AI大模型影响搜索，RAO成企业新挑战

快速阅读: 随着用户转向AI获取信息，企业需优化内容适应检索增强优化（RAO）。RAO使内容对大型语言模型有用，强调可信度、内容质量和新鲜度，有助于建立消费者信任。

随着用户从搜索引擎转向人工智能来获取信息，企业需要优化其生产和发布的任何内容的方式正在发生变化。过去那种堆砌关键词和争夺谷歌首页顶部位置的做法已经过时，取而代之的是检索增强优化（RAO）成为新的SEO。

对于像SoGlos这样的媒体公司来说，这一发展是一个关键考虑因素，因为我们继续创新和发展如何在全县范围内接触受众。不仅如此，对于所有在自己的网站上发布内容和营销材料的格洛斯特郡企业而言，了解这些变化也非常重要。

什么是检索增强优化（RAO）？

简而言之，RAO是针对大型语言模型（LLM）优化在线内容的过程。与传统的SEO主要关注关键词不同，RAO侧重于使内容对LLM有用且易于发现，后者在寻找特定查询的答案时会使用到这些内容。

搜索引擎与LLM有何不同？

与谷歌或必应等传统搜索引擎不同，LLM不寻找关键词，而是通过一种称为检索增强（RA）的过程，在互联网上抓取用户查询的答案。LLM不会查看整个页面，而是寻找与用户查询直接相关的小部分。检索增强生成（RAG）是此过程的下一步，LLM在此阶段根据找到并分析的信息生成查询答案。传统搜索引擎会根据关键词给出一系列潜在匹配项，而LLM则会总结从互联网各处抓取并认为最相关和吸引人的信息，以回答用户的查询。

LLM产生的答案的事实准确性不一——AI生成的错误或误导性结果被称为幻觉。然而，随着用户逐渐倾向于使用谷歌Gemini和ChatGPT等平台，适应这种新的信息查找方式的优化变得不可避免。

如何针对检索增强（RA）优化内容？

首先，建立网站的可信度是第一步。确保内容准确无误，展示相关领域的专业知识和权威性，提供真实问题的答案，并持续创建高质量的内容。为了让LLM能够发现您的内容，将其组织成易于消化的部分，并使用相关的子标题也是有帮助的。与反向链接不同，LLM寻找的是引用，以强化来源的权威性和可信度。内容的新鲜度同样重要，因此定期生产包含最新、及时信息的新内容至关重要。

尽管谷歌在其平台上不惩罚AI生成的内容，但其在2025年1月发布的《搜索质量评估者指南》中澄清了立场：“如果页面上的主要内容（包括文本、图像、音频、视频等）全部或几乎全部是从其他来源复制、改写、嵌入、自动生成或AI生成，且几乎没有付出努力，几乎没有原创性，几乎没有为网站访客增加价值，则适用最低评级。”因此，即使在适当的情境下LLM有其优势，它们也有显著的缺点，尤其是在用于生成内容时。原创性一如既往地重要。

RAO对网站流量意味着什么？

即使是最优的RAO也无法驱动有机流量到您的网站——AI概述本质上是从您的内容中提取相关信息，并直接提供给用户，这样他们就不必访问您的网站来寻找所需答案。但是，被LLM用作信息源可以帮助建立消费者的信任，因为您的品牌提供了有用的信息和查询答案——特别是如果您的内容包含了可能的后续问题的答案，那么在用户提问之前就已经解决了这些问题。

社交媒体在这里也扮演着重要角色。尽管传统搜索正在下降，《福布斯》杂志指出，千禧一代和Z世代在寻找本地信息时更喜欢使用Instagram和TikTok作为搜索引擎。因此，社交媒体的存在比以往任何时候都更为重要——不仅是分享您制作的内容的一种方式，而且是建立一个由忠实支持者组成的社区，他们会与自己的网络分享您的内容，就像数字时代的口碑传播一样。

(以上内容均由Ai生成)