思考动词很重要
思考关键词的正确方法
为什么十个蓝色链接不会消失
避免复杂的网站模板
为什么人工智能搜索的点击量比常规搜索更好
人工智能搜索是不可避免的，因此了解人工智能搜索的一切对于 SEO 至关重要。对 Bing 的 Fabrice Canel 的采访揭示了关于这个主题的有趣见解，并提供了一些关于搜索未来的见解。
Fabrice Canel 是 Bing 的首席产品经理，由于他在那里的职位，他能够从搜索引擎方面了解更多有关人工智能搜索的信息，这是我们看不到的。
重要提示：
我注意到回复的措辞感觉有所不同。这是因为英语是法布里斯·卡内尔的第二语言。他的母语是法语。
AI搜索点击很有价值
SEO 专业人士特别感兴趣的是他关于主持人 Jason Barnard 所说的完美点击和 Fabrice 所说的合格点击的讨论。
我注意到上下文链接存在于某些版本的 Google SGE 中，也是一些较新的 AI 搜索引擎（如 Perplexity AI）的搜索引擎结果页面 (SERP) 的主要功能。
Bing AI 搜索还显示对网站的引用，用户可以在其中更深入地挖掘当时与他们相关的主题。
Fabrice 谈论了人工智能搜索向用户显示的这些网站链接如何比常规搜索引擎的标准链接更有价值。他使用“合格点击”一词来指代来自人工智能搜索的网站流量。Fabrice（视频第 6 分钟处）：“Bing 的宗旨是满足最终用户的需求，有时甚至是探索网络。但有时，这一切都与了解网络并提供这种体验有关，最终我们可以了解网站的点击次数是否具有极其合格的点击次数。当人们点击时，我们可以清楚地看到这一点……与搜索引擎（典型的搜索引擎）相比，这将为最终用户和网站带来更多好处，当然更多。”他的意思是，用户和 Bing 之间的交互中有更多的上下文，这会带来更好的答案，进而带来更好的流量和合格的点击。
为什么人工智能搜索点击比普通搜索点击更好
Fabrice 更详细地解释了为什么人工智能搜索的点击量比常规搜索引擎的点击量更好。他解释说，用户交互为 Bing 提供了更多搜索查询上下文，这反过来又允许 Bing 提供指向提供用户正在寻找的答案的确切站点的链接。用户提供了如此多的查询信息，以至于对网站的点击本质上是完美的点击，合格的点击。
法布里斯回答：“是的。所以从根本上来说，……我们有能力在 Bing Chat 中完成我们在搜索中所没有的能力。需要更多的时间来真正深入理解查询，了解查询可以返回什么结果。因此，最终的关键是能够在查询本身、排名和用户个人资料之间进行编排，以真正更深入地了解用户正在寻找什么并从内容集中检索什么。”
这些交互包含有关用户需求的丰富数据，使得 Bing 能够更好地进行搜索。
Bing 越了解用户查询，其发送的流量就越好。这一见解的重要之处在于，它非常适用于来自其他人工智能搜索引擎的流量。
让我们进一步探讨这个想法。如果人工智能搜索引擎了解他们的要求，那么他们就能更好地提供正确的答案。这使得不再需要提供十个蓝色链接。它非常类似于人类之间的互动，一个人会向对方询问一些事情并得到回应。没有人需要回答十个答案，对吧？这同样适用于人工智能搜索。
非凡之处在于，AI 搜索不仅可以帮助用户，还可以让 Bing 更好地满足用户查询。
法布里斯继续说道：“……这项新技术帮助我们更快、更好地改进，以满足更多用户的需求。我们发现，在过去六个月中，Bing 用户的满意度确实比以前有了更大的提高。所以这是技术的持续改进。”
人工智能搜索不是关键词匹配
Fabrice 接下来谈论人工智能搜索中的关键字。他说，该技术无论如何都不是将查询中的关键字（术语）与网页上的关键字进行匹配。
他指出：“……技术已经发展。这不是关于……术语匹配，而是真正理解查询的上下文，用户真正检索互联网上最佳内容的上下文。”人工智能搜索体验再次类似于人类之间的对话，当你提供问题的答案时，使用问题中的关键字并不是你有意识地做的事情，对吧？您的重点是提供答案。人工智能搜索可以理解问题的完整上下文并回答它，就像您一样。
人工智能搜索排名——动词和关键词的作用
Fabrice 接下来说，关键字很重要，不是因为人工智能搜索引擎将关键字与查询相匹配，而是关键字帮助 Bing 理解页面的内容。
这是一个重要的见解。它强化了过去几年中最重要的趋势之一，即 SEO 需要如何精确地传达页面的内容。
关键词很重要，因为它们告诉搜索引擎该页面的内容。
Fabrice 解释道 [16:34 分钟标记]：
“因此，如今用户的动词变得更加重要。
人们想说，我想预订一张机票，而“预订”可能并不真正出现在页面的内容中，但我们知道这是一个预订活动。
所以也许这一切都是为了检索事件本身，然后人们可以预订音乐会。
因此，认为技术确实在进步，不要考虑关键字……等等，考虑满足用户的一组他们认为他们会做的查询。
...显然，如果客户指定一个动词，这很重要，但如果客户...不指定动词，那么这就是了解此特定聊天中此查询的上下文，以及了解会话是什么的能力所有关于。
因为也许你想搜索，给我一家餐馆……
也许我们会列出您附近的餐厅，然后您可以说，嘿，我想要一家素食餐厅。好的？
然后你有一个素食餐厅的清单，或者给我一个素食餐厅，给我一个可以容纳20人的餐厅。
再说一次，你不要重复餐厅[无法理解]，你只需继续聊天体验，我们有完整会话的完整背景，并帮助回答你的问题。
对于搜索引擎优化，...这意味着最后您可能会关心关键字，并且您应该关心关键字，因为我们需要知道这是一家素食餐厅，我们需要知道它可以容纳一大群人。
但这与真正匹配该查询无关。这又不是真正匹配，而是匹配人们正在搜索、寻找的内容。”
人工智能和搜索算法之间有什么联系？
Jason Barnard 接下来询问 Bing 聊天算法和搜索算法是否相同。
Fabrice 回答[19:35 分钟标记]：
“这是一个很好的问题。
首先，在 Bing 聊天和搜索中，我们显然受益于大索引。
比方说，它不是您在这里交互的大型语言模型存储。
在这里，我们不仅受益于这项新技术……，还受益于与指数本身的深入互动。
因此，这意味着……我们正在执行多个查询，并从该查询中检索互联网上最好的内容。它不是一个静态集合，而是一个动态集合。
您可以从拥有最新的内容和索引中受益，我们拥有这方面的技术来确保内容可以被索引，最新的内容可以在几秒钟内被索引。
但这实际上是我们可以检索的与互联网上最佳内容的这种交互，并且我们执行多个查询来检索。
因此，总的来说，我将分享技术是相同的，但在聊天中，需要执行更复杂的查询来真正检索内容、分析内容。
聊天让我们有更多的时间去做更多的事情、理解，还可以通过聊天体验和会话与用户进行更深入的互动，我们不仅可以建议文本，还可以建议客户可以继续讨论的动词使用搜索引擎来检索互联网上最好的内容。”
十个蓝色链接会消失吗？
十多年来，十个蓝色链接作为传统搜索引擎的标准已经消失。
十个蓝色链接范式适合人工智能搜索吗？
令人惊讶的是，十个蓝色链接仍然在人工智能搜索中占有一席之地。
Fabrice 回答[30:55 分钟标记]：
“是的，再说一遍，我个人不相信这一点。
再说一次，不知道人们的心态是否进化并且他们真的更喜欢聊天，为什么不呢？
但同样，我仍然觉得有一组查询，其中十个蓝色链接今天确实令用户满意。
因此，这意味着您再次查询特定查询、导航查询。
你肯定至少不想要我，我不想经历有人问我更多问题。
不不，我要点击这个链接，就是这个链接。
我知道我想去哪里。我不记得域名了，但我想去那里。
这是一种目录地址簿，我知道这是完美的。谢谢。我受够了。
我现在正在访问该网站。
这就是说，你并不真正需要大量的体验，而你真正需要的是这种导航……所以蓝色链接可以满足你的需求。”
结论是，在某些情况下，用户需要十个蓝色链接，并且将完整的聊天体验拖到这些类型的查询中是没有意义的。
LLM 搜索要做的两件事
Fabrice 随后讨论了 SEO 应该为人工智能搜索做些什么。
他基本上是说要让索引变得容易，因为在法学硕士方面建立索引可能需要数年时间。
首先是采用 IndexNow 来实现令人难以置信的快速索引。在人工智能方面，法学硕士可能需要数月至数年才能更新。
法布里斯说：
“……使用 IndexNow，您将在几秒钟内将您的内容编入索引。
......在法学硕士中，需要数周、数月甚至数年的时间来构建新的法学硕士技术。
因此，这对于 SEO 社区来说非常重要，因为你必须现在就尽快完成，才能成为下一个 LLM 版本的一部分。”
Fabrice 建议 SEO 社区做的第二件事是让搜索引擎轻松访问内容。
法布里斯继续说道：
“第二是……让你的内容基于基本模板。
不要用大量的 Ajax 调用来做疯狂的事情来检索开发人员开发的内容，他们说这会很棒，但对于搜索引擎来说这将是一场灾难。
机器学习就是从一组文档中学习，然后根据某些判断进行调整。
越基础，越标准化，对搜索引擎来说就越好。
作为其中的一部分，您确实希望帮助搜索引擎理解内容，这意味着不仅要添加 HTML 标签，还要添加适当的 HTML 标题来区分标题和段落。等等。
但是添加结构化数据以帮助索引并帮助法学硕士真正理解这一切。您的内容是关于什么的。
因此，一旦我们调用索引页面，所有这些信息都会被实时利用。
LLM 有不同的生命周期。…LLM 与构建索引的生命周期不同。
建立索引是实时的。在法学硕士中，需要数周、数月甚至数年的时间来构建新的法学硕士技术。
所以这对于 SEO 社区来说很重要，因为你必须现在就做，尽快成为下一个 LLM 版本的一部分。
如果您想到旧的搜索引擎，这就是您需要瞄准的生命周期。
从根本上讲，就是现在就做正确的事。
而且……做正确的事情不仅有利于搜索引擎索引，也有利于法学硕士。”
Bing 避免重大更新
Fabrice提到的有趣的是，他们试图避免排名发生破坏性变化，这与谷歌核心算法更新功能的方式不同。相反，他描述了一个不断变化的过程。
法布里斯说：
“在必应，我们通常会避免这种重大变化。因为这是不断进行的，意味着总是有改进。
Bing 工程师的生命周期就是梦想相关性改进，早上去上班能够编码和测试这个实验，下午工程师将开始获得反馈。
第二天一切都很好，然后他们就可以开始……测试并推出更改。
因此，这是在一天内完成的数百个实验，以真正测试事物。
好的就去住吧。
因此，这是持续的改进，而不是我们在其他搜索引擎中经常看到的改进浪潮。”
了解人工智能搜索的 SEO
了解 LLM 搜索的内容至关重要，因为人工智能搜索现在就在我们身边。它可能像 Google SGE 一样处于测试阶段，也可能像 Bing 一样仍在不断发展，因为用户会自己弄清楚如何最好地使用人工智能搜索。
作为搜索专业人士，我们需要接受某些想法和实践：