2024年要告別谷歌SEO了嗎

好久沒寫文章了，不是不想寫，而是我對自己的文章有要求，有點強迫癥的感覺，我希望我的文章一定是保持這個行業最新鮮的內容，和國外SEO行業同步接軌。

這段時間一直在關注國外AI的發展，尤其是openAI前段時間出來的王炸產品，text to video。

其實一年前GPT-4出來的時候我就跟某Youtube大佬探討過，我預測OpenAI肯定會出現text to video產品，所以當text to video真正出現的時候我倒沒覺得有什么大不了的，讓我驚艷的是視頻質量，從視頻的分辨率，運鏡角度，模擬物理世界的真實性方面，吊打之前很火的幾家AI Video產品。

如果未來人類有部科技史，那么2023年一定是是AI元年，這一年標志著大型語言模型能夠接入實際場景應用，2024年剛開始，誰也不知道今年會出現什么爆炸性的AI產品出現。

回歸到谷歌SEO行業，AI是不是真的要改變SEO的格局，就目前來說，AI還無法從質上去改變SEO，但是我們已經看到了這個量變積累過程中的微小的質變。

但是我們要做好和傳統的SEO告別的準備，因為這一天不遠了，保守估計5年之內，我說的質變是整個SEO的算法，傳統的爬取，索引，排名機制會發生改變，以往我們非常重視的幾個指標，曝光量，點擊率，跳出率，停留時間等指標相應的可能會退出SEO的歷史舞臺。

對于SEO從業者來說，在接下來的幾年時間里要做好空杯心態的準備，不管你在過去擁有多少豐富的SEO經驗，在AI面前大家都在同一起跑線，如果你對人工智能的基本原理不清楚，很可能會在未來的日子里無法更準確地使用AI工具。

這就倒逼著一部分從業人員必須學習人工智能，SEO從業門檻也會變高。

雖然ChatGPT已經出來一年多了，但是我發現大部分使用者對于Prompts的使用還只是停留在基本對話階段，也就是只是單純的在上面提問很寬泛的問題，然后GPT給出一個寬泛的回答，而不是像一個工程師那樣去建構問題框架。

這其實就是因為缺乏對于大型語言模型的學習，不了解人工智能運行的邏輯。

那么2024年對于谷歌SEO，我們有哪些值得注意的點，我給大家列了以下幾個關鍵詞

Google AI/SGE

Google Search Generative Experiment正在改變SEO的流量入口。

什么是SGE

圖片來源：Google

SGE就是基于谷歌的大型語言模型Bard可以更快的把用戶想要的答案呈現出來。

圖片來源：Google

比如上面圖片中我搜索學習langchain是不是需要python基礎，搜索結果直接給出呈現出通過AI大模型總結的答案。

它還給出來具體學習的步驟，不需要你點擊傳統的自然搜索結果頁面url

圖片來源：Google

除此之外，我們還可以繼續點擊下面的follow up獲取更多的答案

比如我想知道How Langchain help Google SEO

圖片來源：Google

SGE的優點和缺點

優點就是直接給出搜索答案，不用挨個點擊自然結果去查看內容，從用戶體驗角度來說節省很多時間。

缺點有以下幾個：

1.提供的答案準確性不能保證，尤其是針對YMYL類型的問題，它會給你提示讓你咨詢專業人員。

2.造成傳統自然排名網站流量下降，這個無法避免，因為SGE的結果會排在SERP，Ads還有Featured Snippet前面。

3.SGE里面除了有AI提供的答案，在旁邊也會提供一些網站鏈接，對于出現在這個AI框里面的網站，流量會大幅增長。

圖片來源：Google

SGE如何工作的

目前我們看到的SGE結果都是針對一些長尾具體的關鍵詞，例如what is /how to /best suppliers for 這些關鍵詞。

所以我們如果想讓我們的網站進入到SGE結果中，需要針對這些長尾詞做好頁面的優化。

因為我們通過點擊SGE結果中的箭頭標志會看到更多的網站，這些網站能夠出現在這里是因為他們頁面內容有針對what is tang suit這個詞做過優化。

圖片來源：Google

不過谷歌也并沒有說當用戶在什么情況下都能出現SGE，谷歌只是說在大多數情況下，可能有些關鍵詞或者某些國家目前還無法出現SGE的結果。

比如我們搜索Acadia National Park的時候，就不會出現AI Spot

圖片來源：Google

如何把頁面優化到AI SPOT里面

目前AI Spot內部的頁面大部分還是首頁的SERP，也就是說如果你之前某個頁面排在谷歌首頁，那么大概率你可以進入AI Spot中。

傳統SEO優化和SGE優化區別在哪里

最主要的區別就是schema優化，谷歌可以通過你站內schema標簽識別內容，這些schema包括不限于H標簽，reviews，tables等內容。

從目前的趨勢看，谷歌發布SGE目的是為了更好的滿足用戶搜索需求，但是帶來的負面影響就是傳統的SEO流量下滑。

但距離SEO真正的死亡也不是一時半會的事，畢竟用戶的習慣還是需要時間去改變，我們需要做的就是維持好現有流量，然后繼續保持對AI的學習。

Prompts Engeering

我們可以翻譯成提示工程，我覺得這個不管是對于SEO從業者還是各行各業的人來說都要學習下。

大家如果有時間可以去Youtube上搜索下Prompts Engeering的視頻，有非常多的學習視頻。

圖片來源：Youtube

另外我們從Google Trends上也能看到目前提示工程的熱度

圖片來源：GoogleTrends

圍繞Chatgpt等大語言模型的人工智能肯定會催生出一批提示工程的崗位，而且不同行業會出現不同的提示工程崗位，比如針對數字營銷的提示工程，在線教育的提示工程，傳統制造業的提示工程，至于提示工程師的水平那就要看你對人工智能還有你本行業的理解程度了。

目前我從Google上搜到的Prompt Engineering的薪資水平，Generative AI給出的回復是Prompt Engineer在美國的年薪是62977美金，然后Gen AI又根據Quora上面的回答給出的回復是年薪15W刀，不管這個薪資水平是不是真假，但是能看出來提示工程師在未來是個非?；馃岬穆殬I

圖片來源：Google

我又在Reddit上看到有人討論Prompt Engineering的薪資水平，截個圖片。

圖片來源：Google

美國的求職網站ziprecruiter.com給出的一個大概薪資水平

圖片來源：ziprecruiter

美國不同州給出的薪資也不同，加州給的工資最高，平均9萬刀的年薪。

所以你們知道為什么全球的頂尖人才都跑到美國去了嗎

圖片來源：ziprecruiter

以前我們講做SEO不僅要對SEO理解的深刻，而且你還得是自己這個行業的專家，這樣你內容營銷才會比別人寫的好。

同樣提示工程，你不僅要把AI理解透，而且也要對你本行業理解透，這樣你才會寫出高價值的Prompts，Prompt不是隨便亂寫的，是基于一定的邏輯框架再結合你行業本身的問題。

給大家舉個很簡單的例子，比如你是做辦公家具行業，你想讓ChatGPT寫營銷文案。

你需要讓ChatGPT明白以下幾點：

1.賦予它一個身份，比如辦公家具的工程師

2.客戶的用戶畫像，性別，年齡，國家等等

3.本身產品的價位

4.文案的語氣，是嚴肅的，還是幽默的

以上只是一個最基本的prompt engineering的參考，實際上需要學習的內容還很多。

給大家推薦一個免費學習prompt engineering的網站，語言有中文和英文，英文好的可以直接看英文。

promptingguide.ai

圖片來源：promptingguide.ai

2024年，提示工程是大家必須要學的一項技能，你的英文條件允許可以直接去外網學習，我學習任何東西得益于我的英文能力，直接去外網跟著老外學，老外真是非常喜歡sharing，而且無私免費sharing。

在這點上我們國內這幫人比美國搞AI的那幫人不知道高到哪里去了，他們就知道埋頭搞研究，而我們國內的AI大神早已出了199的課程一年賣了5000萬。

沒錯，說的就是“AI圈子里面和OpenAI 創始人Alterman平起平坐的華人大神”李一舟。

E.E.A.T

第三個關鍵詞就是E.E.A.T. 2024年是AI內容爆炸的一年，同樣第一手的真實經驗就非常重要，用戶可不想看到你的網站充斥著大量AI內容。

比如你經營一家婚姻情感咨詢網站，你讓AI再怎么寫它也寫不出婚姻的經歷，然后擁有真實婚姻經歷的人寫出來的文章一看就是真實的，讓那些在圍城里面的人產生共鳴。

做好E.E.A.T可以借鑒以下幾點：

1.邀請行業的大佬來你網站貢獻文章

2.去行業專家網站博客投稿

3.文章中多引用數據

4.多寫真實案例經歷

最好不要直接發布AI寫的內容，2024年谷歌會持續給AI生成的內容降權。

最后強烈建議大家一定要多去關注AI方面的學習，這種學習不是說聽說AI最近很火你才去學習，這種大概率學不下去，最好是跟你自己的行業能結合起來，帶著一定的目的去學習。

比如我最近一直在Youtube和Google尋找LLM如何能夠和SEM,SEO結合起來的學習資源，包括我比較看好的prompt engineering。

數字營銷這個行業也是不斷在變化的，還是要持續不斷地學習。

（來源：大衛搞跨境）

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