搜尋、答案與輔助引擎優化：三部分方法 2025
以下是如何針對 LLM、知識圖譜和現代搜尋引擎進行最佳化並建立數位足跡推薦引擎信任的方法。 SEO就是針對搜尋進行優化。 2018年，我對SEO的定義是： 在 2025 年（及以後），我們可以將搜尋、答案和輔助引擎優化定義為： 目標是相同的－實現轉換。 區別？ 支援推薦引擎的三種技術 未來線上搜尋和研究的核心是三項基礎技術： 每個搜尋、答案和輔助引擎都使用這三種技術的獨特組合，每種技術都以不同的方式融合它們以提供自己的「風格」的推薦。 大型語言模型聊天機器人 LLM 聊天機器人帶來的關鍵功能是它們能夠與人交談。 這意味著他們可以直接回答問題、提出建議並積極引導用戶找到問題的「最佳」解決方案。 就其本身而言，他們的弱點在於： 接下來的兩種技術就是為了解決這些問題而設計的。 深入挖掘：解碼法學碩士 (LLM)——如何在生成式人工智慧搜尋結果中脫穎而出 知識圖譜 知識圖譜是龐大的機器可讀百科全書，充滿了有關實體（人物、公司、電影、主題、概念等）的事實。 例如，Google的知識圖譜目前至少比維基百科大 10,000 倍。 知識圖譜非常適合建構資訊和事實查核。 當您為聊天機器人添加知識圖譜和搜尋引擎時，您就解決了第一個問題：幻覺。 深入挖掘：何時以及如何使用知識圖譜和實體進行 SEO 搜尋引擎 當您新增聊天機器人可以總結的搜尋引擎時，您可以將其資訊來源擴展到訓練資料之外，並確保最新的回應。 Perplexity 在這方面做得很好。 而且，由於 LLM 聊天機器人可以為用戶總結搜尋結果，因此排名第一不再是成功的關鍵。 相關性變得更加重要，因為引擎將在其摘要中提供的每個資訊中引用最相關的參考。 重要提示：與傳統搜索相比，排名在這裡適用於所有類型的結果 – 不僅僅是藍色鏈接，還包括新聞、視頻、地圖、書籍、購物、圖像等等。 對於混合搜尋/知識/ LLM 聊天機器人結果，關鍵是達到以下一個或多個 KPI： 三種技術優勢互補 …
