AI对SEO的影响分析
自搜索引擎问世以来，其功能已从简单的搜索代理演变为依托人工智能（AI）和机器学习（ML）的复杂算法。这些新技术从两个截然不同的角度对搜索引擎优化（SEO）产生了深远影响。
首先，基于AI的新排名算法能够对元数据进行深入的分析，这使得将网站推广到搜索引擎结果页面（SERP）顶部变得愈加困难。其次，尽管搜索结果的整体质量显著提升，但利用各种技巧和黑帽手段操控搜索结果的难度也增加了（尽管这种做法依然存在）。
总的来说，人工智能彻底改变了SEO的运作方式。接下来，我们将深入探讨如何在搜索引擎营销中运用AI，以及精通这些技术的营销人员如何更好地实现目标并提升关键绩效指标。
什么是“AI技术”？
人工智能技术根据其模拟人类行为和能力的能力可分为三种类型：
- 人工狭义智能（ANI）或弱AI：其功能范围较窄，通常只能执行特定任务，例如Google的RankBrain、Apple的Siri或Amazon的Alexa。
- 人工通用智能（AGI）或强AI：具有人类的多种能力，能够解决多种问题并从经验中学习。
- 人工超级智能（ASI）或假想AI：应当超越人类的智力。
迄今为止，ANI是唯一被成功实现的人工智能类型。
为什么需要机器学习？
机器学习是人工智能的一个应用，能够在无需明确编程的情况下从经验中自动学习和改进。机器学习的崛起是对日益增长的数据量进行分析的结果，其底层算法保持不变，但用于选择特定答案的代码的内部权重和偏差会发生变化。
数据科学家常将用于实现机器学习的技术称为算法，算法是一系列分步操作，通常涉及计算，能够在有限的步骤中解决特定问题。机器学习中的算法通过从数据中学习来解决问题。
尽管机器学习算法具备学习能力，但“学习”一词的确切含义常常难以界定，因为不同的算法可能采用不同的方法从数据中提取信息。学习过程通常需要大量数据，以便在特定输入的情况下提供预期响应。每个输入/输出对都是一个示例，其他示例能使算法更易于学习。
机器学习的核心在于，利用算法可以表示未知的数学函数，通过观察一组输入和输出的数据，算法能够推测出这些函数。机器学习算法基于可修改的数学函数，能够在面对未见过的输入时进行预测。
机器学习的原理
机器学习的中心思想是，通过观察数据，算法可以找到未知的数学函数并将其用作内部数学函数的修改。根据预期结果和输入数据的类型，算法可以根据学习风格进行分类。选择的学习风格取决于数据类型和预期结果。
常见的学习风格包括：
- 监督学习：算法建模输入与目标输出之间的关系，以根据先前数据的学习来预测新数据的输出。
- 无监督学习：使用无标签数据进行训练，发现数据中的模式。
- 半监督学习：在标记成本高昂的情况下，利用未标记数据的潜在信息来构建模型。
- 强化学习：通过与环境的互动，算法根据观察结果进行自我学习，以最大化回报或最小化风险。
随着我们必须处理的信息量迅速增长，机器学习已成为自动化日常工作、节省时间和提高生产力的必要手段。
人工智能如何在搜索引擎算法中使用？
了解AI算法的工作原理后，我们可以探讨其在SEO中的应用。机器学习的进步推动了基于AI的SEO的发展。尽管自2003年以来这一领域一直在探索，2013年推出的Word2vec标志着一个重要的里程碑，这是一种使用神经网络模型进行自然语言处理（NLP）的技术。
2015年，Google使用Word2vec数据库构建和启动了RankBrain，并将其作为Hummingbird算法的一部分。RankBrain是一个AI驱动的自我学习系统，使Google能够加快关键字类别的验证速度，从而提供与用户搜索查询最相关的内容。RankBrain能够理解文本的含义，发现单词之间的关联，并适应不同国家和语言的请求。
Google指出，除了内容质量和链接之外，该算法是现代搜索排名的第三个重要因素。
2019年发布的Google BERT算法则进一步提升了这一进程。BERT是基于神经网络的NLP学习系统，旨在深入理解自然语言，帮助Google更好地理解用户查询并提供相关结果。
在SEO中使用AI的示例
内容创作
AI已被广泛应用于内容创作。一些内容和SEO专业人员使用OpenAI的GPT-2模型进行创作。GPT-2是一个大型语言模型，经过800万个网页的数据集训练，旨在预测下一个单词以匹配上下文。
据说，由该转换器生成的文本与人类撰写的内容几乎没有区别。作为一名内容营销商，我的目标之一是提升品牌知名度并通过媒体发表文章以增强影响力。我曾提交过一篇由GPT-2生成的文章，竟然成功获得编辑的批准，而编辑们并未察觉是由机器撰写的。
GPT-2模型能够生成不同语言的文章和评论，使用方法也非常简单。只需访问托管该模型的网站，输入一小段文本并点击“完成文本”按钮，系统便会生成多个段落。
GPT-3
OpenAI最近发布了第三代开源语言预测模型GPT-3，能够生成与示例样本相似的句子。用户在论坛上发布由GPT-3生成的内容时，引起了积极的反响，显示出其生成内容的潜力。
如果内容营销占据了你业务业绩的50％或更多，那么提升AI技能是值得的。GPT-3模型可用于大规模创作简短内容、生成元描述、旧内容的ALT标签等任务。
消除日常任务
通过使用预构建的模型，AI可以帮助简化日常工作。我曾经遇到了一些完全或部分由AI自动化的SEO任务，例如语义聚类、表达选择和反向链接获取自动化等。
此外，使用独特的算法，内容营销人员可以更有效地创建和分析其内容计划。
语音搜索
随着AI虚拟助手的普及，语音搜索变得越来越重要。许多互联网用户已开始使用虚拟助手进行购物，预测到2021年，所有网络浏览会话中将有30％是在无屏幕环境下完成。
要保持品牌竞争力，了解如何优化语音查询的内容变得至关重要。
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