了解用户意图如何影响SEO 策略以及这如何成为一种趋势也是 SEO 未来的下一件大事。
最近，Google 在 SearchOn 活动期间与我们分享了一些令人兴奋的即将到来的搜索变化。他们还发布了质量审查指南(QRG) 的更新。我们很清楚，谷歌正在努力更好地满足用户意图。
我们预测，未来将会蓬勃发展的网站是那些创建具有出色 E-A-T 内容并且能够很好地为搜索者的查询提供详细、全面、结构良好的答案的网站。
BERT 如何影响搜索
Bi Direction Encoder Representations from Transformers或缩写为BERT：是 Google 开发的一种基于 Transformer 的机器学习技术，用于自然语言处理 (NLP) 预训练。
2019 年 10 月，Google 分享了一篇博文，其中他们告诉我们，他们正在以前所未有的方式理解搜索：
搜索的核心是理解语言。我们的工作是找到您正在寻找的内容，并从网络上显示有用的信息，无论您如何拼写或组合查询中的单词。虽然多年来我们不断提高我们的语言理解能力，但有时我们仍然无法正确理解，尤其是在复杂或对话式查询时。
事实上，这就是人们经常使用“关键字语”的原因之一，即输入他们认为我们会理解的字符串，但实际上并不是他们自然地提出问题的方式。
凭借我们的研究团队在语言理解科学方面的最新进展（机器学习技术使之成为可能），我们在理解查询的方式上取得了显着的进步，这是过去五年来最大的进步，也是全球最大的进步之一。搜索历史记录。
换句话说，谷歌正在利用机器学习来更好地理解搜索者查询的实际含义。这是个大新闻。
当谷歌最初宣布 BERT 将用于帮助理解查询背后的意图时，他们表示这一变化将影响十分之一的搜索。在最近的 Search On 活动中，他们表示，如今几乎所有英文搜索都受到 BERT 的影响。
我们知道 BERT 帮助 Google 更好地理解查询至少一年了。通过最近的新闻，我们可以看到谷歌也更好地了解页面上的哪些特定文本是这些查询的最佳答案。
什么是“段落排序”？
这似乎是谷歌搜索工作方式的一个重大改变。丹尼·沙利文告诉我们，谷歌很快将能够“识别网页中的各个段落，并将它们处理为可能与搜索最相关的段落。”
Google 搜索中十分之一的搜索查询被遗漏。很快，一项新的改变将帮助我们谷歌在检测和处理拼写错误方面取得比过去五年更大的进步。
– 丹尼·沙利文 10 月 15 日
换句话说，谷歌的算法不会说：“啊，这个页面对于这个搜索查询来说是一个很好的结果！”，他们将能够说，“这个页面的这一部分对于这个搜索查询来说是一个很好的结果。”搜索查询。
谷歌的 Prabhakar Raghavan 分享了谷歌将如何使用段落，他说：“我们最近在排名方面取得了突破，现在不仅可以索引网页，还可以索引页面中的段落。通过更好地理解特定段落（而不仅仅是整个页面）的相关性，我们可以找到您正在寻找的有洞察力的信息。 ”
（谷歌后来澄清说，他们不会索引单个段落。他们仍然会索引整个页面，但他们会更好地确定页面的哪些部分应该排名。）
我们预测这将导致大多数查询的排名发生重大变化。
过去，如果我们搜索“维生素 D 缺乏是否会导致脱发”等特定查询，我们可能会发现 SERPS 中充满了来自知名医疗机构的有关维生素 D 的详细文章。当谷歌面临显示医疗查询网站时，他们通常会更喜欢权威网站。他们可能会觉得将搜索者推荐给 Healthline 或 Mayo Clinic 等网站发布的任何内容都是安全的。
我们预测，将来，输入相同查询的搜索者仍会看到来自大型卫生机构的文章，但他们也可能会看到规模较小、鲜为人知的网站。也许可以向他们展示一篇由一位鲜为人知但合格的皮肤科医生撰写的文章中的一段话，该文章专门讨论了他们发现维生素 D 缺乏被认为是导致脱发的原因。
或者，也许 Google 可以在一个信誉良好的网站上进行论坛讨论，其中有几个人正在讨论医生对与维生素 D 水平低相关的脱发的诊断。
我们相信 Google 进行此更改的目标是找到最能满足搜索者需求的页面部分。我们仍然认为 EAT 也将极其重要。要对 YMYL 查询进行排名，您可能需要将强大的 E-A-T 与优秀的专家级内容相结合。
QRG 的变化显示了“满足需求”的重要性
最近让我们忙碌的另一件事是分析最近对 Google 质量评估指南所做的更改。虽然“满足需求”的定义没有改变，但有一些新的示例和更好的解释可以帮助审阅者确定特定页面是否很好地满足了搜索者的搜索需求。
了解用户意图 – SEO 的下一件大事
为了进一步解释这一点，让我们看一个已添加到 QRG 中的示例：
经过精心挑选以满足特定 广告数据库 业务需求（例如行业洞 察或小众客户）的独特数据集称为专用数据库。提高营销精度使企业能够推出高度集中的广告策略。但是，选择可靠的供应商对于确保数据准确性和法规合规性至关重要，因为有效的推广和明智的决策需要高质量的信息。
了解用户意图 – SEO 的下一件大事
此示例要求评分者查看描述八度音程的特定页面。如果您在不考虑查询的情况下查看该页面，则该页面本身就被认为是好的：“登陆页面上有很多有用的 MC [主要内容]。该站点的 EAT 为中等到高。”
页面仍然可以是高质量的，具有良好的 E-A-T，但不是搜索者查询的最佳答案。
在这个例子中，虽然该页面被认为是好的，但内容不适合搜索“吉他有多少个八度”的人，因为该页面关注的是钢琴的八度数。因此，质量评估员将被要求在页面质量方面将页面评为平均到高质量，但在满足需求方面“不够”。
QRG 中还给出了其他示例，试图阐明如何确定搜索者的需求是否已得到满足。在一个例子中，QRG 告诉我们，维基百科对 ATM 统计数据的搜索将满足人们搜索“ATM 历史”的需求。
但是，如果该人搜索“ATM”，他们可能不想看到有关 ATM 的文章，而是希望查看附近 ATM 的位置。尽管维基百科页面被认为是高质量的并且具有强大的 E-A-T，但其内容不太可能满足该搜索者的需求。
为什么这一切都很重要？ Google 的 Ben Gomes 向我们讲述了 QRG 的重要性，他说：“您可以将排名指南视为我们希望搜索算法走向的方向……它们不会告诉您最终的排名算法，但本质上它们会显示。算法应该做什么。”
Google 正在培训其质量评估员，以确定
结果是否真正满足搜索者的需求。当你将这一点与 Google 使用 BERT 来确定页面上的哪个段落与查询最相关的答案结合起来时，我们预测未 但未来的挑战和改革将要求更 来的 Google 核心更新将重点关注理解查询的意图并查找页面中最能满足搜索者需求的部分。
这些变化将如何影响 SEO？
我们预计，随着未来的核心更新，排名将会发生一些重大变化。然而，正如约翰·穆勒（John Mueller）在最近的帮助环聊中建议的那样，谷歌可能会在核心更新之外进行这些更改。谷歌表示，与 BERT 相关的变化将在“今年晚些时候”推出。一旦全面实施，它们将影响 7% 的 Google 搜索查询。考虑到这一点，最初的 Panda 实施影响了 12% 的结果，而 Penguin 影响了 3% 的结果。
这将是巨大的。
我们预测，2021 年及以后在创新方面获胜的网站将是那些真正提供独特、专家级且极其有价值的建议的网站。
我们还预测，学习有目的地优化的企业将会表现得非常好。
针对用户意图进行优化
最近，我们看到 SEO 认为 Google 关于 BERT 的最新公告将引发一系列写作服务，例如“如何优化段落 SEO”，就好像这是一个合乎逻辑的事情。我们认为，当谷歌开始实施基于段落的排名时，不仅可以优化内容以使其对谷歌更具吸引力，而且它应该成为我们工作的大多数网站的关键组成部分。
针对用户意图进行优化涉及两件事：
1) 找出访问您页面的用户想要查找的内容。
2) 让您的内容成为这些用户的最佳选择。
质量评估者如何确定搜索者的意图是否得到满足？
QRG 为我们提供了大量有关理解意图的信息。当前文档中的单词 424 次！
关于理解用户意图的部分描述了我们可以对意图进行分类的一些广泛方法。
了解用户意图 – SEO 的下一件大事
我们将讨论的大部分优化工作都涉及“了解”查询。
质量评估者确定特定结果是否完全符合用户意图：
了解用户意图 – SEO 的下一件大事
要使一条内容被认为是完全满足搜索者需求的内容，该内容需要是“完整且完美的答案或答案，这样对于所有或几乎没有其他结果是必要的”。所有用户。使满意。”查看页面时，您应该注意上面屏幕截图中的第三个项目符号。
看到 Bing 的 Frederic Dubut 的这句话很有趣，他在其中说道：
“搜索引擎正以越来越快的速度从关键词转向意图。因此，如果您想象一下，几年前我们主要是基于关键字的，我们是一个基于关键字的搜索引擎，有一点目的，我们期望在 2020 年搜索引擎将主要基于意图。 ”
他最后说：“对于 SEO 社区的人来说，这意味着当前围绕关键词研究的一些方法可能会逐渐过时，你将需要转向关键词研究作为一种实践。”
之前关于针对意图进行优化的大部分讨论都集中在 1000 个手机号码 确定搜索查询是否可能是事务性的或信息性的，以及根据意图格式化您的内容。这很好……但我们预测，通过进一步深入，未来可以取得更多胜利。
我们希望 Google 能够尽快优先考虑以下所有内容：
内容独特且专业，而不是简单地进行彻底研究。内容作家可以进行出色的研究并写出一篇写得好的文章。但回想一下我们的示例搜索问题“维生素 D 缺乏会导致脱发吗？”合格的皮肤科医生能够提供这个问题的答案，这些答案比简单地从其他来源汇编信息的内容更加具体和有用。
内容结构良好。搜索者喜欢浏览。使用好的、有用的标题可以让搜索者更容易找到他们想要阅读的特定段落。
内容确实具有独特的价值。我们谈论的不仅仅是工具可以识别的单一类型的性格。
