概述
有用的策略从受众需求和证据开始，然后衡量发布的材料是否对人们有帮助。制作更多页面或帖子并不能替代清晰、原创、准确的信息。
主要要点
- 从受众需求和证据开始。
- 合并重叠的材料。
- 衡量读者的成果并保持更新。
深入探讨
定义受众问题和读者应该能够采取的行动。将主题映射到真正的专业知识、来源和维护的编辑所有者。使用模型进行研究支持或起草，同时让审稿人对准确性、原创性、语气和披露负责。避免商品扩张。相似的页面可能会相互竞争，并使读者或搜索系统更难找到最佳答案。当一个更强大的页面更好地解决问题时，合并重叠的材料。衡量印象之外的结果。跟踪任务完成情况、合格参与、更正、返回使用和来源质量。搜索可见性可能需要时间，并且不能证明页面对读者有帮助。维护更改声明、链接、产品和法律的更新流程。记录重要的生成的帮助和人工编辑。遵循当前的搜索指南，不要将机器可读文件或关键字重复视为有用内容的替代品。
04工作示例
选择深度而不是页数
想象一下，一个网站有关于一种工具的五个重叠页面，并且没有明确的主要指南。
结合有用的材料，删除不受支持的重复，并有意识地链接相关概念。
在添加另一个变体之前，衡量读者是否找到答案并完成下一个任务。
它显示了什么
构建的策略将内容量与读者的实用性联系起来。
现实世界的实施
为一个问题构建一份权威指南，而不是几个薄弱的变体。
在发布之前查看每个生成的声明和来源。
付诸实践
为什么这很重要
- 构建选择. 应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
- 团队与工作流程. 良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
- 风险与安全. 范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
留意
- 将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
- 团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
- 如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
后续步骤
- 绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
- 在完全自动化之前定义人工检查点。
- 对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
- 跟踪任务级结果以确认持续价值。
资料来源与延伸阅读
- Google Search Central优化搜索中的生成式 AI 功能
不断探索
常见问题
发布更多人工智能生成的页面是否能保证更多的自然流量？
不会。搜索可见性取决于有用性、质量、相关性、权威性和 Google 的系统。单纯的成交量并不是一个可靠的策略。