後 ChatGPT 世界中 SEO 的未來

已發表: 2023-05-02

1. 所有搜索結果的競爭大幅增加

生成式 AI 將顯著增加每天發布的 SEO 內容的數量。

否則很難爭論。研究和撰寫搜索優化文章所需的時間和技能幾乎降為零：幾個方向性的句子、少量複製粘貼的示例以及免費增值 SaaS 產品中的幾次點擊。這可能會對大多數 SERP（搜索引擎結果頁面）的競爭力產生重大影響。

發布頻率和內容長度呈上升趨勢

發布頻率是一個強大的增長槓桿，但在 SEO 的大部分歷史中，機械的寫作過程一直是瓶頸。現在，這個瓶頸實際上已經消失了，每個月發表 20 篇文章——或者 40 篇或1000 篇——變得更容易了。

使用 ChatGPT，事實上，寫一篇 5,000 字的文章和寫一篇 500 字的文章幾乎一樣容易，因此我們也可以預期發佈內容的平均長度將繼續呈上升趨勢。我們將看到更多公司針對相同數量的關鍵字創建更多搜索內容。這些內容中的大部分將在零頁面瀏覽量下枯萎——但不是全部。

公司將不再那麼挑剔他們所針對的關鍵詞

當撰寫一篇文章需要花費大量時間和精力時，對您創建的文章進行辨別是有意義的，將您的精力集中在流量最高、競爭最低或與產品最相關的關鍵字上。

但是生成式 AI 消除了這種限制，並創造了先發表，後思考的動機。公司將不那麼挑剔，更願意處理與其產品相關的任何關鍵字。正如我們之前所寫：

“當您一次可以創建數百篇博客文章時，為什麼還要考慮策略呢？ 當您可以定位每個關鍵字時，為什麼還要考慮優先級？ 當您可以在很短的時間內復制您的競爭對手時，為什麼還要費心分析競爭對手呢？”
— 搜索奇點：如何在內容無限的時代取勝

程序化搜索引擎優化變得司空見慣

一些公司將使用人工智能作為創意副駕駛。其他人會將初稿委託給它，而將審查和編輯留給人類。其他人將使用 AI 內容作為探索工具，發表數百篇一般文章並改進那些表現最佳的文章。

但是這些用例的影響將與程序化 SEO 的影響相形見絀。

對於各地的出版商而言，內容量和內容質量之間始終存在權衡：一個月內發布一千篇文章通常需要在內容的相關性和獨特性上做出巨大的妥協。使用 GPT-4，該約束可能不再存在。加上 GPT-4 編寫和排除網絡抓取 Python 腳本故障的能力，很明顯，程序化 SEO 的進入壁壘幾乎為零。

2.谷歌優先考慮頁外排名因素

與 AI 一起發布的大部分內容將是某種模仿內容：對給定主題的現有內容中發現的相同核心思想進行重新散列。

生成式 AI 加劇了一個既定問題：營銷人員基於相同的工具和相同的源材料創建內容。 GPT-4 是在龐大的寫作語料庫上訓練的，但對於許多主題（例如“採用 CRM 的重要技巧”），生成式 AI 將像其他人一樣借鑒同樣乏味的摩天大樓文章。生成式 AI 無法創建新信息使問題變得更糟：它無法收集新數據、無法獲得個人經驗或執行可靠的行業分析。

這將大大增加幾乎無法區分彼此的文章。這對用戶體驗不利，使獲取新信息變得更加困難，對谷歌也不利，縮短了用戶旅程。谷歌將被激勵去尋找更好的方法來區分相同的內容。

實際上，這可能意味著：

頁外排名因素變得更加重要

在存在模仿內容的情況下——競爭文章頁面上的文字基本相同——谷歌可以更加重視頁外排名因素，如反向鏈接，作為區分相似內容的一種方式。擁有已建立的反向鏈接護城河的知名大品牌可能會變得更難挑戰。

正如 ContentGecko 的聯合創始人 Risto Rehemagi 在 LinkedIn 上分享的那樣，用戶信號的相關性也可能會上升：

“隨著網絡的擴展，維護該索引和互連數據的成本越來越高。 權威計算可能會從域轉移到實際作者（社交媒體將從中受益）。 所以我寧願把錢花在用戶信號上——用戶對這個結果滿意嗎？”

強調內容作者身份

隨著谷歌更加強調內容的作者而不是內容本身，帶署名的內容也可能變得更加重要。我們已經可以在谷歌最近更新的質量評估指南中看到這種變化的早期跡象：

“現在為了更好地評估我們的結果，EAT 正在獲得 E: 體驗。 內容是否也表明它是根據某種程度的經驗產生的，例如實際使用產品、實際訪問過某個地方或交流一個人的經歷？ 在某些情況下，你真正最看重的是由對當前主題有第一手生活經驗的人製作的內容。”

我們將看到更多“從錯誤的人那裡得到正確答案還不夠好”的情況——谷歌將根據撰寫文章的作者的專業知識來區分相似的文章。我們甚至可能會看到出版商重回主流——可以保證內容真實性的可信實體。

信息增益優先

谷歌的一項專利已經為模仿內容的問題提供了一個推測性的解決方案：信息獲得分數，獎勵為討論帶來新信息的文章，並懲罰那些沒有的文章。

這種可能性描繪了一幅樂觀的畫面：與獎勵公司“摩天大樓”現有搜索結果的當前系統不同，品牌可以獎勵進行研究和偏離給定 SERP 現狀的品牌。實際上，這可能需要：

通過提供實用的下一步、闡述關鍵思想或提供更多深度和細節來創建補充和構建現有文章的內容
通過解決未服務的意圖、填寫缺失的信息、挑戰不同的意見或糾正谷歌的理解來嘗試有風險的框架和角度
通過個人觀點或客戶調查將原創研究納入內容，或添加主題專家的引述以創建信息護城河

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3. 搜索返回量大幅減少

在過去十年中，搜索引擎優化和內容營銷已經跨越鴻溝，成為幾乎所有具有成長型公司的實際營銷渠道。這種增長造成了逐漸但非常明顯的回報減少。一種策略越受歡迎，競爭就越激烈，在任何時期內獲得超額收益就越難。根據我們與數百家 SaaS 公司合作的經驗，今天的 SEO 比昨天更難。

生成式 AI 和 ChatGPT 可能代表一個轉折點，進一步改變 SEO 的價值等式，使獲得好的結果變得更加困難。

搜索更加分散

對 Bing 的興趣上升（搜索引擎在其人工智能搜索公告的支持下看到超過 100 萬人的候補名單）是 LLM 可能對搜索生態系統產生影響的一個小例子。 LLM 也有可能創建更廣泛的搜索碎片，生成大量針對特定數據集訓練的利基引擎。

以穀歌為代表的現代搜索範式，其實很糟糕。我們已經習慣於使用一種生硬的工具：它很難與之交互，它會不均勻地將流量輸送到世界內容的一小部分，它很容易被玩弄，最重要的是，它充斥著錯誤和不受信任的數據。

LLM 使一個有趣的替代方案成為可能，正如 Dan Shipper 的 Huberman 機器人所展示的那樣：

選擇一個小眾話題（“健康與保健”），
找到可信的數據集（Huberman Lab 的播客），
並使用 LLM 驅動的查詢來構建您自己的替代搜索引擎。

即使這些利基搜索引擎沒有以協調一致的方式起飛，它們各自都代表著谷歌在搜索領域的壟斷地位正在減弱。今天的搜索不太可能像明天的搜索。

至關重要的是，所有這些趨勢今天都已經存在。生成式 AI 可能會加速我們在搜索中看到的“成熟”：除了最小的利基市場之外，所有領域的競爭都變得更加激烈，無爭議的關鍵詞越來越少，搜索的持續具體化有利於大的、成熟的品牌。 SEO 將需要更多的努力以獲得更小的回報。

所以我該怎麼做？

這些想法堅定地處於基於二階思維的推測領域（你應該強烈懷疑任何聲稱確定性的人）。我們為自己和我們的客戶使用 SEO；它會產生很好的結果，並且仍然有機會取得令人難以置信的結果。它只需要比以前多一點思考和更好的執行。

如果您願意，那麼願意駕馭 AI 浪潮的公司機會比比皆是。現在還為時過早：通過早期採用可以找到槓桿作用，許多公司將在這項技術的支持下建立巨大的流量帝國。從長遠來看，可能值得通過以下幾種方式進行對沖：

在“寫作”之外的領域建立團隊力量。 內容寫作只是優秀內容營銷人員全部技能的一小部分。建立一支在更高槓桿領域有能力的團隊：數據分析、內容分發、行業研究、技術搜索引擎優化和社論。聘請願意嘗試的營銷通才。
發展你自己的“信息增益”。 以符合您團隊優勢的方式將原始信息帶入您的內容：建立 SME 網絡、開始年度基準報告，或者樂於分享您團隊的個人經驗和見解。
多元化超越搜索。 想像一下來自 SEO 的流量消失的最壞情況：您將如何建立您的業務？對於許多公司來說，答案在於社交內容、社區和媒體營銷，因此值得開展探索性工作。

目前，實驗是家常便飯：玩弄生成式 AI，探索奇怪而精彩的用例，並親自發現它的優勢和局限性。