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via https://searchengineland.com/optimize-ai-search-llm-visibility-tactics-468106 一场由SEO界最值得信赖的声音参与的圆桌会议，解释了LLM如何真正浮现品牌、为何捷径会失败，以及当前有效的方法是什么。当前SEO最大的挑战之一并非AI本身，而是围绕它不负责任地传播的错误信息。 SEO并未消亡——而是在进化。这意味着我们有责任理解这个行业如何变化，并谨慎选择听取谁的意见。 我并非轻易感到震惊的人，但过去一年我看到的一些关于AEO（或GEO）的讨论，着实让人瞠目结舌——即使对打过肉毒杆菌的人来说也是如此。 我仍记得一位演讲者告诉满屋的营销人员，他“为任何仍在从事SEO工作的人感到遗憾”，随后却立即将过时的策略推荐为获取LLM可见性的“秘方”。这真是……令人痛苦。 值得庆幸的是，懂行的人终于出面了。本周，四位业内最受信赖的声音——莉莉·雷、凯文·因迪格、史蒂夫·托特和罗斯·哈金斯——齐聚一堂，举行了一场关于搜索未来的圆桌讨论。这无疑是我参加过最有用的AEO会议。每个人都分享了他们个人用来实现LLM可见性的具体策略。 以下是他们的核心观点。 1. 软文广告有效LLM目前尚不区分付费广告内容和自然社论内容。这意味着在信誉良好的发布商上投放位置恰当的软文，可以帮助品牌出现在AI搜索结果中，其效果类似于赢得的媒体报道。与传统公关一样，发布商的信誉度仍然至关重要。 2. 内容联合发布可以扩大可见性付费的内容联合发布可以增加覆盖面，但质量比数量更重要。专注于信誉良好、相关性高的发布渠道，并谨慎使用此策略。 3. 为每个受众和用例创建专属页面随着AI搜索变得更加个性化，那些为每个受众群体、行业和应用场景创建定义清晰页面的品牌将处于更有利的位置。这种结构有助于LLM理解相关性，并且无论有没有AI，它都是一种强大的SEO实践。 4. 主页清晰度你的主页应该清晰地传达你服务谁以及你做什么。LLM解析主页内容远比解析导航菜单容易得多，因此依赖导航菜单来解释你的服务是一种错失的机会。 5. 优化网站页脚不要忽视你的页脚。放置在此处的品牌和服务信号正被LLM捕捉。威尔·雷诺兹分享了一个很好的案例研究，展示了页脚内容如何直接影响AI可见性。 6. 不要优先考虑 llm.txt尽管有各种猜测，但没有任何主流LLM确认使用 llm.txt 文件，谷歌也已明确表示不使用。你的时间和精力最好用在其他地方。…

via https://www.searchenginejournal.com/why-your-seo-isnt-working-and-its-not-the-teams-fault/551729/ 多年来，我曾受邀审计众多企业的搜索项目，并将它们转变为世界级的解决方案。 一次又一次地，我发现那些SEO团队聪明、能干，并且按章执行，但结果却未能实现。 排名波动不定。自然流量增长停滞。管理层变得沮丧。最终，有人提出了那个不可避免的问题：“是我们的SEO团队表现不佳吗？” 大多数时候，答案是否定的。失败的不是团队，而是他们所处的系统。 本文探讨了即使是在最成熟的企业内部，SEO也会失败的结构性、组织性和领导层面的原因。 剧透预警： 这与关键词研究或失效链接关系不大，而与制约真正绩效的无形壁垒息息相关。 本文延续了我《AI时代SEO的新角色》一文中的主题，在那篇文章中，我探讨了SEO如何演变成一门更广泛的组织学科，其根基在于系统思维、结构化内容和战略协同。 误诊问题：将SEO视为孤立的职能 在大多数公司，SEO仍被视为埋藏在营销部门内的一个战术性职能。它很少被整合到上游的产品规划、开发流程或数字治理中。 因此，当自然流量和表现滞后时，领导层关注的是SEO团队的工作流程、代理合作伙伴或绩效仪表盘，而不是围绕他们的系统。 这就像在赛车多年未升级时，却去指责维修站的工作人员。 SEO无法取得成效的5个结构性原因 而在当今的AI时代，又多了一层新的复杂性：平台本身可能在与你为敌。 生成式引擎和搜索助手不仅是在导流，更是在改写信息发现的方式。 如果你的内容没有为AI的消费和引用来进行结构化，那么即使你的SEO团队付出最大的努力，也不会产生效果。 可见性不仅仅通过优化来赢得，更是由那些受过训练来合成、总结、有时甚至完全绕过归因的系统来授予的。 以下是我在表现不佳的组织内部最常见的问题： 1.…

原文地址：https://moz.com/blog/behavioral-data-for-search-whiteboard-friday 大家好，我是茱莉亚·帕诺佐，一名从神经科学家转行的营销人。今天，我想谈谈对搜索至关重要的行为数据。为什么是行为数据？因为搜索已经发生了巨变。 这种变化不仅体现在我们所熟知的搜索形式上——过去12个月中，AI概览、自然产品轮播等功能的引入，影响了信息类和交易类查询；用户的搜索行为本身也发生了变化。 AI概览、自然产品轮播等影响搜索的功能的引入。 用户已经开始进行更具对话性的搜索，他们的搜索旅程现在横跨不同的渠道，包括社交媒体和大语言模型。据Gartner.com估计，到2026年，传统搜索引擎的流量将下降25%，搜索营销的市场份额将被AI聊天机器人和其他虚拟助手抢占。 搜索不再是线性的旅程。搜索旅程不再线性，涵盖了SEO、SXO、CRO和UX。 如今，SEO的评估标准是基于不再线性、由用户驱动的旅程。SEO从业者过去一直羞于谈论用户行为，并将其推给UX团队，因为它不是官方的排名信号。然而，近期来自谷歌文档泄露事件的数据以及马克-威廉姆斯·库克的研究都突显了用户信号在排名中的作用，以及准确把握用户意图对网站整体评估的重要性。 因此，我们必须认识到，现在优化搜索已不仅仅是让用户点击你的网站，而是涵盖了整个用户旅程。这就是现在常被提及的SXO，即SEO、UX和CRO（转化率优化）的交集。所有这些学科的共通点在于，用户是我们优化努力的最终受益者。 所以，我们所熟知的SEO或许已死，但搜索的未来在于分析和预测用户行为，并据此进行优化。 理解和掌握注意力与连接这两个维度至关重要。当我们谈论用户时，我们谈论的是随时随地都在做决策、且常常带有偏见的人类。熟悉这些偏见对于每个从事营销工作的人来说都很重要。但要理解和影响用户行为，归根结底在于理解和掌握两个主要维度： 当然，前提是你所提供的内容与他们的搜索相关。 正因如此，我们需要纳入传统SEO指标之外的其他研究。我们需要考虑的新数据涵盖整个搜索体验和多个触点，其中就包括行为数据。 医生类比 医生类比框架 在我看来，通过审视行为数据来指导搜索策略，就像医生检查病人时需要做的： 分析症状 症状是最容易着手的部分，因为它们相对容易被发现，并且从业务角度来看通常令人非常头疼。因此，它们是利益相关者最关心、最会向你提及的问题。 这些症状可能包括：流量下降/网站点击量低、展示次数减少、平均订单价值或转化率降低。这些通常只是内部潜在问题的外在表现，因此你需要进行更深入的挖掘。 诊断根本原因 在分析根本原因时，我们可以使用几种诊断工具，它们对应着我们能获取的三个不同层次的数据：基础行为数据、进阶层数据和预测性数据。让我们逐一探讨。…

原文地址：https://moz.com/blog/browser-wars-ai-search 2025年搜索引擎变动如此之多，行业动态令人应接不暇。 马克-威廉姆斯·库克一直密切追踪这些变化。在这场问答中，他回答了关于点击率下降、新的生成式引擎优化策略，以及对2026年成功至关重要的搜索技能等热点问题。 AI可见度与谷歌搜索1. 谷歌声称AI概览能带来“更高质量”的点击。这只是公关话术，还是你在数据中看到了其他证据？谷歌说搜索量增加了，从2024年到2025年查询量增加了约20%，但自然搜索总点击量“相对稳定”。这意味着每次搜索带来的点击减少了，尤其是在那些AI概览直接解答问题的信息类查询上。 谷歌的说法是平均点击质量提高了，而非所有点击都变好了。现实情况是，我们总体上获得的点击减少了，但那些能“突围而出”的点击可能更有价值。这是一种巧妙的说法：“你获得的流量没有增加，但你得到的流量质量更高了。”所以，在表述方式上，肯定有一些公关话术的成分。 2. Chrome数据在多大程度上支持了谷歌的垄断和盈利？ 嗯，反垄断审判并未发现其影响大到足以迫使他们放弃它。我认为Chrome数据在付费点击广告中的作用可能比在搜索引擎优化中更大，主要在于分析用户行为。 引起我注意的是，司法部的审判与“内容仓库”泄露事件的时间点相吻合。其中提到了Chrome传递URL流行度评分。然而，谷歌坚称他们不在排名中使用Chrome数据，我倾向于相信他们没有撒谎，但他们的措辞非常谨慎。 尽管如此，如果Chrome数据被用来决定哪些URL应该被抓取、索引，甚至根据流行度重新排名，我也不会感到惊讶。不过，我认为它不像搜索结果页面使用数据那样强大，比如谁点击了什么、停留了多久、是否跳出或重新查询。 展望未来，浏览器将变得重要得多。大语言模型搜索平台通常依赖后台的网页搜索，这在很大程度上取决于搜索结果页面使用数据。如果搜索转向大语言模型，我们就失去了这些数据。 这就是为什么我认为我们看到像Perplexity和ChatGPT这样的公司正在构建浏览器，以此追踪用户认为有用的内容，并将智能体化AI体验直接带入浏览器。 所以，是的，浏览器大战肯定要来了！ 3. 关于大语言模型在多语言查询排名方面，你有什么见解？这是一个基于语言而非基于容器（如网站）所提供文档和重要上下文模型所固有的根本问题。 多年来，我们在“相关搜索”等功能上也看到过类似问题，因为这些建议也是由语言模型驱动的。例如，如果你在英国搜索，你会得到像沃尔玛这样以美国为中心的、对当地用户完全无关的结果。 如果AI系统使用检索增强生成技术，标准的优化方法仍然适用。但对于基础模型的行为，除非用户明确设置其地区或上下文，否则你几乎无法控制它。 老实说，这感觉是平台的问题，而不是发布者的问题。在AI搜索提供商构建出更好的上下文感知能力之前，我们能做的有限。 SEO与内容策略4.…

原文地址：https://moz.com/blog/investing-in-seo-is-geo 2025年是SEO动荡的一年。AI搜索势头渐起，自然流量持续下滑，搜索结果页始终处于不断变化之中。若你对所有这些变化感到不知所措，请明白你并不孤单。 在本场在线问答中，莉莉·雷分享了提升AI搜索可见度、重新定义成功指标以及聚焦那些将在2026年驱动成效的SEO策略等实用方法。 内容创作1. 当AI摘要和AI模式能回答大多数查询时，出版商应如何重新思考内容策略？这取决于你的商业模式。如果你的业务依赖页面浏览量和联盟链接带来的流量以产生收入，那么这将很具挑战性，因为AI模式和AI摘要的设计初衷是保持用户参与度，而非点击跳转到其他网站。 这类出版商需要进行业务多元化，并更专注于社交媒体、电子邮件或付费营销等渠道。 更广泛地说，我们多年来一直追逐漏斗顶端的流量，并发布了大量针对漏斗顶端的内容。现在我们需要转向创作既能吸引用户又能促成转化的内容。即便这意味着产量减少，因为在这种新格局下，”少即是多”。 2. 是否存在可以使用AI生成网站内容的安全场景，还是内容创作永远应以人力为主导？从技术上讲，是的，谷歌曾表示并不在意内容是否由AI撰写。但在实践中，许多受算法更新冲击的网站往往严重依赖自动化内容。因此，虽然在有限情况下可能”安全”，但这并不意味着没有风险。 （来源：谷歌搜索中心博客） 如果你使用AI辅助内容创作，加入专业知识、原创见解和编辑审校可以提高质量。但如果不顾质量或用户体验而大规模生产纯AI生成的内容，情况就会变得模糊不清。 就我个人而言，我倾向于谨慎行事。我们更偏爱人工撰写内容，仅将AI作为工具而非替代品。 3. 品牌应如何应对用户生成论坛的排名超过自身官网？这是一个巨大的挑战，尤其是随着Reddit和Quora在谷歌搜索结果中的可见度增加。在某些情况下，关于你品牌的Reddit主题帖可能会比你的官网排名更高，并且常包含负面评论。 但品牌可以采取以下措施： 成效指标报告4. 当谷歌不断改变规则时，我们如何重建有意义的性能基准？首先要记住的是，这对所有人的影响是均等的。这是一次报告层面的变更，并不一定意味着你的网站在搜索中的呈现方式发生了改变。谷歌试图限制大语言模型和AI爬虫的过度抓取，这解释了此次更新。 但即使在此之前，排名20位以后的价值也已很小，更多是方向性参考而非可操作依据。 现在，我们需要聚焦于头部排名和更广泛的业务指标，包括： 5.…

原文地址：https://pressgazette.co.uk/media-audience-and-business-data/google-traffic-down-2025-trends-report-2026/ 最新Chartbeat数据显示，截至2025年11月，全球出版商的谷歌搜索流量下跌三分之一 根据Chartbeat最新数据，截至去年11月，全球出版商从谷歌搜索获得的流量同比下降了三分之一。 此外，面向超过2500家出版商网站的”谷歌发现”推荐流量也同比下降了21%。”谷歌发现”是向谷歌原生移动应用及其安卓操作系统用户推送的信息流。 这项新的Chartbeat数据发布于路透新闻学研究所最新出具的《2026年新闻业与技术趋势及预测》报告中。 自2023年5月以来，谷歌搜索推荐流量全球下降21%，谷歌发现下降18%，所有外部推荐流量整体下降24%。 ［延伸阅读：为何出版商应对日益依赖”谷歌发现”保持警惕］ 仅在美国市场，来自谷歌自然搜索的推荐流量同比下降38%，谷歌发现下降29%。相较2023年5月，两者均下降22%。 （图表显示：截至2025年11月，出版商网站推荐流量变化。谷歌发现流量同比下降21%，搜索流量下降33%，Facebook流量增长9%。该图表源自《2026年新闻业与技术趋势及预测》报告。） 报告指出，专注于生活方式或实用内容（如天气、电视节目指南、星座运势）的出版商更易出现流量下滑，这与2024年起谷歌在搜索结果顶部推出AI摘要功能直接相关。 这份由高级副研究员尼克·纽曼撰写的报告，基于2025年11月至12月对51个国家280位媒体领导者（包括64位总编辑、64位CEO或董事总经理、51位数字或创新业务负责人）的问卷调查。 受访者预计未来三年流量平均将下降43%。报告指出，这虽未达到”谷歌零流量”的极端境地，但仍将产生”实质性冲击”。 少数受访者（因谷歌AI摘要和AI模式的普及）预计公司搜索流量下降幅度将低于20%，约五分之一的受访者则预计损失将超过75%。 多数受访出版商现预计将在2026年减少对传统谷歌搜索的投入（在”增加或减少投入”问题上的净得分为-25）。 与此同时，全球社交平台推荐流量呈现”持平或微增”态势：截至去年11月，X平台（原推特）同比增长15%，Facebook增长9%。 Facebook于2025年1月起开始向用户推送更多新闻和政治内容，而此前其算法曾优先推荐视频内容。尽管如此，与2023年5月相比，Facebook推荐流量仍下降43%。 这两大平台在美国市场增幅更为显著：X增长29%，Facebook增长23%。但X在欧洲市场反响较弱，同比下降22%。相较2023年5月，其全球流量下降46%。 报告暗示出版商已对Facebook和X平台”失去信心”，多数计划在2026年减少投入（净得分分别为-23和-52）。 自2024年7月以来，ChatGPT向出版商网站的推荐流量”快速攀升”，但目前仅占总推荐流量的0.02%。Perplexity的占比则为0.002%。 尽管如此，大多数出版商表示计划在未来一年加大在AI平台分发与互动方面的投入（净得分达61）。…

原文：https://www.womenintechseo.com/knowledge/ai-crawlability-for-ai-search/ AI驱动搜索的兴起，为线上可见度引入了一项新的、不容妥协的要求：AI可抓取性。 在一个问答引擎能够提及或引用你的品牌之前，其网络爬虫首先必须能够找到并理解你的内容。如果它们做不到，那么无论你传统的SEO表现多么强劲，你的品牌在AI搜索中都等同于隐形。 本文将剖析这一新挑战，探讨AI爬虫的工作方式、哪些因素会阻碍它们，并向您展示如何判断您的网站在多大程度上正被AI抓取和理解。 AI爬虫如何工作要获取最大化AI搜索可见度所需的关键洞察，理解AI爬虫与搜索引擎爬虫（谷歌、必应等使用的）有何不同至关重要。 AI爬虫不执行JavaScriptAI爬虫与搜索引擎爬虫的一个主要区别在于它们处理JavaScript的方式。JavaScript是一种编程语言，常用于创建网站上的交互功能，例如导航菜单、实时内容更新和动态表单。品牌方常依赖JavaScript来提升用户体验或提供个性化内容。 与谷歌爬虫（谷歌爬虫在初次访问网站后可以处理和渲染JavaScript）不同，大多数AI爬虫不执行JavaScript。这通常是由于大规模渲染动态内容所需的高昂资源成本。因此，AI爬虫仅访问网站提供的原始HTML，而忽略任何由JavaScript加载或修改的内容。 这意味着，如果你的网站严重依赖JavaScript来呈现关键内容，你必须确保相同的信息能在初始HTML中被访问到，否则AI爬虫可能无法正确解读和处理你的内容。 设想一个像家得宝这样的品牌，使用JavaScript加载关键产品信息、客户评论或价格表。对于网站访客，这些细节无缝呈现。但是，由于AI爬虫不处理JavaScript，这些动态呈现的元素将不会被问答引擎看到或索引。这会严重影响你的内容在AI回答中的呈现方式，因为重要信息对这些系统而言可能完全不可见。 抓取速度和频率差异在Conductor公司，我们发现AI引擎抓取我们内容的频率高于传统搜索引擎爬虫，在我们的客户内容中也观察到了类似的模式。尽管这不是一个硬性规定，但在某些情况下，我们看到AI爬虫访问我们页面的次数是谷歌或必应的100倍以上。 这意味着新发布或优化的内容有可能在发布当天就被AI搜索抓取到。但正如SEO一样，如果内容质量不高、缺乏独特性或技术架构不完善，AI也不太可能将其作为可靠来源进行推荐、提及或引用。请记住，第一印象至关重要。 为何给AI爬虫留下良好第一印象比传统爬虫更重要对于像谷歌这样的传统搜索引擎，你有一个安全网。如果你需要修复或更新一个页面，可以通过Google Search Console请求重新索引。但对于AI机器人来说，这种手动覆盖机制并不存在。你无法要求它们回来重新评估一个页面。 这大大提高了初始抓取的重要性。如果一个问答引擎访问你的网站并发现内容单薄或存在技术错误，它可能需要很长时间才会再次抓取——如果它还会回来的话。你必须确保从发布那一刻起，你的内容就已准备就绪且技术架构完善，因为你可能没有第二次机会来留下关键的第一印象。 计划性爬虫足以保障AI可抓取性吗？在AI搜索热潮兴起之前，许多团队依赖每周甚至每月一次的计划性网站爬虫来发现技术问题。从SEO监控的角度看，这并不是一个理想的解决方案，而考虑到AI搜索爬虫的速度和不可预测性，现在这已经不再可行。因为一个阻碍AI爬虫访问你网站的问题，可能会在几天甚至几周内都未被察觉。由于AI爬虫可能不会再访你的网站，这可能会在你从报告中发现问题之前，就严重损害你的品牌在问答引擎中的权威性。这就是为什么实时监控对于在AI搜索中取得成功如此关键。 聚焦：Conductor案例分析让我们以conductor.com上的内容为例。在我们的研究中，我们利用了Conductor Monitoring的AI爬虫活动功能，发现ChatGPT和Perplexity不仅比谷歌和必应更频繁地抓取页面，而且在发布后，它们抓取页面的速度也比传统搜索引擎爬虫更快。 （截图：来自Conductor Monitoring的AI可抓取性数据，表格比较了ChatGPT、Perplexity、谷歌和必应的月度抓取频率。） 下方截图（摄于页面发布五天后）显示，ChatGPT访问该页面的频率大约是谷歌的八倍，而Perplexity访问频率大约是谷歌的三倍。这非常显著，说明了问答引擎引用你内容的速度有多快，以及AI/大语言模型爬虫获取更新和优化的频率可能有多高。…

原文：https://www.womenintechseo.com/knowledge/ai-search-unpacked 我们最近有幸邀请到埃米娜·德米里-沃森在我们Slack的#digital-ai频道进行了一场”问我任何事”在线问答。 埃米娜是英国Vixen Digital公司的数字营销主管。她在SEO、电子邮件自动化、付费广告和自然社交领域拥有超过10年的经验。她热衷于数据驱动的绩效、选择正确的渠道组合以实现最大化成功、采用测试学习的方法，并与客户及其他机构建立持久的合作伙伴关系。 她乐于与营销社区分享她的专业知识，曾在全球各地的会议上发表演讲，出现在一系列播客节目中，并为众多行业出版物撰稿。 埃米娜回答了一系列问题，包括如何开始进行AI搜索优化、哪些方法有效哪些无效、工具与跟踪等等！ 我们的现场AMA活动在WTS Slack工作区进行，这是一个安全、私密的社区空间，供成员提问和分享知识。出于对成员及其隐私的尊重，我们没有发布完整的对话记录，而是整理了经过编辑的摘要，收录了每场问答中的部分精华内容。 想参加我们下一次的Slack AMA吗？加入WTS社区吧！ AI搜索入门对于AI搜索，SEO人员应该做些什么？将我们所有的内容分块化？跟踪提示词？训练模型？首先，我肯定会建议更清楚地了解LLM（大语言模型）实际上是如何工作的。布里特妮·穆勒的《营销人员可操作的人工智能课程》和拉扎里娜·斯托伊的《机器学习入门课程》都是很好的起点。 老实说，我们行业目前存在太多错误信息。我们如何定义”分块化”并不是它真正的含义。所以我肯定不会为此担心。 关于跟踪提示词：是的，你应该这么做，但目前呈现方式都围绕着排名，而LLM中根本没有排名。我认为最好的方法是探索这些提示词能告诉你关于客户的哪些信息，以及你的品牌在网上是如何被谈论的。我认为也值得关注你的品牌在客户关心的主题中是如何定位的。 例如，我们的一个客户是办公家具领域的，我们发现实际上我们需要在DEI评估这个主题上做更多工作。我们的客户与该主题领域的关联是最弱的，但这却是他们客户最重要的主题之一。 对于一个没有太多现有品牌影响力的小品牌，你会推荐什么？他们能在AI搜索中竞争吗？这真的取决于行业和市场竞争的激烈程度。但通常我会建议，首先检查你网站和社交媒体的信任信号是否到位；然后我倾向于通过投资公关和/或付费社交等来建立品牌知名度。 哪些有效，哪些无效？在你实际日常工作中，哪些专门针对LLM的优化产生了影响？你能分享一些让你惊讶的发现和灵感吗？我一直发现，我作为SEO和营销活动一部分所使用的许多核心策略和战术，同样会影响LLM中的可见度。 具体来说，品牌形象的一致性（即人们在线如何谈论你的品牌）似乎特别重要。这就是为什么我青睐那些不仅关注LLM可见度，还关注品牌在所有LLM数据来源中如何被呈现的跟踪工具（例如新闻网站、社交媒体、问答网站、评论等）。 另一个我非常感兴趣的领域是产品信息源。我认为在智能代理电商中，这将变得超级重要（但最终可能会由PPC团队负责）。同样，在智能代理方面，对我来说另一个重要的是良好的用户体验。人类对用户体验糟糕的网站要宽容得多，也更有耐心，但我不认为智能代理会这样。 有哪些LLM策略是你不推荐的？我绝对不推荐仅仅批量生产一堆AI生成的内容。虽然一开始你可能会看到不错的效果，但当派对结束时，其后果是不值得的。可以查阅我在Search Engine…

原文：https://moz.com/blog/vibe-coding-seo-tools-whiteboard-friday 大家好，我是Gus Pelogia，SEO产品经理，今天来和大家聊聊如何通过“沉浸式编程”打造你自己的SEO工具。 首先开门见山，我并不是要承诺你能打造出下一个革命性的AI SaaS产品并赚大钱。这其实是关于制作一些小工具，帮你节省日常时间，摆脱一堆枯燥的任务，从而加速工作流程。或许它能为你提供一个良好的初稿，供你自行审阅调整，最终变成属于你自己的东西。 开始“沉浸式编程”需要什么你需要三样东西来开启沉浸式编程，打造自己的工具。第一，你需要一个大语言模型。我从ChatGPT开始。你也可以试试其他的。 你可能需要一个API来连接你的大语言模型和代码运行环境。你的代码可以放在Google Colab上，这是一个在浏览器中运行的Python环境，无需安装任何东西。你基本上就是把代码从大语言模型复制粘贴过去，神奇的事情就会发生。或者，如果你想在更熟悉的环境中运行工具，也可以选择像Google Sheets这样的地方。两种方式都可以。 用来自Moz API的实时SEO数据，为你的洞察提供燃料 如何撰写你的提示词现在，让我们简单了解一下这个过程。我不会给你读一整段提示词，这些可以放在随视频发布的博客文章里。但有几条规则你需要遵循。你可能会找到不同的方法，这是我的偏好，对我来说很有效，所以我很乐意分享。 我总是在提示词开头说明，我想要一个用于Google Colab或Google Sheets的代码，这样它就知道需要用什么语言和格式。它知道Google Colab上预装了哪些东西，所以你不用担心代码会出错或不如预期运行。 然后，你确保调用你需要的API。以我为例，我使用OpenAI的API。接着，确保你要求输出CSV格式。对我来说，我总是上传CSV文件，并且希望返回的也是包含我所要求代码输出的CSV文件。 最后，对你表格中的元素要非常直接和明确地说明。例如，A列是URL，B列是向量嵌入，C列是标签。无论是什么，都要确保声明每一列的内容，这样AI就能很容易地理解信息在哪里，以及应该放在哪里。 需要了解的核心概念在这种情况下，有一些核心概念学习起来很重要，这些与我即将展示给你们的一些工具，以及我尝试和测试过的一些想法有关。你们完全可以自己去创造，这完全没问题。这正是本意所在。 但简单来说，向量嵌入本质上是将词语转化为数字，并为你的页面创建一个语料库。因此，页面上的所有词语在组合在一起时具有特定含义。嵌入将从你的页面中提取所有这些信息。然后是余弦相似度，它会查看页面A、页面B和页面C的语料库，或者甚至是不同列中的标签或任何其他信息，然后通过余弦相似度进行匹配，以说明A的信息与B的信息有多接近。…

原文 https://salt.agency/blog/ai-travel-planning-study/ 如今大多数旅行者都会经历一个新场景：打开AI工具，输入诸如”十月该去哪儿玩一周？”或”奢华度假哪里好”的问题，几秒钟内就能得到一个整洁的答案——一份候选清单、一个完整计划，仿佛旅行规划中最难的部分已被搞定。 对于那些曾耗费数小时辗转于博客、Reddit论坛、预订网站和群聊的人来说，这简直是个小奇迹。互联网曾用海量选择淹没你，而AI现在试图提供不同的东西：消除噪音。 但问题在于，这么做的同时，它也把世界变小了。 我们分析了成千上万条AI旅行回复中各国和城市的出现频率，并分为三类旅行意图：常规规划、奢华旅行和独自旅行。结果不仅是一份热门地点清单，更呈现出一种固定模式。AI推荐并非均匀分布在地图上，它们倾向于集中在一小批重复出现的目的地，且当旅行意图更具体时，这种集中趋势会更强。 如果你正在规划假期，这其中的影响远比听上去更深远。 为何AI总推荐相同地点AI工具的设计初衷是快速提供帮助。它们并非试图模拟所有可能性，或像搜索引擎那样提供全方位选择。它们的任务是给出一个安全、合理且易于执行的答案。 这通常意味着推荐那些知名、资料齐全且易于解释的目的地：那些有无尽行程攻略、充足酒店选择、清晰交通线路和大量熟悉”网络佐证”的地方。一个目的地能用简单、可复制的语言描述得越广泛，AI就越能自信地将其作为推荐。 这并非意味着AI在撒谎（或产生幻觉），或这些地方是糟糕的选择，而是说明AI存在偏向性——倾向于那些容易被谈论的目的地。 AI眼中的旅行世界我们分析了谷歌AI对8万个假期规划问题的回复，最常被提及的国家是：加拿大、英国、墨西哥、美国、印度、澳大利亚、法国、新加坡、牙买加和巴哈马。 这些都是主要的旅游市场和知名旅游品牌，也是在旅行内容和主流叙事中曝光度极高的地方。 最常提及国家 被提及次数 加拿大 5377 墨西哥 4660 印度 3615…