Moz 的营销科学家 Peter J. Meyers 博士、SEO 科学家 Tom Capper、本地搜索科学家 Miriam Ellis、高级内容营销经理 Chima Mmeje 和品牌营销总监 Joelle Irvine 为您带来了对未来一年 SEO 和营销前景的预测。
我们在这篇富有洞察力的文章中讨论了搜索、人工智能、可持续性、经济学、 SERP 功能等，为您在来年取得成功做好准备！
营销科学家 Peter J. Meyers 博士对 2024 年 SEO 的预测
生成式人工智能军备竞赛
谷歌搜索生成体验 (SGE) 的命运是许多 SEO 最关心的问题，但我们已经感受到了生成式人工智能在搜索中的更广泛的影响，并且很可能会在 2024 年达到临界点。
生成式人工智能让大规模内容生成变得比以往任何时候都更容易实现，各大公司也已开始利用它来大量生产长尾内容。不幸的是，这些内容中的大部分都存在质量问题，这促使谷歌采取行动（这并非双关语）。我相信我们已经在谷歌最近的“有用内容更新”以及接连发布的 10 月和 11 月核心更新中看到了一些这样的反应。
当然，这也导致了一些工具的出现，使机器生成的内容看起来不那么像机器生成的内容，现在我们正走上一场军备竞赛，机器生成内容，机器试图检测生成的内容，而机器则试图阻止机器检测内容，如此反复。
谷歌已经将此事视为质量问题——换句话说，问题不在于机器生成的内容，而在于它倾向于制作的低质量大众内容。结果是谷歌将被迫提高质量标准，但用算法衡量“质量”并不容易，因此他们提高的标准越高，附带损害可能就越大。
当垃圾邮件发送者受到人类生产力的限制时，这种平衡并不完美，但至少在理论上是可以实现的。现在，任何拥有浏览器的人每天都可以生成数十条内容，而拥有一点 API 知识的人可以生成数百条内容，军备竞赛正在急剧加速。
不幸的是，无论你是否选择使用生成式人工智能，我们所有人都将在 2024 年陷入这场冲突。
UGC = 用户生成的混乱
Google 似乎正在考虑的一个解决方案是更多地依赖直接的人工反馈，包括最近在 Google Labs 中推出的搜索结果中的 Notes。因此，任何结果都可能包含数十或数百条用户生成的评论。
虽然我理解这种动机，但很难看出这最终会产生什么 黎巴嫩电报数据 除了噪音之外的东西，特别是这些系统是被游戏化的并且必须受到监管，而且我们有一个全新的谷歌算法更新层。
毫无疑问，人们也会开始将机器生成的内容应用到评论层，直到我们完全摆脱无稽之谈。这是一条通往混乱的道路，明年我们将沿着这条道路前行，或者直接离开这条道路。
个性化与发现
谷歌还希望以一种类似于 Google Discover 的方式让搜索结果更加个性化。本质上，我们将能够订阅主题，这些主题加上我们对特定网站（和品牌）的偏好将开始塑造我们的搜索结果。
这显然是人们已经朝着的一个方向发展，也表明了谷 真实性在潜在客户拓展中的作用 歌对“Reddit + [主题]”等查询激增的担忧。不幸的是，尤其是考虑到 Google Discover 的质量标准似乎较低——这可以说是试图展示更有针对性和及时性的内容的自然权衡——我非常怀疑大规模个性化是否会提高搜索结果的质量。当然，对于我们 SEO 来说，这也会使跟踪人们看到的内容变得更加困难。
我认为谷歌会逐步解决这个问题，但我们都应该在 2024 年更加注意 Discover 风格的内容以及它是如何潜入搜索结果的。
高级 SEO 科学家 Tom Capper 对 2024 年 SEO 的预测
对我来说，进入 2023 年，SEO 最大的不确定性来 ws 数据库 源是谷歌的“搜索生成体验”会发生什么——新的人工智能编写的片段目前只向少数几个国家的“实验室”账户显示。由于这些片段目前处于测试版本，它们在 SERP 上占据主导地位，许多企业担心更广泛推出会对流量产生影响。
美国测试计划于 2023 年底结束，因此我们很快就会知道 Google 是否会延长测试时间、推出实时功能，还是假装这件事从未发生过。不过，我预测，无论最终推出什么，其力度都不会像目前正在测试的版本那么大。