优化对于与历史领域相关的内容最
Posted: Sun Dec 15, 2024 9:01 am
例如，权威有效，而来源引用对于事实搜索查询更有效，统计数据添加对于与法律和政府相关的问题有益。 来源：“GEO：生成引擎优化”（2023 年 11 月） 根据研究，在内容中添加更多搜索查询关键词（关键词填充）并不有效，并且效果比基线差 10%。 Giuseppe 还分享了Malte Landwehr等多位专家提出的一系列更实用的技巧，以指导和积极影响 AI 搜索。这些技巧包括上述研究中提到的策略，但还提出了其他建议，例如： 有真实的用户评论。
请专家分析一下。 列出优点和缺点的清单。 对于相关但过于广泛而无法引 telegram越南 用的长篇内容，提供摘要。 添加更多内容——不仅增加单词数量，还增加唯一相关单词的数量。 有UGC（用户生成内容）。以可引用的方式进行总结。 撰写不属于 LLM 训练数据（大型语言模型）的新主题和事件。 确保没有抓取或索引问题。 提及并解释与您的主题相关的技术术语。 保持内容更新。 使用列表，尤其是针对您所涵盖的主题的关键方面。 关于 EEAT（经验、专业知识、权威和信任）的所有常见建议也适用。
这些发现和早期策略的出现强调了调整内容以满足生成引擎的需求的重要性，使用特定的 GEO 策略在日益由人工智能主导的搜索环境中维持和提高在线可见性。 对 GEO 未来 SEO 的期望 与任何创新一样，很多事情都可能（而且正在）迅速改变。Giuseppe Caltabiano 提出了一个重要的讨论：目前有多少人通过人工智能进行搜索？正如我们所见，这将如何进一步影响已经下降的流量？ “首先，用户从传统搜索引擎转向人工智能驱动的生成搜索引擎的速度仍不明确，Gartner 的一份报告预测，到 2028 年，由于人工智能搜索的激增，有机搜索流量将大幅下降 50%。
请专家分析一下。 列出优点和缺点的清单。 对于相关但过于广泛而无法引 telegram越南 用的长篇内容，提供摘要。 添加更多内容——不仅增加单词数量，还增加唯一相关单词的数量。 有UGC（用户生成内容）。以可引用的方式进行总结。 撰写不属于 LLM 训练数据（大型语言模型）的新主题和事件。 确保没有抓取或索引问题。 提及并解释与您的主题相关的技术术语。 保持内容更新。 使用列表，尤其是针对您所涵盖的主题的关键方面。 关于 EEAT（经验、专业知识、权威和信任）的所有常见建议也适用。
这些发现和早期策略的出现强调了调整内容以满足生成引擎的需求的重要性，使用特定的 GEO 策略在日益由人工智能主导的搜索环境中维持和提高在线可见性。 对 GEO 未来 SEO 的期望 与任何创新一样，很多事情都可能（而且正在）迅速改变。Giuseppe Caltabiano 提出了一个重要的讨论：目前有多少人通过人工智能进行搜索？正如我们所见，这将如何进一步影响已经下降的流量？ “首先，用户从传统搜索引擎转向人工智能驱动的生成搜索引擎的速度仍不明确，Gartner 的一份报告预测，到 2028 年，由于人工智能搜索的激增，有机搜索流量将大幅下降 50%。