簡短回答： 並非僅靠自己,Google發佈的指導是,當主要目的是操縱排名時,自動化,包括基因AI,就是垃圾郵件——而不是因爲它是自動化. 2024年3月的改變是明確規模的內容濫用政策,與將有用的內容系統摺疊成核心排序的核心更新一起引入,從2024年5月起宣佈執行,該政策是有意的方法不可知的,因此"我們使用了AI"或"編輯它的人"都不是自己的辯護. 風險是規律,而不是工具:無目的的量.
核心重點
- Google的垃圾郵件政策將自動化,包括基因AI,作爲垃圾郵件,只有在主要目的爲操縱搜索排名時——方法不是測試.
- 2024年3月核心更新推出的大規模內容濫用政策,無論是由自動化,人機,還是兩者的混合生成,都適用.
- 2024年3月垃圾郵件政策實施公佈 2024年5月開始.
- 答題引擎獎勵答題結構,可歸屬的具體內容,實體清晰度和語言覆蓋度在Google質量欄之上——兩個表面重疊但並不相同.
- 任何供應商都無法保證排名或報價;生產控制只能保證準確性、審查、歸屬和維護。
怎樣? Google 痷弧
Google長期以來的垃圾郵件政策處理自動化的使用——包括基因處理 AI ——作爲垃圾郵件,當主要目的在操縱搜索結果中的排名時,而不是因爲使用了自動化. E-E-A-T 謂 Google經驗、專長、權威和可信度的簡寫——無論網頁是如何製作的,其質量系統都尋找的信號。
接下來是兩個問題, 團隊經常錯過。 內容是否包含在其中 。 AI 生成它:一個只用於佔用查詢的人所寫的頁面,與批量生成的頁面一樣,因爲這種方法從來不是測試。“不增加價值”是操作短語—— Google'指導是,使用基因工具製作許多頁面而不給用戶增加價值可能會違反規模化的內容濫用政策,因此作品是由價值條款完成的,而不是"基因"一詞.
與此相配套的是質量框架:有益、原始的內容 E-E-A-T 並且沒有單獨、更嚴格的標準適用於 AI-協助工作。不存在捷徑,這些信號涉及誰是內容背後的幕後人物,以及他們實際知道什麼,而不能產生。
2024年3月有什麼變化,爲什麼仍然重要?
2024年3月,政策不再是一個解釋問題. Google宣佈核心更新與新的垃圾郵件政策,將有用的內容系統摺疊爲核心排名而不是單獨運行, 並引入了明確的分級內容濫用政策——爲操縱搜索排名而大規模製作內容的做法,無論如何製作,並宣佈從2024年5月開始強制執行.
措辭是重要部分. Google 將政策設定在了規模化製作的內容上,目的是操縱排名,應用自動化或人的參與。 該表述同時堵住了兩個漏洞:它移除了"但人處於循環"作爲防禦,它移除了"但我們沒有將AI作爲一個整體使用".
閱讀政策與真實生產模式對比比抽象閱讀更有用.
| 模式 | 政策風險 | 為什麼 |
|---|---|---|
| 十個深究的導遊, AI-協助起草、專家審評 | 低檔 | 每頁都有存在的理由和背後的專長;方法不是測試 |
| 5 000個近似位置的頁,地名互換 | 高 高 高 高 高 | 經典的大規模內容濫用——存在網頁來佔用查詢,而不是回答查詢 |
| 由結構化目錄生成的產品頁,每個目錄都有實際規格 | 低至中度 | 規模上真正有用的數據是細的;風險隨着每頁獨特物質的下降而增加 |
| 實質性內容的翻譯版本,在市場上審查 | 低檔 | 以自己的語言爲真正的受衆服務會增加價值;未經審查的機器翻譯在數量上不會 |
| 每日 AI-未經原創報道的書面新聞摘要 | 高 高 高 高 高 | 數量沒有增加值,沒有經驗或專門知識可證明 |
| 大型FAQ 解答問題 客戶實際請求支持 | 低檔 | 需求是真實的,答案來自真實的信息源 |
低風險行的圖案是,每一頁都坐着一些具體和不可替代的作品——原始研究、真實數據、真正的專門知識或市場語言工作。 在高風險行中,該頁面可以互換,而不丟失。 高風險行的頁面可以不丟失地使用其他網頁。 更深入地看"答案第一"的結構 實際要求在頁面上,見 問題標題和回答第一寫法.
哪些生產控制使高容量方案可以防腐?
生產控制,不 SEO 戰術,是阻礙這項政策的因素,因爲每個政策都符合公佈的指導的特定要素,而不是可以改變的排名因素。
- 需要每個頁面存在的理由, 世代前寫: 它回答什麼問題, 給誰, 以及它包含哪些內容, 已經排在了頁面的排行榜上。 不應該產生一個無法通過測試的頁面 。
- 在每個頁面上都放一些不可替換的東西 ——原始數據,第一手經驗,一種特定的方法,一個被命名的專家的判斷,或者真正的市場語言工作,這就是"增值"在操作上的意義.
- 歸屬於負責的人類. 指定作者或審查者,並有真實的、可覈查的資質,以及公佈的描述內容製作和審查的編輯政策。匿名的大規模出版內容即使具備專門知識也無法顯示專門知識。
- 出版前審查,對照標題。 覈查索賠、遵守規定和編輯判斷是三種可分開的工作;只有捕獲的打字機纔不會改變頁的價值。
- 蓋子量按能增加值,而不是用工具能力. 正確的出版率是每一頁能夠真正值得閱讀的速度——基因工具使第二頁的數字大大超過第一頁,它們之間的差距是大規模內容濫用所居住的地方.
- 普魯納故意的,按時間表 合併近似複製品,更新已過時的,刪除本不該出版的。 內容刷新操作用於 AI 搜索 如何運行維護時間表。
實際中到底出了什麼問題?
失敗很少是戲劇性的懲罰;它們更安靜,需要更長的時間來診斷。 圖書館比質量條要快,導致逐漸稀釋——個別網頁沒有受到懲罰,但網站的總體評估變化。
其他規律使同樣的根本問題更加複雜。 坎尼伯化發生在多個頁面被生成一個查詢的變體,相互競爭,從而在它確實是一個量戰略失敗時呈現出排名問題。 假數據對出版的破壞比管道獲得的每效率都要高。 並且沒有修正的固態也因爲存在。 AI-協助出版使創作變得廉價,對維護毫無作用,留下了比小型的當前網頁更糟糕的、靜悄悄的過時頁面的大型庫。 AI 造成這些現象的原因不僅僅是一個組織能夠支持,而這是在基因工具之前就有可能的,現在簡單得多。
排名搜索和答題引擎是否也想要同樣的東西?
重疊但並不完全相同——一個純粹爲經典排名而構建的方案在第二面可能表現不佳. Generative Engine Optimation(GEO)是構建內容的做法,因此基因AI答題引擎更有可能浮出水面並引用,與藍鏈接列表的排名不同.
最引人入勝的經驗性工作是 GEO 作者:阿加瓦爾和同事, ACM SIGKDD 2024,它測量了數千項查詢中的內容修改,發現在基因反應中增加統計、引文和引文提高了可見度,而關鍵詞填入的成績比無所作爲差。 AI答引擎實際上讓你引用的是什麼 而不是在這裏重複。
研究意味着在Google質量欄之上有四個要求。 答題結構意味着在頂端直接回答問題,因爲可提取的段落是單元一個答題引擎引文,在序言的八百字之後得出的結論是不可提取的。 可歸屬的具體內容——統計、命名來源、日期——使內容比赤裸裸地斷言的內容更具有定額。 實體清晰意味着引擎必須解決品牌名稱,法定名稱和域名是能夠命名該品牌之前的一個實體,這來自於一致的命名,結構化的數據和第三方的驗證而不是內容策略;參見: 實體 SEO 費用 AI 搜索 語言上的報道很重要 因爲一個用日語回答的助理 引用了日語來源 所以這個只用英語的圖書館 不論質量如何 都看不到它 AI 搜索中的英語偏差.
這些都與Google的質量指導沒有衝突 — — 一個包含真實數據,明確歸屬和直接答案的頁面是兩者表面的回報。 衝突在表面上都與第一卷策略相沖突,但兩者都滿足不了。
怎麼樣 Lifewood 辦法 AI-是否在音量中生成了內容 ?
Lifewood出版的AIGC 卷,使得這項政策成爲了交付的制約而不是抽象的關注,並將上述相同的控制視爲不可談判的而不是期望的.
操作規則是,出版物量受審查能力而不是生成能力的限制,每個資產都帶有不可替代的東西——通常是真正的市場語言作品,很難僞造,也很難複製。 100+ 語言 和 40+ 跨省服務中心 30+ 國家,帶有 95%+ 準確率 SLA 市場層面是替代過程的最難的部分。 414,120 培訓時間 2025年,在上文所述審查工作之前。 誠實的告誡是,任何製作過程都無法保證排名或引用,任何供應商提供一份內容說明它們無法控制的結果——一個過程所能控制的是內容準確、審查、歸屬和值得閱讀,這是公佈的指南實際評估的部分。 管理 AEO 財務報告和已審計財務報表 GEO 服務 如何將這個生產學科 推廣到答引擎的能見度工作。