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。
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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 Land上的文章了解更多：《SEO捷径的失败：一个网站如何垮掉——以及你能学到什么》。
另外，我仍然不相信许多声称有用的标准实际上真的有用，例如 llm.txt。
那些自吹自擂的”最佳XXX”列表文章呢？它们似乎有效，但LLM最终不会制止这种做法吗？
归根结底，写一篇”最佳XXX”列表文章，并把自己放在第一位，真的很不可信。我认为最终这种做法将会失效（希望LLM和传统搜索都是如此）。
然而，就目前而言，没有什么能真正阻止你这样做，而且它可能有效。但是，要小心——这类文章可能会完全消耗你的时间。例如，过去我曾为这类文章投入了大量的时间和精力。每次算法更新我们的排名就会下降，然后我又要花一大堆时间试图让这些文章重新获得排名。接着，我做的修改会对转化率产生负面影响，我又需要做更多的工作。老实说，那些时间本可以更好地花在其他地方。
你认为使用完全匹配关键词域名的公司有机会在LLM中被提及吗？
根据我的经验，完全匹配域名在自然搜索中仍然可以表现良好，因此也能在LLM中获得可见度。但仅靠一个完全匹配域名是不够的，你仍然需要进行常规的SEO和营销工作才能成功。
新闻、媒体和出版商网站
人工智能搜索引擎的兴起将如何改变新闻网站吸引流量、内容变现和保持可见度的方式？这些网站现在应该做什么？
我没有所有的答案，但我怀疑许多出版商将不得不重新考虑他们的商业化模式，因为如果他们赚不到足够的钱，其新闻报道的质量将会下降。对我来说，这对知情公民权和人权来说是一个巨大的危险信号。就我个人而言，我不确定付费墙是正确的解决方案。
我们正在与客户研究的一些事情包括数据捕获和建立社区，例如要求人们注册查看文章，但不要求他们付费。捕获读者数据将使这些出版商能够进行电子邮件营销等活动。
LLM能识别优质内容吗？它现在或将来是否会衡量原创性或风格？
LLM中大量结果是基于检索增强生成的，因此它们与有机搜索引擎的理解能力相当。我们知道原创性在那里已经很重要，风格也会发挥作用。
然而，值得注意的是，对于LLM来说，每个词都是一个向量。向量是基于一个单词（或短语）在数据集中的上下文和意义的数学编码。因此，LLM将更侧重于连贯性、相关性和语义深度，而不是主观的风格偏好（除非这种偏好被明确训练或定义为评估标准的一部分，我怀疑大多数情况下并非如此）。
你认为新闻领域有哪些品牌在为LLM优化方面做得很好？
在自然搜索中表现良好的新闻网站，在LLM中也表现良好——英国的一个好例子是《卫报》。有一个很棒的Slack群组叫”SEO for Journalism”，如果你有兴趣了解更多，应该加入。
工具、跟踪和测试
你推荐哪些工具来深入了解你的品牌在LLM中被提及的情况？
Waikay是我的首选工具。
有没有办法查看哪些搜索或提示词从LLM驱动了网站访问？在GA4中，我们开始看到来自LLM的推荐流量，但我们不知道具体是什么提示词引导人们来到我们的网站。
据我所知，目前还没有可靠的方法来查看驱动网站访问的确切提示词。即使你能看到，可能也没那么有用。关键问题在于，这些搜索或提示词发生在聊天界面内，本质上是对话式的。而且它们通常是多步骤的，意味着用户可能会在获得所需答案前提出几个问题，这使得很难追踪导致访问的确切提示词。
你如何创建/寻找客户实际使用的提示词（而不是你自己编造的）？这是否意味着你从社交媒体帖子或其他来源获取数据？
目前，我正在从Reddit和TrustPilot提取数据，但我也发现销售电话和客户服务录音非常有帮助。然后我处理这些数据，以更清楚地了解客户想要和需要什么。
我还没有研究其他一些社交网络的API，但我想它们不会像Reddit那样简单。TrustPilot的API是个噩梦；最终我让我们的开发人员直接为我提取CSV文件。我也很想尝试一下Slack的API，但我听说它也很麻烦。我也希望能使用像SparkToro这样的工具，但我们的客户规模还不够大。
你如何测试客户网站对智能代理AI的适应性？
通过做我通常为转化率优化所做的工作，但以”为智能代理AI优化”为借口！对于智能代理电商是否会成为现实，我仍然持观望态度，但这并不妨碍我努力推动更好的用户体验。我个人认为，如果对用户来说是好的用户体验，对智能代理也会是好的。不过验证码是个问题，智能代理连最简单的验证码都难以通过，我不确定它们将如何解决这个问题。这是我最近因为为客户做了几个测试而一直在关注的领域。