研究揭示如何 SEO 优化网站以提升 AI 搜索引擎中的可见性

由普林斯顿大学、佐治亚理工学院、艾伦人工智能研究所和 IIT 德里的研究人员团队进行的最新研究发现了多种提高网站在人工智能（AI）搜索引擎中可见性的方法。研究显示，这些优化方法成功使较小、排名较低的网站的可见性提高了 115%，使它们能够超越通常在搜索结果顶部占据主导地位的大型企业网站。

研究团队观察到，他们的生成引擎优化（GEO）技术能够普遍提高网站的可见性，最多可达 40%。

他们在多个知识领域（如法律、历史、科学等）测试了九种优化技术，并发现了哪些方法有效，哪些方法无效，以及哪些方法实际上会使排名变差。

特别值得注意的是，某些技术在特定知识领域特别有效，而有三种技术在所有类型的网站上表现尤为突出。

研究人员强调了 GEO 作为民主化搜索结果顶部工具的能力，他们写道：「这一发现强调了 GEO 作为数字空间民主化工具的潜力。重要的是，许多排名较低的网站通常是由小型内容创建者或独立企业创建的，他们传统上很难与在搜索引擎结果中占据最高排名的大公司竞争。」

在 Perplexity.AI 上进行测试

研究人员在 Perplexity.ai 搜索引擎和以 Bing Chat 的 AI 搜索引擎上进行了测试，发现结果与以 Bing Chat 为模型的引擎相似。

研究论文第 6 节中指出：「我们发现，与我们的生成引擎类似，引用增加在位置调整字数方面表现最佳，相对于基线有 22% 的改善。此外，在我们的生成引擎中表现良好的方法，如引用来源、统计数据增加，在两个指标上显示出高达 9% 和 37% 的提高。」

在以 Bing Chat 为模型的 AI 搜索上进行测试

研究人员在他们创建的生成搜索引擎上测试了他们的方法，该搜索引擎以 Bing Chat 工作流程为模型，并且还在人工智能搜索引擎 Perplexity.AI 上进行了测试。

他们写道：「我们描述了一个生成引擎，其中包括几个后端生成模型和一个用于源检索的搜索引擎。

生成引擎 (GE) 将用户查询 qu 作为输入并返回自然语言响应 r，其中 PU 表示个性化用户信息，例如偏好和历史记录。

生成引擎由两个关键组件组成：

a.) 一组生成模型 G = {G1， G2…Gn}，每个模型都有特定的用途，例如查询重构或总结，以及

b.) 给定查询 q 的搜索引擎 SE 返回一组源 S = {s1， s2…sm}。

我们提出了一个具有代表性的工作流程......，在撰写本文时，它与 BingChat 的设计非常相似。该工作流程将输入查询分解为一组更简单的查询，这些查询更容易被搜索引擎使用。」」

用于测试的搜索查询

研究人员为测试创建了一个基准，包含来自 9 个不同来源的 10，000 个搜索查询，涵盖多个知识领域和不同复杂度水平。例如，有些查询需要推理才能解决答案。

研究论文解释道：「...... 我们策划了 GEO-BENCH，这是一个由多个来源的 10K 查询组成的基准，为生成引擎重新定位，并附有合成生成的查询。」

以下是 9 个搜索查询来源的列表：

1. MS Macro

2. ORCAS-1

3. Natural Questions

4. AllSouls

5. LIMA

6. Davinci-Debtate

7. Perplexity.ai Discover

8. ELI-5

9. GPT-4 生成的查询

测试的九种排名策略

研究人员测试了九种不同的网站优化方法，跟踪了不同类型搜索（如法律与政府、商业、科学、人与社会、健康、历史等主题）中不同方法的效果。

他们发现，每种类型的知识主题都对不同的优化策略有良好反应。

这九种测试策略包括：

权威性：改变写作风格，使权威性声明更具说服力

关键字优化：添加更多来自搜索查询的关键字

统计数据添加：将现有内容更改为包含统计数据而非解释性信息。

引用来源（引用可靠来源）

引用添加：添加高质量来源的引用和引文

易于理解：使内容更容易理解

流畅性优化：使内容更加清晰

独特词汇：添加使用较少的、罕见和独特的词汇，但不改变内容的含义

技术术语：在有意义的地方添加独特和技术术语，而不改变内容的含义

引用来源

引用添加

统计数据添加

哪些方法效果最佳？

前三种优化策略是：

引用来源

引用添加

统计数据添加

这三种策略相对于基准取得了 30-40% 的相对改进。

研究人员写道：「这些方法，包括添加相关统计数据（统计数据添加）、引入可信引用（引用添加）和包括可靠来源的引文（引用来源）在网站内容中，只需对实际内容本身进行最小改变。然而，它们显着提高了网站在生成引擎响应中的可见性，从而提高了内容的可信度和丰富性。」

流畅性优化和易于理解方法也有助于提高 15-30% 的可见性。

这些结果被研究人员解释为表明 AI 搜索引擎重视内容及其呈现方式。

哪些优化策略不起作用

研究人员惊讶地发现，在内容中使用说服性和权威性语气通常不会提高 AI 搜索引擎中的排名，至少不如其他方法有效。

同样，将更多来自搜索查询的关键字添加到内容中的方法也没有起作用。事实上，关键字优化的表现比基线还差 10%。

针对不同知识领域的优化效果不同

报告中的一个有趣发现是，哪种优化效果最佳取决于知识领域（法律、政府、科学、历史等）。

他们发现，与历史领域相关的内容在应用「权威性」优化时排名更好，使用更具说服力的语言。

用权威来源引用改进内容的引用优化，对事实搜索查询效果最好。

统计数据对法律和政府相关问题效果良好。统计数据对「观点」问题也很有效，即搜索者询问 AI 对某事的看法。

研究人员观察到：「这表明，在特定背景下，纳入数据驱动的证据可以提高网站在特定环境下的可见性。」

添加引用对人与社会、解释和历史知识领域效果良好。研究人员将这些结果解释为，AI 搜索引擎可能更喜欢这些问题的「真实性」和「深度」。

研究人员得出结论，进行特定领域的优化是最佳方法。

低排名网站通过 GEO 提高排名

这项研究的好消息是，通常排名较低的网站将从这些策略中受益，以优化 AI 搜索引擎。

他们总结道：「有趣的是，排名较低的网站，在 SERP 中通常难以获得可见性，它们从 GEO 中获得的好处远远超过排名较高的网站。」

SEO 的游戏规则改变者

这项研究显示了 SEO 在面对基于 AI 的搜索引擎时的新路径。那些声称 AI 搜索将击败 SEO 的人说得太早了。这项研究似乎表明，SEO 最终将演变为 GEO，以在下一代 AI 搜索引擎中竞争。

阅读完整研究论文：

https://arxiv.org/abs/2311.09735