生成式AI搜索引擎如何工作？
生成式 AI 引擎確實(shí)利用了數據庫中尋求的復雜信息，為最終用戶(hù)的問(wèn)題提供基本和濃縮的答案。上述搜索引擎使用深度學(xué)習方法來(lái)分析和解釋人類(lèi)語(yǔ)言并給出相關(guān)響應。
然而，生成式 AI 引擎與其他搜索引擎的類(lèi)型不同，后者僅顯示網(wǎng)絡(luò )鏈接，而后者能夠給出對話(huà)式和豐富的關(guān)鍵字答案。
以下是生成式 AI 引擎的功能概述：
數據采集：它從其他來(lái)源獲取大量信息，并將其集成為引擎的知識庫。
預處理：收集的這些數據將對訓練進(jìn)行預處理，以清理和格式化收集的數據。這一步是對收集的數據進(jìn)行標準化，消除所有不相關(guān)信息并進(jìn)行同步的過(guò)程。
模型訓練：在應用機器學(xué)習的情況下，使用的方面包括處理自然語(yǔ)言時(shí)的操作語(yǔ)義和句法結構。這包括“告訴”模型要尋找什么，如何了解上下文，以及如何理解語(yǔ)言的含義。
推理和微調：然后，根據查詢(xún)函數中所需的任務(wù)調整經(jīng)過(guò)訓練的模型，以便推進(jìn)查詢(xún)的函數。正如將要展示的，與特定格式的問(wèn)題或問(wèn)題相關(guān)的困難可以通過(guò)這種模型參數調整來(lái)解決。
內容生成：AI 引擎采用經(jīng)過(guò)訓練的模型來(lái)編寫(xiě)對用戶(hù)查詢(xún)的響應，正如在許多情況下觀(guān)察到的那樣。
生成引擎優(yōu)化的工作原理是什么？
關(guān)鍵詞和語(yǔ)義研究：如果您已經(jīng)有生成 AI 查詢(xún)的經(jīng)驗，那么有必要更多地轉向使用高度具體和低競爭的關(guān)鍵字、類(lèi)似于搜索中輸入的字符串的多詞短語(yǔ)以及其他類(lèi)型的查詢(xún)。集成語(yǔ)義分析，以調查與用戶(hù)意圖相對應的相關(guān)概念。
AI 概述響應分析：確定通過(guò)使用人工智能導致形成摘要的基本搜索詞。定義主題、響應選項和來(lái)源中的重復模式，并查看哪些答案更頻繁地給出，例如，作為文本、列表、視頻或表格。
競爭對手研究：找出列表中被特別標記為與 AI 相關(guān)的企業(yè)，搜索您的主要術(shù)語(yǔ)。為了識別業(yè)務(wù)中的機會(huì )和威脅，人們應該考慮分析競爭對手采用的方法。
品牌認知度研究：想想 Chat GPT 和 Perplexity 在什么程度上，與所有其他品牌類(lèi)似，對品牌有意義。采用這一概念來(lái)保證您的組織中對 AI 的感知被賦予了積極的轉折，以幫助提升組織的形象。
內容研究：特別是，人們必須確定哪些類(lèi)型和格式的內容在索引方面更可取于基于人工智能的搜索工具。在了解互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)可以使用什么樣的偏好時(shí)，向他們提供他們應該熟悉的內容類(lèi)型以增強特定網(wǎng)站的曝光率要簡(jiǎn)單得多。
評估內容質(zhì)量和相關(guān)性
上下文準確性：確保所呈現的內容將以某種方式解決用戶(hù)正在尋找的特定問(wèn)題或需求。包括任何額外的信息，以提供盡可能接近搜索查詢(xún)的匹配，而不是丟棄任何可能使結果無(wú)用的信息。
語(yǔ)義相關(guān)性：關(guān)鍵字和短語(yǔ)應該與主題和用戶(hù)的愿望相對應。詞轉動(dòng)的關(guān)系使得與搜索意圖的匹配更加有效。
綜合回應：給出積極的回應，其中包含有助于滿(mǎn)足用戶(hù)的問(wèn)題和意圖的所有信息。更合適的基于人工智能的搜索引擎將選擇推廣包含更高質(zhì)量信息的資源。
內容豐富且引人入勝：創(chuàng )建易于告知、娛樂(lè )和視覺(jué)工作的內容。專(zhuān)注于創(chuàng )建指南、文章、解釋性帖子和任何形式的文本，這些文本對觀(guān)眾有價(jià)值、具有教育意義并指導他們采取特定的行動(dòng)方案。
多媒體集成：制作帶有視頻、信息圖表和測驗的多種材料;然后，這樣做既要針對人類(lèi)讀者，又要針對基于人工智能的搜索引擎的識別。
內容清晰度和結構
內容清晰度：由于獲得更好的結果至關(guān)重要，換句話(huà)說(shuō)，最大限度地減少內容，因此必須考慮如何在段落的早期階段實(shí)現最重要信息的交流。這增強了對人工智能的理解，并擴大了用戶(hù)的參與程度。盡量不要使語(yǔ)言復雜化，避免使用技術(shù)術(shù)語(yǔ)，并嘗試傳達您集中的信息。
內容可讀性：使用標題、項目符號框，并在文本中包含多媒體，以便更好地組織文本。它通常與用戶(hù)的搜索有關(guān)，并以合乎邏輯和適當的方式組織所獲取的信息。
結構化數據：基于結構信息（例如架構標記）進(jìn)行構建，以增強 AI 理解內容的能力。整個(gè)項目，如清單、評論、產(chǎn)品等可能會(huì )被標記，這有助于增強搜索結果中元素的外觀(guān)，從而增加知識面板和片段區域房地產(chǎn)抓取的可能性。
專(zhuān)注于內容分發(fā)和參與
跨平臺分布：基于人工智能的搜索引擎的大型語(yǔ)言模型 （LLM） 暴露于開(kāi)放網(wǎng)絡(luò )數據，包括博客、Reddit 和 Quora 等。因此，利用這些平臺傳播內容可能會(huì )加強對敘述和人工智能系統構建的相關(guān)方法的控制。
用戶(hù)生成內容 （UGC）：征求意見(jiàn)、尋求來(lái)源、評論和反饋，并尋求社交媒體，以提高您的內容的可靠性并提供多樣化的意見(jiàn)。UGC可以包含在您的內容中，使其看起來(lái)更值得信賴(lài)，并最大限度地減少它與觀(guān)眾之間的距離;通過(guò)這種方式，可以增加流量，并且可以向 AI 系統發(fā)出活動(dòng)信號。
利用社交媒體：關(guān)于它在生成式 AI 中的使用，社交媒體信號用于排名和索引。積極并不斷地工作，確保專(zhuān)注于人工智能的必要平臺轉發(fā)和分享您的內容，從而增加您文章的曝光率。
品牌信譽(yù)和權威性
一致性：堅持在社交媒體和其他平臺上使用同一品牌的信息、網(wǎng)站上的數字和重要信息。這使用戶(hù)對 AI 算法提供給他們的信息產(chǎn)生信任和信心，從而增強了所提供答案的真實(shí)性。
離線(xiàn)聲譽(yù)：保持良好的“口碑”與您的在線(xiàn)形象直接相關(guān)，這一點(diǎn)非常重要。就像谷歌的算法會(huì )考慮想要在網(wǎng)上排名良好的品牌的線(xiàn)下聲譽(yù)一樣，人工智能平臺也會(huì )考慮你品牌的總體立場(chǎng)。
反向鏈接建設：為了提高你制作的內容的質(zhì)量，請專(zhuān)注于從其他被認為是有信譽(yù)和主題的網(wǎng)站獲得良好的反向鏈接。進(jìn)行內容營(yíng)銷(xiāo)并創(chuàng )建值得鏈接到網(wǎng)站的內容，例如客座博客、創(chuàng )建共享信息圖表、發(fā)布研究等。
技術(shù)搜索引擎優(yōu)化
HTML標簽優(yōu)化：遵守 HTML 標簽、標題標簽、元標簽和各種標題標簽將增強內容組織。
移動(dòng)優(yōu)化：為了確保網(wǎng)站是優(yōu)化和卓越的，它應該在所有公認的設備類(lèi)型和模式上進(jìn)行測試。
提高加載速度：在這方面，有一些建議可以幫助 Web 開(kāi)發(fā)人員快速制作頁(yè)面：使用正確大小和類(lèi)型的圖像、瀏覽器端的緩存、最小化或相反，最大化代碼。
解決抓取和索引編制問(wèn)題：糾正或至少檢查可能阻礙搜索引擎抓取和/或索引網(wǎng)站的可能問(wèn)題。
試驗與發(fā)展
連續測試：通過(guò)視頻進(jìn)行試驗，并始終關(guān)注有關(guān)所采用策略針對人工智能平臺的推廣的新內容。您應該盡可能頻繁地更改生成內容的類(lèi)型和頻率及其結構，同時(shí)仍然與人工智能算法的當前趨勢以及它們對主要關(guān)鍵字的反應保持同步。
學(xué)習和適應：監控最活躍的帖子，思考行動(dòng)，并不斷做出正確的決定，以領(lǐng)先一步。要靈活，并準備好跳到關(guān)于算法的新概念和蒼蠅上的調整。
GEO將繼續存在并持續下去
GEO 過(guò)程是無(wú)休止的，因為它需要不斷的研究和網(wǎng)站的經(jīng)驗優(yōu)化。這不僅僅是一項任務(wù)，而是一個(gè)持續的過(guò)程，以便在如此快速增長(cháng)的數字空間環(huán)境中產(chǎn)生新鮮、及時(shí)的內容，這些內容是面向未來(lái)的。
根據你設定的目標，確定你的內容評估是否頻繁和一致。愿意調整內容創(chuàng )建行為，使其與人工智能服務(wù)的搜索算法的當前狀態(tài)和未來(lái)變化保持一致，并結合數據和用戶(hù)的反饋，以實(shí)現對此類(lèi)內容的更好利用。最后，人們應該關(guān)注消費者，因為他們大部分時(shí)間都知道自己的需求。
