人工智能搜索引擎的可见性：我们目前所知

介绍

人工智能搜索能见度是最近的热门话题。人工智能工具、引擎和 SERP 功能的发展正在迅速改变人们在网络上查找信息和与信息互动的方式。根据皮尤研究中心（Pew Research Center）的数据，约有 58% 的用户在谷歌上至少进行过一次提供人工智能概述的会话。此外，在遇到人工智能生成答案的用户中，只有 8%的用户会点击传统的 SERP 链接。

在网络上查找信息越来越依赖人工智能，零点击体验的兴起意味着传统搜索引擎的知名度已不足以实现业务增长和可持续发展。现在，您需要让您的内容出现在人工智能答案中，以保持竞争力。但到目前为止，我们对人工智能搜索优化究竟了解多少呢？让我们一起来了解一下！

什么是人工智能搜索？

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人工智能搜索是一个广义的术语，指任何借助人工智能进行的在线搜索。它可以使用 ChatGPT 和 Claude 等独立的大型语言模型 (LLM)，也可以在其基础上构建的引擎（如 Perplexity AI 和 Microsoft Copilot）的帮助下完成。这一术语也涵盖传统引擎中的会话，但借助的是人工智能驱动的 SERP 功能，如谷歌的人工智能概述。

无论使用哪种工具，这种搜索的主要亮点在于它不会向用户提供传统的来源列表，而是根据关键词匹配度和相关性进行排序。相反，人工智能使用自然语言处理和机器学习来处理用户的查询，并理解查询背后的意图。根据用户的意图，人工智能会对用户的请求做出直接回答，通常会引用收集信息的原始来源。

结果如何？用户无需翻阅多个页面，就能获得快速、个性化的直接回复。这是一种更方便的信息查找方式，这也是越来越多的人使用它的原因。而对于企业来说，这意味着除了传统的搜索引擎优化外，还必须实施人工智能搜索引擎优化，这样即使目标受众不查看常规的 SERP，也能在网络上保持可见度。

人工智能搜索搜索引擎优化与传统搜索引擎优化有何不同？

虽然传统算法和人工智能算法有一定的相似之处，但两者的工作原理不同。我们习惯的 SERP 是基于关键词匹配创建的。因此，传统搜索引擎优化非常依赖关键词定位和整合。另一方面，人工智能的着眼点比关键词相似性更深。它会评估用户想要查找的内容--他们的意图。然而，这并不是唯一的区别。

让我们根据所了解的情况简要回顾一下传统搜索搜索引擎优化和人工智能搜索搜索引擎优化之间的主要区别：

	传统优化	以人工智能为重点的优化
目标	使您的内容在 SERP 中排名靠前；通常情况下，重点放在排名前 10 的结果上。	在引擎、SERP 和聊天中的人工智能生成的答案中出现，并被引用为来源。
关键词	重点关注与您的利基相匹配的热门、高流量（通常是短尾）关键词。	关注长尾关键词和经常使用的基于问题的查询。
用户意图	次要关注点。	主要重点。
语言和语气	随意、正式或严肃，取决于 TA 的语言。注重清晰度和真实性。	更具对话性，以匹配人工智能提供的对话式体验。

人工智能搜索优化的关键排名因素

由于两者的不同，传统引擎和人工智能引擎最终会使用不同的因素和信号来对内容进行排名。尽管仍有许多未知因素，但我们已经知道以下主要因素可以帮助您在生成的结果中占据一席之地：

内容深度和主题权威性

传统的搜索引擎能见度在很大程度上取决于内容与特定用户查询的相关性。而人工智能则优先考虑更广泛的专题权威性。与偶尔就不同主题发布一次性文章的网站相比，内容深度大、涵盖多种相关子主题的资源更有机会进入生成结果。专题权威性是专业知识和可信度的强烈信号。

内容的原创性和质量

人工智能可以在短时间内处理和分析大量给定主题的内容。它还能快速检测出肤浅和低级的复制内容。在综合答案中，它会优先考虑那些能提供权威、独特见解并带来价值的信息源。因此，信息的质量和原创性仍然至关重要。

语义优化和上下文相关性

与普通引擎不同，人工智能引擎可以研究文章的上下文和语义基础。它们的算法会寻找按逻辑主题集群组织的文章，这些主题集群除主要目标关键词外，还涵盖了相关术语和实体。要想进入生成的结果，网站必须针对语义深度优化文案，并使用合理的内部链接。

参与度指标和用户体验

跳出率、停留时间、点击率和滚动深度等行为信号表明了用户的参与度和满意度。现在，搜索引擎中的人工智能会更频繁地查看这些信号。它将这些信号解释为某一特定内容符合用户意图并提供积极体验的信号，从而提高了排名潜力。

在线提及和品牌可信度

与传统的搜索引擎可见性一样，LLM 的可见性也取决于可信度。然而，人工智能关注的不仅仅是反向链接。它可以评估品牌的整体数字足迹和声誉，从而提供符合用户需求的结果。一级媒体对品牌的定期提及和报道，以及它们的情感，都有助于获得引用。建立一个在该领域具有经过验证的可信度和专业知识的品牌非常重要。

机器可读信号和结构化数据

人工智能在很大程度上依赖于机器可读数据。为了使您的内容便于机器理解，您需要实施简洁的 HTML 层次结构、元数据和 Schema 标记。这些都将有助于 LLM 解释您的页面并将其上下文化，从而增加在人工智能摘要中出现的可能性。

人工智能可见性与传统 SERP 的对比

如果您实施了与上述因素相匹配的正确优化策略，这应该有助于您现在就开始出现在生成的结果中并获得引用。但关于这种可见度，我们还知道一件事--它并不一定会增加有机流量。

我们都习惯了这样一个事实，即在 SERP 中排名第一最终会给你带来更多的点击和流量。然而，由于人工智能能提供完整而全面的答案，除非用户自己想了解更多信息，否则往往不需要点击引用的来源。也就是说，在法学硕士摘要中出现并不一定会给你带来激增的流量。不过，它可以帮助您加强权威性，并在受众心目中保持领先地位。在零点击体验的世界里，这两项资产将变得至关重要。

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人工智能搜索优化指标

因此，人工智能搜索引擎优化与我们现在所知的搜索引擎优化有很大不同。它也并不总是能增加流量和点击率。因此，量化人工智能搜索能见度的成功与否，需要关注不同的指标，例如：

• 人工智能可见率
• 专题权威性得分
• 总体来源权威性
• 生成结果中的引用
• 上下文相关性
• 语义覆盖率
• 参与度和用户体验
• 提及情绪
• 声音份额
• 人工智能驱动的流量转化

不确定性和挑战

尽管人工智能在线搜索发展迅速，但在如何优化其可见性方面，我们仍面临许多挑战和不确定性。目前，主要的搜索引擎可见性限制包括

• 缺乏清晰的排名逻辑。目前，我们只能根据现有数据预测人工智能正在寻找什么。然而，算法仍在不断发展，仍然没有类似于常规 SERP 中使用的结构化排名逻辑。
• 排名波动性。人工智能为每个用户提供动态和个性化的响应。这就使得像在 SERP 中那样保持一致的位置几乎不可能。
• 来源归属错误。人工智能会在每次回复中综合大量数据。通常情况下，它使用的信息不会链接到来源，这意味着在结果中出现并不总是意味着获得引用。
• 点击量和流量下降。人工智能使人们无需访问任何网站即可获取信息。在不久的将来，这可能意味着流量和点击量的惊人下降。研究表明，如果用户的查询会带来谷歌概述，那么即使是排名靠前的网页也会损失 79% 的流量。这会给企业带来重大问题。

结论

如今，人工智能搜索可见性是每个企业都需要抓住的机遇，以保持竞争力。它已经在改变人们在网络上查找信息和与信息互动的方式。我们预计，在不久的将来，它将重塑整个搜索引擎优化的格局。

正如您现在看到的，人工智能优化仍存在许多不确定性和挑战。虽然我们对它略知一二，但要在零点击环境中保持竞争力和发展，我们仍有很多东西需要学习。利用本文中的见解，现在就已经走上正轨，并继续关注此话题的更多更新和见解。