你的内容排名在Google上,但ChatGPT和AI Mode并没有引用你.
这是因为AI搜索不像你想的那样有效. 在你优化一个关键词的同时, 幕后还发生了一些其他的事情: 问号扇形。 如果你的内容没有说明这一点, 你被引用和在AI中提及的机会就会从悬崖上掉下来.
但好消息是:一旦你明白它是什么,如何运作,它就很容易被优化。
什么是问风扇?
查询粉丝出局是当一个AI聊天器将一个查询分解成多个子query,并为它们搜索网络时. 然后它刮去每个子水槽的顶页,将信息合并成单个生成的响应.
例如,我最近在ChatGPT中做了一个搜索:
使用Chrome的免费 Keyword Surfer 扩展名,我可以看到ChatGPT搜索的哪些扇形查询:
包括基础设施检查、国家比较和生活费角度。 这些基本上都是人类最终会寻找的东西, 只是压缩到一步。
然后,ChatGPT将从所有这些扇形搜索中收集的所有信息合并为一个单一生成的答案(有引用来源).
Google的AI Mode也这样做,
为什么人工智能搜索会使用form-out查询?
AI搜索使用查询扇出,因为人们在ChatGPT中询问的问题比在传统搜索引擎中要复杂得多.
你不再只是打“最佳热带国家”的字。 而是写满句子或段落, 问气候偏好、基础设施需求、生活方式限制,
单一用户查询无法回答所有问题。
因此AI将最初的查询转换成多个子query,评价每个角度,并重新压缩.
这让人工智能系统能够产生更具体的反应,
例如,这里是ChatGPT对上述查询的响应:
你可以看到,它非常详细,而且,老实说,涵盖了我想知道的一切。 我没必要点击。
如果我用传统的搜索来研究 并亲自回答这个疑问,那会是一个不同的故事。 我可能得进行几次谷歌搜索, 我将寻找「在哥斯达黎加可以生长的水果」或类似的东西。
ChatGPT使用查询扇式出局,在一次中完成所有这些研究,然后使用基因AI将其变成一个全面的答案.
为什么对AI SAO来说 询问粉丝很重要?
对AI SEO来说,询问粉丝出局的重要性,因为这意味着,如果你想要AI引用和提及你,那么如果你不仅为主查询,而且也为粉丝出局排名,你就会有更好的机会出现这种情况.
我们怎么知道?
我们分析173,020个URL,发现一个非常可预测的模式:越是粉丝出局查询一个URL排名,就越有可能出现在Google的AI概览中:
事实上,我们发现你更有可能被Google的AI Overviews引用,如果你也排在粉丝排行榜上:
如何优化查询风扇
你的第一种直觉可能是,“太好了,我只要为我的关键词调出所有的粉丝询问,并为这些关键词排位。 “
请不要。 那样就可以使用电子表格, 粉丝在实际中是乱七八糟的。
用手动拉动它们来讨论几十个话题已经够痛苦的了;用手拉几百个话题就可以打破你活下去的意志. 最终你会看到一幅混乱的近似重复和半句半句,
即便你能收拾一下,粉丝们还有另一个问题:它们不一致。
ChatGPT、Google的AI Mode和Perplexity都会产生不同的子序列, 我们发现只有大约27%的子序列在反复搜索中保持稳定。
试图优化每个可能的角度,就像试图击中一个移动的目标,而目标则与自己争吵.
对于关键关键词, 请使用 Surfer 的 AI Tracker 来拉出实际的扇子:
但当涉及到你更广泛的内容策略时,
1. 围绕重要专题建立内容集群
假设你想出现在AI搜索中, “
当然,你可以在ChatGPT、AI Mode和Perplexity之间调出每个粉丝的查询,多次运行这些查询以说明不稳定性,将输出组合起来,并尝试反转“真实”的子主题。
但除非你喜欢追逐移动目标,
当您的网站深入地涵盖一个话题时,你自然会回答AI系统往往会热衷于的大多数问题. 换句话说,如果您的内容跨越整个话题,AI可以从您身上拉动,不管哪个子点被触发.
另外,作为奖金,你也会改进老派的SEO,并获得更多的交通量,因为你排名更多东西. 因此,90%的机会均等部门都认为,专题权威对机会均等部门很重要。
那么,你实际上如何建造这个?
从 Surfer 的专题地图开始 。
它需要一个网站或主题,找到所有与集合相关的关键词,将它们分组为主题,并显示你的内容缺口的确切位置.
从那里,你可以填补你最关心的集群中的空白——起草新的内容或优化你已有的内容。
智能快捷键:在Topical Map 中筛选低难度子专题,然后先进行:
通过堆积这些赢家,你可以从第一天起就把方向推向时事权威,而不要自相残杀。
2. 出版内容全面、组织周全、内容翔实
综合内容仍然是对多个搜索查询进行排序的简单方式——通过扩展,多扇出问.
但没有任何一页可以(或应该)覆盖一切. 诀窍在于知道页面上属于哪个分专题,哪些应该生活在别处.
这里的顶级页面仍然有用。
你不需要重塑方向盘;
冲浪者通过从相互竞争的内容中抽取所有标题和子标题,使这种无痛性,这样你就能立刻看到共同的结构.
从那里,您可以将缺失的片段投放到您的内容编辑器草稿中:
Surfer 也会显示真正的搜索者围绕您的关键词询问的主题和问题.
这些都为收集相关询问和潜在的粉丝而作了出色的增补。
如果您想要更快的启动, 插入大纲按钮将生成一个坚实的先行结构 :
别忘了《事实》。
我们的数据显示,纳入事实可以提高你对AI回复的能见度达25%,尤其是对于需要准确性的询问. 在 Surfer 中,您可以从我们提取的事实中手动插入这些内容,或者用“插入事实”按钮点击一次:
最后,确保你的页面被整理成干净、自成一体的部分,而不是通过段落编织的零散见解。
LLMS 块块内容以高效检索子专题.
这就是“书面检索”的重要性所在。 人工智能系统不会像人类一样阅读网页,
以明确答案为首,然后是支持细节或证据的段落,对于模型在扇外查询时再利用来说,要容易得多。
当同一想法的片段分散在不同的地方时,模特们会挣扎着用你的内容来迷倒.
如果AI无法轻易拉出正确的部分,
3⁄4 ̄ ̧漯B 在网页上登出AI已经引用
AI的引用并非只来自一个问题。 是整个搜索过程的结果,
这表示大部分人忽略了一个捷径:如果你能在AI信任的网页上被提及,
而非猜测AI接下来会问到哪些问题,
最容易的办法是使用Surfer的AI Tracker。
通过输入设置项目 :
*你的品牌(如耐克)
* 与你的品牌相关的主题或关键词(例如“跑鞋”)
* 你最关心的地点(例如美国)
冲浪者会建议提示跟踪, 但你也可以覆盖这些并手动输入 :
也值得关注AI不只是引用品牌, 想想“最佳的工具”或“最佳平台”。
工程运行后, 直接进入源标签 。
在Google AI Overviews、AI Mode、ChatGPT和Perplexity的追踪查询中,
这几页已经获得大赦国际的信任,
从那里,通过平台或地点过滤以缩小列表.
现在,重要的是:拓展。
但并不总值得, 知名网站通常不会碰它。
更好的办法是寻找差距。 他们的名单上漏掉了什么? 真正能改进的是什么?
例如,如果“最佳关键词研究工具”的页面没有包含任何关键词集群工具,那就是开页。
与其立即投球,不如以好奇心带头:"我注意到X没有被包括进来,这是有意的吗? “
如果它们回应了,那就是当你展示你的产品如何自然适合的时候。 并不是卖得这么难,而是为了让他们的内容更加完整.
容易吗? 没有
但是,它比追逐个别的粉丝出局查询要大得多,它之所以有效,是因为它与AI实际上如何选择来源保持一致.
继续学习关于问号的浏览器
查问粉丝出局并不是一种伎俩, 这是AI搜索工作的方式。
AI模型将查询分开,探索相关角度,从已经很好地覆盖周围背景的源头拉动.
也正因为如此,
若你想更深入地挖掘背后的数据, 我们的研究是如何在人工智能搜索中进行查询,
如果你想知道盖帽下到底发生了什么,