您是否曾经注意到Google如今可以处理您提出的几乎所有问题？只需查看此查询的结果即可：
尽管没有提及Yoda的名字，但Google理解了我们在谈论谁，以及我们想知道的有关他的信息。如果没有语义搜索，这将是不可能的。
什么是语义搜索？
为什么语义搜索很重要？
尽管有无数的变量在起作用，但是语义搜索的原理，为什么需要它以及它如何影响SEO很容易理解：
1.用户通常不会使用与所需内容相同的语言
更糟糕的是，有时我们甚至不知道如何正确表达搜索查询。假设您在广播中听到了一首陌生的歌曲。您喜欢它并开始使用Google随机搜索歌词，直到最终找到它为止。要增加另一层复杂性，请将您在Google中输入的内容与对Siri，Alexa或GoogleAssistant的输入内容进行比较。关键字现在变成对话。表达同一个想法的方法太多了，搜索引擎需要处理所有这些问题。他们需要能够根据两者的含义将索引中的内容与您的搜索查询进行匹配。无论听起来多么具有挑战性，这仅仅是开始。
2.许多搜索是含糊不清的
大约40％的英语单词是多义词，它们有两个或多个含义。可以说，这是语义搜索试图解决的最重大挑战。如果我们搜索“python”，则很可能是指编程语言。但是，科技行业之外的任何人都可能会期待真正的蛇或传奇的英国喜剧团。这里的问题是，没有上下文，单词很少具有确定的含义。在多义词的顶部，您有数不清的名词，它们也可以是形容词，动词或两者兼有。而且我们仍然处于字面意思的范围内。如果我们深入研究推断的含义（想想讽刺），它将变得更加有趣。上下文是语义中的一切，它把我们带到了剩下的两点。
3.需要理解词法层次和实体关系
这的确令人印象深刻。Google必须执行以下操作才能了解此查询：
4.反映个人兴趣和趋势的需要
让我们回到“python”示例。如果我进行搜索，确实可以获得与编程语言有关的所有结果。无论我们多么不喜欢使用个人数据的所有方式，它至少对于搜索引擎都是有用的。Google将有限的数据与您的搜索历史一起使用，以提供更准确和个性化的搜索结果。但是，更令人着迷的是Google能够根据动态变化的搜索意图临时调整搜索结果。
哪些Google技术在语义搜索的工作方式中发挥作用？
Google不断推出算法更新和技术，以进一步提高其理解自然语言和搜索意图的能力。有四个重要的里程碑使语义搜索达到2020年的水平。
1.知识图
Google的知识图谱于2012年发布，是实体及其之间关系的知识库。您可以想象它看起来像这样，但是有50亿个实体。简而言之，这项技术启动并实现了从关键字匹配到语义匹配的转变。馈送知识图的主要方法有两种：
结构化数据（稍后会详细介绍）
从文本中提取实体
第二点，搜索引擎需要理解自然语言。届时，以下三种算法更新将发挥作用。
Hummingbird
早在2013年，Google推出了一种名为Hummingbird的搜索算法，以返回更好的搜索结果。这对于复杂的搜索查询特别有用。Hummingbird是第一个重大更新，它强调了针对单个关键字的搜索查询的含义。这是撰写主题而不是关键词的急需催化剂。
RankBrain
如果您曾经遇到过“潜在语义索引”或LSI关键字这一短语，那就别担心了。Google使用称为RankBrain的算法解决了创建LSI所要解决的问题。我们已经在前面讨论了这个问题。这是关于搜索查询中使用的语言与所需内容之间的不匹配。Google的RankBrain采用优于LSI的技术。
用外行的术语来说，Ranrainbrain通过使用复杂的机器学习算法甚至可以理解甚至陌生的单词和短语的含义。考虑到所有搜索查询中有15％是新查询，这是巨大的。我们可以考虑将RankBrain升级为Hummingbird，而不是独立的搜索算法。这是排名最高的信号之一，但是您可以主动对其进行优化的唯一方法就是满足搜索意图。
BERT
如何使您的SEO适应语义搜索
写在最后
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