并按照与用户的相
与 RankBrain 不同，它不需要分析过去的查询来理解用户的意思。 BERT 就像我们一样理解单词、短语和整个内容。 但也要认识到这个NLP模型只是算法的一部分。 Google BERT 理解单词的含义以及它们之间的关系。 但谷歌仍然需要算法其余部分的所有工作，将搜索与索引页面相关联，选择最佳结果，关性顺序对它们进行排名。 为什么 Google BERT 对于搜索体验很重要？ 现在，我们将 IT 术语放在一边，谈谈 BERT 对 Google 搜索的意义。 您知道该算法可以帮助 Google 破译人类语言，但是它对用户的搜索体验有何影响？ 重要的是要记住，Google 的使命是组织网络上的所有内容，为用户提供最佳答案。为此，搜索引擎需要了解人们正在寻找什么以及 WhatsApp 号码 网页正在谈论什么。这样， 它就可以使关键字和网页内容之间进行正确的匹配。 例如，当您搜索“食物银行”时， 搜索者会明白 您查询中的“银行”并不是指保姆、金融机构或海上沙洲。 如果您搜索“food bak”（拼写错误）或“bank food”（顺序相反），它也会理解您的意思。 2024 年营销状况报告 借助 BERT，它可以理解搜索词和索引页面内容中该单词的含义。 当用“银行”一词索引页面时，算法会将食品银行、家具和银行页面放在不同的框中。 但搜索者更进一步：它也理解搜索背后的意图。
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通过进行此搜索，Google 了解到您正在搜索您所在位置附近的食品银行。因此，结果页面可能会显示您所在地区提供此类服务的机构，特别是如果他们有良好的 本地 SEO 策略。 通过这种方式，谷歌变得更加智能，能够提供真正提供用户想要找到的内容的结果。这就是谷歌想要提供的搜索体验。 然而，在 Google 的早期，并非所有搜索都能提供用户所需的内容。 搜索者仅限于关键字的精确匹配。 也就是说，例如，当用户输入“bromeliad care”时，它只能提供精确使用该术语的页面的结果。 自从RankBrain问世以来，谷歌已经开始明白“关心”与“如何关心”非常接近。
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