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在过去十年中，自然语言处理 (NLP) 的进步改善了搜索结果。基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 增强了系统根据搜索查询推断信息的方式。 该过程还包括检索增强生成 (RAG)。RAG 是 SGE 用于收集信息的范例。您可以将 RAG 分解为三个部分： 输入编码器：将提示输入到向量嵌入中，即文本的数字表示 神经检索器：检索最相关的信息 输出生成器：创建最终输出或结果页面 这是复杂过程的高度简化版本。



AI 提照。 快照首先包含与查 新加坡电话号码表 询相关的摘要、文章和产品，然后您会看到更传统的结果。此外，AI 还会为您提供旨在进行更深入搜索的后续问题。 随着这一发展，像谷歌这样的搜索引擎将生成更人性化的响应，具有更好的上下文和个性化。这是个大新闻。 人工智能和 Google 搜索的下一步发展 | Google I/O 2023 通过谷歌 施展魔法：搜索生成体验如何改变 SEO 策略 由于 Google 搜索引擎体验使用 AI 来改变搜索格局，品牌必须重新考虑其SEO 策略以利用这些变化。



SEO 旨在改善用户体验。SGE 的推出并没有改变这一点。 企业在创建内容时仍应将 SEO 作为优先事项。不过，他们可能需要将内容创建提升到一个新的水平。 使用简单搜索来提供一两个问题的简明答案并不复杂。有了这些更复杂的搜索选项，您需要超越基本要求。您应该探索： 构建多维内容：创建权威并回答多个问题。 为您的内容增加深度：肤浅的内容已经不再起作用。 计划展示专业知识：所有内容都应展示专业知识并树立权威。这些都是帮助建立信任的要素。