RankBrain：相关性机器学习
它是什么： RankBrain于 2015 年推出，是一个机器学习系统，可帮助谷歌解释查询并衡量用户与结果的交互方式。它通过长期学习哪些结果最能满足用户的意图来调整排名。
为什么重要？
用户体验指标：虽然 Google 并未透露 RankBrain 评估的具体指标，但点击率、停留时间和整体参与度等因素可能会起到一定作用。
自适应结果：RankBrain 可根据真实用户行为持续改进排名。
如何针对 RankBrain 进行优化：
书写自然、简洁，以便用户快速找到答案。
提高网站速度、导航和可用性，以延长停留时间。
测试不同的格式，观察用户的参与情况，然后相应地完善内容。
它是什么： BERT（变压器双向编码器表示法）于 2019 年推出，可帮助谷歌理解搜索查询中单词的上下文和细微差别。它在解释较长的会话查询和可能改变含义的介词方面尤为强大。
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为何重要
语境理解：BERT 能够更好地理解语言的微妙之处，从而获得更准确的结果，尤其是对于复杂的查询。
对话式搜索：查询越来越自然，也越来越多地由语音驱动，这使得 BERT 的语言理解能力成为排名的关键。