为何重要
语境理解：NLP 使 Google 能够超越精确的关键词匹配，评估页面的整体含义。
增强可读性：结构合理、易于阅读的内容通常在 NLP 驱动的算法中得分更高。
如何优化：
作。
自然融入同义词、相关术语和变体。
使用清晰的标题、要点和简洁的段落来改进内容结构。
3.用于上下文匹配的 BERT 算法
它是什么：BERT（来自变压器的双向编码器表示）可帮助谷歌 厄瓜多尔号码数据 理解句子中单词的上下文。BERT 于 2019 年推出，它分析的是整个短语，而不是孤立的关键词。
为什么重要？
语境准确性：BERT 提高了 Google 提供反映查询真实含义的结果的能力。
自然查询：随着语音搜索和长尾查询的增加，BERT 对上下文的理解使其能够直接、全面地解决用户问题。
如何优化：
直截了当地回答具体问题。
创建能反映人们自然提问方式（如谁、什么、为什么、如何）的内容。
避免强加关键词，而是要确保整体叙述清晰连贯。
4.MUM 算法（多任务统一模型）
它是什么：MUM 是谷歌的下一代人工智能系统，旨在理解不同格式和语言的复杂查询。它可以处理文本、图像和潜在的其他媒体，并从多语言资源中学习。