一、語意搜尋與 Google BERT 對 SEO 排名的影響
隨著搜尋引擎的演算法持續升級，Google 不再單純依賴關鍵字匹配來決定搜尋結果的排名，而開始重視「語意搜尋」。語意搜尋的崛起，使得搜尋引擎更能理解使用者的查詢意圖，為他們提供更準確的結果。
什麼是語意搜尋？
語意搜尋（Semantic Search）是一種讓搜尋引擎理解查詢背後的真正意圖，而不只是單純比對字詞的技術。這使得 Google 可以更準確地提供符合使用者需求的內容，而非僅靠關鍵字的出現次數來排序。
Google BERT 的出現
2019 年，Google 推出了 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）演算法，這是一種基於自然語言處理（NLP）的 AI 模型，能夠更精確地理解搜尋查詢的上下文，這對 SEO 產生了深遠的影響。
BERT 如何影響搜尋結果？
Google BERT 的最大特點是不僅關注查詢中的各個字詞，還能理解整個句子的語境，這使得搜尋結果變得更貼近使用者的需求。
| 影響範圍 | 效果 |
|---|---|
| 長尾關鍵字 | 更準確理解完整句子的查詢意圖，提升長尾詞的搜尋結果品質。 |
| 內容品質 | 比起關鍵字堆砌，BERT 更重視內容的可讀性與相關性。 |
| 用戶查詢匹配 | 可以更精確地解析冗長或複雜查詢，使 SERP（搜尋結果頁面）更符合需求。 |
為何 SEO 需要關注語意搜尋和 BERT？
隨著語意搜尋和 Google BERT 的發展，傳統的 SEO 策略已經不再適用於現代搜尋排名。如果網站內容無法切實解決使用者問題，而只是堆疊關鍵字，那麼排名可能會受到 BERT 的影響。業主和內容創作者應該專注於撰寫高品質且符合語意搜尋需求的內容，以提升網站的可見度與排名。
二、什麼是語意搜尋？
語意搜尋（Semantic Search）是一種利用人工智慧和自然語言處理（NLP）來理解使用者查詢背後真實意圖的搜尋技術。與過去單純匹配關鍵字的方法不同，語意搜尋更注重查詢的上下文、使用者的搜尋歷史以及詞語之間的關聯性，從而提供更準確的搜尋結果。
1. 語意搜尋的核心概念
語意搜尋的目標是讓搜尋引擎能夠像人類一樣理解語言，而非只是機械式比對關鍵字。它主要倚賴以下幾個核心技術：
- 自然語言處理（NLP）： 透過分析句子結構、語境以及關鍵詞的意義，使搜尋引擎能夠理解查詢的真正涵義，而不只是字面上的匹配。
- 機器學習與深度學習： 利用大量數據學習不同查詢詞與搜尋意圖的關聯，提高搜尋結果的準確度。
- 實體識別（Entity Recognition）： 讓搜尋引擎能夠辨識特定詞語的實體，例如「Apple」是指水果還是科技公司，根據上下文提供最佳結果。
- 內容相關性與上下文分析： 搜尋引擎不僅考慮單獨關鍵字，還會分析使用者的歷史紀錄、裝置位置以及相關搜索，提供更貼合需求的答案。
2. 語意搜尋與傳統關鍵字搜尋的不同
以下是語意搜尋與傳統關鍵字搜尋的主要差異：
| 項目 | 傳統關鍵字搜尋 | 語意搜尋 |
|---|---|---|
| 搜尋方式 | 根據字詞逐字匹配 | 考量查詢的語境與意圖 |
| 結果準確度 | 結果可能包含無關內容 | 結果更貼近使用者需求 |
| 處理語句 | 較難理解長句或完整問題 | 能夠解析完整句子與問題 |
| 技術基礎 | 簡單的關鍵字比對 | 使用人工智慧與機器學習 |
3. 語意搜尋如何理解使用者意圖？
語意搜尋主要透過以下幾種方式來解析使用者查詢背後的意圖：
（1）查詢詞的詞義分析
搜尋引擎會分析關鍵字的意義，而非只看字面上的匹配。例如，「蘋果的營養」這個查詢，傳統搜尋可能會包含「Apple 公司的產品資訊」，但語意搜尋則會更傾向提供與「水果蘋果」營養相關的資訊。
（2）查詢背景與使用者歷史
如果使用者頻繁搜尋某個主題，搜尋引擎可能會優先顯示相關的搜尋結果。例如，假設使用者曾多次搜尋「iPhone 評測」，當他輸入「最新款蘋果手機」時，很可能會獲得與最新 iPhone 相關的資訊。
（3）關聯詞與語境理解
語意搜尋能夠理解詞語之間的關聯。例如，當使用者查詢「巴黎最快的交通方式」，搜尋引擎會識別「交通」與「最快」的關聯，並建議「巴黎地鐵」、「計程車」或「共享單車」等選項，而不只是顯示與「巴黎」和「交通」單獨相關的內容。
（4）即時與個性化搜尋
Google 會考量使用者的所在位置、裝置類型以及當前的熱門趨勢，提供最相關的搜尋結果。例如，如果使用者在某城市搜尋「附近的餐廳」，搜尋引擎會結合地理位置提供當地最佳的推薦。
三、Google BERT 的運作原理
為了更好地理解使用者的搜尋意圖，Google 在 2019 年推出了 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），這是一種基於自然語言處理（NLP）的技術，專注於語意理解的提升。BERT 的出現讓 Google 能更精確地分析搜尋查詢與網頁內容的關聯性，使搜尋結果更貼近使用者需求。
BERT 是什麼？
BERT 是一種深度學習模型，能夠透過雙向（Bidirectional）語境學習方式，理解單字在句子中的真正意思。傳統的搜尋演算法通常只能從左到右或從右到左來分析詞語意義，而 BERT 則能同時參考單字前後的內容，確保更精確的理解。
BERT 如何強化搜尋結果？
在過去，搜尋引擎主要依賴關鍵字匹配，容易忽略使用者查詢的真正語境。然而，BERT 的出現，讓搜尋系統能更加精準地解釋整體搜尋語句，特別是在處理複雜查詢時發揮重要作用。例如：
| 搜尋關鍵字 | BERT 之前 | BERT 之後 |
|---|---|---|
| 「外國人能在台灣開銀行帳戶嗎？」 | 可能會顯示一般關於銀行帳戶的資訊 | 更可能顯示專門針對外國人在台灣開戶的資訊 |
| 「2024 年去美國旅遊需要簽證嗎？」 | 可能會顯示一般美國簽證資訊 | 更可能提供 2024 年最新的政策說明 |
從上表可以看出，BERT 幫助搜尋系統更準確地理解使用者的提問，避免產生與查詢意圖不符的結果。
BERT 如何影響 SEO？
BERT 的進步使得傳統的關鍵字堆砌策略效果大幅降低，取而代之的是高品質、符合語意搜尋需求的內容。這代表著網站經營者在撰寫文章時，應該更加關注：
- 自然語言： 文章的語句應該貼近自然，避免過度關鍵字優化。
- 語境相關性： 內容要能完整解答使用者疑問，而不只是圍繞某些熱門關鍵字撰寫。
- 專題性內容： 提供豐富且深入的內容，比僅僅迎合搜尋排名的薄弱文章更具優勢。
BERT 影響最大的是哪些類型的搜尋？
根據 Google 公布的資訊，BERT 主要影響「自然語言查詢」，尤其是涉及長尾關鍵字或具特定語境的搜尋。例如：
- 疑問句型，例如：「為什麼 SEO 會影響網站排名？」
- 比較句型，例如：「A 產品 vs B 產品，哪個比較適合小企業？」
- 地點或時間敏感內容，例如：「2024 年東京最佳旅遊季節」
這表示內容創作者和站長需要更關注使用者搜尋意圖，而不僅僅是單一關鍵字的最佳化。
四、Google BERT 對 SEO 排名的影響
Google BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）演算法的更新，讓搜尋引擎能更準確理解查詢字詞的語意，特別是在長尾關鍵字搜尋方面，影響了網站的內容策略與排名表現。以下我們將分析 BERT 更新後，網站內容與排名的變化，以及它如何影響長尾關鍵字與搜尋結果的相關性。
Google BERT 如何影響搜尋結果？
在 BERT 更新之前，Google 搜尋引擎主要是以關鍵字為基礎來匹配搜尋結果，有時候可能會忽略語句中的關鍵語境，使得搜尋結果與使用者的意圖不符。然而，BERT 的導入改變了這種情況，它讓 Google 能更理解查詢的上下文，從而提供更符合搜尋需求的結果。
BERT 對網站內容的影響
由於 BERT 能更好地解讀語意，傳統單純堆砌關鍵字的 SEO 策略變得不再有效。網站內容的撰寫需要更聚焦於搜尋者的意圖，而不僅僅是關鍵字匹配。
SEO 調整建議
- 自然語言化內容：文章應該更符合人類閱讀習慣，而非單純插入關鍵字。
- 長尾關鍵字優化：由於 BERT 更能理解語意，因此可透過長尾關鍵字來提高搜尋相關性。
- 提高內容品質：提供更深入的內容分析，而不是僅僅依賴簡短回答。
- 結構化內容：利用標題標籤（H1、H2、H3）與列表，使內容更容易被 Google 理解。
BERT 如何影響長尾關鍵字的搜尋結果？
BERT 強化了 Google 理解長尾關鍵字查詢的能力，使長尾搜尋結果更加精確和符合使用者需求。這讓高品質內容的網站有更高的機會在自然搜尋結果中獲得良好的排名。
BERT 對長尾關鍵字排名的影響比較
| SEO 方式 | BERT 更新前 | BERT 更新後 |
|---|---|---|
| 傳統簡短關鍵字 | 排名較高，靠關鍵字匹配 | 效果下降，需關注語意 |
| 長尾關鍵字 | 較難獲得良好排名 | 排名提升，因語意理解增加 |
| 內容品質 | 重視關鍵字分布 | 更重視內容的完整性與深度 |
如何因應 BERT 更新調整 SEO 策略？
為了適應 BERT 演算法，SEO 策略應從以下幾個方向進行最佳化：
- 內容應專注回答用戶問題：Google 現在更能理解疑問句和對話式內容，因此網站該聚焦於解決搜尋者需求。
- 提升用戶體驗：網站應該有良好的頁面結構和清晰的內容，使訪客更容易找到所需資訊。
- 避免關鍵字堆砌：只關注關鍵字密度已無法提高搜尋排名，SEO 更應該著重於提供富有價值且自然的內容。
總體而言，Google BERT 更新後，長尾關鍵字的排名變得更加重要，而依靠關鍵字填充的方式已經無法提升網站 SEO 表現。因此，網站應該更加專注於提升內容品質，以滿足使用者需求，提高搜尋結果的相關性。
五、如何優化網站迎合 BERT 演算法
Google BERT 演算法強調語意理解，影響 SEO 排名的關鍵在於如何讓網站內容更符合使用者的搜尋意圖。我們可以透過以下方式來優化網站，確保在 BERT 時代仍能維持良好的搜尋表現。
提升內容品質，滿足使用者需求
想要符合 BERT 的語意搜尋邏輯，內容品質是重中之重，以下提供幾個關鍵做法：
- 撰寫自然語言內容： 使用者常以對話方式進行搜尋，因此內容應該符合人性化表達，而非堆砌關鍵字。
- 深入探討主題： BERT 強調語意理解，淺薄的文章難以獲得好排名，請確保你的內容可以完整解答使用者的問題。
- 避免過度優化： 關鍵字要自然使用，不要為了 SEO 而強行插入，應聚焦於內容的可讀性。
優化使用者意圖匹配
搜尋意圖分為幾種類型，網站內容應該能夠對應使用者的需求，因此我們可以依照不同的搜尋意圖來優化內容：
| 搜尋意圖 | 描述 | 建議優化方式 |
|---|---|---|
| 資訊型 (Informational) | 使用者尋求知識，如「什麼是 BERT？」 | 提供詳細內容、多媒體輔助（圖片、影片等），確保內容權威性 |
| 導航型 (Navigational) | 使用者想造訪特定網站，如「Google Search Console 登入」 | 確保品牌名稱、產品名稱等關鍵字清楚呈現 |
| 交易型 (Transactional) | 使用者準備購買或採取行動，如「SEO 服務報價」 | 明確提供 CTA（行動呼籲）、增加轉換元素 |
善用結構化數據，幫助搜尋引擎理解內容
Google 依賴結構化數據來解析網頁內容，因此我們可以使用 Schema 標記來提升語意匹配度：
- FAQ Schema： 增強常見問題的展現方式，提高搜尋結果 CTR。
- Article Schema： 增強 Google 理解內容結構，有助於排名表現。
- Product Schema： 適用於電商網站，有助於產品資訊的顯示。
建立內容層級，改進內部連結策略
內部連結不僅有助於 SEO，也能讓 Google 了解內容之間的關聯性：
- 使用主題集群（Topic Cluster）策略，將相關內容串聯，增強語意聯繫。
- 確保內部連結的錨文字自然，避免過度優化。
- 提供清楚的網站導覽，讓使用者與搜尋引擎能輕鬆找到重要內容。
持續監測與調整策略
BERT 演算法會持續影響搜尋結果，因此應根據數據分析不斷優化：
- 使用 Google Search Console 觀察流量變化，了解哪些關鍵字受到影響。
- 分析跳出率與停留時間，判斷內容是否符合使用者需求。
- 透過 A/B 測試來調整標題、內容架構，提高搜尋引擎排名表現。
語意搜尋與 BERT 對 SEO 的重要性
Google 不斷優化搜尋算法，語意搜尋（Semantic Search）與 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）便是革命性的一步。這些技術幫助搜尋引擎更準確理解使用者查詢背後的意圖，提高搜尋結果的相關性。因此，網站內容不僅要專注於關鍵字，還需考慮內容的語意結構與自然語言處理（NLP）的最佳實踐。
語意搜尋如何改變 SEO 策略？
傳統的SEO技術強調特定關鍵字的使用頻率，但語意搜尋改變了這一點。在 BERT 模型的加持下，Google 能夠更精確理解查詢字詞的上下文關係，這意味著：
- 內容要以解決使用者問題為核心，而非刻意堆砌關鍵字。
- 自然語言的使用比死板的關鍵字匹配更加重要。
- 長尾關鍵字與問題型查詢變得更有價值。
這使得內容策略必須圍繞使用者需求來調整，而不再只是關注單一關鍵字的排名。
BERT 模型對搜尋結果的影響
BERT 讓 Google 能夠更準確地理解語意，對搜尋結果的排序帶來以下幾項影響：
| 影響面向 | 具體影響 |
|---|---|
| 自然語言理解 | Google 能更準確判斷查詢中字詞的關聯性，提高搜尋結果的準確度。 |
| 長尾關鍵字 | 長尾查詢變得更加重要，使用者的對話式搜尋體驗更流暢。 |
| 內容品質 | 高品質、有深度且具備語意價值的內容更容易獲得較高排名。 |
未來搜尋趨勢與你的 SEO 策略
隨著語意搜尋與 BERT 的發展，未來的搜尋引擎趨勢將更加人性化，SEO 策略也需隨之調整。
搜尋趨勢的可能發展
- 語音搜尋崛起： 人們開始使用更多語音助手，例如 Google Assistant 和 Siri，這使得口語化內容與對話式查詢更顯重要。
- 意圖導向搜尋： Google 將更關注使用者的搜尋意圖，單純的關鍵字優化將無法滿足排名需求。
- 結構化內容的重要性： 使用結構化數據（Schema Markup）將有助於提升搜尋引擎理解網站內容的能力，使其更容易出現在特色摘要（Featured Snippets）中。
- 人工智慧與機器學習影響加深： SEO 需要與 AI 驅動的搜尋模式相適應，例如 Google MUM（Multitask Unified Model）等更強大的算法將可能改變搜尋結果的呈現方式。
如何因應未來的 SEO 變化？
企業與網站管理者需要持續調整策略，以確保內容符合搜尋引擎的最新標準。以下是一些建議：
- 創造高品質內容： 深入回答使用者的問題，提供價值，而非僅專注於關鍵字。
- 優化語音搜尋： 使用自然、對話式的語言撰寫內容，以適應語音查詢需求。
- 善用結構化數據： 透過 Schema Markup 增強內容的可讀性與 SEO 表現。
- 關注使用者體驗（UX）： 讓網站載入速度更快、內容更易讀，確保行動裝置友善性。
- 持續追蹤搜尋算法變化： 透過 Google Search Console 觀察網站表現，並適時調整策略。
SEO 不再只是關鍵字的遊戲，而是一場符合語意搜尋趨勢的內容競賽。隨著 Google 不斷提升搜尋算法，網站優化策略也必須進步，方能維持競爭力。
