了解 Moz 如何利用 AI 驱动的洞察力改变您的 SEO

[Joywtome231]

AI 和 LLM 颠覆了内容营销和 SEO，从根本上重塑了我们处理工作流程和策略的方式。随着 Mike King 等专家展示 101 个用例，很明显潜力巨大，并且仍在增长。

遗憾的是，这种快速采用也引发了挑战，尤其是在内容原创性和质量方面。如果没有适当的验证，生成式人工智能输出可能会损害 SEO 声誉和信任，弊大于利。

在本文中，我将分享将 LLM 集成到您的 SEO 工作流程中的整体流程。您还将学习如何在实施验证系统的同时最大限度地发挥生成式 AI 的潜力。

法学硕士 (LLM) 有其局限性，了解这些局限性很重要
虽然 LLM 是强大的工具，但它们并不适合每项任务。了解它们的局限性是避免失误和确保负责任地使用这些工具的关键。

正如 布兰妮·穆勒 (Britney Muller) 所强调的那样，有些特 白俄罗斯手机号码数据 定任务是 ChatGPT 等法学硕士 (LLM) 所擅长的，而其他一些任务则不应该用法学硕士 (LLM) 来实现自动化。

布兰妮·穆勒 (Britney Muller) 关于不宜使用法学硕士 (LLM) 的作业的推文截图
不适合使用 LLM 的情况：
不适合使用 LLM 的几种情况 包括：

敏感或关键决策：不要 使用 LLM 来自动执行需要高精度或涉及敏感数据的任务。例如，法律或医疗建议需要人类专业知识来避免造成重大后果的错误。
高风险的创造性工作：当原创性和创造力至关重要时，例如创建独特的品牌活动，法学硕士可能会产生平庸或平淡的结果。
数据敏感环境：与 LLM 共享机密或专有信息可能会带来安全风险。始终匿名化敏感数据并避免泄露关键细节。


将 LLM 整合到 SEO 工作流程中的三种方法
1. 提示
充分利用 LLM 的第一步是提出正确的问题。准确的提示可确保您获得清晰、相关且可操作的结果，从而节省时间并减少多次迭代的需要。

5W 和 H 框架
一种有效的方法是 5W 和 H 框架，它可以确保您的提示详细且有针对性：

预期任务是什么？指定主要操作 — 例如“生成五个优化的 标题标签” 。
它将在哪里使用？定义上下文或位置 — 例如，“将在白色牛仔裤类别页面上展示。”
目标受众是 谁？确定目标受众 — 例如“潜在的牛仔裤买家”。
何时使用？提及时间或频率 — 例如“持续使用”。
你为什么要使用它？说明目的或目标 — 例如，“吸引受众并 在搜索结果中排名更高”。
您将如何格式化？提供语气、语言、结构或限制等详细信息 — 例如，“描述性、英文、相关、引人入胜、遵循 SEO 最佳实践，并且每个字符不超过 50 个字符。”
不要问“给我一些标题标签的想法”，试试这个：

“为白色牛仔裤类别页面生成五个 SEO 友好的标题标签。受众是潜在的牛仔裤购买者，语气应引人入胜且具有描述性。每个标题应少于 50 个字符，并针对搜索结果进行优化。”

这种方法可确保您的提示清晰准确，从而使 LLM 在第一次尝试时就能提供更接近您需要的结果。