摘要
在當今數位行銷的環境中，AI 搜尋最佳化已成為提升行銷效果的重要策略。 歸納要點:
- 大型語言模型(LLM)對搜尋演算法的影響:LLM 如 Google BERT 和 Gemini 已融入搜尋演算法,優先顯示自然語言查詢和高品質答覆的網頁。
- 以使用者體驗為導向:內容創作者應專注於符合語意搜尋的內容策略,如結構化資料、實體標記和長尾關鍵字,以迎合搜索引擎理解使用者意圖的趨勢。
- 運用大數據和 AI 技術:利用工具如 Google Analytics 和サーチコンソール深入了解網站效能及使用者行為,並制定靈活且精準的 SEO 策略,以保持競爭力。
大型語言模型對搜尋演演算法的影響
AI 驅動的搜尋引擎利用先進的自然語言處理（NLP）技術，以前所未有的準確性和相關性來理解並回應使用者查詢。作為行銷人員，適應這一新正規化至關重要。傳統的搜尋最佳化策略雖然仍具相關性，但需要進一步提升，以符合 AI 搜尋的能力和要求。本篇文章將探討 AI 搜尋如何改變搜尋引擎演演算法、傳統搜尋與 AI 搜尋之間的主要差異，以及如何在這個新時代中最佳化您的行銷策略。了解 AI 和大型語言模型（LLM）對搜尋演演算法的影響
傳統搜尋與 AI 驅動搜尋之間的主要差異
適應您的行銷策略以迎合 AI 搜尋帶來的好處
最佳化 AI 搜尋行銷策略的10個步驟
利用資料和分析增強 LLM 效能
結論
常見問題解答（FAQs）
大型語言模型對於搜尋演演算法的影響是深遠且多面的。
**專案 1 具體說明**：AI 大型語言模型 （LLM） 的進步，如 ChatGPT 和 Gemini，正在徹底改變搜尋引擎演演算法。它們擅長生成流暢且有見地的文字，並可協助搜尋引擎比以往更全面地理解使用者查詢並提供更相關的結果。
**專案 2 具體說明**：搜尋引擎正整合 LLM 提供新的互動方式，例如協助使用者精進查詢、撰寫電子郵件或摘要重點資訊。這些功能徹底改變了傳統的搜尋體驗，要求行銷人員調整策略，以滿足使用者在這個由 AI 驅動的新時代中的新需求。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- LLM能執行多種任務,如回答問題、總結文件、翻譯語言和完成語句。
- LLM在內容創作和搜尋引擎方面具變革潛力,儘管仍有改進空間。
- 語義搜尋可以在嵌入空間中找到與查詢最接近的文件。
- Phind是一款專為開發人員設計的AI搜尋引擎,由LLM驅動,可提供更準確的搜索結果。
- 利用文字嵌入和語意搜尋,系統可辨識出具有相關經驗和技能的人選,例如數據工程師。
- RAG技術能在不修改基礎模型下,以目標資訊最佳化LLM輸出,適應特定組織與產業需求。
大型語言模型（LLM）已經成為現代科技的重要工具，它們能夠執行從回答問題到生成文本等多種任務。這些模型不僅提升了內容創作效率，也改變了我們使用搜尋引擎的方式。例如，一款名為Phind的AI搜尋引擎，可以根據用戶需求提供更精確的結果。此外，透過RAG技術，我們還能針對不同領域量身打造，更加即時且有效地利用資訊。不論是找尋合適的人才或是解決複雜問題，LLM都展現出了巨大潛力。
觀點延伸比較:| 技術名稱 | 用途 | 優點 | 限制 | 最新趨勢 | 權威觀點 |
|---|---|---|---|---|---|
| LLM (大型語言模型) | 多任務執行(如回答問題、總結文件、翻譯語言和完成語句) | 變革潛力大,能處理多種複雜任務 | 需要大量數據訓練,有時會產生錯誤或不相關的回應 | NLP技術迅速發展,更多企業開始採用LLM進行自動化內容創作 | Gartner認為LLM將在未來五年內成為商業智能領域的重要工具 |
| 語義搜尋 | 在嵌入空間中找到與查詢最接近的文件 | 提高搜索準確度,更理解使用者意圖 | 對於長尾關鍵字可能效果有限,需要高質量的資料庫支援 | 深度學習及AI技術提升了語義搜尋的精確性和效率,越來越多平台整合此功能 | Forrester報告指出,語義搜尋是提升用戶體驗的重要突破口 |
| Phind AI 搜尋引擎 | 專為開發人員設計,以提供更準確的搜索結果 | 針對技術內容有特化優勢,結果更具參考價值 | 主要適用於開發人員社群,一般用途較少見 | AI驅動搜尋引擎快速增長,各種垂直市場出現針對性的解決方案 | Wired雜誌稱Phind為開發人員必備工具之一,其準確性令人印象深刻 |
| 文字嵌入和識別系統 | 辨識具有相關經驗和技能的人選 | 精準匹配,提高人才招聘效率 | 需要大量標註數據集進行訓練 | HR科技公司正在加速採用以優化招聘流程 | LinkedIn報告顯示,此類技術將成為未來人才招聘的重要基礎 |
| RAG 技術 (檢索增強生成) | 最佳化 LLM 輸出,使其適應特定組織與產業需求 | 不需修改基礎模型即可實現目標資訊輸出,提高靈活性 | 依賴高品質檢索資料庫支持,有時會受到資料庫限制影響表現 | RAG 技術正在被更多企業接受,用以改善客製化服務能力 | MIT Technology Review 認為 RAG 將推動 AI 在各個行業中的普及應用 |
最佳化內容，以獲得 LLM AI 搜尋引擎的青睞
傳統搜尋引擎主要依賴關鍵字匹配和基於連結的指標來決定網頁的相關性。相比之下，LLM（大型語言模型）運用深度學習技術來處理和理解搜尋查詢的上下文意圖。這意味著搜尋結果不再僅僅是匹配關鍵字，而是要理解查詢背後的意圖。LLM 分析大量資料以了解語言中的細微差別，使它們能夠提供更準確且具上下文相關性的回應。對於行銷人員來說，這一轉變要求他們更加專注於建立不僅包含相關關鍵字，還需與使用者搜尋意圖相符的內容。理解 LLM 如何解釋和優先處理資訊，是有效調整行銷策略的關鍵。
傳統搜尋引擎主要關注關鍵字密度、反向連結以及 meta 標籤來排名網頁。雖然這些元素仍然重要，但 AI 驅動的搜尋引擎帶入了若干新因素：
**共生詞分析**：LLM 結合語義分析與統計共生技術，深入理解查詢中單詞間的關係，提供更全面的理解，從而提供更精確的搜尋結果。
**概念提取**：LLM 透過預訓練模型，能抽取查詢背後的抽象概念，考量語意關聯性，優先顯示與概念最相關的搜尋結果。這將引領『概念導向搜尋』的趨勢，讓搜尋結果更貼近使用者解決問題與獲取知識的意圖。
總之，在適應新的 AI 搜尋環境時，需要深入了解如何為 LLM 最佳化內容，以便在競爭激烈的資訊海洋中脫穎而出。
逐一確認並識別短語和簡潔呈現
LLMs（大型語言模型）在理解關鍵字上下文方面表現出色，因此能提供更精確的搜尋結果。不同於傳統搜尋引擎僅將查詢中的關鍵字與網頁上的關鍵字匹配，LLMs 會分析整個查詢的上下文。這意味著即使查詢中包含同義詞、相關術語或口語化表達，LLMs 也能解讀使用者的意圖。例如，如果使用者搜尋「如何學好西班牙語」，LLMs 能理解此查詢與教育資源、學習技巧，甚至是特定的工具或應用程式相關，從而提供一系列相關結果，而不僅僅是列出頻繁提到「學習」和「西班牙語」的網頁。**1． LLMs 提升搜尋結果準確度的關鍵機制：**
LLMs 透過分析語意關係和上下文關聯性，精準理解查詢背後的意圖。即使查詢中包含同義詞、相關術語或口語，LLMs 仍能抓取隱含意義，提供高度相關的搜尋結果。例如，當使用者搜尋「如何學好西班牙語」時，LLMs 將會探討有關教材、技巧甚至特定語言學習工具或應用程式的內容，而非僅僅列出同時包含「學習」和「西班牙語」的網頁。
**2． 洞悉查詢意圖：LLMs 賦能內容最佳化**
LLMs 的進階語言理解能力促使行銷人員必須調整內容最佳化策略，以回應對話式查詢。透過貼近自然語言的搜尋方式，使用者期望內容能解答他們會話式問題。因此，行銷人員需針對特定查詢意圖最佳化內容，以提供具體且深入的資訊來滿足使用者需求。這項趨勢凸顯了「語意搜尋」的重要性，引導行銷人員專注於提供有價值、與語意相關的內容，而非僅僅填塞關鍵字。
如今，使用者可以以自然語言進行搜尋，這意味著市場營銷人員需要最佳化內容來回答對話式查詢。
以使用者體驗為導向：語意搜尋的內容建立策略
傳統的搜尋引擎最佳化通常涉及將內容塞滿精確匹配的關鍵字。隨著大型語言模型（LLMs）的興起，使用者越來越傾向於以完整問題或陳述句進行搜尋，就像他們詢問一個人一樣。例如，使用者現在可能不再僅輸入「紐約天氣」，而是搜尋「今天紐約的天氣如何？」 LLMs 能夠有效處理這些自然語言查詢，理解查詢的意圖和上下文，以提供精確結果。這種轉變要求內容建立者在其內容中直接回答這些自然語言問題。
**專案 1：Contextual Relevance and User Intent**
隨著自然語言搜尋的興起，使用者越來越傾向於以完整問題或陳述的方式進行搜尋，例如：「今天紐約的天氣如何？」相較於傳統搜尋最佳化著重於堆砌精確匹配關鍵字，語意搜尋更重視內容的脈絡相關性。內容建立者必須集中於直接回答這些自然語言問題，符合使用者的實際搜尋意圖，提升使用者體驗。
AI 能夠理解單字和片語背後的含義，因此減少了對於精確匹配關鍵字的重要性。語意搜尋超出了單純的關鍵字匹配，更深入地了解查詢背後的深層含義。透過結合 LLMs ，內容建立者可以進行深入的語意分析，識別使用者潛在的查詢意圖。
**專案 2：AI Driven Insights and Semantic Analysis**
大型語言模型（LLM）具備理解單字和片語背後意義的能力，降低了對精確關鍵字匹配的依賴。語意搜尋超出了單純得關鍵字匹配，更能了解查詢背後更深層次的資訊需求。在此基礎上，加強文章與讀者之間互動，使其提供更加全面且資訊豐富、引人入勝且易懂易記憶的資訊。
符合高搜尋量關鍵字，滿足民眾需求
這意味著大型語言模型（LLMs）可以連線概念和想法，即使網頁上沒有出現確切的詞彙。例如，當使用者搜尋「如何打溫莎結」時，傳統的搜尋引擎可能會尋找包含這些精確詞彙的頁面。相比之下，由人工智慧驅動的引擎可以理解這個主題可能以不同方式呈現，如「如何打正式領帶結」或「建立溫莎結的步驟」，從而提供更豐富且相關性更高的搜尋結果。
內容的質量和相關性比以往任何時候都更加重要，因為 LLMs 能夠區分寫得好的、資訊豐富的內容與結構不良的材料。傳統 SEO 往往導致充滿關鍵字但質量低劣的內容，以試圖操縱系統。LLMs 優先考慮的是真正有價值的內容。它們能夠評估一篇文章的一致性、全面性和整體可讀性。
**專家提示：E－E－A－T 如何影響 LLM 的搜尋結果**
LLM 使用者在評估網頁內容時，會考量網站的專業知識（Expertise）、經驗（Experience）、權威性（Authoritativeness）和可信賴性（Trustworthiness），與 E－E－A－T 原則相符。這表示 LLM 會優先顯示具備高 E－E－A－T 評級的網頁，這些網頁包含準確、全面的資訊，並且由受尊敬的來源撰寫。
**LLM 驅動搜尋引擎優勢**
LLM 驅動搜尋引擎提供許多優勢，包括：
* **更準確和相關性的結果：** LLM 能夠理解查詢背後語意，即使查詢中沒有使用確切字詞，它們也能提供更準確且相關性的結果。
* **更個人化體驗：** LLM 能夠根據使用者瀏覽歷史和偏好客製化搜尋結果，提供更個人化體驗。
* **探索新主題：** LLM 能協助使用者發現與其查詢相關的新主題和概念，有助他們擴充套件知識及探索新的興趣。
AI 時代 SEO 內容策略：最佳化和互動
高品質的內容能夠全面解答使用者問題並提供詳細、準確的資訊，更有可能受到人工智慧驅動的搜尋引擎青睞。語言模型 （LLMs） 會考慮使用者參與度指標，例如在頁面上花費的時間和跳出率，這進一步強調了建立具有吸引力且資訊豐富內容的重要性，以真正滿足使用者需求。雖然傳統 SEO 策略如關鍵字密度和反向連結仍然相關，但 AI 搜尋引擎的出現需要更為複雜的內容策略。這些策略必須專注於上下文、自然語言處理 （NLP）、語意理解和高品質內容，以有效地符合先進搜尋技術所設定的新標準。適應這些變化可以幫助行銷人員確保其內容在不斷演變的數位環境中保持可見性和競爭力。
**專案 1：具體說明**
結合自然語言處理 （NLP） 最佳化內容，以提升內容與使用者查詢意圖的契合度。AI 搜尋引擎重視上下文的理解，因此內容應以自然且流暢的方式傳達資訊，並善用同義詞和相關字詞。
**專案 2：具體說明**
善用語意理解打造互動式內容，例如問答集、互動式指南和聊天機器人。透過提供多元化的互動式體驗，使用者可以獲得更深入的資訊和客製化的解決方案，進而提升使用者參與度和內容品質。
因此，在這個新的數位時代背景下，行銷人員需要更加注重上下文分析、精細調整，以及運用 NLP 技術來最佳化他們生產出的每一篇文章或網頁。同時，也要利用如問答集等互動形式來增加讀者參與感，使其不僅是被動接收訊息，而是主動參與其中，如此才能真正把握住新興科技帶來的新機遇。
善用關鍵字提升能見度，打造專業權威內容
調整您的行銷策略以利用 AI 驅動的搜尋引擎能帶來多項顯著的好處：提升搜尋能見度
高品質且與情境相關的內容更可能在 AI 驅動的搜尋引擎中獲得良好的排名。不像傳統搜尋引擎重視關鍵詞密度和反向連結，LLM（大型語言模型）專注於內容的整體質量和相關性。這意味著提供全面、結構良好且有價值資訊的內容更有機會出現在搜尋結果的最前端。透過使您的內容符合 LLM 的期望，您將提升其能見度並確保觸及更廣泛的受眾。這種增加的能見度還可以帶來更多自然流量，因為使用者更傾向於點選那些明確回答他們問題的頂級頁面。
**專業知識 （Expertise）**：AI 驅動的搜尋引擎採用大型語言模型 （LLM），能理解複雜的查詢意圖和技術性術語。深入了解您的產業領域，撰寫展現專門知識的內容，例如案例研究、技術白皮書和深入文章。這些內容將滿足頂尖專家的資訊需求，並幫助您在您的領域建立權威地位。
**權威性 （Authoritativeness）**：建立與您產業中公認的專家和機構合作夥伴關係。引用他們高品質研究、文章和見解，以支援您的內容。透過與權威來源關聯，您可以提升您內容信譽，並向 AI 驅動的搜尋引擎展示您的內容值得信賴且具有影響力。
從查詢意圖中萃取出高相關關鍵字
直接針對使用者意圖的內容能帶來更好的互動效果，並降低跳出率。當使用者發現內容正好符合他們的搜尋意圖時，他們更可能停留在頁面上更長時間、瀏覽網站上的其他頁面，並與內容進行互動。大型語言模型（LLMs）擅長理解使用者查詢背後的上下文和意圖，因此最佳化這些搜尋引擎所需的內容天然地與使用者需求更為一致。這種一致性減少了跳出率，並提高了如站內停留時間和每次會話頁數等指標，這些都是向搜尋引擎傳達你的內容質量和相關性的積極訊號。
理解使用者查詢的細微差別有助於精確定義客戶角色並改善目標定位。LLMs 處理並分析大量資料，提供詳細見解，包括使用者如何表述他們的查詢，以及他們實際上在尋求什麼。
**趨勢觀察：微時刻查詢的興起**
行動裝置普及和語音助理的進步，催生了微時刻查詢趨勢。使用者不再只有在特定時刻才主動搜尋，而是隨時隨地透過簡短、即時的查詢來獲取資訊。內容創作者應關注於針對這些微時刻查詢意圖進行最佳化，提供簡潔扼要、能快速滿足使用者需求的內容。
**深入要點：從查詢意圖中萃取關鍵字**
除了了解查詢意圖的型別，精確掌握查詢中具體的關鍵字更是至關重要。LLM 透過自然語言處理技術，可協助分析查詢中的關鍵字，萃取出具有高度相關性、能有效反映使用者需求的字詞。內容創作者可運用這些關鍵字來制定標題、副標題和內文架構，確保內容與使用者意圖完美契合。
運用大資料掌握先機，打造精準行銷策略
透過研究這些搜尋模式，行銷人員能更深入了解受眾的需求、偏好和痛點。這些資訊可以用來最佳化顧客角色設定、創作更具針對性的內容，並制定有效共鳴的行銷活動。更好的顧客洞察還能促進更加個性化的行銷策略，提高訪客轉化為顧客的可能性。保持技術領先地位確保長期相關性和競爭力。數位環境不斷演變，而像大型語言模型（LLMs）這樣的技術正處於這一變革的前沿。透過調整您的行銷策略以接受這些進步，您將使企業在未來保持競爭力。
**1． 善用AI技術洞悉受眾洞察：** 整合大型語言模型（LLM）等人工智慧技術，分析龐大且多元的搜尋樣式資料，深入探究受眾未表達的需求和潛在動機。這些洞察可協助企業建構更精準的顧客角色，客製化行銷策略，提高轉換成效。
未來－proofing 的策略不僅涉及最佳化當前技術，也包括持續關注新興趨勢與創新。
**2． 持續關注趨勢，勇於擁抱創新：** 積極追蹤數位行銷領域的最新動向，包括新興技術、平台和趨勢。藉由適時調整行銷策略迎合瞬息萬變的市場需求，保持品牌於產業中的競爭優勢。不僅能吸引前瞻性的受眾，更能建立長期穩定的客戶關係。
掌握 AI 驅動搜尋引擎：最佳化策略以提升 SEO 成效和適應性
這種主動的策略使您能夠快速適應搜尋引擎演演算法和使用者行為的變化，確保您的內容在長期內保持相關性和有效性。
**增加可信度與權威性**：高品質且相關的內容在搜尋結果中排名良好，能夠將您的品牌定位為業界權威。這種增加的可信度可以帶來更多觀眾的信任以及更高的轉換率。
**改善轉換率**：當使用者找到直接回答他們問題並滿足其需求的內容時，他們更有可能採取所需行動，不論是購買產品、訂閱電子報或聯絡您的企業。
**提高投資報酬率（ROI）**：專注於創造排名良好且吸引使用者的高品質內容，可以讓您從內容行銷中獲得更好的投資報酬率。由 AI 最佳化內容所產生的自然搜尋流量既具成本效益又可持續發展，長期來看非常划算。
**增強社交媒體觸及範圍**：引人入勝且相關聯的內容更容易在社交媒體平台上被分享，從而增加您的觸及範圍和可見度。社交分享也會驅動額外流量到您的網站，進一步提升 SEO 效果。
**符合語音搜尋趨勢**
隨著語音搜尋日漸普及，運用自然語言處理技術最佳化的內容將獲得更好的排名。對於 SEO 行銷人員而言，從現在開始調整策略以適應 AI 驅動的搜尋引擎至關重要。
大型語言模型（LLMs）尤其擅長處理語音搜尋查詢，因此現在就進行策略調整會隨著此趨勢不斷增長而受益匪淺。
**提高適應能力**
適應 AI 驅動搜尋引擎，使您的行銷策略更加靈活並對演演算法變化反應迅速。這種適應性確保您能夠迅速轉向並調整戰術，以保持高效表現。
透過利用這些優勢，企業不僅可以提升當前在搜尋引擎中的表現，也能在充滿變數數位行銷領域中持續取得成功。
擁抱 AI 搜尋引擎並據此最佳化您的內容，將確保您保持競爭力，並繼續滿足受眾不斷變化的需求。要為 AI 驅動的搜尋最佳化您的內容，可考慮以下步驟：
專注於撰寫經過充分研究且全面的文章，提供有價值的見解和資訊。AI 搜尋引擎優先處理徹底涵蓋某主題並回答潛在使用者問題的內容。
分析搜尋查詢以了解其背後的意圖。根據這些意圖量身訂做您的內容，確保它能直接滿足使用者的需求和期望。
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