为什么人工智能对你的SEO内容策略很重要

多年来，SEO经历了许多转变。我们在2008年的搜索方式与今天不同。我们的行为已经进化到包含了更加现代和复杂的技术。

例如，在2008年，我们在搜索引擎中输入“芝加哥的餐馆”，结果显示10个超链接，通常由付费广告引导。如今，搜索查询变得更加会话化，搜索者会问更有针对性的问题，比如“在芝加哥哪里是最好的用餐地点”，而不是简单地搜索“芝加哥的餐馆”。

语音搜索也在增长，随着谷歌Home和亚马逊Alexa等智能扬声器的发展，搜索者不再键入简短、晦涩的查询。人工智能(AI)可以确定“句子意义”，因为每次查询都有更多的语义内容。声控扬声器是“新常态”，也是日常生活的一部分。

据谷歌在美国，62%经常使用语音激活系统的人热情地表示，他们可能会通过语音助手购买东西。如今，谷歌Assistant几乎70%的请求都是用自然语言表达的，而不是人们在网络搜索中键入的典型关键词。

除了搜索行为的改变，搜索引擎解释和提供搜索结果的技术也得到了改进。早在2015年4月，谷歌推出了他们的第一个算法更新，RankBrain，当时，这是谷歌在搜索结果中使用的唯一的“实时”人工智能。RankBrain最初是这样描述的:

RankBrain使用人工智能将大量书面语言嵌入计算机能够理解的数学实体(称为向量)中。如果RankBrain看到一个它不熟悉的单词或短语，它就会猜测哪些单词或短语可能有类似的意思，并相应地过滤结果，使它更有效地处理从未见过的搜索查询。”

让我们更深入地了解一下RankBrain是什么，以及它如何帮助改进内容和语音搜索。

RankBrain和搜索引擎优化

谷歌的加里·伊利斯证实，RankBrain已经被介绍给十几种语言。它的唯一目的是在执行谷歌搜索时提供更好的结果。

RankBrain的工作是理解谷歌搜索引擎的核心算法并与之交互，并将这些算法的最佳组合应用于每种类型的搜索结果。根据查询的不同，RankBrain会增加或降低其核心排名因素的重要性，如反向链接、跳出率、内容新鲜度、页面速度等。

例如，对于特定的搜索结果，RankBrain可能会发现反向链接是最关键的信号，可以带来更好的搜索体验。然后，它考虑谷歌搜索者如何与新的搜索结果交互。

RankBrain是如何工作的?

考虑一下人工智能将如何解析“芝加哥最好的餐馆在哪里”这一查询。在这个自然语言句子中没有提到餐馆，但它看到了“吃饭的地方”，所以餐馆也包括在可能的答案中。但它也看到了“最好的地方”，所以它可能不再局限于餐馆。

“吃”本身是一个定义相当广泛的活动，所以现在任何食物来源都在争论中。还有更多的可能性。如果舆论的潮流碰巧是芝加哥小熊体育场是买“热狗”的“最佳地点”，你可能会发现结果中也包括这一点。旧的搜索引擎不可能想出这样的解决方案。

由于用户对内容有用性的满意度是RankBrain最重要的权重因素，SEO必须从“优化关键词短语”转向“更好的用户体验/满意度”。搜索引擎优化专家为了在搜索引擎结果页(SERP)上获得良好排名而在页面上塞满关键词的日子已经一去不复返了。

现在，数字营销人员别无选择，只能基于用户的意图．就像我们在seoClarity说的，它不再是关于搜索引擎优化，而不是搜索经验优化．

我们欢迎这一行业变革，并专注于采用正确的工具和技术，如人工智能和深度学习(DL)。后者发生在机器学习(ML)和神经网络(NN)集成时。

人工智能在SEO中的未来

深度学习对整个过程至关重要，所以让我们来了解一下它是什么。机器学习批量分析数千(或数百万)实例，以找到模式，并根据成功和适用性对它们进行分类。它为问题的每个方面创建一个这样的分析。

神经网络更进一步，将它们归类为总是失败的、经常失败的、没有结果的、带来小好处的行动，并一直持续到最终的成功。当出现并行问题时，它会找到与任何相关的先前解决方案的所有相似之处，并可以消除数百万个不相关的解决方案。这就是神经网络模拟人类思维过程的方式。

现在，NNs可以利用他们的“经验”跳过许多不适用的“愚蠢的东西”，而不是遍历每一种可能性，就像人类一样。因此，机器越来越擅长将查询与相关概念进行匹配，并使用“概念”而不是“关键字优化”。相比之下，所谓的关键词优化变得相对不重要。你现在的目标是为最终用户体验优化你的内容，而不是为搜索引擎。

如何为最终用户优化内容

首先，使用上面描述的技术，以一种有助于回答搜索者问题的方式准备你的内容营销，为此我们需要复杂的AI/DL。内容创作必须考虑人们提出问题时的意思。

写的内容基于关键字的意图,现在可以通过现代AI/DL集成获得。了解搜索意图可以让你建立更多关键字的战略提升。这反过来也帮助网站所有者了解如何最好地定位一个给定的关键词广告，使其符合整体搜索引擎优化内容营销策略．

当有人搜索“亚特兰大市中心的凯悦酒店”时，这个关键字背后的意图是交易，因为你已经知道这家酒店，想要预订这家酒店。相比之下，“亚特兰大市中心的酒店”——终端用户仍处于研究阶段，正在寻找更多信息。

你也可以考虑以下几点:

• 了解人们最常问的问题可以让你将他们的询问与你的内容进行对比。更近的比赛带来更多的“命中”。
• 用关键词分析补充查询，但不要让它驱动材料。关键词现在让位给有用性。

AI/DL能够使用语义相关的术语，从而知道“吃饭的地方”和“餐馆”是等价的术语，即使它们不是同义词。房地产经纪人知道“居住的地方”、“房子”和“家”都有不同的语义负载。现在人工智能也能知道这种区别。

一个离家在外的大学生想要一个“住的地方”;必须在国外城市接待客户的高级销售人员想要“房子”、“宫殿”或“展示场所”;一个想搬离城市的家庭想在郊区找个“家”。

权威内容依赖于对相关市场、社交媒体、查询趋势、自然语言和语义的实时分析。因此，AI/DL集成需要对大数据集进行处理。困难在于，许多数字营销人员并不具备开展这一活动的能力。他们不具备分析所有数据点和分析的人工智能工具，也不了解创建相关内容以增强客户体验所需的内容策略。

在内容营销中使用AI

在seoClarity，我们开发了内容撰写工具内容融合提供人工智能驱动的见解，帮助阐明客户想要阅读的内容。内容融合采用您的主题，运行一个网络规模的爬行，并从 多个来源聚合 数十亿 的搜索引擎优化和内容数据点，应用深度学习算法揭示秘密，以编写高质量，权威的内容。

它使用DL -经过内容营销者的战斗测试-通过分析你的目标主题当前排名高的页面来发现你的内容的差距。你会得到一些信息，比如必须使用的主题，人们也会问一些与你的目标关键词相关的问题，以及排名靠前的内容的元数据，所有这些都允许你这样做创建最权威的内容规模。

它使用与搜索引擎相同的人工智能原理，并提供具体和可操作的见解，让你根据主题的意图创建相关内容。这可以让你准确地回答所有重要的问题，以比想象中更快的速度到达你的听众。

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自动化的搜索引擎优化

随着搜索引擎继续用人工智能来推进他们的思想，在搜索引擎优化中利用自动化是很重要的，这样技术就可以承担一些工作量。这可以让你优先考虑你的方法，并将你的时间分配到其他项目上。

内容融合只是其中一个例子——内容开发变成了人工智能驱动的任务。但这还不是全部:seoClarity是基于规模而构建的，它有许多特性自动化你的搜索引擎优化．

手动处理SEO几乎是不可能的，特别是在企业级的SEO。现在，你不需要了!

结论

SEO正在发展，AI/ML/DL/NN都增加了新的维度。RankBrain继续被应用于越来越多的查询，它将对你的SEO策略产生巨大的影响。

现在是时候停止对搜索引擎的优化，专注于基于用户需求构建网站和内容了。没有更多的追踪谷歌的算法更新．

这是未来的道路，未来不会等着你去同意。今天继续前进，否则你将被载入史册，遭受和其他恐龙一样的命运，它们思考得太久，决定得太慢。