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人工智能搜索:探索流量下降的威胁以及如何在大型语言模型上排名经过@julieplavnik
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人工智能搜索:探索流量下降的威胁以及如何在大型语言模型上排名

经过 Julie Plavnik12m2023/11/05
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太長; 讀書

向人工智能搜索的过渡可能会扰乱严重依赖自然流量的业务,尤其是谷歌即将推出的 SGE。 数字公关应该成为您营销组合的中心舞台。通过利用高排名和权威的平台,您的品牌更有机会被人工智能搜索的索引和法学硕士组件收录。
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Julie Plavnik HackerNoon profile picture
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如今,在线搜索正在发生翻天覆地的变化。


感谢神奇的大语言模型(法学硕士),我们有更好的选择来查找信息:


现在我们有了一站式聊天框,而不是淹没在蓝色链接的海洋中,这些链接通常会导致不相关内容的迷宫。


它可以通过人工智能生成的高度相关且全面的答案来解决我们所有的繁重查询。


这就是今天人工智能搜索的面貌。这正在成为我们的新常态。


如果您在网上忙碌,您可能会想:这种转变将如何扰乱您的自然流量?更好的是,您如何才能在不受到干扰的情况下利用它?


这就是我们要深入探讨的核心。

人工智能搜索的全部范围仍然是一个很大的谜。不过,我们已经有了一些可靠的东西可以反弹。


首先,让我们看看 AI Search 目前的情况(2023 年第四季度)。

大型语言模型和搜索引擎的协同作用

直到不久前,LLM数据集的局限性还是一个令人担忧的话题。


以 ChatGPT 为例,它的实用性受到特定截止日期的阻碍,使其无法满足实时数据需求。


然而,其最近一体化Bing 搜索引擎的出现彻底扭转了局面。从那时起,ChatGPT 的容量随着对整个互联网的访问而得到增强。


另一个值得一提的组合是 Google 和 Bard(Google 的原生对话人工智能)。很快,谷歌即将推出其搜索生成体验(SGE),将其搜索引擎实力与其多模式法学硕士,双子座


因此,在每个人工智能搜索场景中,我们都获得了 LLM 对话能力与索引实时数据备份的巨大便利。


正如 HubSpot 最近突出显示,目标是为用户提供人工智能生成的整体查询答案,无需筛选多个链接或输入新查询即可找到您要查找的内容。


完全改变了游戏规则,对吧?


但是,这种搜索演变对在线企业意味着什么?

以自然流量为代价的用户便利——以下是研究预测

对于无数依赖自然流量的在线企业、营销人员和创作者来说,新兴的人工智能搜索可能会导致流量大幅下降


最近,我发现了 Search Engine Land 的一项有趣研究,该研究提供了有关 Google 的 SGE 如何潜在影响网站的见解。


具体来说,该研究调查了科技行业的 23 个网站,评估了信息关键词的流量。据估计,由于 SGE,总有机流量下降了 18-64%。


该图表归功于 Search Engine Land 的研究“Google SGE 将如何影响您的流量”


范围相当大,但并不奇怪。


如果我们今天看看 SGE 测试版模型,就会清楚有机链接的位置。


他们坐在 SERP 的最底部,位于广告正下方,以及人工智能生成的答案,人工智能快照位于右上角。


Google I/O 2023 主题演讲回放的屏幕截图


众所周知,现代用户的注意力持续时间很短,有多少人会滚动那么远来点击有机链接呢? 🤔


因此,在这个新设置中,获胜者可能是那些在人工智能快照中占据一席之地的人——该轮播链接到支持生成答案的 3 个网站。


该研究假设:


如果您没有在 SGE 快照轮播中排名,但在传统的 10 个蓝色链接中排名,您将不会获得任何流量。


这似乎是一场人工智能快照竞赛,广告即将到来,有利于拥有更多预算和资源的公司。


与此同时,该研究还提出了一些假设:


  • 如果您的页面在快照轮播中排名,您将收到(一些)自然流量。


  • 来自快照轮播的流量将等于或低于今天在 Google 上的相同排名。


我们在这里讨论的流量暴跌不太可能在一夜之间发生。


由于人们倾向于坚持习惯的浏览模式,他们可能会继续滚动浏览有机链接一段时间。


然而,随着时间的推移,随着用户习惯人工智能生成的答案,他们对有机链接的参与将不可避免地减少。


因此,现在就想办法适应这种新的人工智能搜索范式,而不是以后被扰乱,才是正确的出路。


这就是我们接下来要做的。


但在此之前,我们先来看看与传统搜索引擎相比,人工智能搜索如何改变查询文本匹配的动态。

人工智能搜索不仅仅是机械的关键字文本匹配

Bing 首席产品经理法布里斯·卡内尔 (Fabrice Canel) 在最近的一篇文章中指出了这一点。面试(稍微改写):


我们确实关心关键字,但不太关心将查询关键字与包含相同关键字的数据进行匹配。现在,我们关心的是使响应与用户意图和上下文保持一致。”


因此,基于此评论,Bing 现在正在集成一种更细致的语义方法,其中理解用户意图和上下文是重点。


我不确定 Bing 过去的算法,但 Google 推出了它的蜂鸟- 2013 年的语义搜索算法。


这标志着搜索的演变远远超出了简单的关键字文本匹配引擎的范围。


自从蜂鸟发布(以及后来的伯特,妈妈, 和兰克大脑),Google 一直致力于语义搜索 - 旨在利用其语义数据库将用户意图与查询上下文相匹配知识图谱


所以,这里的要点是,语义搜索并不是随着人工智能搜索的兴起而出现的新事物。近十年来,它在搜索引擎领域一直在不断发展。


这就是为什么网上有人声称人工智能搜索的革命性方面在于其对语义和用户意图的关注,这可能会令人困惑。


但毫无疑问,到目前为止,算法已经发展并变得更加复杂。


他们可以通过分析过去的行为和更广泛的网络模式、本地和季节性背景(如果有)、提高对语言细微差别的理解以及纠正拼写错误等,以更细致的方式更好地解码用户意图。


总体而言,人工智能搜索并不代表我们正在进行的语义搜索之旅的开始,而是一个进展


但问题仍然存在:我们如何在这方面表现出色?

卓越人工智能搜索的新策略是什么?

到目前为止,人工智能搜索系统的内部运作方式——它们如何选择和偏好内容来生成响应——仍然是一个黑匣子,这并不是什么新鲜事。


而且,坦率地说,它可能会永远保持这种状态。


尽管如此,我们仍然可以尝试通过数字公关和搜索引擎优化这两个视角来检查人工智能搜索代码。


在我即将出版的时事通讯中放大器,我将在人工智能搜索的背景下更详细地介绍每一个 - 所以请确保报名


现在,让我们简要浏览一下这两种策略的表面。

数字公关在人工智能搜索排名中的得分如何?

为清楚起见,数字公关大致是指利用外部高权威渠道来提高品牌知名度和在线形象的营销策略。


这些渠道可以是媒体、行业出版物、参考网站、影响者领域等。


对于品牌来说,被此类渠道提及并获得反向链接一直是在搜索引擎上有机排名靠前的最有效方法之一。


现在,让我们从人工智能搜索的角度评估数字公关。

人工智能搜索的索引方面

随着索引与人工智能搜索的集成,数字公关在提高品牌在线知名度方面的作用仍然至关重要。


例如,要让 ChatGPT 展示您的品牌,您必须与 Bing 保持良好关系。

与任何搜索引擎一样,要在必应上排名,您的品牌需要获得积极的媒体报道、信誉良好的反向链接以及权威来源的提及。


此外,此类链接和提及将有利于品牌和非品牌查询中的排名,这可能与您的品牌高度相关。

从LLM角度看AI搜索

众所周知,AI 搜索的另一部分涉及大型语言模型 (LLM),它根据静态数据集生成响应。这些会定期更新。


据我有机会交谈过的人工智能开发人员称,在这些更新过程中,他们会根据来源的可信度等因素来管理数据的质量。


粗略地说,来源通常分为高、中或低信任级别。


高度可信的来源可能包括媒体机构、信誉良好的参考网站、学术期刊和行业报告——本质上是经典的顶级数字公关渠道。


这里的外卖?


为了增加您的品牌被纳入下一次法学硕士更新的机会,您需要出现外部权威资源中。


这就是数字公关再次发挥作用的地方。


除此之外,让我分享我用 ChatGPT 所做的一个实验,以探索它如何选择来源来形成响应查询的推荐。

ChatGPT 如何提出推荐 - 我的实验

我利用 ChatGPT 为我寻找最好的加密货币冷钱包。


为了避免这里出现大量屏幕截图,简而言之:

我提示:“我正在寻找最好的加密冷钱包。帮我选一个。”


在查阅其数据集和 Bing 后,它提供了一份钱包列表,并根据安全性、价格、费用等为每个钱包提供了理由。


接下来,我要求提供一份证实这些建议的来源清单。


以下是一些有趣的观察结果:


  • 首先,列表中的来源都不是加密钱包网站。它们都是数字公关频道。特别是域名权威度较高的参考网站,有大量的用户评论、评级、产品比较等。


  • 其次,对于我的查询,并非所有这些资源都在 Bing 上排名靠前。


最后一个让我想知道:

为什么 ChatGPT 选择不在 Bing 排名前列的资源?


所以,我挖得更深。


事实证明,排名并不是 ChatGPT 在决定从哪里获取答案时考虑的唯一因素。


如果排名不是决定性因素,那么哪一个才是呢? 🤔



正如您从屏幕截图中看到的,ChatGPT 在选择支持其建议的来源时评估了多种标准


其中关键的是相关性、新近性、权威性、全面性和独特性。


你猜怎么着?它选择了符合这些标准的数字公关渠道来向我推荐一个加密钱包。其中没有品牌网站。


现在这并不意味着品牌网站被排除在 ChatGPT 的选择之外。如果他们符合所有必要的标准,他们就有机会。


但这需要全力以赴地提高网站的权威度和排名,这始终是一场艰难且代价高昂的马拉松。


如果资源和时间有限,更务实的做法是优先考虑跨多个已建立的外部渠道,而不是将所有鸡蛋放在一个网站篮子里。


总结一下:

在人工智能搜索的背景下,数字公关似乎是品牌需要适应聊天机器人的索引和法学硕士部分的主要方向。


现在,谈谈人工智能搜索的 SEO 方面——它已经死了吗,还是我们需要采取不同的做法?

人工智能搜索和搜索引擎优化

同样,由于我们在人工智能搜索系统中拥有索引部分,因此我们仍然需要 SEO 对其进行优化。

这就是为什么所有那些cries of 'SEO is dead with AI' seem out of place


还有关于“新”SEO 浪潮——人工智能 SEO——的讨论,由于它关注用户意图、上下文和内容中的对话语言,因此被认为是新的。


然而,正如我们上面所介绍的,这并不是新鲜事。


这是一个已有十年历史的标准。在人工智能时代,它仍然有效并不断发展。


因此,如果 SEO 是您营销组合的一部分,那么无论搜索的人工智能方面如何,坚持基本原则仍然有意义:


  • 彻底遵循搜索引擎指南。
  • 让您的网站结构正确。
  • 为您的网站培养健康的反向链接配置文件。
  • 针对对话语言优化您的内容,并不断更新。


这已经占了 SEO 成功的 50%。在上述的面试,Bing 的 Fabrice Cannel 证实了这一点。

现在,SEO 需要做哪些不同的事情?

1.加倍语音搜索优化(VSEO)

虽然语音搜索早在人工智能兴起之前就已存在,但其准确性和采用率已大大提高。


与统计投射全球语音识别市场将从 2020 年的 100 亿美元增长到 2029 年的 500 亿美元,VSEO 变得比以往任何时候都更加重要。


我将在即将出版的时事通讯中探讨 VSEO 策略放大器。注册,这样您就不会错过。

2. 向聊天机器人学习

请特别注意聊天机器人如何解决潜在的用户查询。询问他们为什么以及如何产生特定的反应,他们在提出建议时使用什么标准等等。


到目前为止,聊天机器人是人工智能如何处理和响应用户查询的最生动的例子。

3.利用聊天专用的网站管理员工具

针对 ChatGPT 进行优化?使用必应大师工具。他们最新的绩效报告包括特定于聊天的指标,例如 Bing 机器人答案的点击率。


通过将 ChatGPT 集成到 Bing 中,这些数据对于提高您的品牌知名度具有不可估量的价值。


总而言之,人工智能搜索背景下的 SEO 口号似乎并没有根本不同:提供相关、全面、深入和更新的内容仍然是优化的核心,无论是否注入人工智能。

那么适应人工智能搜索的最佳方式是什么:数字公关还是搜索引擎优化?

两者的组合。


数字公关和搜索引擎优化始终是品牌获得有机流量的最佳策略。


然而,在人工智能时代,数字公关需要占据中心舞台。


为什么?


通过信誉良好的外部渠道向法学硕士发出信任、权威和信誉的信号,可以更有效地与法学硕士产生共鸣。


换句话说,与没有 PR 的 SEO 相比,没有 SEO 的单独 PR 更有可能让您的品牌进入人工智能搜索排名。


这就是为什么我认为数字公关需要成为首要任务。

最后一点,一个将所有人工智能搜索谈话转化为硬数字的案例

在结束本文时,让我们来看一个现实世界的例子:一个利用 ChatGPT 作为新收入渠道的品牌。 Logikcull 公司拥有故事告诉这里。


他们透露,自 2023 年 3 月以来,该公司开始发现通过 ChatGPT 生成的答案发现 Logikcull 的新客户数量有所增加。


他们的首席执行官 Andy Wilson 评论说,现在他们预计 ChatGPT 将为他们带来 100,000 美元的每月订阅收入。


注意:这始于 2023 年 3 月,即在 ChatGPT 与 Bing 集成之前。


虽然现在不确定此类投资回报率故事是否会很快成为新常态,但开始考虑如何成为他们的英雄仍然是个好主意。

结论

人工智能搜索仍处于起步阶段,我们还远未了解其全貌。


要弄清楚如何适应,我们只能将传统的营销智慧和我们可以收集到的新兴见解拼凑起来。


这就是本文一直在做的事情。


以下是关键要点


  • 向人工智能搜索的过渡可能会扰乱严重依赖自然流量的业务,特别是随着谷歌即将推出的 SGE。


  • 数字公关应该成为您营销组合的中心舞台。通过利用高排名和权威的平台,您的品牌更有机会被人工智能搜索的索引和法学硕士组件收录。


  • 搜索引擎优化不会消失,应该与您的数字公关工作协同工作。虽然人工智能搜索引擎优化 (AI SEO) 很热门,但语义优化的基本原理基本保持不变,尽管更加关注语音搜索和更具对话性的风格。


总之,通过加强数字公关并通过战略搜索引擎优化对其进行补充,您将增加您的品牌在即将到来的人工智能搜索转型中取得成功的机会。


剩下的就是实验了。


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