人工智能给 SEO 格局带来的根本性变化 – 三大令人震惊的变化 – 图片来源：Xpert.Digital
AI转换SEO：您的策略最重要的6个最重要的转变
AI的SEO转换：营销人员现在需要知道什么
近年来，人工智能 (AI) 彻底改变了搜索引擎优化 (SEO) 领域。曾经被视为未来噱头的 AI，如今已成为现代 SEO 策略的重要组成部分。AI 不再只是一种炒作，而是推动行业变革的驱动力。从谷歌的自学习算法到 ChatGPT 这样的聊天机器人 – AI 正在影响搜索引擎理解、评估和向用户呈现内容的方式。对于公司和 SEO 经理来说，这意味着必须调整传统策略，新的成功指标正在成为焦点，而优化 AI 驱动的搜索结果正成为一项新的挑战。
在本文中，我们阐明了SEO景观如何通过AI改变。我们展示了如何进一步开发经典的SEO方法，新的指标和测量值（例如停留和AI答案的质量）变得越来越重要，以及基于AI的搜索引擎在排名策略中的作用。我们还考虑在AI背景下的内容策略，用户体验（UX）和技术SEO等相邻方面。具体的例子和实践的案例研究使变化有形，并展示了如何在AI时代成功设置自己。
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传统SEO方法的改编
长期以来，某些传统的 SEO 方法占据了主导地位：在文本中精心布局关键词，收集尽可能多的反向链接，或者优化每个页面的元标签。但随着人工智能 (AI) 被引入搜索算法，这些规则发生了改变。搜索引擎越来越智能地了解用户真正关心的内容 – 策略也必须随之调整。
从关键字到上下文
过去，为每个重要关键词创建一个单独的页面，并尽可能多地重复这些词条，这已成为一种常见做法。如今，得益于 RankBrain 和 BERT 等人工智能系统，即使搜索查询与存储的关键词并不完全匹配，谷歌也能更好地理解用户的真实需求。其结果是：文本的相关性和上下文比固定的关键词密度更重要。网站运营者必须设计内容，使其主题全面、以用户为导向。这意味着，与其孤立地考虑单个搜索词，不如关注搜索意图 – 搜索查询背后的需求或问题 – 例如，撰写“健康饮食”主题指南的人不仅应该多次提及该关键词，还应该涵盖所有相关问题和子主题（例如营养成分、食谱、饮食技巧等）。基于人工智能的算法会奖励这种整体性的内容，因为它能够更好地满足用户的查询需求。
反向链接数量之前的质量
反向链接 – 来自其他网站的链接 – 仍然是重要的排名因素，但人工智能也带来了思维上的转变。过去，一些人注重数量而非质量，试图通过链接农场或购买链接来提升排名。然而，在人工智能的支持下，现代搜索引擎算法在识别非自然链接模式方面越来越出色。如今，相关且值得信赖的链接比数百个随机链接更有价值。来自知名行业网站的一个链接，其价值可能超过十个来自可疑来源的链接。人工智能帮助谷歌和其他搜索引擎解读链接的上下文 – 例如，判断其周围的文本是否与主题相关 – 从而切实评估页面的权威性。因此，成功的搜索引擎优化策略注重高质量的链接建设（例如，通过公关、客座博文、合作伙伴关系）以及在行业内建立品牌知名度。如果您的网站在许多高质量文章中被提及，不仅您的传统排名会提升，而且被人工智能系统识别为可靠信息来源的机会也会增加。
以用户为中心的页面优化
人工智能确保搜索引擎能够像人类一样阅读内容。这意味着过去的技巧 – 例如将关键词隐藏在空白文本中或过度优化的元标签 – 不再有效，事实上，它们可能会受到惩罚。相反，在人工智能的影响下，页面优化正越来越接近良好的编辑实践：清晰的标题结构、易于阅读的文本、逻辑清晰的组织以及为读者提供的附加价值是核心。一篇流畅、全面涵盖主题的文字，在人工智能支持的分析中比一串漫不经心的关键词更能获得更高的评价。我们的座右铭是：为人而写，而不是为机器而写 – 因为机器已经学会了像人类一样评估内容。
结构化数据的新角色
近年来，结构化数据（Schema 标记）的使用日益增多 – 同样受到 – 的推动。标记允许内容（评论、食谱、常见问题解答等）被明确地标记以方便搜索引擎检索。人工智能算法利用这些附加信息，通过丰富的摘要来丰富搜索结果，或在答案框（直接答案字段）中提供特定的内容。在 SEO 实践中，这意味着：维护元描述等传统方法，通过优化 Schema 数据来补充，从而为搜索引擎提供上下文信息。例如，一个关于产品常见问题的页面可以使用 FAQ 标记进行标记 – 这增加了谷歌将其部分内容用作高级搜索元素或语音助手响应的可能性。实践这种答案优化（也称为答案引擎优化）的人超越了传统的“蓝色链接”思维，并适应了旨在立即向用户呈现答案的人工智能驱动的搜索。
总而言之：传统的SEO方法仍然很重要，但必须更聪明地实施。关键字研究仍然很重要，但是这些术语在上下文中更自然地使用。反向链接不是盲目收集的，而是专门设置的，以在用户和算法的眼中提高页面的权威。页面上的SEO不仅意味着填写HTML标签，但最重要的是提供最佳的内容。技术技巧和结构化数据有助于使AI系统的内容可理解和可知。 SEO正在变成一门学科，该学科将经典的营销品质与技术知识和对AI的理解相结合。
新的指标和成功的度量
随着搜索格局的变化，我们衡量 SEO 成功的方式也发生了变化。过去，人们主要关注排名（例如关键词 X 在 Google 上排名第一）以及通过搜索引擎访问的访客数量。这些指标仍然很重要，但人工智能带来了新的指标 – 例如用户在页面上的停留时间或 AI 生成的答案片段的质量。
仍然时间而不是仅点击率
一个关键的例子是所谓的停留时间。它描述了用户在点击搜索结果后，在可能返回搜索结果列表之前，在页面上停留的时间。较长的停留时间被视为内容有用且引人入胜的指标 – 访问者正在阅读、观看视频或进一步深入网站。过去，人们主要关注点击率 (CTR) – 即有多少搜索者点击了某个结果。但如果用户立即离开网站，高点击率也毫无意义。因此，人工智能支持的搜索引擎逻辑会更加关注用户信号，例如停留时间、滚动深度或页面互动。对于网站运营者来说，这意味着：仅仅吸引用户访问页面是不够的；您还必须留住他们并让他们感到满意。一个成功的页面能够全面地回答用户的问题，甚至可能激励他们继续浏览。例如，一篇博客文章可以通过集成的信息图表、视频或其他链接显著增加用户在页面上的停留时间 – 这可能会对排名产生积极的影响。
“零点击”搜索的挑战
与此同时，我们观察到零点击搜索的趋势，即用户甚至无需点击即可完成的搜索查询，因为谷歌等公司会直接在结果页面上显示答案。得益于人工智能生成的答案和增强的摘要，这些零点击搜索的比例显著增加 – 根据最近的研究，现在超过一半的搜索查询无需点击即可结束。这给评估SEO的成功带来了新的挑战：从表面上看，点击次数越少，流量就越少，即使你排名第一。这里需要一种新的思维方式。公司越来越关注其内容在搜索结果中的显示频率，即使没有点击。例如，如果来自其自身网站的定义显示在答案框中，该品牌无需访问网站即可吸引用户，但仍能提高其知名度和权威性。这种印象（视觉接触）作为KPI变得越来越重要。 Google Search Console 和其他工具已经开始显示精选摘要或视频预览等功能的展示次数，以便您了解内容的呈现频率。SEO 访客的实际转化也可能在稍后发生：用户可能会记住有用信息的发送者，并在稍后直接访问该网站，或者信任该品牌。
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AI响应的评估
搜索引擎中人工智能生成的答案又增加了一层考量：答案的质量。谷歌和必应希望确保其人工智能功能提供的信息准确实用。为此，他们积极寻求反馈 – 例如，通过必应聊天中的“赞/踩”按钮，或谷歌搜索生成体验 (SGE) 实验室的反馈。对于内容提供商和搜索引擎优化 (SEO) 人员来说，这意味着：内容的准备方式应使人工智能能够轻松正确解读。事实应准确无误，陈述应精准表述。如果用户自己的内容出现在人工智能片段中，但呈现方式可能存在错误或扭曲，则会产生适得其反的效果。因此，准确性和清晰度作为成功因素正变得越来越重要。虽然人工智能答案的“质量”只能间接衡量，但有一些指标：如果用户在收到人工智能答案后仍然点击大量其他结果或重新表述问题，则该答案可能不令人满意。相反，较低的搜索跳出率或积极的反馈表明内容已经达到了预期目的。虽然网站运营商无法直接查看这些 AI 内部指标，但他们可以感受到影响：满意的用户抱怨更少、跳出率更低，甚至可能与网站互动（例如，通过评论或分享内容）。
归根结底，虽然衡量SEO成功与否仍然以数据为导向，但数据正在发生变化。用户行为和满意度等软性因素正逐渐成为关注的焦点。令人信服的内容会获得更长的停留时间和积极的反馈 – 而如今，排名几乎与排名密不可分。在这个第一个答案可能来自人工智能的世界里，我们还必须衡量信息是否是答案的一部分，以及它最终是否能够说服用户，从而衡量SEO的成功。
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当AI重写SEO规则时：决定性方法
AI搜索引擎的作用及其对排名策略的影响
人工智能不仅融入了搜索算法的底层，还改变了搜索引擎的面貌。随着人工智能融入用户界面 – 比如必应的聊天机器人或谷歌的实验性人工智能搜索结果 – 传统的排名策略正在被彻底颠覆。
AI支持的取景器体验
微软必应 (Bing) 就是一个例子，它于 2023 年初将基于 GPT-4 的人工智能语言模型集成到其搜索引擎中。用户可以将搜索过程设计成聊天形式，并获得来自各种来源 – 包括参考文献）的对话式答案。谷歌紧随其后，并一直在测试搜索生成体验 (SGE) 的类似概念：人工智能生成的概览显示在搜索结果页面顶部，直接回答用户的问题，之后是传统链接。这样的人工智能搜索结果意味着自然链接的可见性降低，尤其是对于简单的信息查询。如果人工智能答案已经提供了所有重要信息，许多用户根本不会向下滚动页面。来自美国的初步研究显示了显著的效果：在测试市场引入谷歌的人工智能概览后，一些网站的流量下降了 20%，有些网站的流量甚至下降了 60% – 具体取决于行业和搜索类型。尤其是对于信息搜索（例如“X 是什么？”或“Y 如何工作？”），单个结果的点击率会显著下降，因为答案已经呈现。
Ki时代的新排名策略
SEO 如何应对令人垂涎的第一名可能被 AI 答案“占据”这一事实？首先，保持传统方式的良好排名至关重要 – 有趣的是，AI 系统更倾向于使用那些已经被认为是高质量的页面。谷歌主要根据第一页的内容或已被许多人链接和提及的内容来构建其 AI 答案。因此，较高的自然排名仍然是 AI 算法考虑的基础。其次，片段优化的概念正日益受到关注：内容应该以简短的摘录形式呈现。具体来说，这意味着在文本中加入清晰的定义、摘要或分步说明，以便 AI 能够轻松提取并呈现给用户。一篇从一开始就简洁地回答问题的文本，比一篇隐藏核心信息的长文更有可能在 AI 概述中被引用。一些专家将此称为“答案引擎优化” – 优化为答案的一部分，而不仅仅是链接列表的一部分。
个性化和直接答案
AI搜索引擎还可以在将来提供更多个性化的答案。诸如位置，搜索历史记录或偏好之类的上下文因素已经流入结果。 AI可以使用此信息来命名，例如，在寻找“好餐厅”时，而不是仅显示一般列表。对于排名策略，这意味着一个绝对位置不太常见。相反，您必须在不同的情况下具有相关性。
品牌意识和信任比以往任何时候都要多
有趣的是，强大的品牌甚至可能受益于人工智能趋势。由于人工智能系统谨慎避免提供虚假信息，它们更倾向于依赖成熟可靠的信息来源。那些已经拥有一定权威地位的网站 – 无论是通过知名品牌名称、大量反向链接还是被提及 – 更有可能被算法选中，并在答案中被提及。这会产生滚雪球效应：大型、值得信赖的网站会获得更高的曝光度，而未知网站则更难进入潜在信息来源的库。因此，在人工智能时代，一个明智的策略是积极提升自身的在线声誉。公关工作、内容营销和社交媒体可以间接地帮助搜索引擎优化 (SEO)，让网站名称更广为人知，从而增加点击率。在可疑的情况下，用户倾向于访问知名域名，而不是未知域名 – 这适用于线下和线上。这种信任因素甚至会影响人工智能助手的偏好来源（因为人工智能模型通常会使用来自信誉良好来源的更频繁的内容进行训练）。
总而言之，人工智能搜索引擎时代要求SEO从业者从两个方面思考：一方面，不要忽视传统的优化 – 优质内容、简洁的技术和强大的反向链接仍然是成功的关键。另一方面，要积极主动地优化信息的呈现方式。这不再仅仅关乎排名第一到第十，而是要能够在正确的时间提供正确的答案。这需要对目标受众及其问题有深入的理解，并能够构建内容结构，使算法能够将其识别为最佳答案。
AI时代的内容策略
高质量内容一直是SEO的核心 – 这一点即使人工智能也未发生改变。恰恰相反：由于人工智能的出现，搜索引擎越来越擅长区分好内容和坏内容，因此，一流的内容策略在今天尤为重要。然而，新的问题也随之而来：如何利用人工智能工具进行内容创作？在机器能够生成文本的时代，EEAT（经验、专业、权威、可信） – 什么？当人工智能模型最终只是对现有内容进行重新组合时，该如何保持创造力？
作为基础和信任
多年来，谷歌一直在其质量指南中强调专业知识、权威性和可信度的重要性 – 最近又补充了“经验”（个人经历）。在人工智能时代，这些原则变得更加重要。当算法自行编写文本时，它们会优先选择可靠的来源。对于内容而言，这意味着：每篇文章都应尽可能经过精确的研究、技术上严谨且保持最新。缺乏证据或肤浅、平庸的文本很难被接受。相反，那些真正具有附加价值的内容 – 例如原创研究、专家访谈和实践经验报告 – 会更具分量。那些不易获取的独特信息使内容与众不同。这类内容不仅受到人们的重视，也很容易被人工智能模型识别，因为它能脱颖而出。因此，一个战略性考虑是，专门提供数据和见解，使你成为主要来源（例如，在你自己的网站上发布行业调查及其分析）。如果之后有很多人引用它，它的权威性就会大大提升 – 而梳理该主题的人工智能很可能会将此来源纳入考量。
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AI支持的内容创建
如今，许多SEO团队都在使用人工智能工具来更高效地创作内容 – 无论是用于起草文本、创建大纲还是构思创意。语言模型只需点击一下按钮即可生成草稿，之后再由编辑进行润色。只要质量保证到位，这或许是件好事。但危险在于，人们很容易不经审核就发布完全由人工智能生成的文本。例如，科技门户网站CNET曾尝试让人工智能撰写数百篇财经文章 – 但由于发现大量内容错误甚至抄袭，他们不得不放弃。教训是：人工智能可以加速内容生产，但无法取代人类的批判性判断和创造力。在人工智能时代，良好的内容策略需要取得平衡：人工智能作为一种工具，而非唯一的创作者。在实践中，这可能意味着将人工智能用于日常任务（例如建议元描述、优化产品文本的语法、测试文本变体），而关键内容 – 例如观点文章、复杂的分析或任何需要清晰品牌声音的内容 – 则继续由人类进行策划。
多元化结构和格式
AI 搜索结果通常以精简的形式呈现信息。因此，以多种方式呈现内容就显得尤为重要。单靠长篇连续的文字是不够的。精心设计的内容策略依赖于清晰的结构：包含副标题、列表、表格、突出显示的引文或定义的章节。这增加了在不同情境 – 无论是精选摘要、语音助手还是 AI 聊天）中提取内容片段的可能性。不同的格式也可以协同工作：一篇文章可能以摘要为导语（非常适合摘要），然后是详细的解释（适合想要深入了解的用户），最后可能还有一个常见问题解答部分（用于解答具体问题）。这种模块化设计使内容“AI 友好”，因为它可以更轻松地分解和重新组合。
独特的内容而不是“ me-too”
在人工智能根据无数现有文本的模式生成内容的世界里，创造力变得越来越重要。内容策略也意味着寻找那些从未被讨论过无数次的话题，或者从新的视角呈现熟悉的话题。因为如果所有竞争对手都发布相同的通用人工智能文本（如果每个人都使用相同的工具，这种情况就可能发生），那么没有人能够真正脱颖而出。具有个性、深度或特定USP（独特卖点）的内容才能脱颖而出 – 而这正是搜索引擎想要推广的。谷歌在最近的更新中加大了对“贫乏内容”（单薄、毫无意义的内容）和抄袭内容的打击力度，这并非巧合。因此，您的内容策略应该致力于提供人工智能无法提供的东西：真正的原创性、情感诉求、体验式洞察，有时甚至是清晰的观点。这样，您的内容才能保持对用户的吸引力，并长期与搜索引擎保持相关性。
用户体验（UX）和技术SEO重点
在算法模仿人类行为的时代，良好的SEO和良好的用户体验（UX）之间的界限变得越来越模糊。为用户提供积极体验的内容通常也会得到搜索引擎的奖励 – 这是一个简单但重要的事实。人工智能正在强化这一趋势，因为它可以更好地评估用户信号，并更智能地分析技术方面的问题。
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页面性能和核心网络生命力
谷歌正在引入诸如加载时间、交互性和视觉稳定性（核心网络指标）等指标作为直接影响用户体验的排名因素。例如，人工智能支持的分析可以识别出，如果页面加载缓慢或布局不稳定，用户更有可能放弃该页面。因此，保持网站技术精简和快速至关重要。对于用户体验而言，这意味着优化图片、使用缓存和编写简洁的代码。对于搜索引擎优化 (SEO) 而言，现在也意味着同样的事情。如果页面加载速度在两秒内并且使用流畅，访问者就会感到满意 – 搜索引擎也会对此产生积极的影响。诸如移动友好性或 HTTPS 加密等技术性 SEO 基础知识早已成为先决条件。未来，人工智能甚至可以通过训练模型来识别网站是否“易于使用”，从而考虑更多因素，例如可访问性或页面导航的清晰度。即使这些细节看似难以衡量，也不应该被忽视。
用户管理和承诺
一流的用户体验意味着用户能够直观地找到他们想要的内容，并且理想情况下，他们会因为对更多内容感兴趣而停留更长时间。内部链接在此发挥着关键作用。推荐框（“您可能还感兴趣”）或文本中位置合适的指向更多文章的链接，能够引导访问者有效地浏览页面。从搜索引擎优化 (SEO) 的角度来看，这可以改善页面架构并分配网站内的排名权重。从人工智能 (AI) 的角度来看，这增加了用户不会立即离开网站的可能性 – 正如前文所述，这是一个积极的信号。此外，逻辑结构也有助于算法对内容进行分类。例如，如果一个网站采用支柱页面 (pillar page) 的方式（将一个主文章与许多主题相关的子文章链接起来），谷歌会识别出这种背景，并将其解读为该网站对该主题的专业知识。人工智能驱动的爬虫越来越能够理解这种内容关联，本质上就是构建网站的语义网络。具有清晰结构的良好用户体验 (UX) 有助于人工智能理解产品的范围和深度。
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结构化数据和片段
结构化数据的使用已在上文讨论过。从用户体验 (UX) 的角度来看，它的优势在于能够在用户搜索时提前提供信息（例如星级评定、食谱制作时间、可扩展的常见问题解答）。这能够吸引那些真正对内容感兴趣的合格 – 。从技术 SEO 的角度来看，结构化数据是获得丰富搜索结果的必要条件。人工智能系统使用标记来精准提取内容。例如，标记清晰的常见问题解答页面可以让谷歌直接展开相关问题的答案，而无需用户点击。矛盾的是，这不仅提升了用户体验（因为用户可以更快地获得答案），还能同时减少流量 – 这是零点击效应的另一个例子。然而，从长远来看，利用这些功能来获得相关来源的认可是值得的。用户确实会注意到答案的来源，尤其是在来源可靠的情况下。
AI爬网的技术可访问性
一个经常被忽视的方面：人工智能系统究竟是如何访问内容的？传统搜索引擎会定期抓取网页并索引页面。而人工智能聊天机器人则会根据需要实时检索信息 – 例如，Bing 的聊天模式会在用户提交查询时实时检索网页。同样重要的是：如果要将内容用于搜索，则不能因为过多的 Cookie 横幅或登录墙而导致内容无法访问。建议内容保持一定程度的可自由访问，否则您将面临那些运营方式更为公开的竞争对手的关注。
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在新频道上的UX
人工智能也在拓展用户消费内容的渠道。例如语音助手或聊天机器人界面 – 用户体验由此告别了传统的网站访问。一些公司正在其网站上引入自己的人工智能聊天机器人，这些机器人会搜索页面内容并直接回答访客的问题。虽然这并非直接的排名因素，但它可以提升网站体验，并延长访客在页面上的停留时间。如果用户能够立即通过聊天界面获取所需信息，而无需返回谷歌搜索，就能降低跳出率。这类用户体验创新体现了搜索引擎优化 (SEO) 和用户体验 (UX) 之间的紧密联系：成功的网站即使在用户点击后也能提供优化的体验，从而提升搜索引擎优化 (SEO) 的效果。
在人工智能时代，将技术性 SEO 和用户体验结合起来比以往任何时候都更加重要。一个技术上完美的网站是优质内容得以闪耀的基础。如果用户体验也同样出色 – 快速的加载时间、清晰的结构、实用的功能 – 那么每位访客都会向搜索引擎发出积极的信号。而评估这些信号的人工智能会得出结论：值得推荐其他用户访问该网站。
具体的例子和案例研究
为了使变化有形，我们终于审视了一些实际示例，这些实例显示了Ki如何影响SEO世界：
通过人工智能答案下降的交通下降
一家大型信息网站注意到，2023年某些建议类文章的流量大幅下降。分析显示，对于许多此类问题，谷歌现在会在搜索结果页面上直接显示由人工智能生成的段落，总结文章的要点。用户无需点击文章即可获得所需信息。在峰值时期，这些关键词的流量下降了50%以上。这一经验与行业观察一致：当人工智能概述出现时，点击率会急剧下降。该网站的应对措施是使其内容更加深入 – 提供更多细节、图表和更多信息，超越了简短片段所能传达的范围。这意味着用户有了点击的理由（即了解完整的故事）。这一策略取得了成效：虽然访客流量仍然低于以往，但点击用户的停留时间和互动量显著提升。质量重于数量是其座右铭 – 这也是人工智能时代经常被推荐的方法。
CNET的AI内容实验
从2022年开始，科技门户网站CNET迈出了大胆的一步，让人工智能撰写了数百篇文章，希望以此产生大量的SEO内容。起初，这些文本并未引起注意，有时甚至排名不错，直到它们被公开发现是由机器创作的。仔细检查后，发现了许多错误 – 从财务示例中的计算错误到大量借用其他来源的措辞。CNET的声誉受损，谷歌将其中一些内容归类为不可信内容。该案例研究表明，虽然人工智能可以在没有人工质量控制的情况下快速交付内容，但SEO效果可能不佳。CNET暂停了实验并修改了相关文章。教训是：自动化有其局限性，最终，质量比数量更重要 – 人工智能比以往任何时候都更清楚地体现了这一理念。
强调这些例子
SEO景观仍然活着和令人兴奋。有时，AI的影响是微妙的（例如用户行为变化），有时突然而明显（通过新功能的交通盗窃案）。无论如何，那些灵活地做出反应的人，从实验中学习并认识AI的机会以及风险。
Ki和SEO：用户取向作为成功的关键
人工智能给SEO领域带来的根本性变化可以概括为一个核心原则：SEO越来越注重真实的用户体验。人工智能帮助搜索引擎更好地理解用户意图和行为 – 这正是网站运营商必须专注于以最佳方式服务这些用户的原因。旧的SEO技巧正在失效，而高质量的内容和积极的用户信号正受到重视。
对于SEO从业者来说，这意味着，一方面，不能忽视核心：优质的内容、简洁的技术和经过深思熟虑的链接配置仍然是基础。另一方面，重要的是要对新想法持开放态度 – 例如，构建内容结构，使其也能被语音助手和人工智能机器人使用，或者衡量成功的标准不仅仅是点击量，还要考虑那些可能正在静静阅读回复的用户的满意度。
人工智能发展迅速，并将持续下去。有一点是肯定的：SEO 不会消失，但它正在发生变化。那些积极学习使用人工智能作为工具的人 – 无论是用于数据分析、自动化日常任务还是改进内容 – 都将获得先机。理解与人工智能的对话也同样重要：我的网站发出了哪些信号，算法如何“思考”，以及人类创造力与机器逻辑之间的接口在哪里？
最终，用户关注、可信度和持续优化等优点将带来回报 – 或许比今天任何时候都更有价值。无论搜索引擎如何依赖人工智能驱动，其目标始终是为人类搜索者提供最佳答案。尽管发生了种种变化，那些能够提供最佳答案的搜索引擎仍将拥有巨大的机会，获得在线曝光和成功。
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