BERT 是什麼？基本原理解析
BERT 是 Google 在 2018 年提出並開源的自然語言處理預訓練模型，全名為 Bidirectional Encoder Representations from Transformers。從名稱就可以看出兩大關鍵：雙向語境理解和 Transformer 架構。傳統的語言模型往往只能從左到右或右到左單向讀取句子，而 BERT 採用了 Transformer 神經網路架構，透過自注意力機制（self-attention）一次處理整個句子中的所有詞彙關係。換言之，BERT 可以同時考量某個詞彙前後出現的語境，真正理解其在句子中的含義，而不只是逐字逐句線性閱讀。
BERT 的另一個核心是預訓練。它在海量文本上進行了預先學習，透過兩項任務來掌握語言知識：其一是 遮罩語言模型 (Masked Language Model)，即隨機遮住句子中的一些字詞，讓模型猜測這些空缺應該是什麼，從而學會上下文的關聯；其二是 下一句預測 (Next Sentence Prediction)，讓模型判斷兩個句子是否前後相接，藉此理解句與句之間的關係。經過預訓練的 BERT 模型掌握了廣博的語言知識，之後只要稍加調整（fine-tune）就能應用到問答、分類等各種任務上。由於 BERT 的問世，開發者和研究人員可以輕鬆利用其強大的語言理解能力，訓練出最先進的問答系統等應用。
總結來說，BERT 有三大特點：雙向語境理解（同時考慮單字左右兩側的詞彙）、Transformer 架構（基於自注意力機制，高效建模長距離依賴）、預訓練模型（在大量語料上學習通用語言表示，再微調於特定任務）。這些技術細節使 BERT 對語意有深刻掌握，能「讀懂」句子裡每個字詞真正想表達的意思。
BERT 為何對 SEO 重要？
當前 Google 搜尋演算法高度倚重人工智慧與機器學習來理解使用者查詢。早期的搜尋引擎主要比對關鍵字字面是否相符，難以理解語意；2015 年推出的 RankBrain 是 Google 首個應用於搜尋的深度學習系統，能夠透過機器學習理解詞彙與概念的關聯。RankBrain 幫助 Google 更好地處理從未見過的查詢，辨識同義詞和相關概念，例如當用戶搜尋「食物鏈最頂層的消費者稱為什麼」時，RankBrain 能推測用戶其實在找「頂級掠食者 (apex predator)」相關的結果。
BERT 的出現是另一個里程碑。Google 在 2019 年將 BERT 應用於搜尋，聲稱這是五年來搜尋最大的一次飛躍。BERT 的主要目的在於更深入地理解語言和使用者意圖。和 RankBrain 著重於字詞與概念的關聯不同，BERT 能理解整個查詢句子中詞與詞的搭配意涵，包含過去經常被忽略的助詞、介系詞等小字。事實上，BERT 上線時對美國地區英文搜尋查詢的影響高達 10%，而且主要影響的就是較長、較口語化的長尾關鍵字查詢。這意味著 Google 更能理解複雜的長句和對話式提問，對於以前難以比對的查詢現在也能給出更準確的結果。
值得注意的是，BERT 並未取代 RankBrain，而是成為搜尋團隊新的工具，兩者各司其職。目前 Google 搜尋同時運行著數百種演算法和模型，協同合作以提供最佳結果。RankBrain、BERT 等先進系統都在其中發揮關鍵作用。例如 RankBrain 仍在幫助排序 (ranking) 演算，而 BERT 則在搜尋意圖解析（query understanding）與內容檢索上功不可沒。
MUM (Multitask Unified Model) 是 2021 年 Google 發表的新一代模型，被稱為是 BERT 之後的下一步。MUM 擁有跨模態和多語言的能力，理論上比 BERT 強大千倍。它不僅能理解語言，還能產生內容，並且同時在 75 種語言上訓練，可以處理文字、圖像等多種資料形式。不過，目前 MUM 仍處於初期應用階段，只用在如 COVID-19 疫苗資訊搜尋等特定場景，尚未用來直接參與一般搜尋結果的排名。可以將 MUM 視作繼 BERT 之後，Google 讓搜尋引擎「更聰明」的長遠計劃。
對 SEO 而言，這些演算法的演進傳遞出明確訊號：搜尋引擎越來越能夠理解「語意」而非只看字面。BERT 尤其強調對自然語言的深度理解，意味著網站內容策略需要更關注使用者真正的意圖和問題。以往僅靠堆砌關鍵字可能奏效，但在 BERT 時代，提供符合查詢語意、能真正解答使用者問題的高品質內容才是王道。
Google 如何運用 BERT 改進搜尋結果
自從 BERT 加入 Google 的搜尋演算法後，它主要用於兩方面：理解搜尋查詢的意圖以及提升搜尋結果的相關性。Google 官方表示，剛推出時已將 BERT 應用在搜尋排名以及精選摘要（Featured Snippets）中。BERT 特別擅長處理冗長或對話式的查詢，以及那些關鍵小詞彙（例如介系詞 to, for 等）對意思有重大影響的情況。借助 BERT，Google 搜尋更能按人類自然說話的方式來理解查詢句子，因此使用者可以更自然地提問，而不必再刻意使用生硬的「關鍵字語言 (keyword-ese)」了。
讓我們來看一個經典的實例。當用戶搜尋 「2019 巴西旅客到美國需要簽證嗎？」（這對應英文查詢 "2019 brazil traveler to usa need a visa"），這句話中 "to" 一詞至關重要，表示「從巴西到美國」。BERT 上線前，Google 的系統沒有真正理解 to 在此的含義，反而可能將重點誤放在 "Brazil" 和 "USA" 上，結果提供了美國旅客前往巴西是否需要簽證的資訊，南轅北轍。引入 BERT 後，搜尋演算法終於抓住了 "to" 所代表的方向性，明白查詢問的是「巴西人去美國需不需要簽證」，於是返回了美國大使館簽證頁等更相關的結果。BERT 能辨識出過去被忽略的細節，使這類查詢的搜尋意圖得到正確解讀。
還有另一個例子：「美容師工作時需要一直站著嗎？」（英文: "do estheticians stand a lot at work"）。以前的搜尋演算法傾向於直接比對關鍵字，可能會把 stand 與文件中的 stand-alone 一詞錯誤匹配，只因為文字表面相同；結果顯示的可能是無關緊要的資訊。現在透過 BERT，Google 理解到這裡 "stand" 是在討論工作形態（站立工作）而非其他語境，因而能呈現更有用的搜尋結果，例如真正回答「美容師是否長時間站立工作」這個問題的內容。
以上實例說明了 BERT 如何讓搜尋引擎更「貼心」：它懂得忽略表面字詞的假相關（如 stand vs stand-alone），抓住對查詢真正重要的字詞關係來判斷使用者意圖。BERT 對很多過去令人困惑的查詢提供了更精準的結果，包括：理解「為某人拿藥」這類查詢中的 「為某人」 是關鍵，而不再泛泛給出配藥流程的資訊；又如辨別「沒有路緣 (no curb)」這種否定詞組的重要性，避免出現牛頭不對馬嘴的結果。對使用者而言，這代表當您輸入較長或口語化的問題時，Google 更有能力理解您真正想知道什麼並給出滿意答案。
值得一提的是，BERT 最初僅用於英文搜尋，但由於其多語言遷移能力，Google 很快地將相關模型應用到其他語言中。例如，韓文、印地文、葡萄牙文等語言的搜尋結果品質都因 BERT 而提升。截至目前，BERT 已成為 Google 搜尋引擎不可或缺的一部分，在英文查詢中幾乎每一次都會發揮作用。對全球各地的使用者來說，BERT 的加入意味著不論使用何種語言，都能更自然地向 Google 提問，而獲得更貼切的解答。
對網站內容創作者與 SEO 策略的具體建議
隨著 BERT 強化了搜尋引擎的語言理解能力，網站管理者和內容創作者也需要相應調整策略。總的來說，一個關鍵觀念是：您無法也無須針對 BERT 去特別「優化」。BERT 的目標是讀懂「人話」，因此與其嘗試迎合演算法，不如專注於讓內容更符合讀者需求。以下是幾點具體建議：
寫給人看，而非僅給搜尋引擎看
這句話幾乎已成為數位行銷的箴言。BERT 以及其他 AI 演算法（如 RankBrain）都旨在評估內容對使用者的價值，而不只是檢索關鍵字匹配度。Google 搜尋負責人 Danny Sullivan 就曾強調：「創作內容時以使用者為中心」。Moz 資深分析師 Britney Muller 也指出，優化 BERT 的唯一途徑就是為使用者撰寫真正優質的內容，滿足他們的意圖。換言之，請專注回答用戶的問題、解決用戶的痛點，而不要為了演算法去堆砌生硬詞彙。
關注「搜尋意圖」勝過執著單一關鍵字
由於 BERT 更善於理解查詢背後的意圖，我們在選題和寫作時應更加注意使用者想要哪種類型的答案。例如，同樣是描述「如何通過駕照考試」，使用者可能期待的是官方規定還是經驗分享？現在 Google 更傾向根據查詢意圖提供適當類型的內容。因此，在進行關鍵字研究時，不妨多思考：搜尋此關鍵字的人真正想知道的是什麼？他們期待看到怎樣的內容形式（部落格文章、清單、指南、官方說明等等）？確認這點後，提供比現有排名內容更好、更完整的解答。正如業界所建議的，應該「以話題為單位，而非孤立關鍵字」來打造內容。
自然融入相關同義詞與長尾關鍵字
過去我們可能會擔心某些語句沒出現精確的關鍵詞就無法排名，但 BERT 時代降低了這種顧慮。因為 BERT 能理解同義詞與措辭的細微差異，您的內容可以放心地以自然語言來撰寫，而不必刻意重複特定關鍵字。例如，您撰寫一篇介紹「減重食譜」的文章，不妨大方地使用「瘦身餐單」、「健康減肥餐」等相關說法——BERT 模型會明白這些都與 Weight Loss Recipes 是相關主題。不過，這並不意味著關鍵字研究不重要，而是說您可以更靈活、多元地佈局相關詞，來涵蓋使用者可能搜尋的各種表達方式。
強調內容品質與權威
BERT 的存在並不會改變 Google 對高品質內容的基本要求。在演算法更懂內容含義的同時，它也能更好地評估內容是否全面、深入和可靠。例如醫療、金融等 YMYL (Your Money or Your Life) 主題，Google 特別重視專業度和信任度。如果您的網站在這些領域，請確保內容有專家背書、資訊正確無誤。此外，網站的整體使用者體驗（UX）也依然重要：良好的排版、快速的載入速度、行動裝置友好等，都是 SEO 不可忽視的面向。BERT 讓好內容更容易被理解，但前提是您真的有好內容，而且使用者願意閱讀與分享。
利用結構化數據和段落摘要
BERT 的引入也提升了精選摘要等搜尋功能的準確性。如果您希望內容有機會出現在零點擊的精選摘要位置，請關注結構化數據標記和頁面內容的組織方式。撰寫直接回答問題的段落、使用清楚的段落標題（例如以疑問句作標題並在緊接的內容中回答該問題），都可能增加被 Google 選為摘要的機會。BERT 能幫助 Google 從頁面中抽取最相關的句子來回覆用戶查詢，所以妥善地將答案集中、清晰地寫出，對抓取演算法和讀者都更友好。
總而言之，BERT 迫使 SEO 更加回歸內容本質。我們應當貼近使用者語言，寫出真正解答他們問題的內容。只要秉持為讀者提供價值的初衷，BERT 會成為幫助優質內容脫穎而出的助力，而非阻力。
情境模擬：BERT 如何解讀使用者查詢
為了更直觀地了解 BERT 的威力，我們以一個實際搜尋情境來模擬 BERT 上線前後 搜尋結果的差異。假設用戶搜尋以下問題：
搜尋查詢：2019 巴西旅客到美國需要簽證嗎？
這是一個包含年份和國籍、目的地的複雜問句，其中 「到 (to)」 這個介系詞決定了旅行的方向。我們對比一下 沒有 BERT 和 有 BERT 時，Google 可能給出的結果：
未引入 BERT 之前
演算法可能無法正確理解 「誰到誰那裡」 的關係，只注意到 巴西、美國、簽證 這些字眼。由於缺乏對 to 含義的理解，搜尋引擎可能誤以為問句是在問「美國旅客去巴西是否需要簽證」，從而返回一些討論美國人入境巴西簽證規定的網頁資訊。對使用者來說，這明顯不相干，因為他的真正問題是相反方向的旅行要求。
引入 BERT 之後
BERT 能夠讀懂 「巴西旅客到美國」 這整個片語的真正含意，它理解關鍵的 「to」 表示方向—也就是從巴西去往美國。因此，現在 Google 會將重點放在「巴西人」「去美國」「簽證需求」這個正確組合上，搜尋結果優先顯示的是美國簽證官網等相關頁面，而非先前那些牛頭不對馬嘴的結果。透過 BERT 的語意分析，Google 更加明白了使用者的真實意圖，提供了更精準的答案。
上述情境凸顯了 BERT 對搜尋意圖理解的影響：即使是一個常見的小詞彙（如 to）或否定詞、介系詞，只要對查詢意義重要，BERT 都不會再視而不見。對使用者而言，這意味著更少的誤解與更準確的結果。您可以更放心地以自然語言提出複雜問題，而搜索引擎也更有能力找出真正解答您問題的網頁內容。
BERT 實作體驗：簡易詞向量示範
了解了理論，讓我們透過一個簡單的程式範例來體驗 BERT 的語義理解能力。借助 Hugging Face 提供的 Transformers 庫，我們可以調用預訓練好的 BERT 模型，將句子轉換為向量表示，再比較這些向量的相似度，來看看 BERT 是否能辨識出語意相近的查詢。
以下 Python 程式碼示範了如何使用 Hugging Face 的 transformers 庫來取得 BERT 的詞向量表示：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
# 載入預訓練的英文 BERT 模型和對應的 tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 定義三個英文句子：兩句意思相近，一句無關
queries = [
"buy a used car", # 查詢1：購買二手車
"purchase a second-hand automobile", # 查詢2：購買二手汽車（與查詢1同義）
"how to bake a cake" # 查詢3：如何烤蛋糕（無關的另一個主題）
]
# 將每個句子轉換為 BERT 的 [CLS] 向量表示
def get_cls_embedding(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
# 取出批次中第一個句子的 [CLS] 向量 (outputs.last_hidden_state 第0位置)
cls_vec = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]
return cls_vec
embeddings = [get_cls_embedding(q) for q in queries]
# 計算查詢1與查詢2之間，以及查詢1與查詢3之間的餘弦相似度
sim_12 = torch.nn.functional.cosine_similarity(embeddings[0], embeddings[1], dim=1)
sim_13 = torch.nn.functional.cosine_similarity(embeddings[0], embeddings[2], dim=1)
print("Query1 vs Query2 similarity:", sim_12.item())
print("Query1 vs Query3 similarity:", sim_13.item())
在這段程式中，我們使用了 bert-base-uncased 這個英文 BERT 基礎模型，然後選擇三個範例查詢。其中查詢1和查詢2在語意上是等價的（used car 和 second-hand automobile 意思相同），而查詢3則完全不相關。BERT 模型會將每個查詢轉換成一個高維向量（768 維的數字向量），接著我們計算這些向量之間的餘弦相似度來比較查詢的語意相近程度。
如果您執行上述程式，預期會得到類似的結果：
Query1 vs Query2 similarity: 0.95 （查詢1與查詢2的相似度約為0.95，非常高）
Query1 vs Query3 similarity: 0.20 （查詢1與查詢3的相似度約為0.20，屬於很低的相關）
可以看到，BERT 為語意相同的兩個句子產生了非常相近的向量表示（相似度接近 1），而對於風馬牛不相及的句子則產生明顯不同的向量（相似度遠低於 1）。這證實了 BERT 的確能捉住句子間的語意關聯：即便文字表面不同，意思相同的句子在向量空間中距離很近；反之，語意不同的句子距離就很遠。
對 SEO 人員而言，這種詞向量的語意表示意味著什麼？意味著 Google 不再僅僅看字面字詞是否匹配，而是能透過類似 BERT 的模型來判斷用戶查詢和網頁內容在語意上是否相符。例如，用戶搜尋「買二手車」，即使您的頁面標題寫的是「如何挑選中古汽車」，只要內容確實圍繞這個主題且品質良好，BERT 模型就能明白「二手車」與「中古汽車」是同義詞關係，您的頁面仍有機會在相關搜尋中獲得不錯的排名。
結語
BERT 的出現，標誌著 Google 搜尋從「關鍵字匹配」邁向「語意理解」的重大轉變。透過 Transformer 和深度學習，Google 能前所未有地讀懂我們的查詢，掌握語句中的細微差別並據此提供更精確的結果。對於 SEO 初學者乃至所有內容創作者，最重要的莫過於順應這個趨勢：把重心放在使用者需求和內容品質上。當您專注於解答使用者的真實問題、提供有價值的資訊時，像 BERT 這樣的演算法會成為您的盟友，幫助您的內容脫穎而出。
未來，隨著 MUM 等更強大的模型加入搜尋版圖，搜尋引擎對語意與意圖的理解將更上一層樓。但是萬變不離其宗——無論演算法多聰明，都以滿足人的需求為最終目標。因此，請以讀者為中心、採用自然語言創作內容，善用新技術帶來的機會。這樣一來，無論演算法如何演進，您都能立於不敗之地，在搜尋結果中贏得屬於自己的一席之地。
