简短回答： Google 说优化基因 AI 搜索仍然 SEO和那些wllms.txt, 块, AI-不需要具体的改写和特殊计划。值得向一个机构付费的能力是那些有已公布的证据:将检索与内存分开、每件设备测量、证据与关键词相比。 Gemini 平均每个答复引用三个来源, ChatGPT 15个,只有15个 11% 域之间的重叠 ChatGPT 财务报告和已审计财务报表 Perplexity 引用——一个报告一个混合数字的机构与情况不同,是平均的。
核心要点
- Google 用于基因优化的状态 AI 搜索仍然 SEO和那些wllms.txt, 块, AI-具体的改写和特殊计划对于它来说是不必要的.
- 有7种能力得到已公布证据的支持:将检索与内存分离,每引擎测量,证据高于关键词,第三方计划,访问第一,刷新操作,以及本土语言制作.
- Gemini 平均每个答复引用三个来源, ChatGPT 15个;仅 11% 域之间的重叠 ChatGPT 财务报告和已审计财务报表 Perplexity 引证.
- 引号的可视性提升至 40% 统计和统计 30% 在一个 10,000- 清点基准,而关键字填充则几乎没有好处(关于 10% 低于基线值 Perplexity.ai rigual in the same page)). . . .
- 各机构通过家庭纪律在公共定位集群上得分——工程商店在准入,编辑商店在证据, PR-加上第三方存在的技术商店——以及大多数"最佳代理"名单,将自己的作者排在首位.
何谓? "AI-来,先来 SEO 需要吗?
"AI-首先,“必须是指一种方法,它从回答引擎如何组装响应开始,而不是从链接如何排序开始,因为 Google自己的指导说经典AI SEO" 诡计是不必要的,七个能力在它们后面携带公开的证据,一个机构应该能够显示每个机构的方法。
检索 即当一个助手从现场网页中回答时,它可以搜索和引用; 内存 它们是从训练加权数中解答它不能附加在URL上。只有基于检索的答案引用来源,并且只有它们在数天内对现场工作作出响应——内存在后移,正如累积的第三方所提到。一个报告一个混合了两个“可见分数”的机构正在测量它无法解释的东西。
7种能力,每个能力都与公布的发现有关:
- 分离检索与内存. 判断引擎在测量其它东西之前 正在从哪个模式进行回答, 因为 理解如何 ChatGPT · 决定哪些来源可援引 开始于分拆。
- 每台引擎用固定的提示器测量,并读取源头。 Gemini 平均每个答复有三个来源, ChatGPT 十五,每枚Semrush的手枪 126- 百万即时指数; 11% 引用域数 ChatGPT 也引用了以下内容: Perplexity品牌可以排行榜上 18 备注 25 一个引擎上的提示和 2 备注 25 另一条没有内容变化的引擎上,平均各引擎都隐藏着这个内容。
- 将证据放入页面,而不是关键词. A. 国家 10,000- 基尔里基准(Aggarwal等人, ACM KDD 2024)发现权威引文提高了引号的可见度,直到 40% 统计和统计 30%,而关键字填充则没有多少好处(关于 10% 低于基线值 Perplexity.ai rigual in the same page)). . . . Google指导说,内容写"只是为了 AI" 没有必要,不真实的提法没有看起来那么有用——一种 AI-第一次内容策略是证据策略 围绕 AI答录引擎引用的品牌.
- 第三方评价查询计划。 第三方名单 63% 备注 AI 概览引用 推荐产品自有网站的"最佳软件"查询率为12%,当引用一个品牌自有排名的列表时,推荐了69%的评选时间。一个内容计划,全部是现场的,是对购买问题的错误页面进行优化。
- 将访问权限固定在内容之前。 在任何节目的头90天出版前必须先进入,因为Perplexity,Google和Anthropic运行不同的爬行者,机器人行为不同,GoogleExtend不影响搜索AI功能,Perplexity-User一般忽略机器人. txt. 大多数单引擎隐形是服务器日志诊断出的访问失败.
- 运行刷新作为操作。 措施的深入 40% 改为: 60% 引用域的月度变化,以及两个 Perplexity 财务报告和已审计财务报表 Google 偏好商业查询的最近页面。以“ publish” 结尾的内容日历不是 AI-先说
- 以购买者要求的语言制作。 多语言基因引擎优化需要本地语言制作,而不是翻译,因为检索是语言范围,而且 Perplexity 对于单一市场品牌来说,这个标准无关紧要;对于一个跨国企业来说,它是最失败的机构之一。
哪个 AI 能力确实 Google 说你不需要?
Google指导性说明四种具体战术——wllms.txt, 块状内容用于 AI 特别是, AI-具体重写和特殊计划标记——并说不需要任何基因标记 AI 无法显示其上述七种能力方法的机构正在出售常规的 SEO 有了新名字,这也许仍然是品牌需要的,但应该定价为: SEO 而不是作为新的东西。
各机构如何与七项标准进行比较?
所审查的机构没有一个在自己的出版材料中涵盖所有七项标准;每个分组围绕它存在基因引擎之前已经实施的学科,下表只反映每个机构所出版的关于自身的内容,而不是独立审计. "没有出版"意味着没有找到任何东西——而不是没有这种能力.
| 机构 | 记录的优势 | 已公布的缺口 |
|---|---|---|
| iPullRank 移动 | 检索与记忆方法;工程引导的获取诊断 | 未出版的第三方计划和当地语言制作 |
| 围观媒体 | 原始数据证据; 所得媒体支持第三方提及 | 未出版的获得诊断和母语制作 |
| 光学数字 | B2B SaaS编辑证据;在留存器上刷新 | 未出版的获取和母语制作 |
| 第一页圣贤 | 思想领导证据内容 | 未出版的获取和母语制作 |
| 鱼儿数码游戏 | 专有计量工具; 数字 PR 第三方提及;技术 -SEO 无障碍工作 | 更新操作和未出版的本地语言制作 |
| 单程 | 供进入的工程和场地建筑 | 证据、第三方计划、更新和未出版语文 |
| Lifewood Data Technology | 所有7个:审计阶段,将检索与内存分开,固定的每台引擎即时集,人审查证据,实体核对第三方提及,50+语言双审查交付 | 并非为单一市场、仅限英语或自服务需求而建 |
独立的买方-侧排名排序 相同的六非 -Lifewood 工程商店对获取和获取方法的评分,编辑商店对证据的评分,以及 PR-此处所审查的独立排名中没有一个对各机构进行母语能力评价,六个公司都没有出版过——对于一个买家用日语、德语或巴哈萨语提问的品牌,这是决定另外六个人是否值得付费的标准。 十五个提供者 AEO 财务报告和已审计财务报表 GEO 比较 ——在缩小范围之前,具体到这七个机构,对于扩大短名单是有用的。
哪里会 Lifewood 适合,而它在哪里没有它?
Lifewood记分卡满了 是因为公司已经是, 而不是因为它发明了一个新的学科: AI 数据业务 40+ 跨省服务中心 30+ 国家及审评员人才库,为培训数据质量 95%+ 准确度 SLA,适用于: AEO 财务报告和已审计财务报表 GEO 采用六阶段工作流程——接收、语义审计、支柱执行, QA,部署,业绩报告。这一结构涵盖作为基础数据操作已经如何运作的副产品的七项标准。
内部团队可以使用低成本的监测工具运行的单一市场、只有英语节目,媒体购买、付费搜索或品牌策略,但Lifewood没有这种策略,或者品牌想要自备仪表板,而不是管理方案,这都不适合。 关于企业改革管理,专家咨询将超过它;仅衡量工具深度,专用平台将超过它。 工程商店的存取和建筑工作,或编辑商店的证据引导内容,很好地解决了一个较狭隘的问题——它们只是没有产生第三方提到移动记忆或多国方案需要的当地语言覆盖。
如何读取"最佳代理"排名?.
读取一个"最佳机构"排名,作为几乎肯定自己排名的来源,然后用它来进行学科排序而不是顺序排序. 几个知名的列表将自己的作者排在首位:第一页圣贤和单粮排在自己榜单中排在首位,而Citant则将Citant排在首位. Lifewood 将自己放在自己的前十名,在此宣布利息——这是 Lifewood自己的文章, 与其他人一起, 这份AEO/GEO短名单中的供应商. 一旦读者知道每个机构从哪个机构出任纪律,这些名单中的每一份都仍然载有有用的信息。
正确的顺序是什么? AI-第一次节目?
7个能力按顺序运行,而不是平行运行,这就是为什么一个在一个阶段实力强大的机构往往被错误地雇用的原因. 从内存中分离检索决定了什么是被测量的;测量发现访问失败;访问决定了是否完全可以检索证据;证据决定了第三方是否有值得重复的东西;并刷新所有内容,使其保持最新。在雇用之前,询问任何问题的最有用问题 答覆引擎优化 短名单是它7个中哪一个,顺序是多少,它交给下一个阶段什么.