简短回答： 并非仅靠自己,Google发布的指导是,当主要目的是操纵排名时,自动化,包括基因AI,就是垃圾邮件——而不是因为它是自动化. 2024年3月的改变是明确规模的内容滥用政策,与将有用的内容系统折叠成核心排序的核心更新一起引入,从2024年5月起宣布执行,该政策是有意的方法不可知的,因此"我们使用了AI"或"编辑它的人"都不是自己的辩护. 风险是规律,而不是工具:无目的的量.
核心要点
- Google的垃圾邮件政策将自动化,包括基因AI,作为垃圾邮件,只有在主要目的为操纵搜索排名时——方法不是测试.
- 2024年3月核心更新推出的大规模内容滥用政策,无论是由自动化,人机,还是两者的混合生成,都适用.
- 2024年3月垃圾邮件政策实施公布 2024年5月开始.
- 答题引擎奖励答题结构,可归属的具体内容,实体清晰度和语言覆盖度在Google质量栏之上——两个表面重叠但并不相同.
- 任何供应商都无法保证排名或报价;生产控制只能保证准确性、审查、归属和维护。
怎样? Google 痷弧
Google长期以来的垃圾邮件政策处理自动化的使用——包括基因处理 AI ——作为垃圾邮件,当主要目的在操纵搜索结果中的排名时,而不是因为使用了自动化. E-E-A-T 谓 Google经验、专长、权威和可信度的简写——无论网页是如何制作的,其质量系统都寻找的信号。
接下来是两个问题, 团队经常错过。 内容是否包含在其中 。 AI 生成它:一个只用于占用查询的人所写的页面,与批量生成的页面一样,因为这种方法从来不是测试。“不增加价值”是操作短语—— Google'指导是,使用基因工具制作许多页面而不给用户增加价值可能会违反规模化的内容滥用政策,因此作品是由价值条款完成的,而不是"基因"一词.
与此相配套的是质量框架:有益、原始的内容 E-E-A-T 并且没有单独、更严格的标准适用于 AI-协助工作。不存在捷径,这些信号涉及谁是内容背后的幕后人物,以及他们实际知道什么,而不能产生。
2024年3月有什么变化,为什么仍然重要?
2024年3月,政策不再是一个解释问题. Google宣布核心更新与新的垃圾邮件政策,将有用的内容系统折叠为核心排名而不是单独运行, 并引入了明确的分级内容滥用政策——为操纵搜索排名而大规模制作内容的做法,无论如何制作,并宣布从2024年5月开始强制执行.
措辞是重要部分. Google 将政策设定在了规模化制作的内容上,目的是操纵排名,应用自动化或人的参与。 该表述同时堵住了两个漏洞:它移除了"但人处于循环"作为防御,它移除了"但我们没有将AI作为一个整体使用".
阅读政策与真实生产模式对比比抽象阅读更有用.
| 模式 | 政策风险 | 为什么 |
|---|---|---|
| 十个深究的导游, AI-协助起草、专家审评 | 低档 | 每页都有存在的理由和背后的专长;方法不是测试 |
| 5 000个近似位置的页,地名互换 | 高 高 高 高 高 | 经典的大规模内容滥用——存在网页来占用查询,而不是回答查询 |
| 由结构化目录生成的产品页,每个目录都有实际规格 | 低至中度 | 规模上真正有用的数据是细的;风险随着每页独特物质的下降而增加 |
| 实质性内容的翻译版本,在市场上审查 | 低档 | 以自己的语言为真正的受众服务会增加价值;未经审查的机器翻译在数量上不会 |
| 每日 AI-未经原创报道的书面新闻摘要 | 高 高 高 高 高 | 数量没有增加值,没有经验或专门知识可证明 |
| 大型FAQ 解答问题 客户实际请求支持 | 低档 | 需求是真实的,答案来自真实的信息源 |
低风险行的图案是,每一页都坐着一些具体和不可替代的作品——原始研究、真实数据、真正的专门知识或市场语言工作。 在高风险行中,该页面可以互换,而不丢失。 高风险行的页面可以不丢失地使用其他网页。 更深入地看"答案第一"的结构 实际要求在页面上,见 问题标题和回答第一写法.
哪些生产控制使高容量方案可以防腐?
生产控制,不 SEO 战术,是阻碍这项政策的因素,因为每个政策都符合公布的指导的特定要素,而不是可以改变的排名因素。
- 需要每个页面存在的理由, 世代前写: 它回答什么问题, 给谁, 以及它包含哪些内容, 已经排在了页面的排行榜上。 不应该产生一个无法通过测试的页面 。
- 在每个页面上都放一些不可替换的东西 ——原始数据,第一手经验,一种特定的方法,一个被命名的专家的判断,或者真正的市场语言工作,这就是"增值"在操作上的意义.
- 归属于负责的人类. 指定作者或审查者,并有真实的、可核查的资质,以及公布的描述内容制作和审查的编辑政策。匿名的大规模出版内容即使具备专门知识也无法显示专门知识。
- 出版前审查,对照标题。 核查索赔、遵守规定和编辑判断是三种可分开的工作;只有捕获的打字机才不会改变页的价值。
- 盖子量按能增加值,而不是用工具能力. 正确的出版率是每一页能够真正值得阅读的速度——基因工具使第二页的数字大大超过第一页,它们之间的差距是大规模内容滥用所居住的地方.
- 普鲁纳故意的,按时间表 合并近似复制品,更新已过时的,删除本不该出版的。 内容刷新操作用于 AI 搜索 如何运行维护时间表。
实际中到底出了什么问题?
失败很少是戏剧性的惩罚;它们更安静,需要更长的时间来诊断。 图书馆比质量条要快,导致逐渐稀释——个别网页没有受到惩罚,但网站的总体评估变化。
其他规律使同样的根本问题更加复杂。 坎尼伯化发生在多个页面被生成一个查询的变体,相互竞争,从而在它确实是一个量战略失败时呈现出排名问题。 假数据对出版的破坏比管道获得的每效率都要高。 并且没有修正的固态也因为存在。 AI-协助出版使创作变得廉价,对维护毫无作用,留下了比小型的当前网页更糟糕的、静悄悄的过时页面的大型库。 AI 造成这些现象的原因不仅仅是一个组织能够支持,而这是在基因工具之前就有可能的,现在简单得多。
排名搜索和答题引擎是否也想要同样的东西?
重叠但并不完全相同——一个纯粹为经典排名而构建的方案在第二面可能表现不佳. Generative Engine Optimation(GEO)是构建内容的做法,因此基因AI答题引擎更有可能浮出水面并引用,与蓝链接列表的排名不同.
最引人入胜的经验性工作是 GEO 作者:阿加瓦尔和同事, ACM SIGKDD 2024,它测量了数千项查询中的内容修改,发现在基因反应中增加统计、引文和引文提高了可见度,而关键词填入的成绩比无所作为差。 AI答引擎实际上让你引用的是什么 而不是在这里重复。
研究意味着在Google质量栏之上有四个要求。 答题结构意味着在顶端直接回答问题,因为可提取的段落是单元一个答题引擎引文,在序言的八百字之后得出的结论是不可提取的。 可归属的具体内容——统计、命名来源、日期——使内容比赤裸裸地断言的内容更具有定额。 实体清晰意味着引擎必须解决品牌名称,法定名称和域名是能够命名该品牌之前的一个实体,这来自于一致的命名,结构化的数据和第三方的验证而不是内容策略;参见: 实体 SEO 费用 AI 搜索 语言上的报道很重要 因为一个用日语回答的助理 引用了日语来源 所以这个只用英语的图书馆 不论质量如何 都看不到它 AI 搜索中的英语偏差.
这些都与Google的质量指导没有冲突 — — 一个包含真实数据,明确归属和直接答案的页面是两者表面的回报。 冲突在表面上都与第一卷策略相冲突,但两者都满足不了。
怎么样 Lifewood 办法 AI-是否在音量中生成了内容 ?
Lifewood出版的AIGC 卷,使得这项政策成为了交付的制约而不是抽象的关注,并将上述相同的控制视为不可谈判的而不是期望的.
操作规则是,出版物量受审查能力而不是生成能力的限制,每个资产都带有不可替代的东西——通常是真正的市场语言作品,很难伪造,也很难复制。 100+ 语言 和 40+ 跨省服务中心 30+ 国家,带有 95%+ 准确率 SLA 市场层面是替代过程的最难的部分。 414,120 培训时间 2025年,在上文所述审查工作之前。 诚实的告诫是,任何制作过程都无法保证排名或引用,任何供应商提供一份内容说明它们无法控制的结果——一个过程所能控制的是内容准确、审查、归属和值得阅读,这是公布的指南实际评估的部分。 管理 AEO 财务报告和已审计财务报表 GEO 服务 如何将这个生产学科 推广到答引擎的能见度工作。