谷歌AI优化内容！LLM不足1%流量是陷阱。

新媒网跨境获悉，谷歌方面近日就其搜索排名系统和人工智能（AI）在搜索领域的应用发表了重要声明。谷歌的丹尼·沙利文强调，无论是传统的搜索算法还是新兴的AI搜索，谷歌的所有排名系统都致力于奖励那些为人类而非机器创作的内容。这一表态为业界在AI时代的内容创作和优化策略指明了方向。

谷歌核心信息：面向人类而非机器的优化

谷歌搜索引擎的公众联络官丹尼·沙利文在近期的一次行业对话中指出，尽管搜索技术不断演进，其排名系统的核心准则始终如一：即内容应以满足人类用户的需求为最终目标。他认为，搜索引擎优化（SEO）行业未来将越来越多地围绕“以人为本”的理念展开讨论与实践。

沙利文特别提到，即使新的AI驱动搜索体验不断涌现，内容创作者和SEO从业者也无需采取全新的、颠覆性的策略。当谷歌资深搜索引擎趋势分析师约翰·穆勒提问，AI是否只是一种“时尚潮流”，以及大家是否需要为此做些“新事情”时，沙利文表示，业界对于各种新概念和缩略词层出不穷的现象已司空见惯，如“GEO”（生成式引擎优化）或“AEO”（答案引擎优化）。但他强调，谷歌的工程师团队在深入探讨后得出的结论是，在应对AI搜索时，实际上没有太多需要额外担忧或改变的地方。其核心在于，谷歌的系统设计初衷就是为了识别和奖励那些真正对用户有价值、有帮助的内容。

系统调优：奖励满足用户需求的内容

丹尼·沙利文进一步阐释了谷歌系统背后的设计逻辑。他指出，所有谷歌的排名系统都旨在提升那些为人类用户精心打造的内容。他明确区分了“为人类编写”与“为搜索引擎算法、大型语言模型（LLM）或其他机器接口编写”的内容。沙利文表示，谷歌所做的所有改进和调整，都是为了更好地奖励那些能让用户感到满意、能够解决用户问题的内容。

谷歌搜索产品副总裁罗比·斯坦此前也曾深入探讨谷歌用于识别“有帮助内容”的信号，并指出人类反馈在帮助排名系统理解何为有价值内容方面发挥着关键作用。尽管沙利文并未像斯坦那样详细披露具体的帮助性信号，但他的发言证实了谷歌系统调优的底层逻辑，即其设计旨在准确识别能够满足人类需求的内容。

沙利文提醒内容创作者和SEO从业者，当他们看到搜索结果呈现出新的形式时，自然会思考是否需要改变策略。但他强调，这是一种“北极星”式的指引——所有内容创作都应朝着为人类提供优质体验的方向前进。偏离这一方向，过度针对特定系统或LLM进行优化，反而可能让内容创失其核心竞争力，并随着技术进步而面临不断追赶的局面。他明确表示，谷歌的立场是奖励那些“以人类思维”编写的内容，而不是为了迎合算法而产生的文字。

为何“针对LLM优化”可能适得其反？

值得注意的是，丹尼·沙利文虽然未直接提及，但从实际数据来看，过度追求针对其他大型语言模型（如OpenAI、Perplexity和Claude）进行优化可能是一个误区。根据现有市场流量数据，这些新兴AI平台目前为网站带来的总流量占比不足1%。这意味着，如果内容创作者将重心从满足谷歌搜索用户转向满足这些LLM的需求，将可能承担失去来自主流搜索引擎大量流量的风险。

新媒网跨境了解到，谷歌系统始终被调优以奖励那些能真正让用户满意的优质内容。因此，专注于为人类提供价值的内容，才能与谷歌的核心算法保持一致，从而获得更好的可见度和排名。

为何市场对谷歌的声明仍有疑虑？

谷歌长期以来一直坚称其算法以用户满意度为导向，这一说法已有二十多年的历史。然而，在过去很长一段时间里，业界普遍认为谷歌在技术上可能存在夸大其词的成分。但现在，情况已大为不同。

有观点认为，至少自2018年的“医疗核心更新”以来，谷歌在提供真正受用户行为信号影响的搜索结果方面取得了显著进展。这些用户行为信号能够引导谷歌的机器更好地理解用户喜欢何种内容，配合其AI和神经网络技术，能够更精准地将内容与搜索查询进行匹配。

如果对这一点仍有疑虑，可以回顾罗比·斯坦的采访，他详细解释了汇总的人类反馈是如何影响搜索结果的。这表明，谷歌在实现其“以用户为中心”的承诺上，已具备了更强的技术能力和实践基础。

“以人为本”是否是SEO的新范式？

当前，链接不再是唯一的顶级排名标准。谷歌的系统已经具备了理解搜索查询和内容，并将两者精准匹配的能力。自2004年以来，用户行为数据就一直是谷歌算法的一部分，并且在帮助谷歌理解何种内容能满足用户需求方面发挥着愈发重要的作用。

新媒网跨境认为，现在可能正是SEO从业者和内容创作者放弃旧有SEO策略，转而真正专注于为人类优化网站内容的最佳时机。这意味着需要更深入地理解目标受众，创作高质量、有深度、易于理解且能够解决实际问题的内容，而非仅仅为了迎合算法而堆砌关键词或制造低质内容。未来，能够真正打动人心的内容，将是赢得搜索引擎青睐的关键。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/google-ai-content-llm-less-1-traffic-trap.html