什么是BERT？
这是Google的基于神经网络的自然语言处理（NLP）预训练技术。在Rank Brian算法推出的时候，该算法主要是用来分析用户的行为数据，了解大概文章的意思，而BERT算法的更新，直接能识别出人们口语化的提问，并给出答案。
本次的BERT算法除了会影响10%的搜索结果之外，他还影响Feature Snippet。虽然seo行业的人都说对排名影响不大，但Daniel认为本次的算法更新直接改变了SEO的一些做法。
我们先来看看本次BERT算法更新后，整个搜索结果发生的变化
例子1:
以前搜，2019年前往美国的巴西旅行者需要签证，出现的搜索结果是“美国去巴西不需要签证”，而BERT算法更新后，搜索准确度高了很多，直接满足了搜索者的请求。
例子2:
搜索“做美学家的工作量很大”时，谷歌表示，以前会将“独立”一词与查询中使用的“立场”相匹配。而BERT算法更新之后，Google已经能够理解Stand代表的是一种物理上的需求要做很多工作，比之前搜索的结果更加精准。
例子3:
在Feature Snippet中，搜索“在没有路边的山坡上如何停车？”，谷歌以前太强调“路边”这个词，所以可以看到搜索结果出现的都是”Curb“为主的内容，但这个内容并不能很好的解决用户的需求。所以BERT出现后，他更好的理解用户当前的需求，Feature Snippet也发生了变化。
Daniel对本次算法的看法
本次算法是对用户的口语化问题做出更人性化的升级，以前的stop word，比如to、for这些词现在被重视起来了。以前我们在Yoast SEO里面，插件建议我们把stop word尽量少用。但本次算法更新后，我们要合理的把stop word给用起来。
本次算法据searchengineland统计，影响了将近10%的搜索结果，这是一个非常大的搜索结果的变化。因此，这次算法更值得我们去研究新算法BERT下，如何去获取到更多的流量。
还有一点猜想就是：本次BERT算法更新，从某种意义上来讲，是在为以后的智能机器人做铺垫。比如我们用天猫盒子，小米精灵等机器人设备，提出的问题会有对应的回答，但目前还不能很精准的回答出所有的问题。但随着BERT算法更新后，相信很快这些机器人就能很好的解答我们的问题了。当然，这些回答的数据还是会从网页端进行获取。当你优化好这块的内容并得到不错的排名，机器人会优先使用你的内容来进行解答，但具体这个商业如何变现，就还不得而知。
但，有个风向标很明显：口语化的内容创作将会是我们后续发力的重点。
关于BERT新算法下SEO工作应该做如何调整的视频，我会在这两天内把视频实操的内容发布到我们的拓谷思学院的SEO课程里，学员们可以抽时间观看哦！！
参考文献：
https://searchengineland.com/welcome-bert-google-artificial-intelligence-for-understanding-search-queries-323976
https://www.searchenginejournal.com/google-bert-misinformation/332931/#close
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