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二号站平台欢迎BERT:谷歌最新的搜索算法来更好地

http://www.nbwangzha 2020-01-08 二号站平台 未知
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谷歌对其搜索系统进行了自大约5年前推出RankBrain以来最大的一次改变。该公司表示,这将影响每10个查询中就有1个改变这些查询的排名结果。
 
推出。伯特这周开始推出,很快就会全面上线。它现在正推出英语语言查询,并将在未来扩展到其他语言。
 
精选片段。这也将影响特性片段。谷歌说,BERT在全球范围内,在所有语言中,SEO用于优化网站,使其更易于通过搜索引擎找到。这通常涉及培养二号站注册链接和使用关键字填充来影响搜索结果。都被用在有特色的片段上。
 
伯特是什么?它是基于谷歌神经网络的自然语言处理(NLP)预处理技术。BERT代表变压器的双向编码器表示。
 
它是去年开源的,在谷歌AI博客上有更详细的介绍。简而言之,伯特可以帮助电脑更像人类那样理解语言。
 
伯特什么时候被使用?谷歌说,BERT帮助更好地理解搜索中单词的细微差别和上下文,并更好地将这些查询与更相关的结果进行匹配。如前所述,它也用于特性片段。
 
在一个例子中,谷歌说,在搜索“2019年巴西游客到美国需要签证”时,每秒有近40,000个搜索查询输入Google。这些每天最多可进行35亿次搜索,或者按年记录可进行1.2万亿次搜索。单词“to”及其与查询中的其他单词的关系对理解其含义很重要。在此之前,谷歌不会理解这种联系的重要性,并且会返回美国公民前往巴西的结果。谷歌解释说:“有了BERT,搜索就能够把握这种细微差别,并知道非常常见的单词‘to’在这里实际上很重要,我们可以为这个查询提供更相关的结果。”
 
注意:下面的例子是为了说明,可能无法在实时搜索结果中工作。
 
在另一个例子中,在搜索“do estheticians stand a lot at work”时,谷歌表示,之前它会将“单机”一词与查询中使用的“stand”一词进行匹配。谷歌的BERT模型可以“理解‘站立’与工作的身体需求概念相关,并显示出更有用的响应,”谷歌说。
 
在下面的示例中,谷歌可以更像人类一样理解一个查询,从而在搜索“can you get medicine for someone pharmacy”时显示更相关的结果。
以片段的例子。下面是谷歌的一个示例,它为“在没有路边的山上停车”查询显示了一个更相关的特性片段。在过去,这样的查询会使谷歌的系统感到困惑。谷歌说:“我们太过重视‘抑制’这个词,而忽略了‘不’这个词,因为我们不知道这个词对于恰当地回答这个问题有多么重要。”所以我们会把车停在有路缘的小山上。”
 
RankBrain并没有死。RankBrain是谷歌在2015年推出的第一款理解查询的人工智能方法。它同时查看谷歌索引中的查询和web页面内容,以便更好地理解单词的含义。BERT并没有取代RankBrain,它是一种理解内容和查询的附加方法。它是谷歌排名系统的补充。RankBrain可以而且将仍然用于一些查询。但是当谷歌认为在BERT的帮助下可以更好地理解一个查询时,谷歌就会使用它。实际上,对于任何企业而言,本地SEO都可能非常棘手,二号站注册官网将多个位置组合在一起会增加一层新的复杂性。一个查询可以使用多个方法(包括BERT)来理解查询。
 
怎么会这样?谷歌解释说,有很多方法可以理解查询中的语言的含义,以及它如何与web上的内容相关联。例如,如果你拼错了某个单词,谷歌的拼写系统可以帮助你找到正确的单词来满足你的需要。如果你使用的是相关文档中实际单词的同义词,谷歌可以匹配它们。伯特是另一个谷歌用来理解语言的信号。根据您搜索的内容,这些信号的任何一个或多个组合都可以更多地用于理解您的查询并提供相关的结果。
 
你能优化伯特吗?这是不可能的。谷歌告诉我们,SEOs并不能真正优化RankBrain。但这确实意味着谷歌在理解自然语言方面做得越来越好。只需为用户编写内容,就像您经常做的那样。这是谷歌在更好地理解搜索者的查询和更好地将其匹配到更相关的结果方面所做的努力。
 
为什么我们关心。我们关心这一点,不仅是因为谷歌表示,这一变化“代表着过去5年最大的飞跃,也是搜索历史上最大的飞跃之一。”
 
也因为10%的查询都受到了这次更新的影响。这是一个巨大的变化。我们确实看到了未经证实的关于算法更新的报告,这周中和本周早些时候,这可能与这个变化有关。
 
我们建议你在下周的某个时候查看你的搜索流量变化,看看你的网站受到了多大的影响。如果是,请更深入地研究哪些登录页面受到了影响,以及哪些查询受到了影响。你可能会注意到,这些页面没有转换,谷歌发送的搜索流量,这些页面实际上并没有什么用处。
 
我们将密切关注此事,您可以期待我们在未来对BERT的更多内容。

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