AI搜索优化：大模型为什么跳过你的内容，3个原因你该知道

你的网站就是你的内容, 而且你还花费了几十个月的时间去搭建那个语料库。

某一天, 你让一个目前主流的大模型来回答一个关于某个行业的提问, 它给出的答案里面引用了四篇文献还推荐了三家具有竞争关系的公司并列出了五个被认为是最优秀的实践方式。

你所制作的那些内容, 完全没有出现在最终输出的任何一个部分里面。

这根本不是什么偶然发生的孤立事件, 而是一个范围在不断变大、而且并不会按照某种规律自动变好的结构性难题, 并且绝大多数身处在这个行业里工作的人, 到现在还没有搞清楚它到底是如何发生并运作的。

下面的这三个方面, 形成了眼下人工智能搜索优化这一领域的主要难点。这并非什么夸张的修辞手法, 也不是那些说不清道不明的玄虚理论, 而是可以被证明能够被测量出来的认知上的偏向。

一、内容结构不被下游解析层识别

先把结论摆出来, 那就是格式不搭配是绝大多数内容被忽略的首要原因。

如果把这件事反过来看, 那么情况就会变得比较清楚, 就是大模型的读取层, 并不是以段落为最基本的读取单位的。它实际上读取的是块, 是片段, 是被拆解开的文本部分。

如果你的正文内容, 是靠上下文之间的连接来维持, 或者是靠提到上文里的那个概念来支撑的, 那么这个单个的块一旦被抽取出去, 信息完整性的状况就会马上出现崩溃。

请提供一个具体的实例来进行说明。

有一家 SaaS 厂商, 他那里面的技术文档, 每一篇都有整整四千个字的长度, 逻辑上那是相当严谨的, 一步一步地层层深入推进, 大家乍一看上去, 觉得这内容特别专业, 也特别完整可靠。
但是, 一旦这些文档被送进了向量数据库里面进行处理, 情况就变了, 它们会被强行切割成一个个只有两百个 token 那么大的小片段。
当系统试图单独去提取每一个小片段里的信息时, 就会发现问题很大, 因为这些片段里往往丢失了原本的主语, 也缺失了关键的限定条件, 导致整句话的意思都悬在半空中, 没法落地。
等到大型语言模型需要生成回答的时候, 它虽然会从那个候选的信息池子里去检索并找到这些已经破碎了的片段, 可是, 经过评估, 模型会发现这些碎片信息的可信度完全不够, 低到不足以让它去触发所谓的引用展示机制。所以最后, 这个大型语言模型就直接选择了跳过, 不去理会这些信息了。

它并不是那种打算忽略你的状况, 它就是没有办法从你那东拼西凑的零碎信息里头, 去重新搭建出一个大家都能信得过的答案单元。

在不同段落之间, 并没有能够独立存在且起到锚定作用的语义点。

关键论断要依靠上文给出的定义。

这里是指那些没有被结构化的摘要行, 好比说 TL;DR 这个块的示例。

文章的标题和正文内容之间, 并没有形成那种一看就能明白的直接联系。

关于上面所说的这四个情况, 它们都属于是在内容工程这一层面当中的基础性缺陷。假如不进行修复处理的话, 那么任何接下来的调整和优化操作, 本质上来说都是一种无效的操作行为。

二、可验证性数据层缺失

第二个原因是更加隐蔽的, 并且是更具长期杀伤力的。

大模型在生成回答的时候, 其实有一条隐藏的评估路径。这条信息, 我能不能用另外一个独立的来源来进行交叉验证?

如果答案里面引用的数据, 还有结论和方法论, 在训练语料里面只出现了一次, 或者只出现在你这一家网站上, 那么也就是地面真值链条断裂了。模型处于不确定的边缘状态, 这时候它更倾向于丢弃那个来源, 而不是去冒风险引用它。

这就说明了这样一个现象, 也就是那些经常被很多人引用, 而且来源很多样化的内容, 它们出现在人工智能生成结果里的次数, 明显要高于只从一个地方得来的内容。这完全不是因为写得好不好这一类原因。它纯粹是因为被引用的密集程度不一样所导致的。

我们可以举一个例子, 通过类比的方法, 让读者在直觉上就能直接理解这个概念。

让你写一份报告的时候, 如果你是在引用数据的地方标注了来源是某白皮书第 73 页, 读者是会信任你的。但是, 如果报告里的全部数据都只是来自于你一个人自己的网站, 读者就会在心里本能地犹豫起来。而大模型表现出的这种犹豫, 具体结果就是它会直接选择不输出你的内容。

三、语料分布偏差导致的系统性降权

这一层是最深的, 同时呢, 它也是最最容易被给忽略掉的一个层面。

训练语料的分布, 塑造了模型的知识先验。在某些主题领域里, 内容供给高度集中, 三家巨头博客覆盖了百分之八十的语义空间。如果你作为第四家或者第五家, 即使你们的内容质量相当, 在嵌入空间的实际位置, 已经被先验概率压到了低权重的区间。

这事儿跟你写得妙不妙, 还有结构搭得稳不稳, 压根就扯不上关系。

这是属于分布范畴内的一种情况, 它主要关乎于你自身在整个语料生态体系中所占据的那个相对的位置。

到了这一个层面, 仅仅依靠内容是没办法解决问题的。我们必须去构建跨站的引用网络, 还得引入外部的数据锚点, 同时加上多模态的补充, 包括对表格、图表这些进行结构化的标注。目的是要让模型在进行搜索和检索的时候能够发现, 它其实拥有至少三条独立的路线或者路径, 可以直接到达你所提供的那些信息那里。

补充：一组常被忽略的执行项

在此处罗列出一组具备实际操作意义的条目项目, 以便进行直接的对照检查工作。

每篇内容必须增加独立摘要行, 摘要行字数控制在 50 字以内。这样在脱离上下文的情况下, 读者依然可以完整理解该摘。此项任务属于必做要求。

必须要去标注清楚那些关键数据的来源, 而且要在页码或者是 DOI上面做标记, 以此来构建出一条清晰可见的验证路径。

我们建议您这样做, 也就是在内容里面嵌入机器能够读取的结构, 具体来说就是使用 JSON-LD 标注的方式, 这么做的好处是能够提升分段解析的精度。

提出如下的建议, 就是要去确保那个核心的论断, 在外面至少可以找到两个独立的来源, 以便供人们去进行交叉比对, 从而核实信息。

你需要持续地监控你的内容在各个主流的人工智能输出的出现频次这个问题, 并且要按照季度来做这个分布审核的工作。

把一段话放在这里, 这个情况不算做是一种修辞手法的表现, 而是把它当作是进行记录处理的一个动作。

你花费了十分长的时间, 才将这块内容给构建完成。

就在服务器里面, 一声不响地躺在那里。

它处于被切分的状态, 处于被编码的状态, 处于被降权的状态。

从来没有被读到过。

大模型说出了这样的话, 也就是综合来看。

你的名字, 并没有出现在那些地方。

这件事不能算是被大家所遗忘的情况。

所谓的被遗忘, 其实意味着它们还是曾经在某个时刻存在过的。

迄今为止, 这个条目一直没有被系统检索到。

这代表着一种更加彻底的, 同时也是更为静悄悄的, 不再存在的消亡与退场。

如果你从非常小的尺度去观察这个问题, 你可以试着回顾一下你五岁时候的情景, 当时你可能问过一位大人: “为什么这个人说的话不算数呀? ”这位大人大概率会指着对方让你注意, 因为他所说的这些话内容里, 没有第二个人为此点头表示确认。

在人工智能搜索优化的领域里面, “第二个人点头”这个行为, 对应的就是指跨来源的验证工作, 小孩子比现在很多从事这项工作的人更直觉地就能明白这一点。

在写到这里的当下, 我们能够很确切地把一点给说清楚了:

AI 搜索优化, 并不是仅仅解决写得更像正常人说话这么简单。它本质上属于信息工程领域, 同时也涉及分布式统计方面的内容, 更重要的是，它还是一个关乎架构可验证性问题的事情。

假如在未来十二个月期间, 你的内容依旧只能依靠单一的数据来源, 以及单一的表现形式, 还有单一的语义逻辑路径来进行运转和生成。

那么在由大规模语言模型所构建的、能够预测各种可能输出的概率分布机制之中, 你所对应的权重或者是得分出现下滑或者减少的这一趋势, 并不会像普通物体那样以固定的速度继续缓慢进行。相反, 这种权重的衰减过程是处于一个不断加快节奏的状态中, 意味着消失得越来越快, 而不是慢慢悠悠地线性递减。

在你向大语言模型提及某个垂直领域的专业咨询时, 该系统究竟会给你提供哪一个答案作为推介。

在很大的可能性当中, 不会是你本人的情况。

修复的窗口期, 正在变得越来越窄。