凯文·英迪格
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凯文·英迪格
2025 年 3 月 18 日
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哪些内容对法学硕士 (LLM) 有用？
在过去的 12 个月里，我们填补了对 ChatGPT & Co 等 AI 聊天机器人理解方面的重大空白。
我们知道：
采用率正在迅速增长。
随着时间的推移，人工智能聊天机器人会向网站发送更多的推荐。
来自 AI 聊天机器人的引荐流量比来自 Google 的引荐流量质量更高。
您可以在AI 聊天机器人和 SEO的状态中阅读有关它的所有信息。
但是，关于推动人工智能聊天机器人引用和提及的内容的示例和成功因素的内容并不多。
为了得到答案，我在 2024 年 2 月借助Profound分析了 #AI 聊天机器人 (ChatGPT、Perplexity、AI Overviews) 中 1,600 个内容密集型网站 (想想：集成商) 的 URL 中的 7,000 多个引用。
我的目标是弄清楚：
为什么有些页面比其他页面被引用得更多，所以我们可以为 AI 聊天机器人优化内容。
经典的 SEO 因素是否对 AI 聊天机器人的可见性重要，因此我们可以确定优先顺序。
要避免哪些陷阱，这样我们就不必多次学习相同的教训。
如果不同的因素影响提及和引用，那么我们可以更有针对性地开展工作。
以下是我的发现：
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人工智能聊天机器人品牌引证的关键：深度内容
图片来源：Kevin Indig
背景：我们知道，AI 聊天机器人使用检索增强生成 (RAG) 来衡量其答案与 Google 和 Bing 的结果。但是，这是否意味着经典的 SEO 排名因素也会转化为 AI 聊天机器人引用？不是的。我的相关性分析表明， 经典的 SEO 指标与引用量没有很强的关系。LLM 的偏好较轻：困惑度和 AIO 更看重单词和句子数量。ChatGPT 更看重域名评级和 Flesch 分数。
Takeaway：经典的 SEO 指标对于 AI 聊天机器人提及和引用来说并不那么重要。内容优化的最佳方法是追求深度、全面性和可读性（文本的易读性）。以下示例均证明了这些属性：
https://www.byrdie.com/digital-prescrip ... er-5179537
https://www.healthline.com/nutrition/be ... s-programs
https://www.verywellmind.com/we-tried-o ... es-8780086
广泛的相关性并没有揭示足够多实质内容，并给我留下了太多悬而未决的问题。
因此，我研究了引用次数最多的内容与其他内容的不同之处。这种方法显示出了更明显的模式。
图片来源：Kevin Indig
背景：因为我没有从统计相关性中获得太多信息，所以我想看看被引用次数最多的前 10% 的内容与后 90% 的内容相比如何。差异越大，该因素对前 10% 越重要。换句话说，乘数（图表上的 x 轴）表示 LLM 用引用奖励哪些因素。
结果：
最突出的两个因素是 句子数和字数，其次是弗 美国电报号码 莱什分数。与反向链接和流量相关的指标似乎有负面影响，这并不意味着人工智能聊天机器人对它们给予负面评价，而只是它们对提及或引用并不重要。
在所有三个 LLM 中，被引用次数最多的前 10% 页面的流量要少得多，排名靠前的关键词也更少，获得的反向链接总数也更少。这怎么解释呢？看起来，传统 SEO 指标的强势似乎不利于 AI 聊天机器人的可见性。
顺便说一句，Copilot（未包含在图表中）的不平等现象最为明显。排名前 10% 的引用量比排名后 90% 的引用量多 17.6 次。然而，排名前 10% 的关键词在自然搜索中的排名也高出 1.7 倍。因此，Copilot 似乎比其他 AI 聊天机器人有更强的偏好。
通过 AI 聊天机器人拆分数据，可以向你展示他们独特的偏好：
图片来源：Kevin Indig
要点： 内容深度（单词和句子数量）和可读性（Flesch 分数）对 AI 聊天机器人的引用影响最大。理解这一点很重要：较长的内容并不是因为较长而更好，而是因为它更有可能回答 AI 聊天机器人中提示的特定问题。
