Canonical: https://seo.whoops.com.tw/google-bert-update/ Author: Sliven 褚崇名 Source robots: follow, index, max-snippet:-1, max-video-preview:-1, max-image-preview:large Content modified (WordPress): 2026-11-05T12:18:19+00:00 Representation modified (content/template/converter): 2026-11-12T06:48:56+00:00 # Google BERT 演算法更新完整解析：自然語言處理如何改變 SEO 排名邏輯 圖片：Google BERT 改變語意搜尋與 SEO 排名邏輯的精選圖。（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/06/google-bert-semantic-search-seo.webp） 撰文作者 [Sliven 褚崇名]() Whoops SEO 創辦人 SEO 與 AI SEO 專家，專長涵蓋技術 SEO、內容策略與 GEO 優化。從搜尋排名到 AI 答案中的品牌呈現，協助企業找出優化機會、排定執行順序，並追蹤實際成效。 圖片：Sliven 褚崇名肖像（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/10/sliven-portrait-navy.webp） [作者背景與專業領域]() 更新 2026-11-05 約 17 分鐘閱讀 本篇內容 ### 本篇內容 ## 先看重點 摘自本文 - Google 的搜尋系統不是單一演算法打天下，而是很多 AI 模型一起協作的生態系。 [BERT 跟 RankBrain、MUM 是什麼關係？Google 搜尋 AI 技術版圖]() - 我們在實際操作中觀察到一個明顯趨勢：BERT 上線後，很多靠關鍵字密度取勝的頁面排名往下掉，而用自然語言完整回答問題的頁面排名往上升。這不是巧合。 [長尾關鍵字與對話式搜尋首當其衝]() - 不管你是經營部落格、企業官網，還是 WordPress 網站，以下建議都適用。 [BERT 對你的網站意味著什麼：現在就能開始做的事]() ### 檢查網站的 SEO 基礎 從網站網址開始，檢視可讀性與頁面基礎訊號。 - 檢查標題與搜尋摘要標記 - 核對 canonical 與索引指令 - 整理公開 HTML 的待改善項目 [免費檢查網站]() [將 Whoops 設為 Google 偏好來源（另開 Google 設定頁）]() 你有沒有想過，為什麼現在 Google 搜尋越來越「聰明」？隨便打一整句話進去，它竟然看得懂你在問什麼？這背後的關鍵技術之一，就是 BERT。2019 年底正式上線的 BERT，被 Google 稱為「五年來搜尋技術最大的跳躍」。上線初期就影響了英文搜尋中大約 10% 的查詢，後來更擴充到超過 70 種語言，繁體中文也包含在內。這篇文章會帶你搞懂 BERT 到底是什麼、為什麼它很重要，以及它對你的網站有什麼實際影響。 > BERT 是 Google 搜尋五年來最大的技術突破。它讓搜尋引擎「讀懂上下文」的能力大幅提升，特別是那些包含「for」「to」「no」這類小字的查詢。這些小字看起來不起眼，卻常常決定了整句話的意思。BERT 上線後，Google 官方部落格說得很白：這是 RankBrain 問世後最大的變革。 ## Google BERT 演算法是什麼？用白話文帶你搞懂 BERT 這個名字聽起來很厲害，全名叫做 Bidirectional Encoder Representations from Transformers。很長對吧？說穿了，它就是一個「能夠同時看前後文來理解語意」的 AI 模型。你可以把它想成一個閱讀能力超強的學生，一般人也許看到「蘋果」就想到水果，但這個學生會先看前後文：前面說「吃」，那就是水果；前面說「買一支」，那就是手機。BERT 做的就是這件事，只是它的速度比人快上幾百萬倍。 ### BERT 的核心技術定位 在 BERT 出現之前，搜尋引擎理解文字的方式很像我們國中學的「逐字翻譯」。你搜尋「2027 台灣[SEO]() 趨勢」，Google 會把每個詞拆開來，各自去資料庫裡找匹配的網頁。問題是，語言不是這樣運作的。同一個「蘋果」，搭配不同的上下文，意思天差地遠。BERT 就是為了解決這個問題而生的。 ### BERT 跟以前的 AI 模型哪裡不一樣 早期的語言模型（像是 Word2Vec 或 LSTM）大多是「單向」閱讀的，從左到右，一個字一個字看。這就像你讀書時只能從左往右看，不能回頭。BERT 不一樣，它是「雙向」的，同時從前後兩個方向理解每個詞在句子中的角色。 打個比方。當 BERT 看到「去」這個字，它不只看了前面的「我要」，也同時看了後面的「台北」。所以它能判斷「去」是「前往」的意思，而不是其他含義。這對於理解像「for」「to」「with」這類小字格外重要，因為這些字常常決定了整句話的方向和意思。 ## Google 為什麼需要 BERT？從關鍵字比對到語意理解的演進 Google 從 1998 年成立以來，理解語言的能力一直在升級。早期靠的是 TF-IDF 和[反向連結]()來判斷網頁相關性。說白了，就是「這個網頁出現了很多你要找的詞，而且很多其他網頁連到它，所以它應該很重要」。2013 年的 Hummingbird 更新開始重視「查詢的意義」，2015 年的 RankBrain 引入機器學習來理解從沒見過的搜尋詞。但一直到 BERT 出現之前，Google 對語言中「細微的語境變化」仍然不夠敏感。 圖片：Google 搜尋從關鍵字比對走向語意理解的轉變示意圖。（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/06/bert-semantic-search-shift.webp） BERT 讓 Google 更重視句子脈絡與使用者真正想問的事。 ### 舊的搜尋方式到底哪裡不行 來看一個真實案例。假設有人搜尋「2019 brazil traveler to usa need a visa」。在 BERT 之前，Google 會忽略「to」這個字的意義，把結果導向「美國人去巴西需要簽證嗎」。為什麼？因為在舊的比對邏輯裡，「to」只是一個功能詞，沒有方向性。但實際上，這句話的意思是「巴西人去美國需要簽證嗎」，方向完全相反。一個小小的「to」搞錯了，結果就差了十萬八千里。 這就是 BERT 想解決的核心問題：讓 Google 讀懂「每一個字在句子裡扮演的角色」。這對[長尾關鍵字]()尤其重要。長尾查詢通常包含完整的句子，裡面會有很多介系詞、否定詞，語意也更依賴上下文。 ## BERT 怎麼運作？雙向語境理解是怎麼辦到的 圖片：BERT 雙向語境理解的詞彙脈絡示意圖。（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/06/bert-bidirectional-context-explainer.webp） 同一句話中，前後文會改變關鍵詞真正的意思。 ### Transformer 架構與自注意力機制 BERT 建立在 Transformer 架構上。這個架構的核心叫做「自注意力機制」（Self-Attention）。名稱聽起來很學術，但概念不難懂。你可以把它想成：當模型在看一個詞的時候，它會「同時打量」句子裡所有其他的詞，判斷哪些跟當前這個詞最相關。 以「我在銀行開戶」這句話為例。當模型處理到「銀行」這個詞時，自注意力機制會同時考慮「我」「在」「開戶」這幾個詞。因為後面接的是「開戶」，模型就知道這裡的「銀行」是指金融機構，而不是河邊的那種「bank」。這就是「上下文感知」。如果你在做[技術性 SEO]()，理解這個機制有助於你搞懂為什麼 Google 越來越看重內容的語意完整性。 ### 遮罩語言模型：BERT 是怎麼被訓練出來的 BERT 的訓練方式有兩招。第一招叫做「遮罩語言模型」（Masked Language Model, MLM）。白話來說就是：把句子中 15% 的詞蓋住，讓模型根據前後文猜測被蓋住的詞是什麼。這就像你小時候做的填空題，只不過 BERT 一次要同時看前後文來猜答案。 第二招是「下一句預測」（Next Sentence Prediction, NSP）。給模型兩個句子，讓它判斷第二句是不是真的接在第一句後面。這兩招搭配起來，讓 BERT 學會了兩件事：從上下文推斷詞意，以及理解句子之間的邏輯關係。實際應用到[Google 搜尋演算法]()時，BERT 就是靠這些基本功來正確理解你輸入的查詢。 ## Google BERT 上線時間軸：從英文到繁體中文 BERT 的部署不是一次到位的，而是分階段慢慢推開。以下是幾個關鍵時間點： - 2018 年 11 月：Google AI 團隊發表 BERT 論文，同時開源程式碼讓全世界的研究者都能用 - 2019 年 10 月：BERT 開始應用於英文搜尋，初期影響大約 10% 的英文查詢 - 2019 年 12 月：BERT 擴充到精選摘要（Featured Snippets）區塊 - 2020 年底：BERT 支援語系擴充到超過 70 種語言，繁體中文和簡體中文都包含在內 - 2021 年：Google 發表 MUM（Multitask Unified Model），被視為 BERT 的後繼技術 ### 繁體中文何時受到影響 如果你在台灣經營網站，BERT 的影響大約在 2020 年中到年底之間開始浮現。中文是一種「很吃上下文」的語言，同一個詞在不同情境下意思可能完全不同。BERT 的雙向理解能力剛好能處理這個特性。老實講，如果你在 2020 年後期觀察到[自然搜尋流量]()出現莫名波動，BERT 很可能是其中一個原因。 ## BERT 對搜尋結果的實際影響：看幾個真實案例 BERT 的影響不是紙上談兵。Google 在官方部落格裡給了幾個非常具體的例子，看完你就懂了。 ### 英文搜尋的經典案例 前面提到的「2019 brazil traveler to usa need a visa」是最常被引用的例子。BERT 上線前，Google 忽略了「to」的語意，錯誤地返回美國公民去巴西的資訊。BERT 上線後，搜尋結果正確轉向巴西公民去美國的簽證資訊。一個小小的介系詞，差別就是這麼大。 另一個例子：搜尋「do estheticians stand a lot at work」。舊系統把「stand」理解成「獨立存在」，但 BERT 能從上下文判斷這裡的「stand」是指「站立」這個動作。所以結果從文學解析變成了美容師工作環境的討論。你說差多大？ 精選摘要也受到影響。搜尋「parking on a hill with no curb」，舊系統會忽略「no」的否定語意，顯示一般山坡停車的結果。BERT 能正確理解「沒有路緣的山坡停車」這個特殊情況。這些改變直接影響了[搜尋結果頁]()呈現給使用者的內容。 ### 中文搜尋裡 BERT 發揮了什麼作用 在中文語境下，BERT 的影響更微妙但也更關鍵。中文沒有空格來分隔詞彙，斷詞本身就是個大難題。「蘋果手機」可以是「蘋果公司出的手機」或「蘋果形狀的手機」，BERT 透過上下文能正確消解這類歧義。 對於在台灣經營[WordPress 網站]()的站長來說，這意味著一件事：Google 對中文內容的理解能力變強了。過去那種在頁面上瘋狂塞關鍵字來搶排名的做法，效果會越來越差。換句話說，Google 現在看得懂你的內容到底在寫什麼了。 ## BERT 跟 RankBrain、MUM 是什麼關係？Google 搜尋 AI 技術版圖 很多人問：「BERT 是不是取代了 RankBrain？」答案是：沒有。Google 的搜尋系統不是單一演算法打天下，而是很多 AI 模型一起協作的生態系。搞清楚這些技術之間的關係，你才能正確理解 BERT 的定位。 圖片：RankBrain、BERT 與 MUM 在 Google 搜尋技術中的分工圖。（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/06/bert-rankbrain-mum-search-map.webp） 不同搜尋技術各自處理查詢理解、語意脈絡與跨格式資訊。 ### 三大技術各做各的事 | 技術 | 上線年份 | 核心功能 | 處理的問題 | | --- | --- | --- | --- | | RankBrain | 2015 | 理解從沒見過的查詢詞 | 陌生關鍵字的意圖推斷 | | BERT | 2019 | 理解查詢中每個詞的上下文語意 | 介系詞、否定詞、語境歧義 | | MUM | 2021 | 跨語言、跨格式的多任務理解 | 複雜搜尋任務的多步推理 | Google 的做法是根據不同的查詢類型，選擇最適合的模型來處理。有時候用 RankBrain，有時候用 BERT，有時候兩個一起上陣。這些模型之間是互補的，不是互相取代的。如果你對[RankBrain]() 的運作方式還不熟，建議先搞懂它的基本概念，再回來看 BERT 會更有感覺。 ### MUM 是 BERT 的升級版嗎 嚴格來說不是。MUM 處理的是更複雜的場景，跨語言、跨格式（文字、圖片、影片）的搜尋任務。根據 Google 官方說法，MUM 的能力比 BERT 強大約 1000 倍。但 BERT 仍然是基礎語意理解的核心工具，兩者各管各的領域。了解[Google AI 搜尋]()的整體架構很重要，別把每個更新都看成獨立事件。 ## BERT 對 SEO 的具體影響：你的網站會不會受衝擊 ### 長尾關鍵字與對話式搜尋首當其衝 BERT 對 SEO 影響最大的地方，就是長尾關鍵字和對話式搜尋。為什麼？因為這類查詢通常包含完整的句子，語意很吃上下文。以前你可以靠頁面中重複出現某個關鍵字來搶排名。但 BERT 讓 Google 能分辨「這篇內容真的在回答問題」跟「這篇內容只是剛好提到這些詞」。這對[關鍵字最佳化]()策略的影響是根本性的。 我們在實際操作中觀察到一個明顯趨勢：BERT 上線後，很多靠關鍵字密度取勝的頁面排名往下掉，而用自然語言完整回答問題的頁面排名往上升。這不是巧合。如果你過去習慣用[關鍵字密度]()來衡量內容品質，現在真的該改變思維了。 ### 精選摘要的遊戲規則變了 BERT 也改變了精選摘要的選擇邏輯。當 Google 更理解查詢的語意，它就能從網頁中挑出更精確的段落當摘要。這意味著什麼？寫得清楚、直接回答問題的內容，比繞了半天還沒講到重點的內容，更有機會被選為精選摘要。對於重視[頁面內容最佳化]()的網站來說，這其實是好消息，你的用心會被更公平地看見。 ### 流量分布大洗牌 BERT 的影響不是讓所有網站排名一起動，而是精準地改變特定查詢的結果。那些「剛好包含關鍵字但沒有真正回答問題」的頁面，會慢慢流失排名。而那些真正理解使用者需求、提供完整解答的頁面，會獲得更好的[自然排名]()。從[搜尋市場]()的角度看，BERT 等於把搜尋結果的品質門檻拉高了。 ## 面對 BERT 你該怎麼做：語意搜尋時代的內容策略 Google 的 Gary Illyes 在 Twitter 上說過一句很直白的話：「你最佳化內容是為了使用者，從而也最佳化了 RankBrain。這件事沒有改變。」這句話同樣適用於 BERT。你沒辦法「針對 BERT 做什麼技術調整」，但你可以寫出 BERT 會青睞的內容。為什麼？因為 BERT 喜歡的內容，本來就是使用者喜歡的內容。 圖片：BERT 時代的 SEO 內容策略圖，包含自然語氣、完整回答與清楚結構。（來源：https://seo.whoops.com.tw/wp-content/uploads/2026/06/bert-seo-content-strategy.webp） 面對語意搜尋，內容要更像在完整回答人的問題。 ### 用你平常說話的方式寫作 這聽起來很基本，但很多人還是會犯這個錯。他們會在文章裡不斷重複「[Google BERT 演算法]()」這個詞，以為出現越多次排名越好。但 BERT 的語意理解能力讓這種做法的效果大打折扣。更好的做法是用不同的方式講同一件事，讓內容自然涵蓋各種相關詞彙。 舉例來說，與其反覆寫「BERT 演算法更新」，你可以穿插用「自然語言處理技術」「雙向語言模型」「Google 語意搜尋更新」等不同的表達方式。這不是[關鍵字堆砌]()，而是真正的語意豐富度，也才是 BERT 時代正確的做法。 ### 搞懂搜尋者在想什麼，然後完整回答 BERT 讓 Google 更善於判斷「這個網頁是否真的回答了使用者的問題」。所以你的內容策略應該從「我要排哪些關鍵字」轉變為「搜這個詞的人，到底想知道什麼」。這就是[搜尋意圖分析]()的核心。你可以從 Google 搜尋結果頁的「相關搜尋」和「人們還會問」裡找到線索，然後在文章中完整回答這些問題。 ### 把文章結構弄清楚，Google 才看得懂 BERT 主要處理的是查詢端的語意理解，但結構清晰的內容對搜尋引擎整體的理解能力都有幫助。使用清楚的標題層級（H1、H2、H3）、[結構化資料標記]()、以及邏輯通順的段落結構，能讓 Google 更有效率地搞懂你的內容主題。這也是[SEO 文章寫作]()的基本功，不論哪個演算法更新都不會過時。 實務上，我會建議每篇文章都做到這三件事：第一，開頭就給出答案或結論，別讓人猜；第二，用小標題把不同面向的討論分開；第三，每個段落專注處理一個子問題。這樣的寫法不只符合 BERT 的語意邏輯，也符合[長篇內容]()的品質標準。讀者舒服，Google 也看得懂，雙贏。 ## BERT 與中文搜尋：台灣網站站長必須知道的事 ### 中文斷詞的頭痛問題 中文沒有空格分隔詞彙，斷詞一直是自然語言處理的核心難題。「研究生命」可以斷成「研究 / 生命」或「研究生 / 命」，意思完全不同。BERT 的雙向理解能力對中文斷詞有顯著幫助，因為它能從前後文判斷正確的斷詞方式。這對中文網站站的[SEO 趨勢]()有深遠影響。 ### 繁體中文的特殊語境 繁體中文跟簡體中文不只是字形不同，用詞和語法也有差異。「軟體」vs「软件」、「網路」vs「网络」，這些在地化用詞會影響 BERT 怎麼理解你的內容。在台灣經營網站，用繁體中文的在地用語不只是為了讀者體驗，也是為了讓 Google 更精準地把你的內容匹配給對應地區的搜尋者。這一點在做[中文 SEO]() 時尤其重要。 我自己的經驗是，當你用讀者習慣的用語寫作，而不是直接搬簡體中文的表達方式，搜尋流量的品質會明顯更好。因為 BERT 能夠理解這些用語差異背後的語意，更精準地匹配使用者。這也是為什麼[非英文 URL]() 和在地化內容策略對中文網站站來說格外有價值。 ## 關於 BERT 你可能搞錯的幾件事：常見誤解一次釐清 - 誤解一：BERT 是排名因素。BERT 不是你可以透過技術手段「最佳化」的排名因素。它影響的是 Google 如何理解搜尋查詢，而不是怎麼評估你的網頁好不好。 - 誤解二：BERT 會懲罰網站。BERT 不具備懲罰機制。如果你的排名掉了，是因為其他網頁的內容被 BERT 更正確地匹配到了使用者的查詢，不是你被懲罰了。 - 誤解三：BERT 影響所有搜尋。BERT 主要影響包含介系詞、否定詞、或語境依賴的查詢。簡單的單詞搜尋或品牌名搜尋不太會受影響。對於[Hummingbird]() 已經能處理的查詢，BERT 的增量效果也有限。 - 誤解四：BERT 只影響英文。BERT 已經擴充到 70+ 種語言，繁體中文也在其中。雖然英文搜尋受到的影響最早也最明顯，但中文搜尋的影響也在持續擴大。 ## BERT 之後會怎樣：Google 語意搜尋的下一步 BERT 不是終點，而是 Google 語意搜尋的起跑線。2021 年發表的 MUM 能力比 BERT 強上千倍，能跨語言、跨格式理解搜尋意圖。2023 年開始推動的 [Google AI Overviews]() 和 Search Generative Experience（SGE），則是把語意理解技術進一步應用到 AI 生成搜尋結果的場景。SGE 後來怎麼改名、怎麼影響點擊與內容策略，[搜尋生成式 AI 的完整對策]()有系統性拆解。到了 2026 年，大約有 50% 的 Google 搜尋結果已經包含了某種形式的 AI 摘要。 這些發展指向一個很明確的方向：Google 正在從「幫你找資料」轉向「直接回答你的問題」。BERT 是這個轉變的關鍵里程碑。對於做 SEO 的你來說，這意味著你必須把注意力從「怎麼讓 Google 找到我的關鍵字」轉向「怎麼讓 Google 理解我的內容能回答使用者的問題」。這個思維轉變，比任何單一演算法更新都重要。了解[SEO 未來趨勢]()的讀者，應該已經感受到這股風向了。 如果你關注 Google 的[AI 搜尋策略]()，會發現 BERT 只是拼圖裡的一塊。從 Hummingbird 到 RankBrain，再到 BERT、MUM、AI Overviews，Google 一直在追同一個目標：讓搜尋引擎像人一樣理解語言。每一步都離這個目標更近一些。 ## BERT 對你的網站意味著什麼：現在就能開始做的事 講了這麼多技術背景，接下來把重點拉回你能立刻採取的行動。不管你是經營部落格、企業官網，還是 WordPress 網站，以下建議都適用。 ### 今天就能動手的三件事 第一，檢查你現有文章裡有沒有關鍵字堆砌的狀況。把不自然的重複用同義詞或不同說法替換掉。第二，寫新文章之前，先到 Google 搜尋你的目標關鍵字，看看「相關搜尋」和「人們還會問」裡出現哪些問題，然後在文章中完整回答這些問題。第三，確保你的[網站程式碼]()乾淨、結構化資料標記正確，讓 Google 能順利解析你的內容。 ### 長期要建立的觀念 BERT 只是開始。隨著 Google 的語意理解能力不斷提升，內容品質只會越來越重要。與其每次演算法更新就緊張半天，不如建立一個持續產出好內容的流程。善用[免費 SEO 工具]()追蹤你的表現，用 [Google Search Console]() 觀察流量變化，定期透過[SEO 最佳化方法]()調整策略。 說到底，每一個 Google 演算法更新的終極目標，都是讓使用者找到更好的答案。你只要專注在「提供更好的答案」這件事上，就能在所有演算法更新中站穩腳步。這不是場面話，是真正經得起時間考驗的策略。 ## BERT 在 AI 搜尋時代還重要嗎？跟 Gemini、ChatGPT 搜尋的關係 到了 2025-2026 年，搜尋生態已經很不一樣了。ChatGPT 有自己的搜尋功能、[Perplexity 主打 AI 搜尋引擎]()、Google 推出了 Gemini 和 AI Mode。新模型還在冒出來，2026 年 9 月發布的 [Jev]() 甚至不生成文字，只回傳結構化決策與校準機率。那 BERT 還重要嗎？答案是肯定的。BERT 的雙向語意理解能力仍然是 Google 搜尋的基礎設施之一。就像地基一樣，你平常看不到它，但少了它，上面的建築全都會搖搖晃晃。 當你用 ChatGPT 或 Perplexity 搜尋「BERT 對我的部落格有什麼影響」，這些 AI 工具背後也使用了類似 BERT 的語意理解技術。換句話說，不管使用者用 Google 搜尋還是用 AI 工具查資料，你的內容能不能被正確理解，都跟語意技術脫不了關係。怎麼讓 AI 工具更容易讀懂並引用你的內容，這幾年已經發展成 [LLMO 這門新學問]()。這也是為什麼寫出「語意清楚、能直接回答問題」的內容，在 2027 年比以往任何時候都重要。 ## Google BERT 演算法常見問題 FAQ ### Google BERT 是什麼？用最簡單的方式解釋 BERT 全名是 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是 Google 在 2018 年提出的自然語言處理模型。白話來說，它是一個「能同時看前後文來理解語意」的 AI。Google 在 2019 年底把 BERT 應用到搜尋引擎中，讓搜尋結果更能反映你真正想找的東西。 ### BERT 影響了哪些搜尋結果？ BERT 上線初期影響了英文搜尋中大約 10% 的查詢，主要集中在包含介系詞（for、to、with）和否定詞（no、not）的搜尋語句。隨後擴充到超過 70 種語言，包含繁體中文。BERT 也影響了[精選摘要]()的選取邏輯，讓摘要更精準地回答使用者的問題。 ### 可以針對 BERT 做 SEO 嗎？ 沒辦法。Google 官方多次強調，BERT 改變的是搜尋引擎理解查詢的方式，不是評估網頁的方式。你能做的是寫出更自然、更完整回答問題的內容。當 Google 透過 BERT 更準確地理解使用者查詢時，你的好內容就更容易被匹配到。這也是[Google SEO 入門指南]()一直強調的原則。 ### BERT 跟 RankBrain 哪裡不一樣？ RankBrain 是 2015 年推出的 AI 系統，主要用來理解從沒見過的新查詢詞。BERT 是 2019 年上線的，專注於理解查詢語句中每個詞的上下文語意。兩者不是誰取代誰，而是互相搭配的關係。Google 會根據不同的查詢類型選擇最適合的模型，有時候用一個，有時候兩個一起上。對於[Google 各種更新]()的關係有興趣的話，可以參考我們的完整分析。 ### BERT 對中文網站站的影響大嗎？ BERT 在 2020 年底擴充到中文語系後，對中文網站站的影響逐步浮現。中文是「很吃上下文」的語言，同一個詞在不同情境下意思可能完全不同，BERT 的雙向理解能力正好能處理這個特性。對站長來說，BERT 意味著靠塞關鍵字搶排名的做法效果會越來越差，而用自然語言完整回答問題的內容會獲得更好的排名。建議搭配[Google Trends 關鍵字研究]()來最佳化你的內容方向。 ### BERT 會讓我的網站被懲罰嗎？ 不會。BERT 不是懲罰型的演算法。如果你的網站排名在 BERT 上線後掉下來了，是因為其他網頁的內容被 BERT 更正確地匹配到了使用者的查詢。這跟[Panda]() 或 [Penguin]() 那種懲罰型更新完全不同。BERT 是在「理解查詢」這一端做改善，不是在「評估網頁」那一端出手。 ### MUM 會取代 BERT 嗎？ 不會。MUM 處理的是更複雜的跨語言、跨格式搜尋場景，BERT 仍然是基礎語意理解的重要工具。兩者各管各的，就像 RankBrain 沒被 BERT 取代一樣，BERT 也不會被 MUM 取代。Google 的核心演算法是多個模型協作的系統，每個模型負責不同的面向。 ### 怎麼判斷 BERT 有沒有影響我的網站？ 你可以用[Google Analytics]() 和 Google Search Console 來觀察流量變化。如果你在 2019 年底到 2020 年這段期間，發現特定頁面的[點擊率]()或排名出現莫名波動，尤其是長尾關鍵字相關的頁面，BERT 可能是其中一個因素。建議對照[2019 年核心更新]()的時間點做交叉分析，才能更準確地判斷影響來源。 ### BERT 到了 2027 年還有影響力嗎？ 有。雖然 Google 陸續推出了 MUM、Gemini 等更先進的模型，BERT 的雙向語意理解能力仍然是 Google 搜尋的基礎設施之一。它就像一棟大樓的地基，你看不到它，但少了它整棟樓都不穩。在 AI 搜尋時代，不管使用者用 Google、ChatGPT 還是 Perplexity 搜尋，語意理解技術都是核心。你的內容能不能被正確理解，依然取決於這些基礎技術。 ### BERT 跟段落索引（Passage Indexing）有什麼關係？ 段落索引是 Google 在 2021 年推出的技術，它能理解網頁中「單一段落」的語意，而不只是整頁的主題。BERT 是段落索引的技術基礎之一，正因為 BERT 能精準理解一小段文字的上下文語意，Google 才能做到段落級別的索引和排名。對於寫長篇文章的你來說，這意味著文章中每個段落的品質都很重要，不只是整體標題和開頭。 ### ChatGPT 和 Perplexity 搜尋會用到 BERT 嗎？ ChatGPT 和 Perplexity 使用的是更先進的模型架構（如 GPT-4、自家的检索增强生成技術），但這些模型的核心概念，「透過上下文理解語意」，跟 BERT 是一脈相承的。所以當你在最佳化內容讓 BERT 能正確理解時，同時也幫助了其他 AI 搜尋工具理解你的內容。這就是為什麼「寫出語意清楚的內容」是跨平台通用的 SEO 策略。 BERT 更新告訴我們一件事：Google 正在努力讓搜尋引擎像人類一樣理解語言。對每一位投入 SEO 的人來說，這不是壞消息，而是好消息。當搜尋引擎更能理解語意，用心寫好內容的人就更有機會被看見。你不需要去「最佳化 BERT」，你只需要做好你本來就該做的事：為你的讀者寫出有價值的內容。如果想了解更多 Google 演算法更新的相關知識，歡迎持續關注我們的網站。 [語意搜尋]() 喜歡這篇內容？讓下次搜尋，更容易遇見 Whoops。 [將 Whoops 設為 Google 偏好來源（另開 Google 設定頁）]()前往 Google 選取並確認，即可完成設定。 [## Sliven 褚崇名]() Sliven 褚崇名是 Whoops SEO 創辦人，負責技術 SEO、內容與關鍵字策略、WordPress 網站重建，以及 AI SEO、AEO、GEO 的量測與內容優化。作者頁可查閱由他署名的〈SEO 是什麼〉與〈AI SEO 是什麼〉等教學；內容中的自有量測、模型觀測與第三方來源應分開判讀，並以各頁標示的方法與限制為準。是否適合特定專案，仍需依網站現況、目標、執行範圍與可驗證成果判斷。 [查看作者文章 →]() ## 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