舉個例子來說，如果你在Google上搜尋“在哪裡可以買到大湖草莓”，很多人覺得Google會將這句話簡化為”購買大湖草莓”，然後顯示出相應的結果。但其實並沒有這麼簡單，“蜂鳥”會針對這個搜尋內容，添加一層理解，進一步擴展查詢內容，讓它的含意更明確。
因此，Google會把這句話解讀成：在哪裡(地區；使用者所在地)可以買到(購買)大湖(地區；物品所在地)草莓(產品；[透過地區和產品的關係]大湖特產)，其實並沒有縮短，反而是進一步分析，以此看出字詞與字詞之間的連帶關係。
透過對“意義”和“情境”的理解，Google就會從他們的資料庫中(Knwoledge Graph)，把草莓和它的產地做連結。讓這次搜索變得更具體、更準確、也更符合用戶的需求。Google搜尋引擎會從過去搜尋和點擊內容綜合出”大數據”，並依照大數據來分析用戶真正想找到的是甚麼內容。
而蜂鳥演算法帶來的演變，就是”單純搜尋字詞”和”智能式理解字句”之間的差異。即使結果不完全準確，也可以透過用戶當時的行為(像是點擊、修改查訊內容、深入查詢以及用戶與網站之間的互動)，來做更精密的調整。
情境分析的五個要素
上述大湖草莓的例子就說明了，蜂鳥演算法對於用戶查詢內容的含意，有更好的理解能力。它能透過對物品、人物、性質的判斷，然後和已有的”資料庫”中進行連結，最後針對查訊內容插入情境分析：
- Who(誰)：誰在搜尋－根據個人的過去行為數據分析。
- Where(哪裡)：用戶在哪裡－搜尋的地區、所在地。
- When(何時)：什麼時候搜尋－根據當時的時間、季節、時段分析。
- What(什麼)：用什麼搜尋的－電腦、手機、平板、筆電。
- How(如何)：如何形成這次搜尋－用戶的問題性質。
SEO不再像過去一樣簡單
事實上，在Google宣布”蜂鳥”演算法的一個月前，”蜂鳥”演算法就已經開始運作，但SEO網路行銷公司反而沒有感受到任何不尋常，因為蜂鳥演算法對於網站排名以及搜尋引擎流量沒什麼大的影響。但這不代表做SEO還是像過去一樣輕鬆。
當搜尋引擎漸漸智能化了之後，透過對實物的辨識、實物的知名度、性質的判別和對實物的聯繫，這些都慢慢改善了之後，用戶會看到更精確的結果，因為搜尋引擎也會顯示出來更有關聯性的網站結果。
該怎麼做SEO呢？
在擬定SEO策略時，只要做好這4點，就不需要擔心這麼多了：
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