为您的法学硕士服务排名铺平道路
已发表: 2024-01-06随着人工智能和 LLM（大型语言模型）的最新发展，我们无法抑制这对人们如何使用搜索引擎和理解 SEO 的影响。
如果谷歌最初开发的用于对反向链接和网站价值进行分类的传统页面排名模型在 1996 年是一个重大突破，那么除了其他不太重要但仍然影响网站和网站价值的相关因素外，我们对网站进行排名的基础并没有太大变化。他们在搜索引擎上相应的查询排名。
法学硕士，尤其是一线的 GPT，已经开始挑战这些传统模式，为用户提供搜索信息的新方式。 使用 ChatGPT 获取某些事实或信息所需的时间和点击次数显着减少，而且通常这些信息更能代表客观事实，因为 LLM 的本质就是“消耗”大量信息。
这使得法学硕士非常实用，不仅可以写诗、编码和准备旅行行程，而且可以实际提供大量有用的信息“查找”。
让我们看一些例子，了解人们如何学习使用 LLM 和 GPT 快速有效地获得目标问题的答案，以及这对 SEO 的未来意味着什么。
法学硕士的实践
我们询问 ChatGPT“在价格、准确性和客户服务方面搜索和比较航班的最可靠的网站是什么？”
GPT 很好地列出了所有选项，以及每项服务的简短摘要。 认识到这种方法的效率不仅可以节省时间，而且重要的是还可以绕过评论网站的偏见意见，用户越来越多地转向 GPT 来访问信息。
由此，我们发现了一个新的信息优化领域，其中包括（类似于搜索引擎优化）技术和方法，以了解我们的潜在客户和用户正在使用的问题来查找我们的产品或服务正在解决的问题的解决方案。
这个新兴学科 - 我们可以称之为 LLMO（大型语言模型优化） - 专注于优化我们的位置，使这些查询变得更加相关、可见和排名更高。
在以下部分中，我们将更深入地研究这些 GPT 问题与用户在搜索引擎中输入的搜索查询有何不同，为什么我们应该关心它们，以及我们应该如何准备优化，以便利用这一创新来促进我们的业务增长或我们客户的服务和产品。
为什么用户宁愿转向 ChatGPT
这种从使用传统搜索引擎到在 ChatGPT 上直接提问的转变并不是一个新趋势，而是对其优势的直接回应。 用户发现 GPT 返回的答案更符合他们的要求的一些关键原因如下：
- 全面且信息丰富。 虽然搜索引擎返回网站链接列表，用户必须手动筛选这些链接，但 GPT 能够生成直接回答其查询的文本。 这对于那些正在寻找快速而彻底的答案但不一定有时间或能力打开并阅读首页结果中的一堆链接的用户来说特别有帮助。
- 客观公正。 传统的搜索引擎结果可能会受到某些因素的影响，而这些因素可能并非所有人都能获得，例如他们可以花在购买链接或其他可疑策略上的网站预算来帮助他们排名更高。 另一方面，法学硕士接受海量数据集的培训，并使用先进的分类和关联算法来生成基于事实和证据的答案，而不是基于公司的预算。
- 个性化。 提及对于用户寻求的答案至关重要的更复杂的个人背景信息，对于传统搜索引擎来说并不是一个好兆头，因为传统搜索引擎通常采用一刀切的方法并针对给定的查询呈现相同的搜索结果。 GPT 在这方面具有开创性，因为它能够通过明确的、上下文丰富的输入来理解和适应用户的偏好和要求，同时又不会侵犯用户的隐私。
- 动态的。 法学硕士有能力参与多轮对话，鼓励用户完善他们的查询并通过后续问题提供更多背景信息。 这使他们能够提出逐步完善的响应，感觉就像是专门为每个用户量身定制的。
法学硕士如何改变我们的搜索方式
使用传统搜索引擎，用户已经学会输入与他们正在寻找的信息相匹配的精确关键字——这种方法通常需要将查询分割成多个关键字，这通常效率低下，并且可能不会产生期望的结果。
即使将法学硕士集成到搜索引擎中，特别是为了获得更大的结果相关性，搜索引擎仍然在挣扎，而且往往会呈现不相关和不完整的结果。
随着 GPT 等模型的出现，搜索过程的新视角正在开放，我们看到从分散的基于关键字的方法到更自然和直观的提问方法的明确转变。 这一演变与语音搜索技术的兴起同时发生，语音搜索技术目前占 Google 移动搜索查询的 20%。
与 LLM 的互动（例如 Chat GPT）使用户能够积极塑造和指导信息寻求过程； 更深入地了解他们所需的信息以及如何有效地阐明他们的问题以获得所需的结果。
他们不再依赖一串简单的互不相关的关键字，而是学习：
- 以清晰、简洁的方式表达他们的问题，避免歧义和含糊的语言；
- 提供背景和具体细节，包括相关背景信息、偏好和情境因素。
人们会问什么样的问题？
回顾 GPT 查询过程，不仅要了解人们为何以及何时向人工智能寻求答案，还要了解他们如何表达查询以及从中推断出哪些其他上下文信息，这一点至关重要。
这种理解构成了新兴学科 AEO（答案引擎优化）的核心，该学科专注于这些用户查询的模式，强调直接满足特定用户需求的内容的必要性。
这些问题遵循特定的模式和结构，这对于理解 GPT 优化的尝试至关重要。 以下是用户在寻找特定产品或服务时在 ChatGPT 上进行的一些常见查询措辞：
寻求个性化推荐
用户经常向 GPT 寻求建议/个性化推荐或专家建议，并提出诸如“什么是最好的...... ”或“你能推荐一些...... ”之类的问题。
价格敏感的查询
当您想找到最物有所值的方案时，法学硕士是一个很好的咨询工具。 他们可以提供有关各种场景的定价、折扣和成本效益选项的实时信息。
问题的措辞大致为“什么是最便宜的…… ”、“什么是最具成本效益的……”或“我在哪里可以找到负担得起的…… ”。
特定功能的请求
通常，用户会询问服务和产品的特定功能或质量。
例如，他们可能会问“哪种[产品/服务]具有最好的[特定功能]？ ”或“您能说出提供[特定功能]的[产品/服务]吗？ ”
比较问题
此类查询特别适合法学硕士，因为它们可以根据用户指出的需求和偏好提供不同产品的详细分析。
他们将问题表述为“ X 比 Y 更好吗？”、“在[特定功能]方面 X 与 Y 相比如何？ ”或“ X 和 Y 之间有什么区别？ ”
基于位置的搜索
法学硕士非常适合包含地理元素的查询，提供有关附近选项、服务或活动的实时信息。
问题的措辞类似于“我在哪里可以购买我附近的 X？ ”或“ [位置] 提供的最佳[服务]是什么？ ”
解决问题的查询
许多用户带着特定的问题来到LLM，询问“我如何解决X？ ”或“处理Y的最佳方法是什么？ ”
这些问题表明他们正在寻找产品或服务作为解决方案。
针对这些见解，建议企业采取主动的内容策略，并专注于创建精确满足用户查询突出的特定需求的材料。 这样做可以确保产品和服务不仅在搜索结果中可见，而且可以直接与目标受众在各种场景中的需求产生共鸣。
聊天GPT排名机制
现在我们已经探讨了了解用户向 GPT 提出的问题的类型和结构的重要性，让我们看看该过程的另一端，看看哪些因素决定了基于解决方案的查询的排名。 这一基本机制涉及一个全面的非线性过程，其中包括：
语义分析
语义分析过程将单词和短语连接成更大的语义关系，以了解单词在不同上下文中如何组合在一起。
为此，GPT 分析大量文本来映射模式和关联，这些模式和关联虽然不是立即显而易见，但对于掌握查询的完整含义至关重要。 该过程包括：
查询分析
GPT 进行深入的语义分析，涉及将查询分解为其元素——单词、短语及其句法关系——然后在它们的集体上下文中进行评估，即。 他们之间的关系如何。
确定用户意图
GPT 使用概率方法来确定用户意图，分析训练数据中单词模式的频率以及它们在特定上下文中的关联方式。
例如，在有关“预算友好型家庭汽车”的查询中，GPT 认识到“预算友好型”与车辆成本考虑之间的相关性，就像“家庭友好型”汽车与空间和安全性等属性相关联一样。
结合上下文进行评估
法学硕士考虑到查询虽然可能包含相似的单词，但可能具有完全不同的含义和要求，并且它们确定问题的措辞是否表明用户寻求建议、进行比较或询问特定功能。 答案是根据潜在的用户需求量身定制的，无论是预算限制、性能特征还是品牌偏好。
数据检索与综合
除了语义分析的结果之外，ChatGPT 还根据其广泛的训练数据集以及实时网络搜索来评估查询。
训练数据集
GPT的数据库涵盖广泛的来源，从学术文章到流行媒体，确保对各个领域的全面了解。 然而，目前尚不清楚训练集中的具体特征，也不知道其中包含的来源是根据什么准则进行的。
网络搜索
GPT 训练数据的一个重要方面是其时间限制 - 在撰写本文时，其时间限制为 2023 年 4 月。为了补充这一点，ChatGPT 的 Pro 版本现在还通过 Bing 提供网络搜索功能。 这种集成对于经常推出新产品或服务的领域尤其重要。
排名因素
当 GPT 针对查询对产品或服务进行排名时，它依赖于一组排名因素。 这些旨在确保回应不仅相关，而且可信、多样化和及时。 以下是一些最重要的内容的详细介绍：
查询和上下文匹配
GPT 优先考虑直接满足用户需求的解决方案。 这种相关性不仅仅取决于关键字频率，还取决于查询意图和与产品或服务相关的信息之间的匹配深度。
信誉度和知名度
当提及产品或服务时，GPT 会评估来源的可靠性。 这涉及评估各种来源中提及的频率和上下文，对那些在信誉良好的上下文中经常被引用的内容给予更高的权重。 该模型还考虑了产品的受欢迎程度，如训练数据中产品的流行程度所示。
用户反馈分析
GPT对其训练数据和最近的网络搜索结果中的反馈和评论进行情感分析。 具有积极情绪的产品或服务在其排名中受到青睐。
多样性和覆盖范围
在确保多样性的同时，GPT 保持了平衡，以便为用户提供与查询高度相关的广泛选择。
新鲜资讯
虽然历史数据构成了 GPT 知识的支柱，但由于某些查询可能受益于经过时间考验的信息或长期声誉，它也会考虑新信息，特别是对于发展迅速的市场。
除此之外，GPT 还会考虑其他因素，尽管程度较小，例如：
个性化和反馈
GPT的响应不是静态的，每次用户交互都是模型学习和调整的机会。 当用户提供更具体的要求或反馈时，GPT 会动态更改其响应。 这个迭代过程使 GPT 能够动态调整其排名，确保最终的推荐尽可能相关和个性化。
道德和公正的排名
GPT努力在回应中保持客观立场。 它的设计目的是为了避免付费促销、广告或任何不当的外部影响可能产生的偏见。 重点是对数据进行客观分析，并根据优点和相关性提出建议。
最后的话
毫无疑问：GPT的引入及其后续迭代正在重新定义搜索引擎优化的参数。 与主要基于反向链接和关键字密度的传统排名模型不同，GPT 提出了一个新的领域，其中预测和理解用户的上下文和意图，并主动优化复杂查询的内容将处于最前沿。
为了有效地做到这一点，不仅要了解用户输入和 GPT 排名机制，而且要了解产品和服务在各种 LLM 模型中的排名。 那些展望未来的人应该考虑利用专门为跟踪 GPT 排名而定制的高级工具的帮助，以深入了解不同用户问题的排名位置。
当我们拥抱法学硕士的创新能力并为他们的进步正在进入 SEO 世界做好准备时，重要的是要记住，人工智能时代仍处于起步阶段，并且可能会发生快速变化。
我们希望本指南有助于阐明 GPT 排名机制的一些最重要的方面，这些方面对于理解这些机制至关重要，以便有效地利用这一新兴技术。 与往常一样，请记住随时了解最新动态并关注更多创新。