人工智能给搜索引擎优化 (SEO) 格局带来的根本性变革——三大惊人变化——图片来源：Xpert.Digital
人工智能正在改变搜索引擎优化：影响您策略的六大关键转变
人工智能助力SEO转型：营销人员现在需要了解什么
近年来，人工智能 (AI) 从根本上改变了搜索引擎优化 (SEO) 的格局。曾经被视为未来噱头的技术，如今已成为现代 SEO 策略不可或缺的一部分。AI 不再只是炒作，而是推动行业变革的强大动力。从谷歌的机器学习算法到 ChatGPT 等聊天机器人，AI 都在影响着搜索引擎理解、评估和呈现内容的方式。对于企业和 SEO 专业人士而言，这意味着必须调整传统策略，新的关键绩效指标 (KPI) 开始受到关注，而针对 AI 驱动的搜索结果进行优化，正成为一项新的挑战。
本文详细探讨了人工智能如何改变了搜索引擎优化（SEO）格局。我们阐述了传统SEO方法需要如何演进，哪些新的指标和衡量标准（例如停留时间和AI响应质量）正变得日益重要，以及基于AI的搜索引擎在排名策略中扮演着怎样的角色。我们还从人工智能的角度探讨了内容策略、用户体验（UX）和技术SEO等相关方面。来自真实案例的具体示例使这些变化更加清晰易懂，并展示了如何在AI时代成功定位自身。
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调整传统SEO方法
长期以来，一些传统的SEO方法主导着该领域：精心布局关键词、尽可能多地收集反向链接，以及优化每个页面的元标签。但随着人工智能融入搜索算法，这些规则发生了改变。搜索引擎越来越擅长理解用户真正重视的内容——SEO策略也必须随之调整。
从关键词到语境
过去，为每个重要关键词创建单独的页面并尽可能重复使用这些关键词是一种常见的做法。如今，得益于RankBrain和BERT等人工智能系统，即使搜索查询与使用的关键词并不完全匹配，谷歌也能更好地理解用户的实际搜索意图。因此，文本的相关性和上下文比关键词密度更为重要。网站运营者必须创建主题全面且以用户为中心的内容。这意味着，他们不应孤立地看待单个搜索词，而应关注搜索意图——即搜索查询背后的需求或问题。例如，撰写“健康饮食”指南的人不应仅仅重复使用关键词，而应涵盖所有相关问题和子主题（例如营养成分、食谱、饮食建议等）。人工智能算法会奖励这种全面性的内容，因为它能更好地满足用户的搜索需求。
反向链接的质量比数量更重要
反向链接——即来自其他网站的链接——仍然是重要的排名因素，但人工智能也促使人们的思维方式发生了转变。过去，一些人优先考虑链接数量而非质量，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，现代搜索引擎算法越来越擅长识别不自然的链接模式。如今，相关性强且值得信赖的链接远比数百个随机链接重要得多。来自信誉良好的行业网站的单个链接的价值可能超过来自可疑来源的十个链接。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，链接周围的文本是否与主题相关——从而更准确地评估页面的权威性。因此，成功的搜索引擎优化策略侧重于建立高质量的链接（例如，通过公关、客座文章、合作伙伴关系）以及在行业内提升品牌知名度。当一个网站在众多高质量文章中被提及时，不仅其传统排名会提高，而且被人工智能系统识别为值得信赖的信息来源的可能性也会增加。
以用户为中心的页面优化
人工智能使搜索引擎能够像人一样阅读内容。这意味着过去那些技巧——比如将关键词隐藏在白色文本中或过度优化元标签——不再奏效，甚至可能受到惩罚。取而代之的是，人工智能驱动的页面优化正朝着良好的编辑实践方向发展：清晰的标题结构、易于阅读的文本、逻辑清晰的组织结构以及为读者创造价值至关重要。一篇内容全面、条理清晰的文章，在人工智能分析中获得的排名，会高于一串随意堆砌的关键词。其核心在于：为人写作，而非为机器写作——因为机器已经学会像人类一样评估内容。
结构化数据的新角色
近年来，在人工智能的推动下，结构化数据（模式标记）的使用日益普及。模式标记允许对内容（例如评论、食谱、常见问题解答等）进行显式标记，以便搜索引擎识别。人工智能算法利用这些额外信息，通过丰富的摘要信息来优化搜索结果，或将内容策略性地放置在答案框（直接回答字段）中。对于搜索引擎优化（SEO）实践而言，这意味着除了维护元描述等传统方法外，还需要优化模式数据，以便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标记常见问题解答，从而提高谷歌将其部分内容用作扩展搜索元素或语音助手回复的可能性。从事此类答案优化（也称为答案引擎优化）的人员超越了传统的“蓝链接”方法，转而采用人工智能驱动的搜索方式，旨在立即为用户呈现答案。
总而言之：传统SEO方法依然重要，但需要更智能地运用。关键词研究仍然有效，但如今的关键词使用更加自然，更注重上下文关联。反向链接不再盲目收集，而是经过策略性构建，以提升页面在用户和算法眼中的权威性。页面SEO不再仅仅意味着填充HTML标签，而是以提供最佳内容为核心。结构化数据等技术技巧有助于使内容更易于被人工智能系统理解和发现。SEO正在发展成为一门融合传统营销技巧、技术专长和人工智能理解的学科。
新指标和绩效衡量
搜索格局的不断变化也带来了SEO成功衡量方式的转变。过去，人们主要关注排名（例如，关键词X在谷歌搜索结果中排名第一）以及通过搜索引擎带来的访客数量。虽然这些指标仍然重要，但人工智能的出现也带来了新的关注点，例如用户在页面上的停留时间以及人工智能生成的答案摘要的质量。
网站停留时间，而不仅仅是点击率。
一个关键的例子是停留时间。它指的是用户点击搜索结果后，在可能返回搜索结果列表之前，在页面上停留的时间。停留时间越长，通常表明内容越实用、越吸引人——访客可能正在阅读、观看视频或点击浏览网站的更多内容。过去，人们主要关注点击率 (CTR)，即有多少搜索者点击了搜索结果。然而，如果用户立即离开，那么高点击率就毫无意义。因此，人工智能驱动的搜索引擎逻辑更加关注用户信号，例如停留时间、滚动深度和页面互动。对于网站运营者而言，这意味着：仅仅吸引用户访问网站是不够的；你还需要留住他们并让他们满意。一个成功的页面能够全面解答用户的问题，甚至可能激励他们继续浏览。例如，一篇博客文章可以通过添加信息图表、视频或其他链接来显著增加用户在网站上的停留时间，从而对排名产生积极影响。
“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，这意味着用户无需点击即可完成搜索查询，因为谷歌和其他搜索引擎会将答案直接显示在结果页面上。得益于人工智能生成的答案和增强型摘要，零点击搜索的比例显著增加——根据目前的研究，超过一半的搜索查询最终都无需点击即可获得结果。这给评估搜索引擎优化 (SEO) 的效果带来了新的挑战：点击量少表面上意味着流量少，即使你的排名排名第一。我们需要新的思维方式。企业越来越关注其内容在搜索结果中的可见频率，即使用户没有点击。例如，如果将自家网站上的定义显示在答案框中，品牌无需用户访问网站即可触达用户，同时还能提升品牌的知名度和权威性。这种展示次数正日益成为一项关键绩效指标 (KPI)。谷歌搜索控制台和其他工具已经开始报告精选摘要或视频预览等功能的展示次数，从而让用户了解内容的展示频率。 SEO 访客的实际转化也可能在之后发生：用户可能会记住提供有用信息的发送者，稍后直接访问该页面或信任该品牌。
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人工智能响应质量评估
随着搜索引擎中人工智能生成答案的出现，又增加了一个新的层面：答案的质量。谷歌和必应都希望确保其人工智能功能提供的信息准确且有用。为此，他们积极寻求反馈——例如，通过必应聊天中的点赞/踩按钮或谷歌搜索生成体验实验室 (SGE) 中的反馈。对于内容提供商和搜索引擎优化人员来说，这意味着内容的准备方式应便于人工智能轻松正确解读。事实必须准确，陈述必须严谨。如果你的内容出现在人工智能生成的摘要中，但却可能被错误解读或歪曲，那将适得其反。因此，准确性和清晰度正成为越来越重要的成功因素。虽然人工智能答案的“质量”只能间接衡量，但仍有一些指标：如果用户在收到人工智能答案后点击了许多其他结果或重新措辞，则该答案可能不尽如人意。相反，较低的跳出率或积极的反馈表明内容已达到预期目的。作为网站运营者，您可能无法直接查看这些 AI 内部指标，但您可以感受到其效果：满意的用户抱怨较少，跳出率较低，甚至可能与网站互动（例如，通过评论或分享内容）。
归根结底，SEO 的成功衡量仍然以数据为导向，但关注点正在转移。用户行为和满意度等软性因素正变得越来越重要。那些提供引人入胜的内容的人会获得更长的停留时间和积极的反馈——而这如今几乎与搜索引擎排名密不可分。在一个人工智能可能给出第一个答案的世界里，我们也必须衡量成功与否，看我们的信息是否对答案有所贡献，以及最终是否能说服用户。
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人工智能如何改写搜索引擎优化规则：关键方法
人工智能搜索引擎的作用及其对排名策略的影响
人工智能不仅渗透到搜索算法的底层，而且从根本上改变了搜索引擎的面貌。随着人工智能与用户界面的融合——例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。
人工智能驱动的搜索体验
例如，微软必应（Bing）早在2023年初就将基于GPT-4的AI语言模型集成到其搜索引擎中。用户可以像聊天一样进行搜索，并获得由各种来源（包括引用来源）汇总而成的对话式答案。谷歌随后也效仿，并一直在测试类似的概念，推出了搜索生成体验（SGE）：在搜索结果页面顶部会出现AI生成的概述，直接回答用户的问题，其后是传统的链接。对于传统的SEO而言，这种AI搜索结果意味着自然链接的曝光率降低，尤其是在简单的信息查询方面。如果AI答案已经提供了所有必要的信息，许多用户就不会继续向下滚动页面。来自美国的初步研究显示，这种做法产生了显著的影响：在谷歌推出AI概述后，一些网站在测试市场的流量下降了20%，而另一些网站的流量甚至下降了高达60%——具体降幅取决于行业和搜索类型。尤其是在信息搜索中（例如，“X是什么？”或“Y是如何运作的？”），单个搜索结果的点击率会显著下降，因为答案已经给出。
人工智能时代的新排名策略
SEO人员应该如何应对令人垂涎的搜索结果第一名可能被AI答案“占据”的情况？首先，至关重要的是继续通过传统方法保持良好的排名——有趣的是，AI系统会优先访问已被认定为高质量的页面。谷歌主要使用出现在搜索结果第一页或被许多其他网站链接和提及的内容来生成AI答案。因此，良好的自然排名仍然是AI算法考虑的根本条件。其次，摘要优化变得更加重要：内容应该结构化，以便能够有效地以简短摘要的形式呈现。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。一篇开篇就简洁明了地回答问题的文本，比一篇冗长且模糊不清的文本更有可能被AI答案引用。一些专家将此称为“答案引擎优化”——也就是说，优化目标是成为答案的一部分，而不仅仅是链接列表的一部分。
个性化和直接回答
未来，人工智能搜索引擎有望提供更加个性化的答案。诸如位置、搜索历史和偏好等情境因素已经影响搜索结果。人工智能可以利用这些信息，例如，在搜索“好餐厅”时提供量身定制的建议，而不仅仅是显示一个通用列表。对于排名策略而言，这意味着单一的绝对排名第一的情况将变得越来越少见。取而代之的是，跨情境的相关性至关重要。
品牌知名度和信任度比以往任何时候都更加重要。
有趣的是，强大的品牌甚至可以从人工智能趋势中受益。由于人工智能系统会谨慎避免传播错误信息，因此它们更倾向于依赖已建立的、值得信赖的信息来源。那些已经拥有一定权威性的信息来源——无论是通过知名品牌、大量反向链接还是提及——都更有可能被算法选中，并在回复中被引用。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率，而那些不知名的网站则更难进入潜在信息来源的行列。因此，在人工智能时代，一个明智的策略是积极维护自身的在线声誉。公关、内容营销和社交媒体可以通过提高网站名称的知名度，从而增加网站出现时的点击率，间接地帮助搜索引擎优化（SEO）。在不确定的情况下，用户往往更倾向于选择熟悉的网站而非陌生的网站——无论在线上还是线下都是如此。这种信任因素甚至会影响人工智能助手对信息来源的偏好（因为人工智能模型通常会使用来自信誉良好的来源的内容进行训练）。
总而言之，人工智能搜索引擎时代对搜索引擎优化从业者提出了双重要求：一方面，他们不能忽视传统优化——优质内容、扎实的技术执行和强大的反向链接仍然是成功的关键。另一方面，他们必须积极主动地改进信息的呈现方式。如今，排名不再仅仅局限于前十，而是要在恰当的时机提供正确的答案。这需要深入了解目标受众及其疑问，并能够以算法识别为最佳答案的方式构建内容。
人工智能时代的内容策略
高质量内容一直是搜索引擎优化（SEO）的核心——人工智能的出现并没有改变这一点。恰恰相反：由于人工智能的进步，搜索引擎越来越擅长区分优质内容和劣质内容，因此，一流的内容策略在今天尤其有效。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？在机器可以生成文本的时代，经验、专业性、权威性和可信度（EEAT）的意义何在？当人工智能模型最终只是对现有内容进行重新组合时，如何保持创造力？
EEAT和信任是其基础
多年来，谷歌的质量指南一直强调专业性、权威性和可信度的重要性，最近又加入了“经验”（个人经验）。在人工智能时代，这些原则变得尤为关键。当算法自行编译文本时，它们会优先依赖可靠的来源。对于内容而言，这意味着每篇文章都应尽可能做到研究准确、专业严谨且信息及时更新。未经证实的说法或肤浅平庸的文章难以获得关注。相反，那些真正具有附加价值的内容——例如原创研究、专家访谈或实践经验报告——会脱颖而出。并非随处可得的独特信息能够使内容独树一帜。此类内容不仅受到人类的重视，也更容易被人工智能模型采纳，因为它在众多信息中脱颖而出。因此，一个有效的策略是，有意识地生成数据和见解，从而将自己打造为主要信息来源（例如，在自己的网站上发布行业调查及其分析）。如果之后很多人引用了它，那么它的权威性就会大大提高——人工智能在搜索该主题时很可能会考虑这个来源。
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人工智能辅助的内容创作
现在许多SEO团队都使用人工智能工具来更高效地创作内容——无论是撰写文案、构思大纲还是激发创意。语言模型只需轻点按钮即可生成草稿，然后由编辑进行润色。只要质量保证到位，这无疑是一大 Segen 。然而，危险在于人们可能会忍不住发布完全由人工智能生成的文本，而未经审核。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，但后来发现其中存在大量事实错误甚至抄袭，不得不撤回这一尝试。教训是：人工智能可以加速内容生产，但它无法取代人类的批判性判断和创造力。在人工智能时代，优秀的内容策略需要找到平衡点：人工智能应作为工具，而非唯一的创作者。具体来说，这意味着可以使用人工智能处理一些常规任务（例如建议元描述、润色产品文本、测试文本变体），而关键内容——例如评论文章、复杂分析或任何需要清晰品牌声音的内容——则仍然由人工精心打造。
丰富结构和形式
人工智能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。仅仅依靠冗长的连续文本是不够的。精心设计的内容策略依赖于清晰的结构：例如带有小标题的章节、列表、表格、高亮引用或定义。这提高了内容在不同情境下被提取的可能性——无论是精选摘要、语音助手还是人工智能聊天。不同的格式也可以协同工作：文章可以以摘要作为开头段落（非常适合作为精选摘要），随后是详细的解释（供想要深入了解的用户使用），最后还可以添加常见问题解答部分（用于解答具体问题）。这种模块化设计使内容“对人工智能友好”，因为它更容易被分解和重新组合。
原创内容而非“人云亦云”
在人工智能能够根据海量现有文本的模式生成内容的时代，创造力至关重要。内容策略也意味着要找到尚未被挖掘的话题，或者以全新的视角呈现熟悉的主题。因为如果所有竞争对手都发布千篇一律的AI生成文本（如果大家都使用相同的工具，这种情况很容易发生），那么没有人能够真正脱颖而出。真正引人注目的是那些具有个性、深度或独特卖点（USP）的内容——而这正是搜索引擎想要推广的。谷歌在最近的更新中严厉打击“单薄内容”和抄袭内容并非偶然。因此，内容策略的目标应该是提供人工智能无法提供的东西：真正的原创性、情感共鸣、经验洞察，有时甚至是鲜明的观点。这才是长期保持用户兴趣，并最终在搜索引擎中保持相关性的关键所在。
用户体验 (UX) 和技术 SEO 是关注的重点
在算法模仿人类行为的时代，优秀的搜索引擎优化（SEO）和良好的用户体验（UX）之间的界限正变得越来越模糊。为用户提供积极体验的内容通常也会得到搜索引擎的青睐——这是一个简单却重要的道理。人工智能进一步加剧了这一趋势，因为它能够更精准地评估用户信号，并更智能地分析技术层面的问题。
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页面性能和核心网页指标
谷歌正在引入加载时间、交互性和视觉稳定性（核心网页指标）等指标作为排名因素，这些因素直接影响用户体验 (UX)。例如，人工智能分析可以识别出，如果页面加载缓慢或布局不稳定，用户更有可能放弃访问。因此，保持网站技术精简高效至关重要。对于用户体验而言，这意味着优化图像、使用缓存和编写简洁的代码。对于搜索引擎优化 (SEO) 而言，同样的原则也适用。如果一个页面在两秒内加载完毕且易于使用，就能赢得访客的青睐——搜索引擎也会注意到这一点。移动友好性和 HTTPS 加密等技术 SEO 基础知识早已是必备条件。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，例如页面的可访问性或导航的清晰度。即使这些细节看似难以衡量，也不容忽视。
用户指导与互动
一流的用户体验意味着用户能够直观地找到所需内容，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至关重要的作用。推荐框（“您可能也对以下内容感兴趣”）或文本中指向相关文章的合理链接能够有效地引导访客浏览网站。从搜索引擎优化 (SEO) 的角度来看，这优化了网站架构，并将排名权重分散到整个网站。从人工智能 (AI) 的角度来看，这提高了用户不会立即离开的可能性——正如前面提到的，这是一个积极的信号。此外，逻辑清晰的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策略（将一篇主文章与许多主题相关的子文章链接起来），谷歌会识别这种结构，并将其解读为网站在该主题上的专业知识。人工智能驱动的爬虫越来越能够理解这种内容关系，从而构建网站的语义网络。因此，结构清晰的良好用户体验有助于人工智能理解内容的范围和深度。
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结构化数据和片段
结构化数据的使用前面已经提到过。从用户体验的角度来看，它的优势在于用户可以在搜索结果中获取初步信息（例如星级评分、食谱制作时间、可展开的常见问题解答）。这能够吸引真正对内容感兴趣的用户。从技术搜索引擎优化的角度来看，结构化数据对于获得丰富的搜索结果至关重要。人工智能系统会策略性地使用标记来精确提取内容中的信息。例如，一个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。看似矛盾的是，这虽然改善了用户体验（因为用户能更快地获得答案），但同时也可能降低流量——这是零点击效应的另一个例子。尽管如此，从长远来看，利用这些功能来树立自身作为权威信息来源的地位是值得的。用户确实会注意到答案的来源，尤其是当来源值得信赖时。
AI爬虫的技术可访问性
一个常被忽视的方面是：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建立索引。而人工智能聊天机器人则会根据需要实时检索信息——例如，必应的聊天模式会在用户提出查询时访问实时网页。同样重要的是：如果要在搜索结果中使用内容，就不能因为过多的cookie横幅或登录限制而导致内容无法访问。建议保留一定数量的免费可访问内容；否则，就会被那些运营更加开放的竞争对手抢占先机。
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新渠道的用户体验
人工智能也在拓展用户获取内容的渠道。例如，语音助手和聊天机器人界面——用户体验正从传统的网站访问模式向其他方向转变。一些公司正在积极应对这一趋势，在其网站上部署人工智能聊天机器人，这些机器人能够抓取网站内容并直接回答访客的问题。虽然这并非直接的排名因素，但它可以改善网站体验，并延长访客在页面上的停留时间。如果用户能够通过聊天界面立即获取所需信息，而无需返回谷歌搜索，就能降低跳出率。这些用户体验创新表明了搜索引擎优化 (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链接后也能提供优化的体验，这反过来又有助于提升搜索引擎优化效果。
在人工智能时代，技术SEO和用户体验（UX）的结合比以往任何时候都更加重要。一个技术完善的网站是优质内容得以展现的基础。如果用户体验也同样出色——加载速度快、结构清晰、功能实用——那么每一位访客都会向搜索引擎发出积极的信号。而分析这些信号的人工智能会得出结论：这是一个值得推荐给其他用户的网站。
具体实例和案例研究
为了使这些变化更加具体，让我们最后来看一些实际例子，这些例子展示了人工智能是如何影响搜索引擎优化（SEO）领域的：
人工智能响应导致的流量下降
2023年，一家大型信息网站注意到某些操作指南类文章的流量大幅下降。分析显示，谷歌现在会在搜索结果页面上直接显示人工智能生成的摘要，为用户提供必要的信息，而无需他们点击文章。在流量高峰期，这些关键词的流量暴跌超过50%。这一现象与行业观察相符：当出现人工智能生成的摘要时，点击率会急剧下降。该网站的应对措施是增加内容的深度——提供更多细节、图片和信息，使其超越简短摘要所能涵盖的范围。其目标是确保用户有理由点击（即阅读全文）。事实证明，这一策略是成功的：虽然访问量仍然低于以往，但用户在网站上的停留时间和点击用户的参与度都显著提高。质量胜于数量是其奉行的准则——这在人工智能时代也是一种常见的策略。
CNET 的人工智能内容实验
从2022年开始，科技门户网站CNET采取了一项大胆的举措，委托人工智能（AI）生成数百篇文章，希望以此获得大量的搜索引擎优化（SEO）内容。起初，这些文章并未引起注意，有些甚至排名靠前，直到它们由机器生成的事实被公之于众。仔细审查后发现，文章中存在诸多错误——从金融示例中的计算错误到大量抄袭其他来源的措辞。CNET的声誉因此受损，谷歌也将部分内容标记为不可靠。这个案例表明，虽然人工智能可以快速生成内容，但如果没有人工质量控制，其SEO效果往往会适得其反。CNET暂停了这项实验，并对受影响的文章进行了修改。由此得出的教训是：自动化有其局限性，最终，质量胜于数量——人工智能正在以前所未有的方式印证这一真理。
这些例子强调了这一点。
SEO领域依然充满活力，令人兴奋。人工智能的影响有时是微妙而渐进的（例如改变用户行为），有时则是突如其来且显而易见的（例如新功能导致流量下降）。无论如何，那些能够灵活应对、从实验中学习并充分认识到人工智能带来的机遇和风险的企业，最终将赢得胜利。
人工智能与搜索引擎优化：以用户为中心是成功的关键
人工智能给搜索引擎优化 (SEO) 格局带来的根本性变革可以概括为一条指导原则：SEO 越来越注重用户体验。人工智能帮助搜索引擎更好地理解用户意图和行为——正因如此，网站运营者必须专注于以最佳方式服务用户。传统的 SEO 技巧正在失去效力，而高质量的内容和积极的用户反馈则更受青睐。
对于SEO从业者而言，这意味着一方面要牢记核心原则：优质内容、扎实的技术执行和精心设计的链接结构仍然是基础。另一方面，保持开放的心态接受新想法也很重要——例如，调整内容结构使其也能被语音助手和人工智能机器人使用，或者衡量成功不仅仅看点击率，还要看那些可能默默阅读答案的用户的满意度。
人工智能发展迅猛，并将持续进步。可以肯定的是：搜索引擎优化（SEO）不会消失，但会发生变化。那些积极学习如何将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——都能获得竞争优势。同样重要的是理解与人工智能的对话：我的网站会发出哪些信号？算法是如何“思考”的？人类创造力和机器逻辑之间的接口在哪里？
最终，以用户为中心、信誉可靠和持续优化等优势终将带来回报——或许在今天比以往任何时候都更加重要。无论搜索引擎在多大程度上依赖人工智能，其目标始终是为搜索者提供最佳答案。能够提供最佳答案的人，即便面对种种变化，仍将拥有巨大的机会去提升在线知名度并获得成功。
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