说到现代搜索引擎优化方法，搜索引擎基本上已经抛开了游戏规则。24 个月前能让你获得排名的一切？消失了。无论是合法的优化和研究，还是关键字填鸭式、曲奇饼式的博客文章，以及那些令人厌倦的优化 "黑客"，都不再奏效。
目前，竞争知名度的企业正在深刻认识到，人工智能和搜索引擎优化已经演变成一种全新的东西。事实上，有报告显示， 67%的人 在将 人工智能工具纳入创作流程 后 ，内容质量得到了提高。 人工智能在营销中的应用正在改变一切。
如今，搜索引擎优化中的人工智能与过去的传统优化相比是什么样的呢？简直是 天壤之别。我们现在看到的算法实际上是在学习你的受众，进行即时调整，并在用户输入之前预测他们想要什么。
回想一下，当搜索引擎优化 只是计算 你在页面上说了多少次 "芝加哥最好的披萨 "时。还记得链接农场吗？人工智能已经接管了我们的搜索方式，以及对我们的查询进行评估和回答的方式。
谷歌的重大更新推动了这一转变：
BERT（来自变压器的双向编码器表示）：BERT 于 2019 年推出，标志着向真正的理解迈出了第一步。它允许谷歌处理查询中单词的全部上下文，而不仅仅是单词本身。例如，在查询 "如何在多伦多创业 "时，BERT 会理解 "in "对其含义至关重要，而不是仅仅分别匹配包含 "创业 "和 "多伦多 "的文档。
MUM（多任务统一模型）： MUM 以 BERT 为基础，旨在理解多种语言和格式（文本、图像、视频）的信息，并回答以前需要多次搜索的复杂问题。它能帮助谷歌捕捉细微差别，弄清人们 真正想 问的 是什么 ，从而提供真正有帮助的答案。
这一转变的 速度远远超出了人们的 预料。我们的目标不再是欺骗算法，而是与谷歌对有用和权威内容的不懈追求保持一致。
了解技术是第一步。而真正使其为您的业务产生效果，则是大多数人的绊脚石。不久前，问题已经不再是 "我们是否应该使用人工智能？ 现在，问题的关键在于执行。
如果你想保持一定的发布速度，人工智能驱动的内容创作平台就不再是可有可无的了。无论这些系统变得多么方便，真正的价值仍然在于真正的、精心撰写的人工内容。我们的目标是将人工智能的效率与人类的专业知识相结合。
目前有三个领域显示出最大的回报。以下是您的投资真正获得回报的领域。
现代人工智能不是在寻找关键词，而是预测哪些关键词将在下一季度大放异彩。
语义聚类： 它会自动将相关概念分组，无需任何人工干预。人工智能不会针对 20 个不同的关键词，而是确定一个总体主题权威集群（例如，将 "内容营销策略"、"博文观点 "和 "搜索引擎优化指南 "组合在一起）。这样，您的内容就能在广泛的相关查询中获得排名。
意图解码： 自然语言处理（NLP）可以 解码用户的实际意思和他们输入的内容。搜索引擎可识别用户的 意图 是 信息、导航、商业还是交易 。人工智能工具可帮助您在发布内容前将其与特定意图相匹配。
差距分析： MarketMuse和Frase等平台会对任何主题的前十个搜索结果进行剖析，并准确指出您的内容中存在哪些差距。这消除了猜测，确保您的文章比竞争对手的文章更全面。
预测能力改变了一切。您不再是在追赶潮流，而是走在了潮流的前面。
这就是疯狂的地方。由人工智能驱动的内容创建系统可以在你喝咖啡的时间内完成博客文章、产品文案和社交文章。
但有一个问题很重要。原始的人工智能输出需要人工打磨，才能真正与读者建立联系。
实现最大投资回报率的制胜法宝是 让人工智能来处理研究和初稿，然后请经验丰富的作家来注入个性和专业知识 。
人工智能的优势：生成大纲、总结大量研究、创建 10 种不同的标题变体、根据竞争对手分析构建前 1,000 字的结构。
人类的优势： 注入独特的个人经历（E-E-A-T） ， 提供专有案例研究，确保品牌声音的真实性，并进行关键的质量控制。质量控制并非可有可无。
典型案例： 利用人工智能的公司 每月 推送的 内容 比那些仍在手动完成所有工作的 公司 多出 42%。这种效率可以让您的团队专注于大局战略，而不是重复性的粗活。
搜索引擎优化自动化工具接管了过去耗费整个下午时间的令人头疼的任务。对于小型团队来说，这往往是最快捷的方法。
主动网站审核： 现在，网站审计可自动运行， 在 出现断链、索引问题和抓取错误等技术问题 之前就将 其 标记出来 ，以免 影响排名。
Schema 标记生成： Schema 标记--告诉搜索引擎你的内容是什么（食谱、评论、操作方法）的代码--过去需要花很长时间。现在，它可以立即生成，使您的内容有资格获得丰富的结果，如精选片段。
核心网络活力优化： 现在的工具可以利用机器学习，在性能问题出现之前就将其识别出来。例如，它们可以预测哪些重型 JavaScript 文件最有可能拖慢移动加载时间，从而帮助您改善用户体验指标，如最大内容填充（LCP）。
实际应用远远超出了基本的优化技巧。我们正在见证内容如何找到受众并与他们产生共鸣的根本性转变。
根据用户行为实时调整内容？现在就可以实现。
动态分发： 访问同一个 URL 的两个人可能会看到完全不同的版本，每个版本都是根据最有可能转化他们的内容量身定制的。
连续 A/B 测试： 人工智能驱动的 A/B 测试可持续运行，调整标题、图片和 "行动召唤 "按钮等元素，无需任何人工干预。
超相关推荐： 根据浏览历史、位置和以前的点击情况提供个性化推荐。
也许最有价值的功能就是在发布之前就知道内容的投资回报率。这种预测智能消除了内容预算决策中的猜测。
参与度预测： 预测模型会分析类似的内容，并预测哪些内容会表现良好。
战略调度： 发布时间建议精确考虑到特定受众最活跃的时间。
生命周期规划： 内容生命周期预测可帮助您战略性地安排更新，最大限度地发挥常青内容的价值。
文章中的理论听起来不错。实施才是成功者与其他人的区别所在。以下是如何有效地将这些工具整合到您的运营中，而不影响一切。
坦诚面对瓶颈： 首先要对当前的设置坦诚相见。什么能产生效果？什么在耗费时间却没有回报？ 你的瓶颈是研究？起草？技术审核？
建立有意义的关键绩效指标： 定义真正影响底线的关键绩效指标（KPI），摒弃虚无的指标。
重点关注 节省的生产时间、人工智能优化页面的排名提升、参与率和转化提升。
忘记： 总印象或简单的流量数字。
从小处入手： 首先将预算用于解决最大瓶颈的工具。试图同时实施所有工具会导致混乱。试点计划的效果始终优于大规模推广。测试一种工具或工作流程，跟踪结果，然后根据结果进行扩展。
人工智能增强搜索引擎优化 的绩效指标与传统 指标不同。
成本效益分析： 需要考虑软件订阅成本 和 团队节省的工时。例如，如果一款人工智能工具的月租费为 100 美元，但每月可为作者节省 10 个小时的研究时间（5000 美元），那么您的投资回报率就是立竿见影的。
关注趋势： 人工智能的归因变得复杂，因为多种工具往往协同工作。重点关注整体绩效趋势，而不是试图归因于每个工具的单独贡献。
谷歌不会特别惩罚人工智能内容。他们会评估内容的质量、相关性和实用性。人工智能生成的内容只要 符合 E-E-A-T 标准（经验、专业知识、权威性、可信度）并能提供真正的价值，就能获得很好的排名。关键在于人工监督，确保准确性和原创性。
初始时间节省： 大多数组织 在安装后2-3 周内就 会发现初步节省了时间 。
完全投资回报率： 随着团队掌握工具的功能并完善流程， 通常 在 6-9个月左右 实现 。
当然可以。许多人工智能平台都提供专为小型企业设计的经济实惠的启动计划。竞争环境实际上已经趋于公平，因为人工智能使以前需要庞大团队和预算才能完成的复杂分析变得平民化。战略重点胜过大笔支出 。
人工智能在内容营销中与传统搜索引擎优化的融合不仅没有放缓，反而在不断加速。 51%的公司计划增加人工智能内容方面的支出，这并不是 跟风，而是适应现实。
从一种工具开始，坚持不懈地进行测试，只要能产生效果，就扩大规模。有效使用人工智能的企业与那些假装人工智能会消失的企业之间的差距正在日益扩大。您的下一步行动是什么？
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