簡短回答： 難點的部分 GEO 內容策略不是如何寫出頁面——它決定着哪些頁面值得寫。 維持的規則是:在問題商業上真實的地方發表,在現任者回答很弱或泛泛的地方發表,在哪些地方你可以說一些不可替代的東西——第一者數據,定義的方法,聲明的公式,誠實的限度。其他的都是一個可以從其他三個來源組裝的頁面,這就是爲什麼它會繼續使用這三個來源。
核心重點
- 多數 GEO 計劃在排列順序時失敗, 不執行 : 寫入 40 簡單問題通常是指寫作 40 已經充分答覆了其他地方。
- 問題清單應評分四個標準:商業現實、現有弱點、不可替代性以及可維護性。 0–3在別人寫一個頁面之前
- 價值最高的問題來源是銷售和輔助記錄、直接測試助理和按語文分類的市場收藏——而不是關鍵詞工具。
- "我應該用誰"和聲譽問題中有很大一部分是從第三方平臺而不是供應商網站集合起來的,因此僅憑擁有的內容是無法贏得的.
- 保存的頁數較少,超過了一個龐大的圖書館,因爲一旦助理重複,就只能要求進行質詢和核實。
何爲應. GEO 策略是否真正優化?
"被ChatGPT引用"並不是一個單一的目標;它把六個可分離的結果摺疊成一個,把它們當作一個混合得分來對待,使得診斷變得不可能.
| 結果 | 意思是說 | 是什麼動了它 |
|---|---|---|
| 發現性 | 頁面完全在索引中 | 可爬行性、渲染性、內部鏈接 |
| 檢索 | 頁面輸入候選人的集合中以進行提問 | 與實際詢問的子問題進行專題匹配 |
| 選擇 | 段落進入模型的背景 | 自我娛樂、直接行爲、證據 |
| 引用 | 來源明顯可言 | 實體決議,索賠的明確所有權 |
| 提及 | 品牌命名沒有鏈接 | 第三方的確認與自有內容一樣多 |
| 業務成果 | 管道, 不可見 | 這個問題是否商業上真實 |
檢索 是一個輸入一個問題候選人集合的頁面, 然後再選擇或引用。 只有一個混合可見度數的跟蹤程序不能告訴“ 我們不在索引中 ” , 而“ 我們在索引中 無聊 ” , 這兩個問題需要相反的修改 。 A 技術 AEO 覈對表 直接處理可發現層。
問從何而來.
並非來自關鍵詞工具,也不是來自翻譯成其他市場的英文問詢列表。 有三個來源按遞減順序攜帶大部分值。
- 銷售和支線記錄。 買家問人的問題與他們問助手的問題相近。 這是最高的輸入,也是大多數團隊已經擁有並且很少閱讀的輸入。
- 助手們自己來 問出不同引擎和記錄的類別、比較和問題,這些引擎和記錄產生自信的答案,產生被套期的答案,以及誰被命名——在下列各段更深入地涵蓋了這種做法: 如何讓 AI 助手們知道.
- 每種語言的市場收藏。 市場之間問題的實質不同,不僅在措辭上不同。 一份翻譯清單包含着源市場對買家所關心的假設,而翻譯的網頁則因與寫作無關的原因而表現不佳。
記錄每個問題,與市場,語言,購買階段,以及目前誰給出的答案都很好——最後一個領域就是推動發佈決定的動力.
問如何是分法.
四個標準,每個得分 0–3,決定一個問題是否得到一個頁面,以及它付出了多少努力。
| 標準 | 0 | 3 |
|---|---|---|
| 商業現實 | 誰問這個就買不到 | 問題直接放在購買決定之前 |
| 內在弱點 | 權威來源的答覆良好 | 答案是籠統的、相互矛盾的或明顯的套期 |
| 不可替換性 | 我們將會重述公衆知識 | 我們掌握數據,一種方法,或者結果,沒有人能說明 |
| 維持能力 | 答案是每月改變一次,沒人擁有 | 穩定, 或名所有者存在以更新它 |
得分數 10–12 得到第一當事方證據和保養所有人的全面治療; 7–9 一旦完成以上等級,即寫入; 4–6 變成一個摺疊成已有頁面的段落,而不是它自己的 URL; 0–3 不被寫入, 而最消耗的就是下層 GEO 預算。 不可替換 標準是大多數歧視:如果誠實地回答“我們在這裏能說另一個來源不能”是無用的,那麼頁面將是正確、稱職和沒有用的。
是什麼使得一個頁面是不可替換的?
一個模型已經能夠對幾乎所有專題進行流暢的概述;它不能產生的是完全存在於一個地方的一個可歸屬的具體事實。
5種情況是合格的。 以所述方法計算出的數字是第一當事方的,因爲一個有說明方法的數字是可配額的,一個沒有說明方法的數字只是一種索賠。 一種定義公式,因爲說明如何計算某物的段落在大多數類別中都很少見。 一種說明閾值,因爲“八分之一字”可以被提升,“高質量”則不能。 一種說明限制,因爲解釋方法失敗的頁比聲稱普遍成功的頁更可信。 並且附帶了條件的結果——什麼變化,在什麼時期, 如何衡量,什麼沒有移動,而不是一個無條件的"我們改進了結果".
Google自己給出版商的指南 優化基因AI特性 指向相同的方式:每個查詢變量都具有獨特、人第一的內容,而不是幾乎重複的頁面。 基因引擎優化完整指南 說明這一原則如何貫穿整個方案,而不僅僅是個別網頁。
那你們自己網站不能贏的問題呢?
任何類別的答案中有意義的一部分來自第三方平臺而不是供應商網站,因此在你自己的域內更難發佈,只能解決部分問題.
擁有的內容往往會贏得定義,方法以及"我如何做X"的問題,其中可以真正得到的最好答案是供應商自己的. 第三方的證實傾向於贏得"我應該用誰","X的替代品是什麼"和聲譽問題,這些問題從審查平臺,編輯列表,社區線條和參考網站——動態檢查中彙集. 爲什麼第三方品牌提到 GEO。兩個頻道在模型內存上都快贏:通過模型回答準確描述,只有訓練時纔有瀏覽變化,通過在別處存在的品牌,持續數月。 收益覆蓋必須是真實的——人種審查和引用農場產生短期的提及,與平臺政策衝突,是一旦發現就被打折扣的信號.
出版的粗俗應該如何運作?
一種在現實中生存下來的傲慢傾向減少,在一個龐大的老化圖書館上維持網頁,並將每一頁視爲擁有而不是出版和被遺忘。
- 較少,維持。 保存25頁的圖書館有120頁的當前節拍,因爲 staleity是顯而易見的,而且日期已過的索賠可以覈對。
- 每題一頁,不每句. 將措辭的變體合併爲一個實質性答案,避免了相互競爭和旅行內容擴大政策的幾乎重複的現象——這與本報告所述學科相同。 問題標題和回答第一寫法.
- 每頁指定一個所有者。 未知的頁面衰減成錯誤的頁面,一旦助理重複到一個前景,錯誤的頁面比一個缺席的頁面更糟糕.
- 每年再打分。 內在的弱點是變化最快的標準;去年一個很廣泛的問題現在可能得到一個更有權威的人的很好的回答。 內容刷新操作用於 AI 搜索 包括如何將重評作爲可重複的過程運行。
怎麼樣 Lifewood 接近這個?
Lifewood 將問題選擇視爲第一個交付品 GEO 程序,在任何文字之前,並明確而不是悄悄地提供“不寫”的層次。