Google BERT更新對內容可讀性與排名的影響分析 在數位行銷的領域中，Google 的演算法更新一直是影響搜尋引擎優化（SEO）策略的關鍵因素。尤其是 2019 年推出的 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）更新，被視為 Google 搜尋史上最重要的改變之一。這項技術的核心在於更準確地理解使用者查詢背後的語意，使得搜尋結果更加貼近人們的真實需求。

對於專業的 網路行銷公司、SEO公司、以及投入於數位行銷服務的業者來說，BERT 不僅改變了關鍵字的運用方式，更強調內容的可讀性與語意流暢度。本文將深入探討 BERT 如何影響網站的內容品質、排名表現，並結合如 Google Search Console、Google Analytics、Google 商家檔案等工具，說明如何在後 BERT 時代強化 SEO 策略。

一、BERT 是什麼？它如何運作？ BERT 是一種基於深度學習的自然語言處理模型，它能夠同時考慮單字前後的上下文資訊，這意味著它可以更準確地理解整體句子的語意，而非單靠字詞的字面意義。對 SEO 的直接影響就是：Google 不再單純以關鍵字匹配為主，而是關注內容的語意完整性與使用者意圖的契合度。

二、BERT對內容可讀性的影響 過去許多網站傾向於「堆疊關鍵字」以提升搜尋排名，但在 BERT 更新後，這樣的策略變得無效甚至可能造成反效果。BERT 更重視自然語言的結構與內容邏輯，若內容過於生硬、機械式重複關鍵字，將不易獲得好的排名。

可讀性高的內容需要具備以下特徵：

條理分明的段落結構

適當的小標題與格式（如使用 <h2>、<h3> 等 HTML 標籤）

自然的語句與通順的語意

針對讀者問題給出具體、有價值的解答

這些原則同樣適用於 on-page SEO，即網站內部的優化，包括標題（title）、描述（meta description）、圖片 alt 文字、內部連結與 HTML 結構的規劃。

三、如何透過 Google 工具優化內容？

  1. Google Search Console Google Search Console 是分析網站在搜尋結果中表現的重要工具。透過該平台，你可以查看哪些關鍵字帶來最多點擊、哪些頁面曝光率高卻點擊率低，並依據這些數據調整內容方向與語意策略。

舉例來說，如果你發現某頁面有高曝光但點擊率低，可能代表標題不夠吸引人，或是 meta description 未能清楚說明內容價值。在 BERT 架構下，這樣的資訊更加重要，因為系統已經能理解句子的意思，優化文字表達變得至關重要。

  1. Google Analytics 透過 Google Analytics，你可以分析使用者的停留時間、跳出率與轉換率。這些數據可反映內容的吸引力與可讀性。內容若無法吸引讀者繼續閱讀或互動，很可能表示語句不流暢、資訊不夠具體，或是無法解決使用者問題。

搭配 BERT 的語意優化概念，可以根據高流量頁面的使用者行為進一步優化句構與內容深度，提升使用者體驗。

四、Local SEO 與 BERT 的結合策略 在 Local SEO（在地化搜尋優化）方面，BERT 同樣發揮了極大影響。Google 會根據使用者的位置與語意需求，推薦最相關的地點或服務。

這對擁有實體據點的企業來說，建立完整的 Google 商家檔案（Google Business Profile）變得更加關鍵。商家應確保以下資訊完整無誤：

商家名稱、地址、電話（NAP一致性）

營業時間與服務範圍

顧客評論與回覆

使用者常見問答（FAQ）

若搭配自然語言的描述與常見搜尋語句，將更容易被 BERT 理解並提升排名機會。

五、SEO公司與網路行銷公司的調整方向 對於專業的 SEO公司 與 網路行銷公司 來說，BERT 更新迫使行銷策略必須「人性化」。不再是單純的技術操作，而是結合語意分析、內容行銷與數據追蹤的整合能力。

以下是幾項因應建議：

內容團隊與寫手需受過語意優化訓練，避免機械式寫作

結合程式開發與 HTML 結構優化，讓內容不只是好看，更符合搜尋引擎索引邏輯

強化 on-page SEO 的細節，例如頁面速度、行動裝置相容性與 schema 標記使用

使用 AI 工具進行語意分析與內容草擬，但最終仍需人為潤飾

六、結語：回歸使用者本位，內容為王 BERT 更新的核心精神其實是對「使用者本位」的一次重大回歸。無論技術如何進步，Google 的最終目標始終是提供最符合使用者需求的內容。這也意味著，未來的內容策略應更注重「真實價值」而非「關鍵字密度」。

在這個過程中，數位行銷專家、SEO 顧問、內容創作者，甚至 HTML 程式設計師都需要共同合作，打造語意豐富、結構清晰、對讀者真正有幫助的網站內容。

唯有真正做到以人為本的內容設計，才能在 BERT 與未來更多 AI 搜尋模型的時代，持續取得競爭優勢。