使用 Chat GPT 会对 SEO 策略产生负面影响吗？
Posted: Mon Jan 06, 2025 8:25 am
对于成功的 SEO 策略来说，仅仅使用关键字早已不够，后者基于文本为用户提供的含义和附加值。
随着搜索工具的进步，我们在网站上发布的内容也同步发展。超越简单使用关键字的更复杂的方法需要更接近用户和算法的更复杂的文本，这些文本大规模地梳理内容，然后将其放置在搜索结果中。 NLP（自然语言处理）算法的使用允许搜索引擎以语义方式提取含义，即类似于我们人类理解的方式。
什么是语义？
语义方法，就像语言学一样，来自对意义的研究，它基于单词、短语、句子、它们之间的关系以及文本本身的结构。主要指导是通过文本表达的沟通者的意图 - 这通常隐藏在整体中而不是单个部分中。例如，“我的猫有问题”这句话可以有两种方式理解，具体取决于所说的上下文，而代码 01 100 1 001 总是会被计算机以相同的方式读取。
高品质文本清晰易读，无需镇流器和掩模。这就是与销售重叠的内容营销经常陷入困境的地方，因为即使没有深入的内容，我们也想要深入的内容——并非每个主题都同样复杂，量子物理学与简单产品的展示有很大不同。
因此，我们有时会用包含足够字数但不多说的文本来代替不足之处。这样一来，我们实际上是在往自己的碗里吐口水，因为越来越强大的搜索引擎越来越快地认识到这一点，并以糟糕的排名来惩罚我们。甚至谷歌本身也在其成功内容指南中表示，最好删除所有质量不好的内容，而不是用不良内容堵塞页面。一篇排名靠前的精彩内容不会超过五个排名较低的帖子。
这个问题经常发生在提供大量产品的在线商店中，这些产品的描述没有经过深思熟虑，因为它们对应于购买和其他参数，但不对应于用户或搜索引擎。这只能通过对产品进行详细审查并有意义地分配到对用户（和搜索引擎）更友好的销售类别来解决。
那么在语义SEO策略中我们应该注意什么呢？
文本的结构，即内容如何排列成章节、段落等；一词多义（记住猫！）；网络语义实体（定义文本主题的计算机可理解的信息集）；同义词（具有相似含义的不同单词）以及术语本身之间的关系。经过语义分析后，文本中讨论的主题被分组为意义簇，这也影响了主题权威度的结果。
然后进来......生成人工智能
Chat GPT 和 Bard 等工具的强大功能基于NLP 算法的显着进步，这些算法越来越接近于识别含义而不仅仅是单纯的数字。尽管该工具对我们的反应就像我们在与另一个人交谈一样，但到目前为止它只是一个自然语言生成器，它并没有真正理解它所生成的含义——从意识的角度来看，我们仍然处于零和一的状态。然而，由于他也很快学习了文本的语义方面，即查找和撰写文本主题块，因此他能够以“原始”且人类可理解的方式呈现他在互联网上找到的信息。
但这里需要极度谨慎，从语言的角度来看，目前围绕这些工具的热情是不合理的。
为什么？
正是由于缺乏对文本的真正理解，工具无法创建语义优越的产品，而搜索算法 阿根廷电报数据库 将在即将到来的使用 Chat GPT 等工具快速编写的大量通用内容中轻松识别这些产品。
作家与生成人工智能
Marketing Insider Group 机构与 Renegade.com 和 CMO Huddles 合作，进行了一项实验，看看谁写得更好——人类作家还是生成器。 20 篇文本由作家撰写，20 篇由生成者撰写，20 篇由两者合作创作。所有内容均已发布，并测量了搜索引擎上的排名、可见度和访问量。文本长 1000 字，发布在 B2B 内容网站上，并对结果进行为期 10 周的监测。
明显的赢家是人类作家，他们的帖子提高的排名和流量是人工生成的内容的三倍。确实，它们的速度也慢了三倍（当然也更贵......）
在人工生成的内容中，有一个内容实现了病毒式传播，在一段时间内提高了页面的可见度，但只持续了很短的时间。问题在于标题——由人手写的，由于内容没有达到适当的质量，搜索引擎很快就忘记了它。在其他参数中，人工生成的内容表现不佳，甚至降低了其造成的参数——低质量内容。需要注意的是，对于所有人工生成的文本，标题都是由人类编写的，因为工具无法做到这一点。
许多人工生成的内容实际上降低了页面的搜索引擎排名，而人工生成的内容则导致了急剧的上升并包含了更多新的关键词。
混合内容优于人工内容的唯一领域是改善现有的搜索引擎排名 - 但虽然它提高了可见性，但它并没有转化为更多的流量。
是语义上的原因吗？
尽管实验不够复杂，无法分析书面文本中的语义差异，但结果很能说明问题。除了人类创造力的明显参数（基于经验和感受而不是算法）之外，还有语义。
任何经常使用生成内容写作工具的语言学家都会很快认识到它们的缺点。不，问题不仅在于不恰当的指令（尽管这也是一门艺术）——这些工具在语义上相当糟糕，尤其是在斯洛文尼亚语等特定语言中。
问题已经出在语法上，因为这些工具创建的文本基于一种与我们的语言不同的语言来组合子句。因此，这些句子在语法上是不正确的，这大大降低了读者的体验。
最大的问题是一词多义和同义词的使用，因为该工具无法识别隐藏在单词背后的含义，并且它经常使用相同的单词，并且除了作为文学手段之外的重复是不可取的。正是这两种文本工具将内容提升到了更高的质量水平，因为它们基于单词和句子之间的关系，同时也影响着写作风格——如果作者是艺术家，那就更好了文字的工匠，而不仅仅是语法的工匠。
连贯性和凝聚力是文本的两个关键属性，基于文本组件的语言相关性和连通性。没有它们，内容就失去了意义，只是文字的集合，当作者或生成工具不真正理解他所写或所说的内容时，很容易发生这种情况。
在结构方面，生成工具甚至更好，这就是为什么应该充分利用它们，因为它们编辑数据的速度比我们自己阐明数据的速度快得多。
随着搜索工具的进步，我们在网站上发布的内容也同步发展。超越简单使用关键字的更复杂的方法需要更接近用户和算法的更复杂的文本，这些文本大规模地梳理内容，然后将其放置在搜索结果中。 NLP（自然语言处理）算法的使用允许搜索引擎以语义方式提取含义，即类似于我们人类理解的方式。
什么是语义？
语义方法，就像语言学一样，来自对意义的研究，它基于单词、短语、句子、它们之间的关系以及文本本身的结构。主要指导是通过文本表达的沟通者的意图 - 这通常隐藏在整体中而不是单个部分中。例如，“我的猫有问题”这句话可以有两种方式理解，具体取决于所说的上下文，而代码 01 100 1 001 总是会被计算机以相同的方式读取。
高品质文本清晰易读，无需镇流器和掩模。这就是与销售重叠的内容营销经常陷入困境的地方，因为即使没有深入的内容，我们也想要深入的内容——并非每个主题都同样复杂，量子物理学与简单产品的展示有很大不同。
因此，我们有时会用包含足够字数但不多说的文本来代替不足之处。这样一来，我们实际上是在往自己的碗里吐口水，因为越来越强大的搜索引擎越来越快地认识到这一点，并以糟糕的排名来惩罚我们。甚至谷歌本身也在其成功内容指南中表示，最好删除所有质量不好的内容，而不是用不良内容堵塞页面。一篇排名靠前的精彩内容不会超过五个排名较低的帖子。
这个问题经常发生在提供大量产品的在线商店中，这些产品的描述没有经过深思熟虑，因为它们对应于购买和其他参数，但不对应于用户或搜索引擎。这只能通过对产品进行详细审查并有意义地分配到对用户（和搜索引擎）更友好的销售类别来解决。
那么在语义SEO策略中我们应该注意什么呢？
文本的结构，即内容如何排列成章节、段落等；一词多义（记住猫！）；网络语义实体（定义文本主题的计算机可理解的信息集）；同义词（具有相似含义的不同单词）以及术语本身之间的关系。经过语义分析后，文本中讨论的主题被分组为意义簇，这也影响了主题权威度的结果。
然后进来......生成人工智能
Chat GPT 和 Bard 等工具的强大功能基于NLP 算法的显着进步，这些算法越来越接近于识别含义而不仅仅是单纯的数字。尽管该工具对我们的反应就像我们在与另一个人交谈一样，但到目前为止它只是一个自然语言生成器，它并没有真正理解它所生成的含义——从意识的角度来看，我们仍然处于零和一的状态。然而，由于他也很快学习了文本的语义方面，即查找和撰写文本主题块，因此他能够以“原始”且人类可理解的方式呈现他在互联网上找到的信息。
但这里需要极度谨慎，从语言的角度来看，目前围绕这些工具的热情是不合理的。
为什么？
正是由于缺乏对文本的真正理解，工具无法创建语义优越的产品，而搜索算法 阿根廷电报数据库 将在即将到来的使用 Chat GPT 等工具快速编写的大量通用内容中轻松识别这些产品。
作家与生成人工智能
Marketing Insider Group 机构与 Renegade.com 和 CMO Huddles 合作，进行了一项实验，看看谁写得更好——人类作家还是生成器。 20 篇文本由作家撰写，20 篇由生成者撰写，20 篇由两者合作创作。所有内容均已发布，并测量了搜索引擎上的排名、可见度和访问量。文本长 1000 字，发布在 B2B 内容网站上，并对结果进行为期 10 周的监测。
明显的赢家是人类作家，他们的帖子提高的排名和流量是人工生成的内容的三倍。确实，它们的速度也慢了三倍（当然也更贵......）
在人工生成的内容中，有一个内容实现了病毒式传播，在一段时间内提高了页面的可见度，但只持续了很短的时间。问题在于标题——由人手写的，由于内容没有达到适当的质量，搜索引擎很快就忘记了它。在其他参数中，人工生成的内容表现不佳，甚至降低了其造成的参数——低质量内容。需要注意的是，对于所有人工生成的文本，标题都是由人类编写的，因为工具无法做到这一点。
许多人工生成的内容实际上降低了页面的搜索引擎排名，而人工生成的内容则导致了急剧的上升并包含了更多新的关键词。
混合内容优于人工内容的唯一领域是改善现有的搜索引擎排名 - 但虽然它提高了可见性，但它并没有转化为更多的流量。
是语义上的原因吗？
尽管实验不够复杂，无法分析书面文本中的语义差异，但结果很能说明问题。除了人类创造力的明显参数（基于经验和感受而不是算法）之外，还有语义。
任何经常使用生成内容写作工具的语言学家都会很快认识到它们的缺点。不，问题不仅在于不恰当的指令（尽管这也是一门艺术）——这些工具在语义上相当糟糕，尤其是在斯洛文尼亚语等特定语言中。
问题已经出在语法上，因为这些工具创建的文本基于一种与我们的语言不同的语言来组合子句。因此，这些句子在语法上是不正确的，这大大降低了读者的体验。
最大的问题是一词多义和同义词的使用，因为该工具无法识别隐藏在单词背后的含义，并且它经常使用相同的单词，并且除了作为文学手段之外的重复是不可取的。正是这两种文本工具将内容提升到了更高的质量水平，因为它们基于单词和句子之间的关系，同时也影响着写作风格——如果作者是艺术家，那就更好了文字的工匠，而不仅仅是语法的工匠。
连贯性和凝聚力是文本的两个关键属性，基于文本组件的语言相关性和连通性。没有它们，内容就失去了意义，只是文字的集合，当作者或生成工具不真正理解他所写或所说的内容时，很容易发生这种情况。
在结构方面，生成工具甚至更好，这就是为什么应该充分利用它们，因为它们编辑数据的速度比我们自己阐明数据的速度快得多。