关于谷歌发布的Bert算法，网站SEO优化需要注意什么？
Bert算法是五年来最大变化最自豪的算法，值得我们报道。
什么是BERT？
这是谷歌基于神经网络的自然语言处理(NLP  )的事前训练技术。 Rank  Brian算法上市时，该算法主要用于分析用户的行为数据，了解大致文章的含义，而BERT算法的更新，可以直接识别人们的口语化问题，并给出最佳答案。

这次的BERT算法除了影响搜索结果的10%外，还会影响Feature  Snippet。 虽然SEO业内人士表示对排名影响不大，但Daniel认为此次算法更新直接改变了SEO的做法。
首先，我们来看看这次BERT算法更新后，搜索结果整体发生了什么变化
例1:
以前，2019年去美国的巴西游客需要签证，但搜索结果是“美国去巴西不需要签证”。 BERT算法更新后，大大提高了搜索精度，直接满足了搜索者的要求。
例2:
搜索“作为美学家的工作量很大”时，谷歌表示，以前“独立”一词与查询中使用的“立场”一致。 BERT算法更新后，谷歌了解到Stand代表物理需求，比以前的搜索结果更加准确。
例3:
在Feature  Snippet上，他说：“在没有路边的斜坡上怎么停车？ 中选择所需的墙类型。 因为谷歌以前过分强调“路边”这个词，所以可以看出搜索结果是以“Curb”为中心的内容，但这个内容并不能很好地解决用户的需求。 所以BERT出现后，他更了解了用户现在的需求，Feature  Snippet也发生了变化。
Daniel对该算法的看法
这次的算法将用户的口语化问题进化得更加人性化，以前的stop  word，例如to、for这些词现在备受重视。 以前在Yoast  SEO中，插件建议尽量减少停止word。 但是，在这次算法更新后，必须合理使用stop  word。
据searchengineland统计，此次算法影响了约10%的搜索结果，这是一个非常大的搜索结果变化。 因此，此次算法在新算法BERT下，如何获得更多的流量是值得研究的。
另一个猜想是，此次BERT算法的更新，从某种意义上说，为今后的智能机器人做了铺垫。 例如，我们有使用天猫盒子和小米精灵等机器人设备来回答提出的问题，但目前无法准确回答所有的问题。 但是，我相信随着BERT算法的更新，这些机器人很快就能很好地回答我们的问题。 当然，这些回答的数据来自网站端。 如果优化这个内容得到好的排名，机器人会优先使用你的内容进行解答，但不知道具体的业务发生了什么变化。但是，口语化的内容制作显然会成为我们后续的原动力。