Tag: seo

  • Google AI:法官质疑垃圾内容更新是否打击AI内容

    Google AI:法官质疑垃圾内容更新是否打击AI内容

    本周,SEO 领域风起云涌:法官质疑 Google 在 AI 内容方面的垄断地位,垃圾内容更新让自动化发布举步维艰,而关于地理定位的老争议再次爆发。让我们深入了解这对您的缓存意味着什么,尤其是在 Google AI 的背景下。

    法庭之战:Google AI 和“不公平”的内容使用

    联邦法官质疑 Google 将网络内容用于其 AI 评论 的做法,称其“极其不公平”。这给当前的“流量换内容”模式带来了冲击。

    Penske Media 诉 Google 案的细节

    • 在 Penske Media 反垄断案的听证会上,法官 Amit Mehta 质疑 Google 的 AI 评论是否可以被视为“产品改进”。
    • Digital Content Next 首席执行官 Jason Kint 引用法官的话,称这种情况“确实不公平”,并指出改进是“以出版商为代价”开发的。
    • Mehta 法官尚未就 Google 驳回诉讼的动议作出裁决。

    Kint 指出:“出版商无法控制 Google 如何使用他们的内容”,并强调对于依赖搜索流量的出版商来说,拒绝 Google 索引并非一个现实的选择。

    Google 垃圾内容更新:对 AI 发布造成打击

    尽管 Google 尚未正式宣布在八月份的垃圾内容更新中针对 AI 生成内容,但网站所有者的报告表明自动化发布存在问题。廉价的 AI 内容值得冒这样的风险吗?

    初步观察和结论

    • Roger Montti 收集了一些案例,其中完全自动化的网站失去了可见性,而使用 AI 并经过人工修改的资源受到的影响较小。
    • 这些目前只是轶事报告,并非 Google 算法变化的官方确认。
    • Google 发布了 S-CTS 系统,用于检测视频平台上的协调合成滥用,但这与 Google 搜索无关。
    • 仅仅是 AI 创作的事实并非导致排名下降的原因。Google 的政策涉及大规模内容,旨在操纵排名,无论作者是谁。

SEO顾问Takuma Oka警告说,他的样本量很小,结论并非最终。重要的不是AI本身,而是大规模生产的方法和目的。

SEO与GEO:约翰·穆勒怎么说

谷歌的约翰·穆勒再次就“SEO与GEO”的讨论发表了看法,澄清说对于搜索中的生成式AI回答没有特殊要求。也就是说,廉价的假设检验并不意味着可以忘记基本原则。

AI回答的细微差别

  • 穆勒表示,谷歌认为对于搜索中的生成式AI回答,没有什么特别需要做的。
  • 这适用于谷歌搜索,而不是ChatGPT、Perplexity或其他AI系统。
  • 如果您已经在为谷歌优化网站,穆勒没有为AI评论提供新的技术清单。

丹·阿克朱总结道:“基础是相同的。提取的水平不同。”这是一个关键点:有利的CPM只有在考虑平台特性时才有效。

AI推荐:品牌被推荐,但引用他人

新数据显示,AI回答中对品牌的推荐并不能保证直接链接到您的网站。这会影响ROI并需要重新评估指标。

Shero Commerce分析

  • Shero Commerce分析了Google AI Mode、ChatGPT和Perplexity中的1,851个引用。
  • 品牌拥有的页面仅获得2.8%的引用
  • 当品牌按名称被推荐时,其自己的页面仅在31%的情况下获得引用。通常引用的是第三方资源。

阿莱达·索利斯强调:“您的品牌可能会在回答中被推荐……而引用(和点击)却流向了杂志或市场。”这意味着一个视频的独特性成本生成100个AI视频的价格不仅要通过提及来收回,还要通过直接链接来收回。

ChatGPT与Reddit:复杂的引用动态

Promptwatch数据显示,ChatGPT中Reddit的引用份额在8月中旬急剧下降,但新的测试表明,Reddit在信息提取过程中仍然扮演着重要角色。

Google AI: 法官表示怀疑,垃圾邮件更新打击AI内容 — illustration 2

ChatGPT行为的可变性

  • 在一个查询中,ChatGPT有目的地在r/whatnotapp上搜索信息:在71个提取的页面中,48个是Reddit帖子,8个最终引用中有6个来自该子版块。
  • 四天前,Sugantham Mohanadasan发现ChatGPT为另一个查询提取了84个Reddit帖子,但没有引用任何一个。

Mohanadasan总结道:“Reddit的引用并非简单地‘关闭’了。它们似乎取决于查询。”这表明,不同来源的价格比较及其引用性是一个动态过程,需要持续监控。

本周,可见性与实际价值之间的差距日益明显。出版商分享信息,但并非总能获得流量。品牌获得推荐,但链接却流向其他地方。Reddit 可以成为 AI 的数据来源,但却不会出现在最终引用中。“AI 可见性”正在成为一个过于宽泛的概念,需要更精确的指标来评估 ROI

重要的不仅是被索引,还要获得提及、引用、点击,并最终实现转化。每投入一卢布能带来多少收益——这才是关键问题。重新审视您的策略和指标,以免浪费预算。

常见问题

Google AI 对内容的“不公平”使用是什么?

法官 Amit Mehta 认为,Google 在其 AI 评论中使用出版商内容,而没有给予出版商足够的补偿或控制权,这造成了不公平的优势,因为出版商无法在不损失流量的情况下拒绝 Google 索引。

Google 的垃圾内容更新真的针对 AI 生成的内容吗?

Google 官方尚未证实这一点。然而,根据网站所有者的报告,完全自动化生成内容的资源失去了可见性。同时,AI 内容经过人工修改的网站受到的影响较小。重点在于大规模生成内容以操纵排名,无论生成方式如何。

John Mueller 对 AI 回答的 SEO 有何建议?

Mueller 认为,对于 Google 搜索中的生成式 AI 回答,没有特殊要求。如果您已经针对 Google 优化了网站,则无需为 AI 评论提供额外的技术清单。但是,重要的是要记住,不同的 AI 系统提取和选择来源的方式不同

为什么品牌可能被 AI 推荐,但链接却指向其他网站?

Shero Commerce 的研究表明,AI 系统通常按名称推荐品牌,但引用第三方资源(例如杂志或市场)而不是品牌的官方页面。这意味着品牌的可见性并不总是能转化为直接点击和您网站的流量

ChatGPT 在引用 Reddit 方面的行为有何变化?

数据显示,ChatGPT 中对 Reddit 的引用变得更加复杂,并取决于具体的查询。在某些情况下,Reddit 被积极使用和引用,而在另一些情况下,提取了大量数据,但没有引用。这表明算法的动态性以及持续分析 AI 系统在特定主题上偏好的来源的必要性。

  • 谷歌对抗AI内容:八月垃圾内容更新带来了什么?

    谷歌对抗AI内容:八月垃圾内容更新带来了什么?

    最近的谷歌八月垃圾邮件更新似乎旨在打击大规模生成的用于SEO的AI内容。在线资源报告指出,此次更新的一部分与删除专门为操纵搜索排名而创建的AI生成材料有关。这与谷歌最近关于识别此类垃圾邮件的研究工作相符,这对于所有从事AI广告视频大规模AI视频生成的人来说是一个重要的提示。

    重要的是要理解:AI的使用本身并不会使内容成为垃圾邮件。然而,任何旨在通过关键词排名的材料,通常都在普通内容和垃圾邮件之间徘徊。谷歌似乎已经实施了新的机制来检测越过这条线的AI生成内容,这可能解释了许多积极使用AI进行UGC广告的网站排名下降的原因。

    对AI生成内容的影响

    专家们正在积极讨论此次更新的后果。例如,

    Oka Takuma (@OkaTakuma1) 写道:“关于这次谷歌垃圾邮件更新,似乎那些使用Claude Code、Codec等自动发布内容的网站普遍被过滤并失去了排名。谷歌可能通过附加某种‘AI信用’来自动识别此类内容,类似于生成的图像或视频。”

    他还指出,一些最初手动发布内容,然后转向LLM自动化的网站在某些情况下得以幸存。这归因于积累的域名信任。完全通过自动化从头开始创建的网站没有来自谷歌的“信任信号”。

    人工审核作为缓冲

    Oka Takuma 举了一个有趣的例子,提到一家发布AI生成内容的日本杂志未受更新影响。原因很简单:

    “……但到目前为止,它没有受到任何处罚(当然,我们在发布文章前会进行人工视觉审核)。”

    这强调了人工控制的重要性,即使在使用带字幕的AI头像AI语音配音等技术时也是如此。人工审核可以成为订阅式AI制作的救命稻草。

    Seiichi Satoweb (@seiichi_satoweb) 认为问题不在于AI内容本身,而在于其为操纵搜索结果而进行的大规模生产。他指出:

    “运营媒体的公司应该检查8月18日至21日的排名。……如果排名下降,我认为首先不应怀疑文章质量,而应怀疑‘大规模生产方法’。”

    Google将大规模生成内容的恶意使用定义为创建大量页面,主要目的是操纵搜索排名,而不是为了支持用户。这对于那些寻求AI内容制作为加密货币订购此类服务的人来说至关重要。

    • 为SEO目的大规模生成AI视频可能存在风险。
    • AI换脸视频带字幕的AI虚拟形象应服务于实际用途。
    • 关注质量而非数量,是Google新现实中生存的关键。

    “AI垃圾”及其后果

    在Blackhat World等论坛上,用户抱怨搜索结果中充斥着“AI垃圾”。一位参与者写道:

    “他们终于意识到AI垃圾正在占据搜索结果。我最近搜索了一个快速教程,关于如何在应用程序中更改设置,结果看到了连续4个网站,显然是AI生成的文章来回答这个问题——它们看起来完全一样,有着相同的AI副标题和项目符号格式,糟糕的段落间距,3句话被扩展到500字。AI垃圾页面是新的门页,Google正在努力应对。”

    这证实了,如果涉及低质量内容,AI与真实UGC的效率目前仍存疑问。生成100个视频每天500个AI视频的生产线必须以质量策略为支撑,而不仅仅是数量。

    Google против AI-контента: что принес августовский спам-апдейт? — illustration 2

    Google新系统:S-CTS

    Google最近发布了一项关于名为S-CTS(可扩展集群终止系统)的新系统的研究。该系统旨在识别和终止AI生成垃圾邮件网络。这意味着用于电子商务的AI视频工厂或通过大规模生成API进行文本生成视频现在都受到了密切关注。

    一个AI创意多少钱1分钟AI视频的成本——这些指标现在不仅要从生产角度评估,还要从潜在的SEO风险角度评估。

    Google八月份的垃圾内容更新清楚地表明,无脑大规模生成AI内容以进行SEO的时代即将结束。现在,随着加密项目的AI UGCAI广告视频的创建变得越来越容易,专注于质量、独特性和对用户的真正价值变得至关重要。不仅仅是神经网络编写脚本和剪辑,而是创造有意义和有用的东西。

    对于那些希望扩展其内容生产的人来说,像Synthesia的替代品这样的解决方案必须明智地使用,并辅以不与Google原则相悖的策略。只有这样,才能在一个“不可能扩展——现在可能”但要注重质量的世界中取得可持续的成功。

    常见问题

    在Google的语境中,“AI垃圾”是什么?

    “AI垃圾”是指低质量、由人工智能大规模生成的内容,其主要目的是操纵搜索排名,而不是为用户提供有价值的信息。它通常以重复的短语、糟糕的格式和缺乏原创性为特征,就像在没有适当控制下创建的AI广告视频一样。

    Google如何区分高质量的AI内容和垃圾内容?

    Google本身不会惩罚AI的使用。主要关注点是内容创建的目的及其对用户的价值。如果带字幕的AI头像AI语音配音用于创建有用、独特且经过人工验证的材料,则不被视为垃圾内容。问题出现在大规模使用神经网络生成视频,纯粹为了SEO而忽视质量的情况下。

    Google的S-CTS系统是什么?

    S-CTS(可扩展集群终止系统)是Google开发的新系统,旨在识别和终止从事AI生成垃圾内容的网络。它是打击大规模生产低质量内容的工具,这些内容使用大规模生成API来创建数千个页面或视频。

    可以使用AI创建UGC内容吗?

    是的,可以使用神经网络进行UGC广告,但要谨慎。成功的关键是创建有价值和独特的内容,使其看起来真实。AI与真实UGC的效率将取决于AI与创意过程的整合程度,以及内容经过人工检查的细致程度,以避免“AI垃圾”。

  • AI搜索的再利用:创作者如何规避品牌算法

    AI搜索的再利用:创作者如何规避品牌算法

    在一个人工智能聊天机器人成为消费者新入口的世界里,品牌正在改变其可见性策略。现在,创作者的简报中出现了一个新项目:人工智能可见性。营销人员已经意识到,当大型语言模型(LLM)积极扫描社交媒体、博客和新闻门户以寻找用户查询的答案时,传统的SEO和付费广告方法已不足够。关键在于人工智能能够解读的“视频DNA”和内容“矩阵”

    人工智能可见性:内容的新现实

    以前,品牌自己决定在互联网上发布什么信息。如今,人工智能搜索正在掌握主动权,它依赖于外部的、更真实的信息来源。

    “机器会寻找最容易获取的公共信息和最真实的信息,以接近答案。这并非来自品牌本身,”Viral Nation首席执行官乔·加列塞(Joe Gagliese)指出。

    创作者是人工智能信任的关键

    Zoom的例子展示了这一趋势:该公司与记者兼创作者Naima Raza合作,通过讲故事来提升权威性。这是规避广告禁令的一种方式,即当直接的广告信息不起作用时。

    衡量和优化人工智能可见性

    尽管创作者活动与人工智能可见性之间的直接联系仍在发展中,但相关性已显而易见。Trevant高级副总裁兼总经理克里斯蒂娜·卡夫林(Christina Coughlin)指出,几乎每个新提案都要求跟踪创作者内容在人工智能搜索结果中的表现。

    这促使代理机构重新利用内容并调整策略。

    代理机构的人工智能可见性策略

    1. 审计现有内容:Trevant分析哪些创作者和内容类型在LLM中产生了最多的引用。
    2. 持续监控:在活动期间跟踪引用,以优化和规划未来的合作。
    3. 与SEO整合:例如,Crispin的团队与SEO专家合作,逆向工程GEO流程,以增强创作者的影响力。

    这种方法使那些以前对网红营销持怀疑态度的品牌看到了视频独特性和内容在人工智能搜索中的价值。

    AEO 和内容的技В术方面

    创作者正在积极学习 AEO(答案引擎优化),创建专门的网站并进行审计。重要的是,社交媒体帖子的标题必须是机器可读的,并包含足够的信息供 LLM 扫描。

    “除了简单的信息共享和您对标题的所有常规期望之外,我们现在突然说:‘好吧,这是在线搜索的新长尾,我们需要确保这个标题尽可能有效地工作’,”Sway Group 首席执行官丹尼尔·怀利强调说。

    创作者需要考虑什么:

    • 信息“粘合”:创建完整、信息丰富的内容,易于为 AI “重新打包”
    • 内容“拆分”:将一个网络研讨会转换为 50 个短片,用于不同的平台。
    • 元数据:尽可能详细和相关的描述、标签。

    然而,专家警告不要过度。Later 首席执行官斯科特·萨顿指出,关于新肥皂的 30 万个 TikTok 如果不在正确的索引位置,可能无法进入 AEO。

    Репурпозинг для ИИ-поиска: как креаторы обходят алгоритмы брендов — illustration 2

    这强调了独特性包内容扩展战略方法的重要性。

    常见问题

    什么是 AI 可见性,为什么它很重要?

    AI 可见性是指品牌内容在回答用户查询时能够被大型语言模型 (LLM) 和 AI 聊天机器人发现和引用。它很重要,因为越来越多的人开始通过 AI 搜索进行购物,而没有出现在那里的品牌会失去潜在客户。这就像您的内容的“克隆”,在新的数字现实中为您工作。

    创作者如何帮助品牌提高 AI 可见性?

    创作者可以创建真实、信息丰富且结构良好的内容,这些内容易于被 LLM 扫描。他们的积极评价和评论被 AI 视为比品牌直接广告更可靠。他们通过提供高质量、自然的内容来帮助“欺骗”算法。

    什么是 AEO,它与 SEO 有何不同?

    AEO(答案引擎优化)是针对答案引擎(例如 AI 聊天机器人)优化内容,这些引擎旨在直接回答用户的问题。与专注于搜索引擎关键词的传统 SEO 不同,AEO 侧重于提供清晰、权威和完整的答案,AI 可以轻松提取和使用。这是考虑到 AI 逻辑的“视频广告再加工”

    是否可以简单地对现有内容进行独特化以提高AI可见性?

    是的,重新利用和独特化现有内容是一种有效的方法。这可能包括改变视频的背景和基调,适应TikTok、Shorts、Reels,重写字幕以实现机器可读性。目标是从一个内容中创建100个独特的内容,但重要的是要确保新内容符合AEO要求并能被AI正确索引。

    结论

    AI搜索时代正在改变品牌和创作者的游戏规则。通过真实的创作者内容投资AI可见性不再是可有可无,而是至关重要的。这不仅仅是“从零开始比较价格”,而是迈向主导新数字现实的战略一步。

    立即开始调整您的内容策略,让您的品牌在未来的AI世界中不仅可见,而且被引用。探索为A/B测试生成变体适应不同社交媒体的可能性,以最大限度地利用您的每一位内容。

  • 批量发布视频:AI内容的非显而易见风险及规避方法

    批量发布视频:AI内容的非显而易见风险及规避方法

    大规模视频发布和自动化内容分发的时代,许多公司依靠AI生成来实现规模化。然而,这个行业背后隐藏着可能使所有努力付诸东流的风险。虽然自动发布短视频服务承诺无缝集成和节省时间,但大型AI开发商却在大量收购旧印刷书籍。为什么?因为在“垃圾”内容时代之前印刷的书籍具有无法模仿的质量。

    为什么AI巨头要购买旧书?

    • 数据质量:2022年之前出版的书籍包含未受AI生成“噪音”污染的原始数据。
    • 避免“垃圾”:创建AI的公司正在支付真金白银,以避免使用自己的“垃圾”内容进行训练。
    • 不可复制性:与AI响应不同,AI响应在重复请求时可能会发生变化,而旧书的质量是稳定的。

    “用于训练AI的最佳数据就在书架上,”ISBNdb(一家为AI实验室提供书籍的经纪公司)声称。

    AI内容水印:无形控制

    该行业正处于AI内容控制新时代的边缘。5月19日(在I/O 2026上),谷歌宣布其隐形水印系统SynthID已经标记了超过1000亿张AI图像和视频,以及大约6万年的音频。这些标记的验证已在Google搜索和Chrome中实施。

    主要参与者及其承诺:

    • 谷歌:用于图像、视频和音频的SynthID。
    • OpenAI:承诺将SynthID嵌入通过ChatGPT、Codex和API生成的所有图像中。
    • Anthropic:自2026年8月2日起,Claude模型将在全球范围内在模型级别嵌入生成文本中的水印。

    这意味着任何自动发布短视频或文本都将带有无形的来源痕迹。即使您使用TikTok、YouTube、Instagram的统一面板进行自动调度,您的内容也可能被标记。

    水印的局限性和规避方法

    尽管水印系统看似普遍,但它们也有其局限性:

    • 重写和翻译:深度重写或翻译文本会显著降低水印检测的准确性。
  • 短文本:短的事实性结论也给检测带来了困难。
  • 演示版本:公开可用的检测器版本通常是演示版本,不能反映生产系统中使用的真实功能。
  • 已经出现了用于去除水印的工具,例如在 GitHub 上,它们通过另一个模型重写文本。然而,这并不能保证完全去除水印,并且在 10 个账户中发布此类内容仍然存在风险。

    AI 内容为何是“垃圾”?

    大量生成的 AI 内容通常不会进入用于创建模型参数记忆的训练数据主体。这意味着它不会形成长期价值,也不会促进品牌知名度。

    geoSurge 的研究表明,模型更倾向于搜索它们已经知道的内容。在模型记忆中排名前 10 的品牌在搜索查询中被提及的频率是其他品牌的 3.2 倍(55.7% 对 17.4%)。这表明,即使在 5 个平台上发布也无济于事,如果内容没有进入 AI 的“记忆”。

    Google Research 证实:前端模型编码了 95-98% 的事实,但无法直接回忆起其中四分之一或三分之一。这意味着即使您的 AI 内容已编码,如果没有特殊提示,它也可能无法访问。

    批量发布视频:AI 内容的隐性风险和规避方法 — 插图 2

    结论:注重质量,而非数量

    押注于批量发布 AI 生成的视频是一种风险,可能导致内容价值的损失。生产 AI 的公司正在积极打击“垃圾”内容,购买高质量数据并实施检测系统。

    如果您使用批量发布服务,请记住:真正的价值不在于数量,而在于质量和原创性。长期战略应旨在创建能够在 AI 模型中形成稳定参数记忆的内容,而不是试图欺骗检测系统。如果您的内容被标记为“垃圾”,500 次发布的成本可能为零。

    随时了解 AI 和 SEO 领域的最新发展,以便您的每月批量发布套餐带来真正的回报。了解如何整合 AI 和 SEO 以实现最大效率。

    常见问题

    什么是 SynthID,它如何影响批量发布视频?

    SynthID 是 Google 的一项隐形水印系统,用于标记 AI 生成的图像、视频和音频。它影响着大规模视频发布,因为它能够识别由人工智能创建的内容,这可能会影响其排名和传播。

    能否从 AI 生成的文本中删除水印?

    存在一些删除水印的方法,例如深度重写文本或通过其他模型进行翻译。然而,这些方法的有效性无法保证,并且 AI 开发公司正在不断改进其检测系统。

    为什么 AI 公司要收购旧的印刷书籍?

    AI 公司收购旧的印刷书籍是为了训练其模型,因为这些书籍包含高质量、未受损的数据,这些数据是在大规模 AI 生成内容出现之前创建的。这有助于提高 AI 系统的质量和可靠性。

    如何选择大规模发布服务以应对 AI 内容风险?

    在选择大规模发布服务时,优先选择那些注重内容质量而不仅仅是数量的服务。寻找有助于创建独特、有价值内容的解决方案,这些内容能够在 AI 模型中形成持久的记忆,而不仅仅是生成“垃圾”。