SEO AI 人工智慧可見性：正在形成的執行問題
SEO AI 人工智慧可見性：正在形成的執行問題
人工智慧發現系統不會像Google那樣爬行。了解讓您的品牌對法學碩士 (LLM) 不可見的執行陷阱。
SEO的基本原理並沒有改變。您仍然需要技術存取、內容清晰度和外部可信度。
但這些支柱內部的要求正在快速發展。人工智慧驅動的發現系統正在塑造您的品牌的呈現、信任和推薦方式。
對許多企業團隊來說，答案是：
- 內容腦力激盪。
- 採取觀望態度。
- 或者什麼都沒有。
這並不是戰略差距。這是一個正在形成的執行問題。
您的公司是否為「SEO」消失後的情況做好了準備？
您的 SEO 團隊可能正在高效運作——保護排名、發佈內容以及從 Google 流量中挽救一切。
但 SEO 團隊是否關注過 AI 可見度？
您的品牌是否已準備好讓 Google Gemini成為新的 SERP 頁面？
您是否已準備好讓您的品牌在 ChatGPT、Perplexity、Claude 和其他平台上亮相，成為發現的切入點？
當SEO逐漸消失時，它將演變為AI優化。您的團隊需要適應這一點。
時間安排是怎樣的？比你想像的快
我們不知道 AI 的使用何時會超過 SEO 的使用，但它可能比你預期和希望的要快。
關於這個主題有很多研究，但都是推測。
以下是高階主管需要了解的內容。
谷歌隨時可能將其 AI 模式設為預設視圖。
然後，用戶就會使用人工智慧而不是「搜尋引擎」。
您認為這不會很快發生嗎？
谷歌目前正在測試它。
請注意下面的螢幕截圖，其中 AI 模式是搜尋結果中的第一個選項卡，這通常是用戶看到的預設視圖
大多數公司尚未回答基本的人工智慧優化問題
大多數公司還沒有做好準備。這是一個真正的風險
人工智慧驅動的發現正在加速，單一平台的轉變可能會讓您傳統的高有機排名在一夜之間消失。
很少有公司進行過徹底的人工智慧可見性審計來回答以下基本問題：
- 哪些模板、模組或內容區塊對 AI爬蟲來說是無法讀取的，即使 Google 可以讀取其內容。
- 哪些內部連結對於簡化的爬蟲和機器人來說是不可見的。
- 人工智慧系統目前對您的品牌、產品和服務有何評價。
- 人工智慧系統沒有說什麼——以及這些遺漏是否會讓你失去知名度。
- AI 將哪些角色與您的產品連結起來。
- 在綜合比較中，您相對於競爭對手的定位如何。
- 關於貴公司出現了哪些錯誤訊息或幻覺。
開始實施人工智慧優化的公司越來越少
在各個組織中，人工智慧優化尚未被納入日常工作流程中。常見的執行差距包括：
- PR 和 SEO 團隊尚未合作協調引用和外部訊號，以便向 LLM 介紹您的品牌、產品和服務。
- SEO 團隊尚未開始結構化實體研究或差距分析——這是傳統 SEO 和 AI 優化之間的關鍵區別。
- 沒有針對開發、QA 或產品團隊的 AI 特定技術培訓來了解哪些 JavaScript 模式會破壞非 Google 機器人的可見性。
- 沒有針對特定性的內容更新，行銷和內容團隊仍在針對資訊進行最佳化，而不是針對機器可解析的清晰度。
- 開發人員、產品經理、 QA 測試人員和相關角色尚未接受過最低公分母、機器人友善編碼實踐的培訓。對於 Google 和 Bing 來說運作良好的 JavaScript 通常對於不太複雜的 AI 爬蟲來說卻是不可讀的，但您的團隊可能沒有意識到這種差異，也沒有努力解決它。
- 行銷經理和內容利害關係人尚未被告知，除了傳統的訊息傳遞框架之外，內容還需要多少特殊性和技術細節來支援人工智慧理解。
- 從 SEO 到產品的每個團隊都尚未將 LLM 視為品牌擁護者，而 LLM 已經悄悄地成為了品牌擁護者。您的銷售團隊接受了有關產品複雜性、規格、角色和實際應用的培訓。相比之下，法學碩士通常接受表面行銷語言的培訓。對許多公司來說，這意味著人工智慧可能還不夠了解，無法準確地代表您的品牌——或者根本無法代表您的品牌。我發現這種情況主要出現在高端產品中，特別是在 B2B 領域，你希望銷售團隊來主導銷售。
這即將成為一個普遍存在的執行問題。
是的，存在策略差距——但真正的風險是營運風險。
大多數組織還沒有針對AI優化做出必要的調整，已經落後了。
您是否認為因為自己是大品牌，所以可以輕鬆過關？
網域權限、規模和強大的反向連結設定檔始終有助於企業在 Google SERP 中的可見性，但這不再能得到保證。
對於某些市場而言，人工智慧市場類似於 SEO 的早期階段。
在那個年代，大品牌正在輸給那些優化速度更快、更精確的小型、敏捷的競爭對手。這種事又發生了。
人工智慧系統本身並不偏愛大品牌。他們贊成：
- 明晰。
- 結構。
- 全面性。
- 引用。
規模較小、更專注的玩家已經更可靠地出現在 AI 回應中，因為他們的內容是：
- 高度具體。
- 實體豐富。
- 透過第三方引用得到加強。
- 更容易抓取和合成。
另一方面，大品牌傾向於依賴傳統權威——假設它們的知名度能夠延續下去。
但人工智慧不會獎勵假設。它獎勵結構化知識和可信訊號。
這是執行現實的檢驗。
如果您的品牌沒有明確定義自己，並且沒有人測試過人工智慧系統實際上對您「了解」什麼，那麼您的規模可能不足以讓您繼續參與對話。
競爭環境已經改變。可見性不再被繼承。
它是透過精確度、強化和跨職能協調而獲得的——這使得您的團隊不可避免地提供 AI 爬蟲和 LLM 需要識別、信任和推薦您的品牌的東西。
現在，讓我們看看人工智慧如何迫使整個組織的團隊發生轉變。
對相同 SEO 支柱的新要求
讓我們明確一點：這並不是放棄傳統 SEO 的有效方法。
這是為了認識到人工智慧驅動的可見性為可查找性、相關性和可引用性引入了新的標準——大多數企業團隊仍在努力將這些標準應用於 SEO。
讓我們來看看一些傳統的 SEO 成功支柱：
- 內容 SEO：使用關鍵字和語意訊號進行最佳化。
- 技術 SEO：經過編碼，以便 Google 和 Bing 爬蟲可以存取所有連結和內容。
- 外部連結：從提及並連結到您的品牌的第三方取得。
- 轉換：平衡可見度與業務影響。
每一個都仍然很重要。但人工智慧改變了現在每個支柱的執行要求。
內容SEO變化：從關鍵字到實體清晰度和覆蓋率
傳統內容搜尋引擎優化著重於定位關鍵字並包含語義相關短語以表明主題相關性。但人工智慧系統評估相關性的方式與搜尋引擎不同。
人工智慧系統根據對實體（人員、產品、公司、類別和相關屬性）的理解程度以及這些實體之間的關係來綜合答案。
為了在 AI 產生的回應中可見，您的內容必須：
- 清晰、一致地定義您的產品、服務和品牌實體。
- 解釋每項服務的對像以及為什麼它能滿足他們的需求。
- 強化特性、規格、用例、優勢和差異化等屬性。
- 在多個頁面和內容類型中完全覆蓋這些實體 ，最好在第三方引用中覆蓋。
大多數 SEO 團隊尚未創建與業務優先事項相關的實體圖。
他們也沒有審核內容以查看關鍵實體是否：
- 丟失的。
- 定義不充分。
- 不一致地強化。
簡而言之，雖然他們了解關鍵字內容差距分析，但他們不了解實體內容差距分析。
因此，在大多數機構中，內容簡介仍然針對關鍵字群進行最佳化，而不是針對建構 LLM 所依賴的結構化、詳細的實體覆蓋範圍進行最佳化。
技術 SEO 變化：JavaScript 渲染到老式技術 SEO
大多數企業團隊認為他們已經處理了技術 SEO。
頁面渲染。連結爬行。模板透過核心網路生命力。
但這裡有一個盲點：人工智慧系統不像谷歌那樣爬行。
此外，當這些系統嘗試解釋您的網站時，大多數公司都沒有測試過實際暴露的內容或隱藏的內容。
AI爬蟲的爬取量比Google少
這意味著幾乎沒有任何誤差。
Vercel報告稱，AI 爬蟲活動明顯低於 Googlebot 活動，這意味著每一次錯過的機會都很重要（或付出代價）。
大多數 AI 爬蟲不渲染 JavaScript
Vercel 的研究也發現，大多數 AI 爬蟲並不呈現 JavaScript。
爬蟲程式正在抓取大量 404 頁面
這不是理論上的。這是我在當前企業審計中看到的。
LLM 抓取並取得傳回 404 狀態的 URL，這表示它們可能缺乏從知識庫中刪除傳回 404 狀態的 URL 的邏輯。
Vercel 的研究發現，AI 爬蟲正在抓取大量 404 頁。
這與我為客戶所做的審計相符，他們正在尋找傳回 404 錯誤的 URL。
這表明他們還不夠老練，無法從推薦知識庫中提取 404 狀態 URL。
這些只是我們需要重新審視機器人友善簡單性的幾個例子。
我們必須積極研究人工智慧爬蟲如何與我們的網站互動並解決它們遇到的問題。
這些都是可驗證的差距——但只有經過審計才能發現。
如果您還沒有採取有意義的措施來優化人工智慧，那麼 LLM 對您的網站、品牌、產品和服務的了解可能遠不如 Google/Gemini。
這是技術 SEO 必須轉變的地方。
SEO 團隊需要回歸基礎並運行針對 AI 的技術審核。
識別影響 AI 系統的抓取效率低下和表面級渲染失敗，即使在 Google Search Console 中一切正常。
錯過這一步，您實際上就讓銷售代表在沒有經過適當培訓的情況下就上線了。
法學碩士現在是您的第一線品牌倡導者，而現在，他們可能正面臨關鍵的知識差距。
組織中的每個團隊，包括 PM、開發人員和 QA 測試人員，在製定編碼和測試決策時都需要考慮到這一點。
外部連結：從反向連結到機器可讀的信任
在傳統的 SEO 中，反向連結是信譽的貨幣。但人工智慧系統並不依賴連結公平。
法學碩士 (LLM) 評估關於您的品牌的評價以及評價者。
這些系統綜合了來自多個來源的答案，尋找一致、詳細且結構化的參考：
- 您的品牌。
- 您的產品。
- 您的用例。
- 您的差異化因素。
這意味著：
- 如果周圍的內容很少，那麼單一反向連結可能沒有什麼意義，即使它來自一個權威性很高的網站。
- 如果第三方來源沒有解釋您所做的事情（或更糟的是，解釋不正確）將導致知名度降低，或者更糟的是，知識不準確。
如果法學碩士 (LLM) 無法找到足夠的外部細節來支持你的網站內容，他們要么忽略你，要么編造一個。
這正是大多數公司未能做到的地方。無人監控：
- 哪些第三方頁面描述了您的產品以及它們的內容。
- 這些描述是否準確、最新且實體豐富。
- 您的品牌在 AI 工具最有可能合成的內容中表現得如何。
- LLM 所「了解」的關於您的事實與不準確之處。
重要的是，沒有一支球隊擁有這些引文。
- PR 並未被告知 LLM 需要將什麼融入 PR 資訊中。
- SEO 不會追蹤反向連結以外的引用。
- 很可能沒有人會糾正第三方所做的不準確陳述。
- 很可能，互聯網上沒有對允許和不允許的不準確性進行管理，以確定聯繫哪個 TBD 資源來獲得糾正。
如果第三方來源沒有提供正確的信息，法學碩士要么會歪曲你的觀點，要么會完全排除你。
LLM 使用機器可信訊號——除非你審核這些訊號，否則你不會知道自己是被強化了還是被遺忘了。
轉化：從說服到精準
他們需要事實。
他們需要具體性。
他們需要了解您所提供內容的結構和實質。
這是大多數組織都未能做到的地方。他們最好的內容（轉換的那種）通常太模糊、太精緻或太受行銷驅動，以至於人工智慧系統無法提取可靠的事實。
LLM 不會像搜尋引擎那樣總結意圖。他們總結數據。
這與當今大多數 SEO 團隊處理轉換頁面的方式存在根本脫節。行動呼籲 (CTA)、口號和利益導向資訊可能會對造訪您網站的人產生作用。
但 LLM 使用者一開始可能不會造訪您的網站。只有當人工智慧系統提到你時，他們才會了解你，然後他們會在後續提示中詢問更多資訊。
談論您的法學碩士需要：明確的輸入：產品類型、特性、比較、使用案例和規格。然後，他們會根據他們清楚了解的有關您的品牌的事實（而不是說服性資訊）進行綜合。
如果您的網站沒有包含有關您所做的事情、您為誰服務以及您的產品如何融入更廣泛的生態系統的具體細節，那麼人工智慧系統就無法自信地展示您。
我預見這將成為高端產品和服務的更大問題，尤其是在 B2B 領域。
我查看了我的 B2B 客戶的內容，他們很少提及他們提供的內容，還有法學碩士？
他們並不真正了解自己所做的事情，也不知道如何代表品牌做出及時的回應。
這並不是將內容重寫為機器人形式。
它是關於添加一層機器可讀的事實精度，以便人工智慧系統可以將您的品牌識別為可靠的來源，而不僅僅是經過修飾的來源。
大多數 SEO、UX、內容和行銷團隊都沒有考慮到這種轉變。
他們建立的頁面針對轉換進行了最佳化，而不是針對機器理解。
如果您不向法學碩士提供您所提供課程的詳細信息，他們就無法準確地代表您。
如果他們不能代表你，你就無法得到答案。
這是大多數球隊尚未意識到的轉換差距，而且它不會自行彌補。
為什麼這項工作沒有完成
大多數 SEO 團隊已經捉襟見肘了。
主動 AI 視覺化工作？
它沒有截止日期。它沒有附帶警報。
而在大多數組織中，它尚未被賦予責任。
這不是一天兩天的工作。
它需要廣泛的研究來了解他們多年來一直在建立什麼，但您的組織尚未對其進行研究。
上面討論了三個主要支柱，需要深入研究並採取可行的後續步驟。然後，工作流程需要改進，團隊需要培訓等等。
這就是它滑落的原因。這需要做很多工作。
為了取得成功，人工智慧優化必須在整個組織內制度化。
這需要做大量的工作。那些嘗試過的人會錯過很多步驟。我怎麼知道？我看到他們在 SEO 方面所做的事情，結果是其他團隊也製造了 SEO 問題。
這不是重塑SEO策略
您不需要新的人工智慧工作小組或平台大修。
但你確實需要對目前的工作流程進行徹底的審核和調整，以使產生人工智慧系統所需的訊號成為必然，並且一周又一周、一月又一月地持續發生。
這是操作性工作：
- 測試您的內容如何呈現給 AI 代理程式。
- 定義您必須為人所知的實體。
- 映射這些概念在站點上存在（或不存在）的位置。
- 確定哪些團隊影響第三方驗證。
- 建立流程以逐步縮小差距 – 且不會分散收入驅動的 SEO。
- 培訓開發、產品、使用者體驗和 QA 測試團隊如何在所有票證、設計、程式碼和測試腳本中考慮不太複雜的爬蟲。
這些都不能取代您目前的 SEO 策略——因為 SEO 管道仍然在帶來您想要保留和最大化的數百萬的收入。
然而，如果你跳過 AI 優化步驟，你將在一個已經偏離過去運作方式的生態系統中優化可見度。
最後的想法
人工智慧並沒有改變 SEO 的支柱。它改變了這些支柱需要傳遞的訊息。
如果沒有人審查過您的網站結構、內容和可信度如何轉化為潛在客戶的 AI 提示回應，那麼您的可見性就依賴假設，而不是證據。
在人工智慧快速反應等高風險環境中，這是不可接受的。
AI 可見度不僅僅是一個內容問題。這是一個執行問題。
