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  • 品牌通过内容系列和吉米·亨德里克斯的遗产加强SEO

    品牌通过内容系列和吉米·亨德里克斯的遗产加强SEO

    在 人工智能主导搜索的时代，Fender 和 Marshall 等品牌不得不重新审视其战略。他们投资于品牌内容，以提高在 AI 模型中的可见性和聊天机器人，如今70% 的美国消费者使用它们来研究产品。这不仅仅是一种趋势，更是公司保持相关性的必要条件。品牌通过内容系列和 Jimi Hendrix 的遗产来加强 SEO，展示了传统公司如何适应数字营销的新现实。

    SEO 的综合方法：品牌如何适应 AI 搜索

    现代数字环境瞬息万变，随着人工智能在搜索引擎中的出现，品牌必须寻找新的方法来保持其知名度。Fender 和 Marshall 等公司积极投资于品牌内容，不仅是为了吸引消费者，也是为了优化其在 AI 模型和聊天机器人中的存在。

    这些工具越来越受欢迎：70% 的美国消费者已经使用它们来搜索产品和信息。对于品牌而言，这意味着传统的 SEO 方法已经不足。有必要创建不仅对人类具有信息性和吸引力，而且易于人工智能算法解释和重视的内容。

    Fender：从交易网站到讲故事平台

    Fender，世界著名的吉他制造商，在重新构想其在线形象方面迈出了重要一步。据临时营销总监 Kelly Magrath 称，他们的目标是将网站从一个简单的市场转变为“我们可以用作讲故事平台的正门”。

    • 视频内容：Fender 更新后的网站包含简短而有力的视频。它们不仅讲述了品牌的故事，还展示了传奇音乐家，例如Jimi Hendrix，他们曾使用 Fender 吉他演奏。还关注了制作这些乐器的大师，强调了他们的精湛技艺和奉献精神。
  • 社交媒体：大部分编辑内容通过 Fender 自己的社交渠道（包括 YouTube）积极传播。在这里，您可以找到专门介绍重要里程碑（例如 Telecaster 75 周年）的完整视频系列，或效果踏板的详细演示。
  • 目标：这些努力的主要任务是提高 Fender 在产品发现和消费者旅程研究早期阶段的知名度。通过创建丰富多样的内容，Fender 旨在当消费者寻找乐器信息时成为关注的焦点。

Marshall Group：通过重振音乐历史来推广品牌

Marshall Group，著名的放大器和耳机制造商，也积极利用内容营销来加强其品牌。他们推出了一个独特的 YouTube 系列，名为“Dead Venues”（已故场地）。

在这个系列中，新的音乐团体在早已消失但具有传奇色彩的俱乐部（如 London Fog 或 China Chalet）的舞台上表演。这种方法不仅让 Marshall 能够支持年轻的音乐场景，还能提醒人们其在音乐界丰富的遗产。

“我们是挑战者。我们以标志性吉他放大器品牌而闻名，随着我们进入新的品类，我们确实需要重新思考我们希望在消费者眼中成为什么样，”Marshall Group 品牌营销副总裁 Christine Kennedy Grant 说。

于 5 月启动的“Dead Venues”活动旨在在支持当代现场音乐场景和公司产品之间建立牢固的联系。特别关注在竞争激烈的耳机市场中脱颖而出，Marshall 旨在凭借其历史和文化影响力占据领先地位。

内容对 AI 搜索和消费者行为的影响

根据 Skyword 机构进行的一项调查，美国有 70% 的消费者在搜索产品和公司时积极使用 ChatGPT 或其他 AI 摘要。这些数据强调了内容的关键重要性，这些内容可以被 AI 模型有效利用以形成答案和建议。

为什么内容成为 AI 搜索成功的关键因素？

  • 更多 AI 数据：高质量、结构良好的品牌内容为 AI 模型提供了大量的分析信息。这增加了品牌在 AI 生成的答案中被推荐或提及的可能性，因为 AI 旨在提供最完整和最相关的数据。
  • “ChatGPT 是新的口碑传播”：Attention Arc 可发现性副总监 Urvashi Manral 认为，要在 AI 搜索引擎中占据主导地位，内容是最快、最有效的方式。关于品牌的优质内容越多，其被 AI 提及和积极感知的机会就越大。
  • 原创性——差异化的关键：IDHL 的内容主管 Emma Sibbles 强调，独特、原创的内容，反映品牌的专业知识和观点，受到 AI 平台的高度重视。与充斥关键词的帖子不同，此类内容展示了真正的价值和权威性。

    • 创意机构 Happylucky 的首席执行官 Emily Stutzman 补充道：“一个拥有真实观点、专业知识、案例、经验和有用背景的品牌，为 AI 平台提供了比旨在‘散布’20-30 个关键词的博客文章更丰富的信息来源。”

    不只是 AI：人为因素和品牌建设

    重要的是，这些内容创作工作不仅针对“机器人读者”。它们还为人类客户履行着重要的品牌建设职能。讲述故事、展示价值观和专业知识的内容，与受众建立了深厚的情感联系。

    Brands Boost SEO Through Content Series and Jimi Hendrix's Legacy — illustration 2

    Happylucky 首席创意官 Ben Hennes 表示：“一个持续发布原创想法、有用经验、独特观点和直接体验的品牌，建立了一个知识库，当消费者在搜索时，这可能成为品牌的优势。”这意味着高质量的内容服务于双重目的：为 AI 优化和巩固消费者忠诚度。

    策略和展望：下一步是什么？

    全球营销人员正在积极应对搜索格局的这些变化。Kantar 的一项调查显示，75% 的营销人员计划在明年增加在 AI 助手可见性方面的支出。这表明人们普遍认识到适应搜索营销新现实的重要性。

    SEO 公司 BrightEdge 的创始人兼首席执行官 Jim Yu 建议：“最好的起点之一是内容，在那里你有获胜的权利。”这意味着创建符合品牌核心专业知识和价值观的内容，公司可以在其中展示其独特性和权威性。

    The Shipyard 机构的媒体总监 Stephanie Estes 指出，她的机构正在积极尝试自己的内容、创作者活动以及品牌在 YouTube 等平台上创建的视频的“推广”如何帮助它们被 LLM（大型语言模型）感知。这强调了不仅要创建内容，还要战略性地分发内容的重要性。

    常见问题

    什么是全周期一站式视频制作，它如何帮助AI搜索？

    全周期一站式视频制作是一套视频内容创作服务，涵盖从创意和剧本开发到拍摄、剪辑、后期制作和发布的所有阶段。在AI搜索的背景下，高质量、原创的视频（类似于Fender或Marshall制作的视频）为AI模型提供了丰富的品牌信息来源，包括其历史、产品和价值观。这显著提高了品牌在AI生成答案中的引用率和可见性，因为AI偏爱真实、独特和深入的数据，而这些数据通常包含在专业制作的视频内容中。

    如何选择一个为AI搜索优化的视频内容制作承包商？

    在选择一个为AI搜索优化的全周期视频制作承包商时，请注意以下关键标准：

    1. 讲故事的经验：确保承包商能够创造引人入胜且能引起情感共鸣的叙事，有效地将您的品牌核心信息传达给目标受众。
    2. 对SEO和AI的理解：承包商团队了解内容不仅会被人类感知，还会被搜索引擎和AI模型感知，这一点很重要。这包括了解视频结构、元数据和关键词使用的最佳实践。
    3. 制作质量：高质量的图像和声音对于内容感知至关重要。专业制作的视频更能赢得信任并更好地吸引注意力。
    4. 作品集：研究承包商的作品示例。为其他品牌（尤其是在您的细分市场中）成功完成的项目可以很好地表明他们的能力。
    5. 综合方法：理想的承包商不仅提供视频制作，还提供分发策略，包括针对YouTube、社交媒体和其他平台的优化，这是AI优化不可或缺的一部分。

    是投资旧内容的再利用（repurposing）还是从头开始创建新内容以进行AI优化？

    这两种方法都有其优点，并且可以根据您的目标和资源而有效。再利用现有内容（例如，将长文章转换为短视频、信息图表或音频播客）可能是一种经济有效的方式，可以增加AI可用的数据量。这使得您可以从已创建的材料中提取额外价值。

    然而，从头开始创建专门为AI搜索设计的新原创内容通常会产生更好的结果。此类内容从一开始就考虑到AI模型高度重视的独特性、深度、专业性和结构化要求。它使品牌能够在新的或小众查询中占据领先地位。

    最佳策略是两者的结合：重新利用有价值的旧内容以扩大其覆盖范围，并创建新的、具有战略意义的内容，这些内容将有针对性地针对现代AI算法和搜索引擎进行优化。

    结论

    AI搜索时代要求品牌深刻反思其内容策略。投资于原创、高质量的叙事，正如Fender和Marshall成功展示的那样，不仅成为吸引受众注意力的方式，而且是提高可见性的关键因素在不断变化的数字环境中。为了让您的品牌在AI回复中脱颖而出并超越竞争对手，有必要订购全周期视频制作，这不仅能讲述您独特的故事，而且会针对现代搜索算法和AI模型进行精心优化。立即联系我们，了解我们如何帮助您的品牌在AI搜索时代成为领导者，并有效利用内容营销的潜力。

  • CPM划算吗？忘掉搜索排名，计算实际现金

    CPM划算吗？忘掉搜索排名，计算实际现金

    CPM划算吗？忘掉搜索排名，计算实际现金

    CPM划算只有当它能转化为金钱时。随着Google Search Console中AI概览（AIO）的出现，传统的排名指标被扭曲，造成了对可见性的错误认知。这要求我们重新思考SEO效果评估方法，将重点放在实际访问量和转化率上，而不是那些毫无价值的数字。

    Block Flattening：Google如何扭曲数据

    Google Search Console使用一种名为“块扁平化”（block flattening）的方法来显示AI概览。这意味着整个AIO块（通常出现在第一位）被视为一个单一位置，而其中所有链接在报告中都获得相同的“顶级”位置。

    “跟踪AI功能的传统排名很难做到有用，”Google Search的John Mueller表示。

    这导致即使是隐藏在“显示更多”按钮后面的链接，也获得了与立即可见的链接相同的第1位。最终，Search Console的数据可能显示高可见性，但用户可能根本没有注意到您的网站。

    为什么“平均排名”不再有效

    “平均排名”的问题在AIO出现之前就存在，因为它只是一个简单的数学平均值。搜索是个性化的：结果因地理位置、设备和查询而异。将所有这些因素混合成一个平均值并不能反映真实情况。

    • 您的页面可能在AIO中排名第1，但在普通结果中排名第19。
    • Search Console可能会显示“平均排名”为10，但隐藏了这些极端值。

    展示次数（Impressions）如何误导人

    Google计算展示次数的规则已经过时，没有考虑到现代搜索结果的交互性。只要结果加载到页面上，即使用户没有看到它，也会记录一次展示。这意味着：

    • AIO中的所有链接默认都被计为展示，即使用户只阅读了第一句话。
    • 隐藏在交互元素（例如“显示更多”）后面的链接，在用户点击它们之前不会被计为展示。

    这造成了一个悖论：不可见的链接获得了“展示”，而有用但隐藏的链接却被忽略了。

    AI对点击率和流量的影响

    研究表明，AIO显著改变了用户行为，并影响了CPM是否划算。例如：

    • Seer Interactive的研究表明，引用网站的CTR下降了61%。
    • SEJ的实地研究发现，AIO使普通自然结果的点击量减少了约38%。

    这是因为用户直接从AIO获取所需信息，而无需访问第三方网站。这对于信息查询尤其如此，AIO在21%的情况下出现。

    CPM划算吗？忘掉搜索排名，计算实际现金 — illustration 2

    哪个更便宜：横幅广告还是定向广告？关注结果

    与其追逐虚无缥缈的排名，套利者应该专注于实际指标。如果您了解自己正在衡量什么，那么低成本测试假设是可行的。如果您看到您的品牌在AIO中被提及——这已经很好了。接下来需要关注：

    • 实际网站访问量：有多少用户真正访问了您的网站。
    • 潜在客户生成：您收到了多少查询或联系方式。
    • 转化率：完成了多少销售或目标行动。

    这些指标不会被“块扁平化”扭曲，并能清晰地了解每花费一卢布能带来多少钱。为了控制页面的实际显示，请使用模拟实时查看的工具，而不是依赖Google的平均数据。

    常见问题

    Search Console中的“块扁平化”是什么？

    “块扁平化”是一种方法，Google Search Console将整个AI概览（AIO）块合并为一个位置，通常是第一个。该块内的所有链接在报告中都获得相同的“顶级”位置，无论其实际位置或用户可见性如何。

    为什么Search Console中的平均排名变得不那么可靠了？

    平均排名一直是一个平均指标，没有考虑到搜索的个性化（地理位置、设备）。随着AI概览的出现，它变得更加不可靠，因为同一个页面可能在AIO中排名第一，而在普通结果中排名第二十，这导致了扭曲的平均值。

    AI概览如何影响点击量？

    AI概览可以显著降低自然结果的点击量。用户通常直接从AIO获取所有必要信息，而无需访问第三方网站，这导致许多资源的CTR下降。

    除了Search Console中的排名，还应该关注哪些指标？

    除了排名，还应该关注实际指标：实际网站访问量、潜在客户生成、转化率，以及您的品牌是否在AI概览中被提及。这些指标能更准确地反映您SEO的实际效果。

    结论

    旧的指标不再有效。成本与结果——这才是重要的。忘掉“平均排名”和“展示次数”的幻觉，它们不会带来现金。专注于实际访问量、潜在客户和销售。只有这样才能了解您的CPM是否划算以及AI是否值得投入。分析单位经济效益，而不是Google自己承认不准确的报告。转向基于实际数据而非毫无价值数字的新评估策略。

  • AI搜索：如何创建真正被索引并带来价值的内容

    AI搜索：如何创建真正被索引并带来价值的内容

    在大规模AI视频生成和其他类型内容的时代，许多公司面临一个问题：他们专门为提高AI搜索可见性而创建的新页面没有被索引，也没有带来预期的结果。为什么会这样？以及如何为AI视频广告和其他格式构建有效的工作流程？答案在于理解的不仅仅是内容，而是解决方案差距。

    AI搜索中的“内容均等”问题

    一位客户发现，他为AI搜索创建的新页面没有被Google索引。团队遵循了所有建议：分析AI的回答，研究竞争对手，找出差距并创建更全面的内容。然而，在Google Search Console中，这些页面显示为“已抓取 – 当前未索引”。

    “索引需要时间，”SEO顾问说，但已经过去了一个月。

    问题在于所谓的“内容均等”。内容质量高且组织良好，但它只是重复了已有的信息，没有添加任何新的东西。这并没有带来AI所重视的信息增益。

    信息增益与竞争差距的区别

    • 竞争差距：这是您没有但竞争对手有的东西。填补这些差距很重要，但对于信息增益来说往往不够。
    • 信息增益：这是新的、独特的信息，可以帮助用户或AI做出决策。

    解决方案差距：有效内容的关键

    与其仅仅填补竞争差距，不如专注于解决方案差距。这是用户或LLM做出决策所需的信息，但您和竞争对手都没有。

    示例：“坎昆最佳家庭度假村”

    查询“坎昆海滩上最好的全包式家庭度假村是哪个？”不仅仅是一组关键词。这是一个决策请求。AI系统必须评估标准：“全包式”、“家庭”、“海滩上”。

    “全包式”：没那么简单

    “全包”的定义通常是模糊的。营销善于推销承诺，但不善于界定范围。例如，一家度假村在常见问题中指出，套餐包括住宿、餐饮、饮料、运动、娱乐和儿童项目，但短途旅行和水疗服务可能需要额外付费。

    另一家度假村用一整页来介绍“全包”服务，但很难找到确切的包含内容。

    问题不在于内容缺失，而在于它没有完全满足标准。用户或AI必须拼凑定义，才能理解“全包”在哪里结束，“额外费用”在哪里开始。

    “家庭友好型”：美丽词语背后隐藏着什么

    “家庭友好型”也存在类似情况。度假村可能有一个很棒的儿童和家庭区，但对14-17岁青少年项目的描述可能过于笼统。家长想知道具体细节：这是有监督的儿童看护还是可选活动？工作时间是多久？有哪些活动？青少年是否会离开度假村？监督水平如何？这些问题都没有得到解答。

    内容分析工具可能会显示度假村在青少年项目方面“主题覆盖率很高”。但家长评估的不是内容架构，他们做出的决定是为了满足家庭需求。

    新的内容创建方法：从标准到知识

    要创建真正可索引并有用的内容，必须改变方法。我们不应仅仅生成内容，而应：

    AI搜索：如何创建真正可索引并有用的内容 — 插图 2
    1. 确定客户解决方案：客户或LLM试图解决什么问题？
    2. 识别解决方案标准：哪些标准对做出此决定很重要？
    3. 查找现有证据：支持这些标准的信息在哪里？
    4. 发现证据空白：缺少哪些信息？
    5. 限定空白：这是知识空白、信息碎片化还是故意缺失？
    6. 获取知识：如果信息不存在，如何获取？
    7. 验证：检查信息的准确性和完整性。
    8. 创建内容：使用AI将知识转化为内容。

    新知识从何而来？

    AI可以分析数千页，但它无法“产生”组织事实。如果青少年项目的监督政策没有记录，模型就不会知道。如果没人测量过房间到海滩的实际距离，AI就不会创造出这个知识。

    答案可能存在于：

    • 支持请求中
    • 呼叫中心记录中
    • 内部网站搜索查询中
    • CRM记录中
    • 产品文档中
    • 调查问卷中
    • 培训材料中
    • 专家员工的头脑中

    有时，即使是Reddit、评论、论坛和其他社区也很有用，人们会在那里讨论公司遗漏的细节。例如，一个度假村将自己描述为“家庭友好型”，而一位沮丧的家长则解释了当他试图为三岁的孩子报名参加儿童俱乐部时发生的事情。

    AI和内容的未来

    AI显著降低了将知识转化为内容的成本。现在，订阅式神经生产或每天500个视频的AI流水线已成为现实。然而，这并不能消除获取知识的必要性。通过文本生成视频或批量生成API并不能创造事实，它们只是处理现有数据。

    优势向上游转移：更好地理解客户决策，识别他人遗漏的标准，揭示组织内部隐藏的运营知识，将其与您的产品和经验联系起来，并在发布前验证答案。这不仅仅是创建AI广告视频或为加密项目创建AI UGC，这是在创造价值。

    有时这意味着分析查询，有时意味着听取支持电话，有时意味着发现Reddit用户正在回答公司从未涉及的问题。有时这意味着一些看起来老式的事情：与专家交谈并获取新知识。

    AI可以帮助我们发现空白，组织证据，并将获得的知识转化为有用的内容。但对于真正的信息增益，总会有一些东西需要获取。

    常见问题

    什么是“内容同质化”以及为什么它对SEO有害？

    内容同质化是指创建的内容几乎完全重复了竞争对手或其他来源已有的信息。它对SEO有害，因为搜索引擎，尤其是AI搜索，会寻找独特、有价值和新的信息（信息增益），这些信息有助于用户做出决策，而不是简单地复制已有的内容。此类内容通常不会被索引或排名不佳。

    AI如何帮助创建带来信息增益的内容？

    AI可以显著加速内容创建的许多阶段：从竞争对手分析和发现现有空白，到组织证据和将知识转化为内容。然而，AI无法独立创建新的、独特的知识。它是处理和组织信息的强大工具，但人类在研究、专业知识和理解用户需求方面的贡献对于实现信息增益仍然至关重要。

    竞争性空白与解决方案性空白有何区别？

    竞争性空白是指您的竞争对手拥有而您没有的内容领域。填补这些空白有助于您赶上竞争对手。解决方案性空白是指用户（或AI）做出重要决策所需的信息，但您和竞争对手都没有，或者信息零散不完整。专注于解决方案性空白可以帮助您创建真正有价值和独特的内容。

    掌握新的内容创作方法，让您的带字幕的AI虚拟形象或换脸AI短片不仅仅是生成视频，还能带来真正的价值。了解神经网络如何编写脚本和剪辑，而您则专注于核心——知识。了解一个AI创意多少钱或1分钟AI视频的成本，以及如何通过创建真正解决客户问题的内​​容来最大化投资回报率。

  • 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

    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

    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或生成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

    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广告视频或大规模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头像或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内容制作或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换脸视频或带字幕的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个视频或每天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创意多少钱或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 UGC或AI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头像或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

    这强调了独特性包和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测试生成变体和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

    在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”。