测试结果的监测和评估

[Mostafa077]

开展影响源数据的实验一旦了解了影响人工智能生成的搜索结果的数据源，下一步就是设计实验来影响这些源。传统的 SEO 通常围绕反向链接、关键词和结构化数据，但人工智能 SEO 可能需要不同的策略。

一个例子：

Reddit 影响力：当像 ChatGPT 这样的平台受到 Reddit 讨论的严重影响时，优化您的论坛形象就成为首要任务。真诚地参与社区、推动讨论以及在相关话题中分享您的内容可以提高您的内容在这些平台上的可见度。
影响人工智能模型：因为一些人工智能模型是在开放数据源、对存储库的贡献或公共讨论上进行训练的，例如B. 学术出版物或开源项目可能是影响人工智能生成答案结果的另一种方式。
这些实验应根据每个平台的具体数据源进行定制。

运行测试后，跟踪结果并衡量您的努力的影响非常重要。这可以 阿富汗数字库 通过分析人工智能平台随着时间的推移对内容进行排名或引用的方式的变化来实现。例如，如果您的目标是影响 Reddit 驱动的内容，您应该跟踪您的帖子如何被引用，或者您的讨论被 AI 模型收录的频率。

最后一步是将您的见解综合成可靠的人工智能 SEO 策略。该策略应侧重于针对每个平台的独特特征进行持续优化。例如，如果 ChatGPT 响应很大程度上受到社会话语的影响，那么投资社区建设可能比传统的页面 SEO 更有价值。另一方面，如果 Perplexity 更多地依赖于高度结构化的数据，那么针对 schema.org 和结构化内容优化您的网站可能是一个优先事项。

然而，与往常一样，重要的是您不要针对搜索引擎进行优化，而是要确保您的内容对用户有价值并且技术上合理，以便可以找到。谷歌对优质内容的既定立场仍然是出现在人工智能搜索中的正确框架：即提供能够传递 EEAT（经验、专业知识、权威性、可信度）的内容。