Google 在 2020/10/15 的線上活動 「Search On 2020」，公布了最新的演算法 Bert 在英文搜尋演算法中已經幾乎全部運行。而這也代表著，其他語系應該很快就會跟上 Bert 演算法的腳步，對於台灣的SEO 操作者來說，現在應該大多處於繃緊神經的狀態了吧！
關於這次的發表有興趣的朋友們，我們有針對這次發表製作懶人包，
如果還沒有看過的朋友們，可以參考下面文章：
跟上趨勢，2020 Google 重大更新懶人包！
若是想看原文的朋友們，我們也會將影片放在文末給大家參考。
而這篇文章呢，是我想要針對 Bert 演算法的特性，來做一些往後SEO操作的推斷，除了是讓自己做個筆記之外，若有機會我也還會再持續更新後續的實驗結果給大家。
首先，Bert 演算法是做什麼的呢？
簡單來說，
Bert 演算法的強項在於
語意分析精準度的提升。
我用中文來舉例好了
1. 斷句不同造成意思不同
例如我們以前國文課常提到的例子：
下雨天留客天留我不留
它可以有以下幾種解釋：
1. 下雨天，留客天，留我不？留！ >>主人希望客人留下來
2. 下雨天留客，天留我不留！ >> 就算下雨你還是給我馬上滾
3. 下雨天留客，天留我，不留 >> 客人不想留下來
這三種斷句方式，就有三種完全不一樣的情況解釋了。
2. 同樣的字詞，用在不同前後文下代表不同意思
1. 誒！吃飽沒？ >>> 如果是見面第一句話，就是打招呼用語
2. 吃飽沒？我好餓喔 >>> 真的問你吃飯了沒，想約你吃飯
據Google的說法呢，Bert演算法 目前在文字解析上，已經可以更貼近使用者的心理原始情境。
依我來看呢，會有以下二種情況的產生：
A. 使用者在搜尋時，用更口語化的搜尋字詞就能找到他們想找的東西。
這個好處，顯而易見的就是在語音搜尋的時候會非常方便啦！
什麼是更口語化的搜尋字詞？
你還記得很久以前，我們習慣或是被教育的搜尋方式，都是打 關鍵字 空格 關鍵字 的組合嗎？
ex. 饒河夜市 交通
這樣一看就不是對話的時候會用的句子嘛，更親人一點的可能會像下面這樣搜尋
ex. 饒河夜市怎麼去？
再到現在呢，也許可以直接問：
ex. 從我的位置怎麼去饒河夜市最快？
也就是說，SEO工作者在撰寫文案的時候，可能可以不用為了讓搜尋字詞可以出現在內文裡面，而特意把關鍵字，硬要文字不通順的加在語句裡面。簡單來說，越符合閱讀習慣與文法，就會越被網友喜歡，而Google也可能會越喜歡這樣的內容而讓它有多一些曝光機會。
B. Google在分析網站的文字內容時，可以更精確有效的找到網友可能會想看的內容
依照國外大部分SEO專家的說法呢，是說就算你的網頁或文章標題不是在講某個主題，但只要你內容有提及，而且被Google判定是符合網友搜尋的需求，就有可能會被顯示出來。
但是我要再強調，看到這一點並不用開心，反而應該要更加繃緊神經。
並不是說以後都不用寫專題專文的意思，我反而認為是在搜尋排序的競爭更激烈了。
因為本來只有專文會跟你競爭，現在連某篇文章提到一段也會被Google納入是否要出現在搜尋結果的選項之一啦！是不是超可怕的！
針對 Google Bert 演算法，SEO人可以如何應對呢？
對 Google 來說，一切搜尋結果的排序都是這個演算法自動學習演進的，所以自然也沒有什麼可以特別告訴你要如何強化的指標。
所以我們就……一切隨緣吧 （大誤 XD）
好啦，回來講重點。因為她畢竟還是演算法嘛，還是要靠機器人來抓取網頁內容搜集資料。
我認為這次的Bert演算法雖然可能突破了技術上的限制，可以讓Google快速進行全文檢索。但是總還是逃離不了「檢索」的根本。
所以還是回歸到 SEO 最重要的兩點
1. 讓搜尋引擎很容易地了解你的網頁在說什麼
那些 H1,H2,H3等等的已經是非常基本了，還有各種結構化資料等等，都是可以幫助Google更了解你現在的網頁內容是什麼。讓Google爬得越輕鬆、越了解你的網站，就越有機會取得排序的資格入場券，就越有機會雀屏中選喔！
2. 讓使用者看得懂你在寫什麼，同時提供有幫助的內容
看了前面這麼一長串，你有體悟到什麼嗎？就是網友越來越懶惰了，可以越幫助他們節省思考時間，對網友來說就越有用。
也許未來有一天會變成下面這樣～
網友肚子餓了，就直接問Google：我要幫朋友慶生吃大餐！
Google就回答：好喔，你附近20km有以下這些適合吃大餐的餐廳
所以會建議在內容企劃上，可以多從網友/使用者的痛點出發，來設計網站上會出現的資訊喔。
ex. 原本以前都習慣用設施設備找飯店，所以寫了很多設施介紹。而現在可能可以多設計一些使用情境，例如新手爸媽放風推薦，小朋友上體驗課程，爸媽在旁邊玩電動吃下午茶。
也許在越來越口語的Google搜尋習慣中，更能在茫茫網海中脫穎而出唷！
以上就是這次針對 Google Bert 演算法的一些心得分享啦，
我是 Eva ，如果喜歡這篇文章的話，也別忘記追蹤我的 FB喔！
Google 原文影片：
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