Google搜索中的AI利用

2024年11月3日

How Google Search uses AI

在人工智能时代中的SEO演变: 探索Google的革命性技术

随着数字景观变得越来越复杂，搜索引擎优化（SEO）的演变必须跟上步伐，特别是要应对谷歌人工智能（AI）技术的进步。市场营销人员和开发人员都面临着一个关键决定: 调整传统的SEO策略，否则就会在竞争激烈的市场中面临淘汰的风险。人工智能的崛起，以RankBrain、神经匹配、BERT和MUM等系统为标志，重新定义了搜索结果排名的参数，挑战了关键词和反向链接依赖的有效性。

RankBrain于2015年推出，对Google来说是一个关键时刻，使其能够理解单词和概念之间的复杂关系。这一人工智能创新不仅改进了Google对用户查询的理解，而且即使没有特定关键字，也能提供相关的搜索结果。随后，神经匹配于2018年出现，显著增强了Google将模糊的搜索词与相关网页联系起来的能力，从而丰富了整体用户体验。

2019年推出的BERT标志着对上下文理解的重大转变，使Google能够理解复杂查询的基本含义。这一先进模型改进了实体识别，并为用户提供了更准确和具有上下文相关的信息。最近，2021年推出的MUM模型树立了人工智能能力的新标准，被吹嘘为比BERT强大1000倍。MUM在管理各种媒体类型——从文本到图像，甚至视频——方面的多功能性开辟了理解复杂用户查询、生成丰富信息洞察的新途径。

鉴于这些进展，建议营销人员将重点从过时的排名信号转向真实用户行为和内容互动。内容创作者的质量和专业水平，以及所呈现内容的声誉，必须优先考虑。了解用户如何与服务互动变得至关重要；不再仅仅吸引搜索引擎爬虫，而是要吸引每个搜索查询背后的人类因素。

此外，将像BitIgniter或LinksGPT提供的URL缩短工具集成到SEO策略中，可以增强点击通过率和用户互动等性能指标。这些工具允许对数字资产进行简明的跟踪和管理，提供符合不断发展的SEO标准的见解。通过利用短链接管理系统，营销人员可以更好地了解其受众的偏好和行为，从而创作更具共鸣的内容。

总之，随着SEO与技术进步同步发展，营销人员必须拥抱一种范式转变——理解人类搜索行为而不仅仅是为机器算法优化。通过利用谷歌强大的AI系统的见解，并运用诸如URL缩短工具之类的策略工具，行业专业人士可以增强其内容创建工作，最终在拥挤的数字空间中提高可见性。