2024年要告別谷歌SEO了嗎

好久沒(méi)寫(xiě)文章了，不是不想寫(xiě)，而是我對(duì)自己的文章有要求，有點(diǎn)強(qiáng)迫癥的感覺(jué)，我希望我的文章一定是保持這個(gè)行業(yè)最新鮮的內(nèi)容，和國(guó)外SEO行業(yè)同步接軌。

這段時(shí)間一直在關(guān)注國(guó)外AI的發(fā)展，尤其是openAI前段時(shí)間出來(lái)的王炸產(chǎn)品，text to video。

其實(shí)一年前GPT-4出來(lái)的時(shí)候我就跟某Youtube大佬探討過(guò)，我預(yù)測(cè)OpenAI肯定會(huì)出現(xiàn)text to video產(chǎn)品，所以當(dāng)text to video真正出現(xiàn)的時(shí)候我倒沒(méi)覺(jué)得有什么大不了的，讓我驚艷的是視頻質(zhì)量，從視頻的分辨率，運(yùn)鏡角度，模擬物理世界的真實(shí)性方面，吊打之前很火的幾家AI Video產(chǎn)品。

如果未來(lái)人類(lèi)有部科技史，那么2023年一定是是AI元年，這一年標(biāo)志著大型語(yǔ)言模型能夠接入實(shí)際場(chǎng)景應(yīng)用，2024年剛開(kāi)始，誰(shuí)也不知道今年會(huì)出現(xiàn)什么爆炸性的AI產(chǎn)品出現(xiàn)。

回歸到谷歌SEO行業(yè)，AI是不是真的要改變SEO的格局，就目前來(lái)說(shuō)，AI還無(wú)法從質(zhì)上去改變SEO，但是我們已經(jīng)看到了這個(gè)量變積累過(guò)程中的微小的質(zhì)變。

但是我們要做好和傳統(tǒng)的SEO告別的準(zhǔn)備，因?yàn)檫@一天不遠(yuǎn)了，保守估計(jì)5年之內(nèi)，我說(shuō)的質(zhì)變是整個(gè)SEO的算法，傳統(tǒng)的爬取，索引，排名機(jī)制會(huì)發(fā)生改變，以往我們非常重視的幾個(gè)指標(biāo)，曝光量，點(diǎn)擊率，跳出率，停留時(shí)間等指標(biāo)相應(yīng)的可能會(huì)退出SEO的歷史舞臺(tái)。

對(duì)于SEO從業(yè)者來(lái)說(shuō)，在接下來(lái)的幾年時(shí)間里要做好空杯心態(tài)的準(zhǔn)備，不管你在過(guò)去擁有多少豐富的SEO經(jīng)驗(yàn)，在A(yíng)I面前大家都在同一起跑線(xiàn)，如果你對(duì)人工智能的基本原理不清楚，很可能會(huì)在未來(lái)的日子里無(wú)法更準(zhǔn)確地使用AI工具。

這就倒逼著一部分從業(yè)人員必須學(xué)習(xí)人工智能，SEO從業(yè)門(mén)檻也會(huì)變高。

雖然ChatGPT已經(jīng)出來(lái)一年多了，但是我發(fā)現(xiàn)大部分使用者對(duì)于Prompts的使用還只是停留在基本對(duì)話(huà)階段，也就是只是單純的在上面提問(wèn)很寬泛的問(wèn)題，然后GPT給出一個(gè)寬泛的回答，而不是像一個(gè)工程師那樣去建構(gòu)問(wèn)題框架。

這其實(shí)就是因?yàn)槿狈?duì)于大型語(yǔ)言模型的學(xué)習(xí)，不了解人工智能運(yùn)行的邏輯。

那么2024年對(duì)于谷歌SEO，我們有哪些值得注意的點(diǎn)，我給大家列了以下幾個(gè)關(guān)鍵詞

Google AI/SGE

Google Search Generative Experiment正在改變SEO的流量入口。

什么是SGE

圖片來(lái)源：Google

SGE就是基于谷歌的大型語(yǔ)言模型Bard可以更快的把用戶(hù)想要的答案呈現(xiàn)出來(lái)。

圖片來(lái)源：Google

比如上面圖片中我搜索學(xué)習(xí)langchain是不是需要python基礎(chǔ)，搜索結(jié)果直接給出呈現(xiàn)出通過(guò)AI大模型總結(jié)的答案。

它還給出來(lái)具體學(xué)習(xí)的步驟，不需要你點(diǎn)擊傳統(tǒng)的自然搜索結(jié)果頁(yè)面url

圖片來(lái)源：Google

除此之外，我們還可以繼續(xù)點(diǎn)擊下面的follow up獲取更多的答案

比如我想知道How Langchain help Google SEO

圖片來(lái)源：Google

SGE的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)就是直接給出搜索答案，不用挨個(gè)點(diǎn)擊自然結(jié)果去查看內(nèi)容，從用戶(hù)體驗(yàn)角度來(lái)說(shuō)節(jié)省很多時(shí)間。

缺點(diǎn)有以下幾個(gè)：

1.提供的答案準(zhǔn)確性不能保證，尤其是針對(duì)YMYL類(lèi)型的問(wèn)題，它會(huì)給你提示讓你咨詢(xún)專(zhuān)業(yè)人員。

2.造成傳統(tǒng)自然排名網(wǎng)站流量下降，這個(gè)無(wú)法避免，因?yàn)镾GE的結(jié)果會(huì)排在SERP，Ads還有Featured Snippet前面。

3.SGE里面除了有AI提供的答案，在旁邊也會(huì)提供一些網(wǎng)站鏈接，對(duì)于出現(xiàn)在這個(gè)AI框里面的網(wǎng)站，流量會(huì)大幅增長(zhǎng)。

圖片來(lái)源：Google

SGE如何工作的

目前我們看到的SGE結(jié)果都是針對(duì)一些長(zhǎng)尾具體的關(guān)鍵詞，例如what is /how to /best suppliers for 這些關(guān)鍵詞。

所以我們?nèi)绻胱屛覀兊木W(wǎng)站進(jìn)入到SGE結(jié)果中，需要針對(duì)這些長(zhǎng)尾詞做好頁(yè)面的優(yōu)化。

因?yàn)槲覀兺ㄟ^(guò)點(diǎn)擊SGE結(jié)果中的箭頭標(biāo)志會(huì)看到更多的網(wǎng)站，這些網(wǎng)站能夠出現(xiàn)在這里是因?yàn)樗麄冺?yè)面內(nèi)容有針對(duì)what is tang suit這個(gè)詞做過(guò)優(yōu)化。

圖片來(lái)源：Google

不過(guò)谷歌也并沒(méi)有說(shuō)當(dāng)用戶(hù)在什么情況下都能出現(xiàn)SGE，谷歌只是說(shuō)在大多數(shù)情況下，可能有些關(guān)鍵詞或者某些國(guó)家目前還無(wú)法出現(xiàn)SGE的結(jié)果。

比如我們搜索Acadia National Park的時(shí)候，就不會(huì)出現(xiàn)AI Spot

圖片來(lái)源：Google

如何把頁(yè)面優(yōu)化到AI SPOT里面

目前AI Spot內(nèi)部的頁(yè)面大部分還是首頁(yè)的SERP，也就是說(shuō)如果你之前某個(gè)頁(yè)面排在谷歌首頁(yè)，那么大概率你可以進(jìn)入AI Spot中。

傳統(tǒng)SEO優(yōu)化和SGE優(yōu)化區(qū)別在哪里

最主要的區(qū)別就是schema優(yōu)化，谷歌可以通過(guò)你站內(nèi)schema標(biāo)簽識(shí)別內(nèi)容，這些schema包括不限于H標(biāo)簽，reviews，tables等內(nèi)容。

從目前的趨勢(shì)看，谷歌發(fā)布SGE目的是為了更好的滿(mǎn)足用戶(hù)搜索需求，但是帶來(lái)的負(fù)面影響就是傳統(tǒng)的SEO流量下滑。

但距離SEO真正的死亡也不是一時(shí)半會(huì)的事，畢竟用戶(hù)的習(xí)慣還是需要時(shí)間去改變，我們需要做的就是維持好現(xiàn)有流量，然后繼續(xù)保持對(duì)AI的學(xué)習(xí)。

Prompts Engeering

我們可以翻譯成提示工程，我覺(jué)得這個(gè)不管是對(duì)于SEO從業(yè)者還是各行各業(yè)的人來(lái)說(shuō)都要學(xué)習(xí)下。

大家如果有時(shí)間可以去Youtube上搜索下Prompts Engeering的視頻，有非常多的學(xué)習(xí)視頻。

圖片來(lái)源：Youtube

另外我們從Google Trends上也能看到目前提示工程的熱度

圖片來(lái)源：GoogleTrends

圍繞Chatgpt等大語(yǔ)言模型的人工智能肯定會(huì)催生出一批提示工程的崗位，而且不同行業(yè)會(huì)出現(xiàn)不同的提示工程崗位，比如針對(duì)數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)的提示工程，在線(xiàn)教育的提示工程，傳統(tǒng)制造業(yè)的提示工程，至于提示工程師的水平那就要看你對(duì)人工智能還有你本行業(yè)的理解程度了。

目前我從Google上搜到的Prompt Engineering的薪資水平，Generative AI給出的回復(fù)是Prompt Engineer在美國(guó)的年薪是62977美金，然后Gen AI又根據(jù)Quora上面的回答給出的回復(fù)是年薪15W刀，不管這個(gè)薪資水平是不是真假，但是能看出來(lái)提示工程師在未來(lái)是個(gè)非?；馃岬穆殬I(yè)

圖片來(lái)源：Google

我又在Reddit上看到有人討論P(yáng)rompt Engineering的薪資水平，截個(gè)圖片。

圖片來(lái)源：Google

美國(guó)的求職網(wǎng)站ziprecruiter.com給出的一個(gè)大概薪資水平

圖片來(lái)源：ziprecruiter

美國(guó)不同州給出的薪資也不同，加州給的工資最高，平均9萬(wàn)刀的年薪。

所以你們知道為什么全球的頂尖人才都跑到美國(guó)去了嗎

圖片來(lái)源：ziprecruiter

以前我們講做SEO不僅要對(duì)SEO理解的深刻，而且你還得是自己這個(gè)行業(yè)的專(zhuān)家，這樣你內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)才會(huì)比別人寫(xiě)的好。

同樣提示工程，你不僅要把AI理解透，而且也要對(duì)你本行業(yè)理解透，這樣你才會(huì)寫(xiě)出高價(jià)值的Prompts，Prompt不是隨便亂寫(xiě)的，是基于一定的邏輯框架再結(jié)合你行業(yè)本身的問(wèn)題。

給大家舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子，比如你是做辦公家具行業(yè)，你想讓ChatGPT寫(xiě)營(yíng)銷(xiāo)文案。

你需要讓ChatGPT明白以下幾點(diǎn)：

1.賦予它一個(gè)身份，比如辦公家具的工程師

2.客戶(hù)的用戶(hù)畫(huà)像，性別，年齡，國(guó)家等等

3.本身產(chǎn)品的價(jià)位

4.文案的語(yǔ)氣，是嚴(yán)肅的，還是幽默的

以上只是一個(gè)最基本的prompt engineering的參考，實(shí)際上需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容還很多。

給大家推薦一個(gè)免費(fèi)學(xué)習(xí)prompt engineering的網(wǎng)站，語(yǔ)言有中文和英文，英文好的可以直接看英文。

promptingguide.ai

圖片來(lái)源：promptingguide.ai

2024年，提示工程是大家必須要學(xué)的一項(xiàng)技能，你的英文條件允許可以直接去外網(wǎng)學(xué)習(xí)，我學(xué)習(xí)任何東西得益于我的英文能力，直接去外網(wǎng)跟著老外學(xué)，老外真是非常喜歡sharing，而且無(wú)私免費(fèi)sharing。

在這點(diǎn)上我們國(guó)內(nèi)這幫人比美國(guó)搞AI的那幫人不知道高到哪里去了，他們就知道埋頭搞研究，而我們國(guó)內(nèi)的AI大神早已出了199的課程一年賣(mài)了5000萬(wàn)。

沒(méi)錯(cuò)，說(shuō)的就是“AI圈子里面和OpenAI 創(chuàng)始人Alterman平起平坐的華人大神”李一舟。

E.E.A.T

第三個(gè)關(guān)鍵詞就是E.E.A.T. 2024年是AI內(nèi)容爆炸的一年，同樣第一手的真實(shí)經(jīng)驗(yàn)就非常重要，用戶(hù)可不想看到你的網(wǎng)站充斥著大量AI內(nèi)容。

比如你經(jīng)營(yíng)一家婚姻情感咨詢(xún)網(wǎng)站，你讓AI再怎么寫(xiě)它也寫(xiě)不出婚姻的經(jīng)歷，然后擁有真實(shí)婚姻經(jīng)歷的人寫(xiě)出來(lái)的文章一看就是真實(shí)的，讓那些在圍城里面的人產(chǎn)生共鳴。

做好E.E.A.T可以借鑒以下幾點(diǎn)：

1.邀請(qǐng)行業(yè)的大佬來(lái)你網(wǎng)站貢獻(xiàn)文章

2.去行業(yè)專(zhuān)家網(wǎng)站博客投稿

3.文章中多引用數(shù)據(jù)

4.多寫(xiě)真實(shí)案例經(jīng)歷

最好不要直接發(fā)布AI寫(xiě)的內(nèi)容，2024年谷歌會(huì)持續(xù)給AI生成的內(nèi)容降權(quán)。

最后強(qiáng)烈建議大家一定要多去關(guān)注AI方面的學(xué)習(xí)，這種學(xué)習(xí)不是說(shuō)聽(tīng)說(shuō)AI最近很火你才去學(xué)習(xí)，這種大概率學(xué)不下去，最好是跟你自己的行業(yè)能結(jié)合起來(lái)，帶著一定的目的去學(xué)習(xí)。

比如我最近一直在Youtube和Google尋找LLM如何能夠和SEM,SEO結(jié)合起來(lái)的學(xué)習(xí)資源，包括我比較看好的prompt engineering。

數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)這個(gè)行業(yè)也是不斷在變化的，還是要持續(xù)不斷地學(xué)習(xí)。

（來(lái)源：大衛(wèi)搞跨境）

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