在对 +546,000 份 AI 概述进行首次分析后，我深入探讨了三个问题：
- 常见的抓取数据和 AI 概览有何关系？
- 用户意图如何改变 AI 概览？
- 在有机搜索中排名并在 AIO 中引用的域名的前 20 名位置如何细分？
常见的爬网数据和 AI 概述有何关系？
常见的抓取包含不会像纯粹的有机流量那样影响 AIO 可见性。
Common Crawl 是一个非营利组织，它抓取网络并免费提供数据，是生成式人工智能训练的最大数据来源。
有些网站，比如 Blogspot，贡献的页面比其他网站多得多，这引发了一个问题：这是否会让它们在 LLM 答案方面占据优势。
结果：我想知道，提供比其他网站更多页面的网站是否也会在 AI 概览中获得更高的可见性。结果并非如此。
我将 Common Crawl 中页面贡献排名前 500 个域名与我的数据集中排名前 30,000 个域名进行了比较，发现相关性较弱，为 0.179。
原因是谷歌可能不依赖 Common Crawl 来训练和通知 AI Overviews，而是依赖它自己的索引。
然后，我分析了 Semrush 中有机流量排名前 3,000 位的域名与我的数据集中排名前 30,000 位的域名之间的关系，发现它们之间存在 0.714 的强关系。
换句话说，获得大量自然流量的域名很有可能在 AI 概览中非常显眼。
AIO 似乎越来越多地奖励在有机搜索中有效的方法，但一些标准仍然非常不同。
值得指出的是，一些网站扭曲了这种关系。
当过滤掉维基百科和 YouTube 时，两者关系的相关性下降到 0.485——仍然很强，但低于这两个巨头。
当取出更大的网站时，相关性不会改变，这巩固了在有机搜索中做的事情对 AI 概述有很大影响的观点。
正如我在 上一篇文章中所写：
在搜索结果中排名更高肯定会增加在 AIO 中被看到的机会，但这绝不是唯一的因素。
因此，如果公司不想出现在公共数据集（以及 Chat GPT 等生成 AI）中，则可以在 robots.txt 中排除 Common Crawl 的机器人，但仍然在 Google 的 AI 概览中保持可见。
用户意图如何改变人工智能概览？
用户意图决定了 AIO 的形式和内容。在我之前的分析中，我得出的结论是，精确的查询匹配几乎不重要：
数据显示，只有 6% 的 AIO 包含搜索查询。
在 SGE 中，该数字略高，为 7%，而在实时 AIO 中，该数字较低，为 5.1%。因此，在内容中满足用户意图比我们想象的要重要得多。这并不令人意外，因为 多年来，用户意图一直是 SEO 的关键排名要求，但看到这些数据令人震惊。
计算所有 546,000 个查询的准确（主要）用户意图将需要极其密集的计算，因此我研究了常见的抽象信息、本地和事务。
在优化内容时抽象的帮助不大，但在查看汇总数据时抽象的帮助很大。
我聚类了：
- 围绕“什么”、“为什么”、“何时”等疑问词的信息查询。
- 围绕“购买”、“下载”、“订购”等术语的交易查询。
- 围绕“附近”、“靠近”或“我附近”的本地查询。
结果：用户意图的差异体现在形式和功能上。除本地之外，所有意图的平均长度（字数）几乎相同，这是有道理的，因为用户想要的是位置列表，而不是文本。
同样，购物 AIO 通常是带有一些背景信息的产品列表，除非它们是与购物相关的问题。
本地查询的查询和答案之间的完全匹配重叠量最高；信息查询的完全匹配重叠量最低。
与精选摘要相比，理解和满足用户的问题意图更难，但在 AIO 中可见也更为重要。
前 20 个有机排名如何细分？
在我的上次分析中，我发现出现在 AIO 和有机搜索结果中的几乎 60% 的 URL 排名都在前 20 名之外。
对于这份备忘录，我进一步细分了前 20 名，以了解 AIO 是否更有可能引用更高位置的 URL。
结果：事实证明，AIO 中 40％ 的 URL 排名在 11-20 位，只有一半（21.9％）排名在前 3 位。
大多数（60%）在 AIO 中引用的 URL 仍然排在自然结果的第一页，这再次证明了自然排名越高，在 AIO 中被引用的机会就越大。
然而，数据也显示，有机排名较低的企业几乎不可能出现在 AIO 中。
AIO 和搜索结果中可见的前 20 个域名的排名（图片来源：Kevin Indig）
场景
我将与客户合作，以匹配 AIO 的用户意图，提供独特的见解并定制格式。我看到了 AI 概览进展的选项，我将在未来几个月和几年内跟踪并使用数据进行验证。
选项 1：AIO 更依赖排名靠前的有机结果，并在用户需要点击进入网站之前满足更多信息意图。进入网站的大多数点击都来自考虑或打算购买的用户。
选项 2：AIO 继续从多样化结果中提供答案，尽管用户点击到排名靠前的结果的几率很小，但仍然会很小。
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