生成式人工智能会彻底改变内容创作吗？

网络营销领域日新月异，近年来最令人振奋的发展之一便是生成式人工智能（AI）——例如ChatGPT——的应用日益广泛。企业面临着一项挑战：如何在保持高质量标准的同时，采用创新技术来提升其在搜索引擎中的可见度。 此前，我的同事卡洛琳·基克（Carolin Kick）已阐述了生成式人工智能在搜索引擎广告（SEA）中的优势，今天我们将聚焦于其在搜索引擎优化（SEO）中的应用。一个问题随之浮现：生成式人工智能如何应用于SEO？我们将探讨AI技术如何改变SEO的日常工作流程，以及随之而来的机遇与挑战。最后，我们将分析谷歌自身将如何应对这些新机遇。

生成式人工智能（AI）是机器学习的一个分支，它使机器能够自主生成文本、图像、视频及其他内容，这些内容与人类创作的内容极为相似，往往难以区分。它基于生成模型，尤其是神经网络，这些模型通过学习海量数据集，并能据此生成新内容。生成式AI模型经过训练，能够从数据中提炼出潜在模式，从而重构其训练数据。

相关领域已取得重大进展，尤其是在大型语言模型（LLMs）方面。这些模型会根据输入文本评估可能的后续内容出现的概率。随着计算能力的指数级增长，这些模型能够表示高度复杂的概念。例如，支撑ChatGPT的语言模型GPT-4很可能包含了超过6万亿个单词，涵盖了人类历史上几乎所有可通过电子方式获取的书籍和科学著作。 大型语言模型的一个关键特征是其自主性：生成的文本在生成之时，往往本身就是一项正在执行的策略。因此，大型语言模型能够在极少的人工干预下开发并执行业务流程，甚至可以调用其他人工智能模型作为“子程序”。这使得其应用范围超越了自动内容生成，涵盖了文本、图像、视频及程序代码的开发。

在探讨具体方法之前，有必要先明确需要人工智能辅助的应用场景。大型企业面临的一些挑战，例如资源匮乏或层级结构复杂，无法通过引入人工智能来解决。然而，在许多日常任务中，生成式人工智能大有可为，它能释放人力，以便专注于更关键的问题。人工智能可协助分析海量数据集、建立高效流程并加快任务执行速度。那么，生成式人工智能在搜索引擎优化（SEO）中具体如何应用呢？ 让我们探讨这个问题，并深入分析生成式人工智能技术如何应用于SEO的日常工作中。

关键词研究是SEO工作中的一项常规任务。无论是新项目的启动阶段、了解新市场的基础情况，还是为正在进行的项目构思创意，人工智能都能在为目标受众研究合适的关键词、进行聚类分析以及准备数据方面节省宝贵的时间。 但需要注意的是，由于大型语言模型（LLMs）的训练成本高昂且耗时，它们通常无法反映最新知识。特别是关于搜索量的数据，最好将其视为有保留的估计值。通过知名SEO工具提供的搜索量数据进行数据补充至关重要。

利用生成式人工智能进行内容创作是一个热门话题。人工智能可用于生成高质量内容，例如博客文章、产品描述或网站元数据。自动化内容创作可以节省时间和资源，从而能够定期更新现有内容。然而，应避免盲目信任机器；必须始终由人类专家对内容进行审核。那些尝试过 ChatGPT 或其他语言生成程序的人可能会发现，并非所有信息都总是准确的。 因此，人工事实核查是必不可少的。

产品文案的自动生成：让我们以产品描述为例：如何通过人工智能生成高质量的产品文案？经验法则是：提示词（即给AI的指令）越详细，生成的结果就越好。例如，给ChatGPT的提示词应尽可能精准，以确保生成的结果具有最高实用性。 内容应采用何种格式？字数应控制在多少？内容应包含哪些风格和特殊特征？ 内容应包含多少个章节和子标题？所有这些信息都有助于提升最终成果的质量。此前调研的关键词也应纳入提示词中。产品描述尤其适合作为应用场景，因为其结构通常较为固定（例如独特卖点、优势、应用领域），且产品往往存在不同版本（例如尺寸或颜色）。

我们的一些客户不仅面临为自家网站撰写产品文案的挑战，还需为零售商提供产品信息。在此应用场景中，生成式人工智能可融入创作流程。通过使用适当的提示词，可将先前生成的产品文案调整为符合零售商和电商平台具体要求的内容，并从原始文本中提取产品标题、属性及描述。
内容生成后，必须检查格式规范并核实事实信息。显然，AI 虽能简化日常内容创作工作，但无法完全取代人工参与。此时，文案撰稿人可以松一口气了！

借助生成式人工智能进行质量保证：尽管质量保证并非新鲜事物，但它是人工智能能够提供协助的日常任务之一。人工智能模型可用于检查内容的语法和拼写错误，确保行文风格的一致性，把控语气和语言风格，并进行抄袭检测以确保内容的原创性。

利用人工智能进行语言翻译：如果客户在国际环境中开展业务并在不同市场销售产品，生成式人工智能可以协助内容翻译，并使其适应当地的搜索习惯。 这是一种显著的快速获益方案，因为AI提示词已经制定完毕，且结果已事先获得专家的批准。在翻译内容之前，必须针对相应市场研究合适的关键词，因为简单的直译并不利于搜索引擎优化（SEO）。内容翻译应由母语人士进行审核。此用例的初期投入极少，但成效显著。

生成的 SEO 元数据：生成式人工智能也可用于创建 Google 摘要。标题和描述是 SEO 中的重要手段，用于在搜索结果页面（SERPs）上说服用户关注品牌、内容和产品。标题与描述的配合必须体现用户的搜索意图，才能促使用户点击摘要。通过合适的提示，人工智能可以提供恰当的措辞，并给出建议和创意。 当然，必须提供正确的关键词，并且始终要留意建议内容的篇幅，因为这是AI的另一个短板。

最后，让我们来探讨一下谷歌搜索生成式体验（SGE）对搜索引擎优化（SEO）和内容创作的影响。鉴于此，制作更多内容还有意义吗？谷歌已就其计划如何通过SGE处理生成式内容给出了答案。他们将AI生成的内容直接整合到谷歌搜索结果中，并在搜索结果页面（SERPs）上直接回答搜索查询，其规模远超以往的特色片段。 随着用户在自然搜索结果中越来越频繁地获得直接答案，企业担心这会导致自然搜索流量的流失。

首先，企业应思考其特定的商业模式是否会受到影响，以及可能产生何种影响。是仅会流失流量，还是也会造成收入损失？这在很大程度上取决于具体的商业模式。 对于内容发布商而言，可以预见流量和收入都可能出现下滑；而B2B企业虽然可能流失流量，但因其在产品领域具备专业优势，收入未必受损。这些平台是纯粹提供信息，还是具备销售转化功能？
基于上述考量，应如何应对生成式内容？未来，谷歌将能够直接在搜索结果页面（SERPs）中通过生成式内容回答简单的搜索查询，这将使得此类内容在搜索排名中脱颖而出变得更加困难。

一如既往，这要视具体情况而定。人工智能的应用取决于具体对象。如果涉及的是词汇表形式的资讯类内容，谷歌完全有能力在搜索结果页面（SERPs）中直接提供答案。然而，对于内容复杂且信息量大的着陆页，谷歌则难以在搜索结果页面中独立生成此类内容。因此，评估人工智能在内容创作过程中的参与程度以及需要多少人工干预至关重要。 随着SGE的推出，那些容易生成的内容价值可能会降低，因此必须决定哪些内容仍值得保留，哪些则不然。
未来，企业必须致力于成为AI和用户共同的信息来源。客户必须将企业与他们的查询和主题联系起来，理想情况下直接将网站作为信息来源。

企业如何成为主要信息来源？未来几个月需要完成哪些任务？提升网站知名度、流量和新用户数量的有效途径包括站外SEO优化、反向链接以及数字公关。企业必须跳出自身网站的局限，才能提升知名度。因此，诸如站内和站外优化等经典SEO策略在未来依然至关重要。

您是否已做好准备，迎接谷歌搜索生成式体验带来的新挑战？或者您在网站的站内和站外优化方面需要支持？请点击此处联系我们。我们期待您的垂询。