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SEO 策略

超越關鍵字:CEO的「查詢研究」指南,適用於AI時代

在AI時代,傳統的關鍵字研究已經不再足夠。學習如何轉向「查詢研究」,並針對真實用戶向AI助手提出的複雜對話提示進行優化。

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摘要:雖然大多數行銷團隊仍然專注於傳統的關鍵字研究,但他們正在為一個迅速消失的世界進行優化。要在AI驅動搜尋的新時代中獲勝,企業必須轉向"查詢研究"——理解和優化真實用戶向AI助手提出的複雜對話提示的學科。本指南概述了發現這些查詢的策略框架,並創建「提示原生」內容,以確保您的品牌成為被引用的權威。

我是詹姆斯,Mercury Technology Solutions的CEO。

超過十年來,關鍵字研究一直是數位策略的無可爭議的基礎。但我今天寫這封信是想告訴您,這個基礎正在裂開。當您的團隊仍在慶祝兩字關鍵字的高排名時,您的未來客戶卻在向一個複雜的AI助手提出一個15字的問題,這將決定他們的下一次購買。

如果您在該問題的答案中不可見,那麼您的關鍵字排名就毫無意義。

歡迎來到新的範式。為了保持可見性,我們必須從關鍵字優先的思維轉變為查詢優先的策略。範式轉變:為什麼查詢研究勝過關鍵字研究

舊模型和新模型之間的根本區別在於系統處理資訊的方式:

搜尋引擎

  • 旨在匹配精確的關鍵字到文件列表中。大型語言模型(LLMs)
  • 旨在解釋意圖、模擬決策路徑並總結結論。這意味著關鍵字是被動目標,而查詢是主動的、以決策為導向的提示。當我們為AI進行優化時,我們不僅僅是在優化內容;我們是在優化

LLM的回應行為。LLMs通過三個視角解析這些查詢:上下文場景、涉及的特定品牌或工具(實體),以及誰最能解決問題的比較地圖。通用的、充滿關鍵字的SEO文案未能通過這一測試,因為它並不是為了幫助AI做出決策而設計的。

掌握查詢研究的四步框架

這一新現實需要一種新的方法論。在Mercury,這是我們

GAIO(生成式AI優化)策略的核心四步過程。第一步:發現「AI原生」查詢

第一步是忘記您的傳統關鍵字研究工具。Ahrefs和Semrush非常適合理解傳統搜尋,但它們無法揭示用戶在AI聊天機器人中輸入的複雜對話查詢。

相反,您必須去這些查詢存在的地方:

ChatGPT和Perplexity:

  • 查看它們建議的或「熱門」提示,尤其是它們建議的後續問題。社群平台:
  • 在Reddit上搜尋像「[您的目標]的提示」這樣的短語,以查看真實用戶如何嘗試解決問題。YouTube評論:
  • 在相關視頻的評論區尋找「我該如何...」和「哪一個更好...」的問題。社交媒體討論串:
  • 監控X(Twitter)和LinkedIn上的討論,使用戶分享他們實際的ChatGPT對話。這種「到處搜尋」的過程是我們

MercurySEVO(到處搜尋優化)哲學的核心信條。這是我們如何建立對客戶真實意圖的深刻、現實理解。 第二步:建立您的「GEO查詢檔案」

當您發現這些查詢時,必須建立一個戰略性的「檔案」,作為您內容策略的基礎。該檔案應圍繞三種類型的高意圖查詢進行組織:

比較查詢:

  1. 「X對Y」、「[競爭對手]的最佳替代品,適用於[情境]」。可信度查詢:
  2. 「[您的品牌]是一家合法公司嗎?」「[您的工具]背後的團隊是誰?」「[您的公司]有SOC2認證嗎?」 "Is [your brand] a legitimate company?", "Who is the team behind [your tool]?", "Does [your company] have SOC2 certification?"
  3. 價值匹配查詢:「我需要一個不儲存我的資料的人工智慧工具,」「尋找一個避免使用人工智慧生成內容的行銷公司。」

如果您的內容未能直接、明確地回答這些確切類型的查詢,您將對處於決策過程最後階段的用戶來說是不可見的。

步驟 3:架構「提示原生」內容

手握查詢範本後,下一步是創建專門設計來回答這些提示的內容。

  • 從確切的用戶意圖開始:以問題或疑問為主導。
  • 以清晰的品牌觀點回答:不要泛泛而談。陳述您的觀點並加以說明。
  • 包含關鍵決策因素:明確提及價格、使用案例以及您的獨特競爭優勢。
  • 以一致性加強:在您的部落格、幫助文檔和登陸頁面中重複使用您的核心價值主張和措辭,以建立對大型語言模型的信任。

步驟 4:訓練模型的記憶

最後一步是創建反饋循環。通過持續以這些「提示原生」格式發佈內容並鼓勵您的社群提出相關問題,您正在主動訓練人工智慧模型記住並重用您的品牌作為權威來源。

Mercury方法:整合策略與技術

這不僅僅是一個理論;它是我們的GAIO服務的運營核心。

  • 我們的SEVO團隊使用先進的監控技術來發現數位生態系統中的這些人工智慧原生查詢。
  • 這些情報隨後將指導我們的內容策略,我們的人類專家使用Mercury女神人工智慧作為強大的副駕駛,幫助大規模撰寫這些「提示原生」內容資產。
  • 這些資產隨後被部署在我們的Mercury內容管理系統 (CMS)上,該系統的架構旨在確保人工智慧模型所需的完美技術結構和語義清晰度。

結論:停止追逐關鍵字,開始回答問題

生成引擎優化 (GEO) 不僅僅是重新命名的 SEO。這是一種根本性的策略轉變,要求您發現新的用戶意圖形式並以全新的格式創建內容。

通過從關鍵字策略轉向查詢策略,您不再只是希望被找到,而是開始設計您想要的結果。您開始訓練人工智慧識別您的品牌作為明確的答案,確保您在新時代搜尋中的可見性和權威性。

Frequently Asked Questions

What is 'Query Research' and why is it important?

'Query Research' is the practice of understanding and optimizing content for complex, conversational prompts that users ask AI assistants. In the AI era, this approach is crucial because it focuses on user intent and decision-making processes, enabling businesses to remain visible and relevant in AI-driven search environments.

How does the shift from keyword research to query research benefit businesses?

By shifting to query research, businesses can create content that directly addresses the specific questions and concerns of potential customers. This not only enhances visibility in AI search results but also positions the brand as an authoritative source, increasing the likelihood of conversion.

What are the key steps in mastering Query Research?

The four key steps in mastering Query Research include discovering AI-native queries, building a strategic query swipe file, architecting prompt-native content, and training the model's memory through consistent publishing. Each step focuses on aligning content creation with user intent and optimizing for AI response behavior.

What is the 'GEO' approach mentioned in the article?

The 'Generative Engine Optimization' (GEO) approach is a strategic framework that emphasizes the importance of understanding new forms of user intent and creating content that answers specific queries rather than traditional keyword targeting. It represents a fundamental shift in digital strategy, tailored for the needs of the AI-driven search landscape.

How can businesses create 'prompt-native' content?

To create 'prompt-native' content, businesses should start by identifying the exact user intent behind queries and provide clear, direct answers. It's essential to articulate a brand point of view, include relevant decision factors, and maintain consistency across various content platforms to build trust and authority with AI models.