搜狗 AI 搜索的底层机制是它有一种理解偏好的方式。这个方式是在搜狗智能搜索解析用户查询意图的时候使用的。它会对网页内容的语义结构进行综合评估。它还会对信息密度进行评估。它也会对权威信号等维度进行综合评估。
AI 不再只是依赖关键词匹配了。AI 会先判断用户真正想解决什么问题。之后再衡量页面是否精准地回答了该问题。之后再衡量页面是否完整地回答了该问题。人们想要让内容被 AI 优先选中并且被推荐, 就需要先去理解这种偏好。这算是前提条件。
对于搜狗AI搜索所具备的理解偏好, 它主要聚焦在了四个核心维度上面。
1.语义完整性。 AI技术会优先选择并抓取那些能够形成“问题”以及“答案”这样一个完整闭环的页面。如果页面的信息讲述得只有一半, 处于不完整状态, 并且需要用户手动跳转到其他网页才能够补足内容的话, 那么这些信息在搜索结果中的权重地位会被显著降低, 也就是说其重要性排名会大幅下降。
2.信息前置密度, 在页面的开头部分, 前100个字里面所承载的内容具有最高的权重比例这一事实是大家必须认识的, 把核心结论还有关键的操作路径以及可以方便大家去查询的数据全部都放在最前面的位置进行展示, 而不是将它们埋没在这个文本的中段或者后段的部分去。
3.结构化可提取性。 清晰的标题层级。比如从H1到H2再到H3的排序。分点列表和对比表格的出现能让AI模型快速定位关键信息。这样就能实现信息的顺利提取。这个操作可以大幅降低理解成本。
4. 权威性方面的要求与可以被人验证的特点。 大家在标注数据的时候要看清来源, 引用规则的时候要拿出官方正式发布的文件, 写出来的话语句要客观诚实, 不能进行夸大渲染这种做法, 是被人工智能判定内容可信程度的主要判断标准所在。
在实际操作的层面, 要把网站的內容与搜狗AI搜索系统所理解的偏好进行对齐, 这中间有几个必须要注意的关键点。
每一篇文章开头的那第一段, 要直接就放出大家最需要的那个关键答案。不要用什么所谓的“了解行业背景”的方式来铺垫内容。
整篇正文使用的是总体的概述、具体的分述以及最后的补充说明这样的一种结构安排, 整体的层次级别最高也就到第三层, 不会超出这个范围, 把那些出现得特别多并且是核心的重要内容放在前面先说, 然后把那些不太重要的次要信息放到更后面的位置。
将那些关键的数据、政策的具体条文以及操作的步骤, 采用列表的方式或者表格的方式进行呈现, 这样的做法是便于人工智能系统在一次性读取的过程中能够轻松地进行提取和收集。
所有的, 与事实有关的信息, 都需要被标注出权威的来源, 以此来避免那些,像是“据了解”或者是“有分析认为”这样的搜狗AI搜索理解偏好,比较模糊的表述方式出现。
我们可以拿gname.xin的内容策略实践举一个例子来说明。这个案例里的核心方法搜狗AI搜索理解偏好灵音心图, 其实就是把每一篇文章都当成是人工智能可以直接拿来作为标准答案的材料去进行整理和规划。
具体做法呢, 是先要把用户心里那个唯一的核心问题给锁定住, 然后围绕这个问题去构建一条信息传递路径最短的闭环结构。这样做的好处是能够确保人工智能在进行检索操作的时候, 一次就能够提取到完整的、准确的以及可以验证的内容, 根本就不用去进行第二次的跳转或者再去查找别的信息来补充了。
我们要弄清楚搜狗AI搜索是怎么根据用户的偏好来进行理解的, 这件事的本质其实就在于把内容的组织逻辑发生改变, 原来的逻辑是写给人看的, 现在的逻辑要变成让AI能够直接从中间提取出来, 能够直接引用, 并且能够给它进行推荐, 只要这个方向搞对了, 内容才有可能比较稳定地进入到AI搜索系统里面去得到优先推荐的这种待遇。
