所有語言使用。
BERT算法影響大致10%的查詢詞。Google認為BERT是自5年前的RankBrain之后最大的算法突破性進展，也是搜索歷史上最大的突破之一。不過從過去一年的自然搜索流量看，BERT可能在搜索技術意義上的突破是挺大的，但對搜索結果和SEO其實沒那么大影響。就我所接觸的英文網站看，疫情和核心算法更新對很多網站的影響大多了。這里說的影響不僅僅指負面影響，也有的網站在疫情或核心算法情況下，SEO流量是大漲的。
BERT用在搜索中理解語言時的特點是：一句話不是一個詞一個詞按順序處理，而是考慮一個詞與句子里其它所有詞之間的關系，也就是說，BERT會看一個詞前面和后面的其它詞，因此更深入地從完整上下文理解詞義，也能更準確理解搜索查詢詞背后的真正意圖。
從Google的描述和舉例來看，“考慮一個詞與句子里其它所有詞之間的關系”包括了：
這個詞前面以及后面的詞
不僅包括前后緊鄰的其它詞，也包括隔開的其它詞
詞的順序關系
從前往后的順序，以及從后往前的順序（所謂雙向）
BERT解決了什么搜索問題
搜索的核心是理解語言。對用戶查詢詞的理解是其中重要一部分，用戶查詢時用的詞五花八門，可能有錯字，可能有歧義，可能用戶自己都不知道該查詢什么詞，搜索引擎都要先弄明白用戶到底想搜索什么，才談得到返回匹配的結果。
搜索引擎收到查詢詞時，根據不同情況會做很多不同處理。比如，了解基本搜索算法的SEO肯定都知道，搜索引擎會對查詢詞做錯別字、拼寫錯誤之類的處理，也會對查詢詞做同義詞、近義詞、異體字的擴展，這都是對查詢詞的簡單理解處理。
情況再復雜一點，比如查詢“蘋果”時，搜索引擎在沒有用戶搜索歷史的情況下，雖然大概率是在搜索手機，但無法100%確定用戶到底是想搜索水果，還是手機，還是電影，還是報紙，但查詢“蘋果 減肥”，搜索引擎從語義分析就能知道這里的蘋果指的是水果了。
再有歧義一點，查詢“二姐夫“，用戶是想了解二姐她老公嗎？搜索引擎很可能通過機器學習用戶點擊數據，早就知道用戶其實是想了解羽毛球拍。Google和百度理解都沒問題：
那么比如查詢“新加坡 上海 機票”時，人類可以理解大概率是想找“新加坡到上海”機票，但搜索引擎很可能無法判斷到底是在找“新加坡到上海”機票，還是在找“上海到新加坡”機票，因為兩個查詢的詞在分詞后是完全一樣的。語義分析也失效，都是機票、旅游相關。
這種正是BERT大顯身手的時候了，如前所述，BERT會考慮上下文以及詞之間的順序，還知道從前向后和從后向前的順序是不一樣的。
對英文來說，查詢有for、to之類的介詞而且這些介詞對查詢意義有重大影響時，還有比較長的、對話形式的查詢，BERT能夠更好理解查詢的上下文及真正意義。
由于以前搜索引擎理解力不足，搜索用戶也都被迫形成了一種以關鍵詞為主的查詢習慣。但我們生活中有問題問朋友時可不是用幾個關鍵詞來問的，而是以完整問句來問的。有了BERT這種對查詢詞的更好理解，用戶才能以更自然、更人性的方式搜索。可能就是在這個意義上， Google認為BERT是搜索技術的一大突破。
Google舉了幾個例子，我覺得第一個是最能說明BERT特點的：
上圖顯示的是BERT算法上線前后的Google搜索結果，查詢的詞是“2019 brazil traveler to usa need a visa”（2019年巴西游客到美國需要簽證）。英文里的“to”在經典的搜索算法里很可能會被當作停止詞而忽略了，但在這個查詢里，“to”對查詢意圖有決定性意義，“巴西游客到美國”與“美國游客到巴西”的簽證要求是完全不同的兩個意義。
使用BERT前，Google返回了美國游客去巴西不用簽證的信息，使用BERT之后，Google正確判斷“誰to誰”是十分重要的，返回了巴西游客到美國是否需要簽證的結果。
Google給的另一個例子是查詢“Can you get medicine for someone pharmacy”（在藥店能給別人買藥嗎），介詞for也經常被忽略，但這里的for要是被忽略了，意思就差遠了，變成了“在藥店能買藥嗎”。
SEO們怎么應對BERT算法
Google明確說，沒有辦法針對BERT做什么優化，SEO們繼續為用戶自然而然地寫高質量文章就行了。
思考一下，覺得是有道理的，Google并沒有騙我們。BERT是用于理解查詢詞的真正意義，是在尋找匹配的頁面之前就發生的，SEO們并沒有辦法通過BERT使自己的內容更相關。頁面內容是什么就是什么，與BERT理解查詢詞的過程沒有什么關系。
一個反例更能說明這一點。我現在搜索“2019 brazil traveler to usa need a visa”這句話時，實際上看到的前兩個結果都是錯誤的、美國游客到巴西是否需要簽證的信息：
即使BERT已經上線，Google對查詢的理解依然可能出問題。Google對查詢詞理解錯誤，自然返回錯誤的頁面，和你的頁面質量高不高沒關系。
堅持看到這里的讀者給個彩蛋。雖然沒辦法針對BERT進行優化，但BERT對SEO有沒有別的應用場景呢？前面提過幾個關鍵詞：雙向，詞語的順序，后續詞語預測。實際上，BERT可以用來預測一個給定詞后面可能出現的其它詞。
這有什么用？比如給定一個詞：SEO，BERT可以預測后面可能出現的詞。那么一直預測下去，不就形成句子了？這不就是自動寫作機器嗎？而且是符合語義、符合語法、經過AI深度學習驗證的。
已經有這類工具了，只是質量還不太令人滿意，生成的中文內容更差。不知道國內會不會有人開發出基于BERT的中文自動寫作軟件。
來源：SEO每天一貼 Zac 昝輝
