聊天机器人会吃掉SEO吗？

大型语言模型（LLM）基于 Transformer 技术，其工作原理可描述如下：

• 模型是在大型数据集（文档集合）上进行训练的，这使它们能够识别一个单词相继出现的可能性。
• 这些模型使用周围单词的上下文，而不是像 T9 等传统文本预测中实现的单词序列。
• 生成模型通过将文本外推到给定长度来创建文本，并尝试预测序列中的下一个标记。

这类似于自动完成、建议和其他类似算法的工作方式。序列出现的频率越高，特定单词在进一步生成中出现的可能性就越高。然而，值得注意的是，生成语言模型并不像人类那样编写文本：它们仅根据训练数据模拟概率依赖关系。随着时间的推移，他们会失去信心，特别是如果他们断章取义，这可能会导致荒谬的结果。例如，在搜索引擎建议中，这一点很明显，将每个新单词添加到字符串中可能会导致预测不充分。

大语言模型的主要问题

大型语言模型面临的主要挑战之一是训练数据的质量。模型根据现成的文档集合进行训练，例如维基百科、博客、各种互联网档案和大众媒体。这些数据能算理想吗？当然不是。这些语料库仅反映了在线可用信息的一小部分，并且很快就会过时。

此外，用于训练的数据通常存在偏差。这反映的是网络受众活跃部分的利益，而不是整个社会的利益。因此，此类模型生成的信息并不总是反映全貌。

另一个问题是该模型不会产生通常意义上的“连贯文本”。事实上，这只是一些片段的随机组合，在概率层面上听起来合乎逻辑，但实际上并不总是有意义。模型不理解它们生成的文本的含义，只能复制其他人陈述的片段。

还值得注意的是，训练大型语言模型需要巨大的财务和环境成本。在当前环境议程的背景下尤其如此，这可能成为此类技术进一步发展的严重限制。

最后，另一个问题是生成内容的连锁反应。一个模型生成的内容将成为另一个模型的培训材料的一部分，依此类推。这导致信息重复并“淘汰”真实上下文，从而创建一种闭环。

如何在 SEO 中使用 LLM？

您可能遇到过一些文章，声称使用 LLM 生成内容会带来大量流量。但实际上，不建议将其用于严肃的商业目的：

• 对于严肃的项目： 聊天机器人生成的内容通常毫无意义，这可能会导致转化率降低。不要依赖此类内容作为您的主要策略。
• 空文本： 生成不提供价值的内容最终会被搜索引擎识别为垃圾内容，这很可能会导致搜索引擎的制裁。

然而，这并不意味着新技术应该被完全放弃。您需要明智地使用法学硕士，了解其能力和局限性。让我们考虑一下这样的模型在哪里有用。

• 短文本的生成： 文字越短，看起来就越有意义。您可以使用聊天机器人在目录页面上编写元描述、摘要或简短文本。然而，此类文本仍需要编辑。
• 文本内容分析： 要审核主题的语义，您可以使用模型分析搜索结果中的数十或数百页以识别关键字。这种方法允许您快速收集数据，从而显着节省时间。
• 总结文字： 生成模型擅长减少和压缩长文本中的信息。如果您需要创建大量材料的压缩版本，这可能是一个有用的工具。

此外，神经网络对于图像生成也很有用。在现代搜索引擎中，神经网络算法的工作原理相同。如果您需要创建与某些图案匹配的独特图像，请使用此工具。但是，请记住，生成的图像还需要一些工作。

综上所述，除非你有明确的内容或想法，否则机器算法无法取代现实生活中与用户的交流。重要的是要明白，成功的搜索引擎优化总是需要能够将信息转化为高质量和有价值的内容的人。

如果您有任何疑问，请随时通过电子邮件 info@seo.computer 联系 SEO 工作室“SEO COMPUTER”。

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