自 Open AI 推出 ChatGPT 并敲響下一個人工智能時代以來，已經過去了六個多月了。自那以后：

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?谷歌推出了搜索生成體驗（SGE），這是一個人工智能驅動的搜索測試版。

?ChatGPT通過 Bing 插件添加了強大的搜索功能。

?谷歌推出并改進了自己的人工智能聊天機器人 Bard。

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每個人都在談論它，因為它具有巨大的潛力并且已經顯示出實用性。不過，最近我注意到相關討論有所降溫。并不完全消失了，而是冷卻了，因為在最初的炒作階段之后，我們現在更好地了解人工智能的功能。我們可以更好地了解當今的人工智能工具有多好。

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5 月份是“chat gpt”搜索量下降的第一個月（根據 Sametimeweb 的數據，為-14.2% ），但 chat.openai.com 的總流量仍在增長。移動流量似乎有所下降，可能是因為ChatGPT 推出了移動應用程序。

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許多 SEO 專業人士都記得 CNET 發布過包含錯誤信息的人工智能內容。這場公關災難之所以嚴重，是因為 CNET 在發布內容之前沒有對內容進行事實核查。Creditcard.com和 Bankrate 也發布了人工智能內容。最終，這三個網站上的人工智能內容的表現就像人類生成的內容一樣。

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但這正是重點：我們意識到我們還沒有達到可以冷發布人工智能內容的程度。人工智能目前只能創建垃圾一樣的草稿，向我們展示不同的角度，并消除作家的障礙（也許是一些編輯步驟，例如修復錯誤的語法）。

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但我們可以看到人工智能的內容越來越多。訓練參數數量呈指數級增長的新模型隨處可見。

圖片來自 ourworldindata.org，2023 年 6 月

注意對數刻度；我們看到了一波可以編輯、總結和創建各種格式內容的人工智能工具。我們不可避免地會走向這樣一個未來：人工智能存在于每一個軟件中，并從根本上改變營銷。

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即使是最大的人工智能批評者也承認，我們正在走向一個人工智能成為賭注的未來。科技領域的每個人——是的，每個人——目前都在思考三個問題：

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?人工智能的未來會是什么樣子？

?它將如何影響我們？

?我們對于它可以做些什么呢？

搜索生成體驗 (SGE) 的影響 ?

如果不了解 SGE 的含義，那么為您的業務提供面向未來的建議就沒有意義。請記住，SGE 仍處于測試階段。預計 12 月推出的公共版本可能看起來非常不同，而且我們還沒有任何有關 SGE 流量的數據。

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本文中的所有陳述都是基于我在測試版中看到的假設。也就是說，在過去 13 年里，我在 SGE 和搜索引擎上花了很多時間。與當前版本的搜索相比，SGE 可能會減少大多數針對關鍵字排名的網站的流量，因為 SGE 給出了查詢的答案，并且可以促使搜索者更深入地與Bard而不是網站進行對話。

SGE 將是大篇幅的精選片段，幾乎沒有自然結果的空間。如果您想了解可能有多少流量受到威脅，請從當前的自然流量中減去所有問題查詢和 PAA 排名。例如，通過正則表達式“what|why|where|when|how”過濾搜索控制臺查詢，并計算非品牌流量的份額。這就是你可能損失的金額。

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在側面輪播中排名的網站是例外的。很重要的問題是用戶是否會點擊這些網站。我的直覺說是的。即使對搜索者的問題有了很好的答案，他們可能仍然希望點擊進入網站以獲得完整的圖片、人工評論或更好的答案。大多數針對某個關鍵字進行排名的網站很可能會看到較少的流量，但輪播中顯示的網站會看到更多的流量。

就像當 Bing 成為第一個顯示人工智能答案時用戶并沒有放棄 Google 一樣，多年來用戶已經對某些網站建立了信任和習慣。因此，需要驗證的一個假設是搜索者是否對 SGE 的答案感到滿意，或者他們是否點擊訪問網站以獲取更多信息。

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不同的關鍵詞在AI答案中呈現出不同的格式和詳細程度，這就引出了哪些行業將受到SGE打擊最嚴重的問題。在人工智能出現之前，谷歌很難很好地回答長尾查詢。大語言模型 (LLM) 和生成式人工智能解決了這個問題。它們將結果與經典的網絡搜索結果進行匹配，以減少幻覺和事實核查人工智能答案，這對于信息查詢尤其有效。

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因此，通過用戶旅程各個階段的流量貨幣化的公司將受到最嚴重的打擊：出版商和聯盟公司。零售商、直接面向客戶（DTC）品牌和本地企業可能會遇到更困難的事情，因為谷歌會直接跳到產品/企業列表，除非搜索查詢包含問題（“最佳”除外）。與GoogleTest一起將 Google Merchant Center 直接連接到您的結賬臺，谷歌可能會建立一個市場來與亞馬遜正面競爭。

有史以來第一次，YMYL（你的金錢或你的生命）空間可能比其他空間更容易推動自然流量。為什么？大多數 YMYL 空間都受到嚴格監管，人工智能的答案可能會落入建議，這是未經許可禁止的。我不認為谷歌愿意冒這個風險，并且可能會完全遠離它們，或者直到它找到更好的解決方案為止。盡管我們已經看到 SGE 在測試版中回答敏感的 YMYL 問題的例子，但我不太相信它會在公開版本中這樣做。

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由于 SGE 的外觀和工作方式與當前版本的搜索截然不同，因此我們在 SEO 中使用的數據將不再有用。谷歌有可能會用 SGE 相關數據更新 GSC，或者為我們提供一個新工具。但如果沒有，我們將錯過大量排名數據。

企業如何為成功做好準備

一旦 SGE 結束測試版，更好的解決方案就會浮出水面，我們都有更多的時間來消化它的影響和最終版本。在那之前，我們可以根據迄今為止所看到的情況做出有關面向未來的假設。

1.通過直接流量建立選擇性 ?

直接流量是受歡迎程度的最強標志——通常是轉化率最好的流量——并且當自然流量消失時，它可以提供選擇性。建立直接流量的方法有多種：

?良好的產品體驗：出色的客戶服務、快速入門和高參與度。

?強大的定位和信息傳遞。

?廣告。

?內容。

2.尋找新方法來了解客戶正在搜索什么 ?

在付費搜索中進行實驗，看看關鍵字的轉化效果如何。由于尚不清楚我們是否仍會獲得搜索量等需求指標或關鍵字排名等可見度指標來了解用戶想要什么以及什么在 SEO 中有效，因此我們需要其他方法來獲取客戶正在尋找的內容。最好的方法之一是與客戶談論他們的用戶和搜索旅程。

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例如，在床墊市場上購買床墊的人可能有特定的需求，例如減輕背痛。因此，他們可能會搜索“治療背痛的最佳床墊”、“治療背痛和睡眠呼吸暫停的最佳床墊”或“床墊可以幫助緩解背痛嗎”。如果您無法直接與客戶和潛在客戶交談，請使用 AI（Humata等工具可以讓您做到這一點）。

3.創造機器無法復制的內容 ?

人工智能無法復制的兩件事是經驗和專業知識。后者可能在以后的某個時候適用于人工智能，但目前還不行。即使機器可以在某些時候復制經驗，人類也可能對其他人的經驗更感興趣。

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今天，您可以考慮哪些關鍵詞和主題具有較高的體驗意圖。旅行指南是一個明顯的例子，但即使在產品評論或描述問題時，您也可以強調體驗。誰編寫內容已經很重要，但可能變得更加關鍵。有些作者與某個主題的聯系如此之深，以至于沒有通用機器可以取代他們。想想安德魯·胡伯曼博士寫的關于補充劑的文章，蒂姆·費里斯關于自我完善的文章，或者亨利·基辛格關于外交的文章。

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公司需要捫心自問，如何才能為他們的主題找到最好的作者。如果公司將來獨家許可某些專家的內容，我不會感到震驚。

4.找到正確的角度 ?

主題有不同的角度，例如優點和缺點、相似主題之間的差異或它們的對象。由于SGE強調了有關主題的特定角度（我們不知道為什么，這些角度背后的邏輯可能會變得更加復雜），因此公司必須擅長覆蓋其內容中的所有角度，或者有效地找出 Google 更喜歡目標關鍵詞的哪個角度，并相應地調整內容。如今，公司應該努力在其內容中納入角度。

5.利用人工智能提升你的工作效率 ?

人工智能是雙向的。它改變了搜索，也改變了我們的工作方式。迄今為止，最大的進步在于速度。在集成商（必須自己創建內容以推動自然流量的公司）工作的專家可以在幾分鐘內創建初稿，并花更多時間編輯并賦予作品個人風格和專業知識。然后他們可以使用人工智能來挑戰文章，找到新的角度，并消除差距。他們甚至可能會使用良好的提示來定期更新和調整內容。聚合器（利用 UGC 或產品庫存來擴展 SEO 的公司）的專家可以開發巧妙的提示，根據自己或公共數據用小信息填充數千或數百萬個頁面。來自 API 的數據可以結合上下文并以更好的方式呈現。

結論：人工智能是雙向的 ?

人工智能的興起先慢后快。現在，我們已經達到了“巡航高度”，并開始更好地了解人工智能在哪里有效、在哪里無效。我與許多內部和代理團隊進行了交談。當我問他們使用人工智能的頻率時，我看到很多人茫然地看著。許多人從未嘗試過。這是一個嚴重的錯誤。讓您的業務面向未來的最佳方法是繼續參與人工智能、突破界限并嘗試新事物。

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