最重要的更新，因為它可以幫

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這就是為什麼機器學習內建於所有 Google 產品中，包括搜尋、Gmail、廣告等。 2015 年，Google Rank Brain 發布，此時機器學習在搜尋方面的影響開始顯現，它最初是用來根據單字或短語來解釋 Google 以前從未見過的 15% 的搜尋。 伯特演算法 BERT 是繼 Rank Brain 之後 Google 演算法助搜尋引擎更好地理解搜尋查詢的上下文，而且透過它，Google 現在可以使用關鍵字周圍的單字來幫助蜘蛛理解您的內容。


精選摘錄 特色片段，可能是您以前見過但不認識的東西，是出現在 Google 搜尋頂部的短文字、要點、數字或表格，旨在直接回答搜尋者在 SERP 中的問題，而無需他們瀏覽網站。特色片段並不是什麼新鮮事，它們於 2014 年被發現，並在 2020 年進行了更新，以將用戶直接帶到 紐西蘭 電話號碼 與其搜尋查詢相關的文本。 那麼SEO的歷史對其未來有何影響呢？ 那麼SEO的歷史對其未來有何影響呢？ 這些程式通常需要專家團隊和一組複雜的數據和演算法，與關鍵字填充和連結共享相去甚遠。



然而，SEO策略的本質為何一直保持不變呢？只是因為它旨在為讀者的搜尋查詢提供最佳答案。 最後，從 20 世紀 90 年代到現在，搜尋引擎和 SEO 已經取得了長足的進步。數百種演算法發生了變化，SEO 發展迅速。 隨著新搜尋引擎的創建、舊搜尋引擎的消亡、新的 SERP 功能、演算法的出現和不斷變化以及 SEO 工具和專家的出現，都是 SEO 歷史上有趣的因素。我的意思是，只要搜尋引擎存在，SEO 就很重要。