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進入AI的思維：ChatGPT和AI爬蟲如何看待你的網站
Alex
·CTO & Co-founder
要在後搜尋時代生存和繁榮，僅僅了解如何吸引人類用戶是不夠的。你必須首先了解新資訊守門人的動機、機制和偏見：現在站在品牌和客戶之間的人工智慧系統。
這些系統按照一套與傳統搜尋引擎根本不同的原則運作。它們不僅僅是索引關鍵字和計算連結；它們正在嘗試建立一個全面的世界知識模型。影響該模型需要一種新的技術和策略方法，將清晰度、結構和可證明的可信度置於一切之上。
AI聊天機器人的主要指令是為用戶查詢提供最準確、最有用和最值得信賴的答案。它的成功以用戶滿意度來衡量，而它最大的營運風險是「幻覺」——生成看似合理但事實上不正確的資訊。
為了最小化這種風險，AI系統被編程為積極的懷疑論者，不斷在其消耗的數據中尋找權威和可信度的信號。當AI回答問題時，它正在執行一個快速、複雜的資訊檢索、綜合和驗證過程。
作為商家，你的工作是使你的Shopify商店成為你的利基市場中最權威、最準確和計算效率最高的資訊來源，從而使其成為AI的首選來源。
AI系統與你的網站之間的第一個接觸點是它的網路爬蟲。這些機器人在目的和行為上都與其搜尋引擎前輩不同。傳統爬蟲如Googlebot旨在建立一個全面的索引來對連結進行排名，而AI爬蟲的任務是收集高品質數據來訓練和通知大型語言模型（LLM）。它們不僅僅是對你的頁面進行編目；它們正在閱讀、理解和綜合其中包含的資訊。
目前一些最活躍的AI爬蟲包括：
理解這些爬蟲之間的區別至關重要。像GPTBot這樣的「訓練」爬蟲消耗你的內容來建立模型的一般知識庫，而像OAI-SearchBot這樣的「即時檢索」爬蟲即時訪問你的內容以回答特定的用戶查詢，通常帶有直接引用。
基本差異可以總結如下：
| 功能 | 傳統Google爬蟲 | AI爬蟲 |
|---|---|---|
| 主要目標 | 索引網路以在搜尋結果中排名 | 收集廣泛、高品質的數據來訓練LLM並提供直接答案 |
| 內容使用 | 生成搜尋摘要並對連結排名 | 將數據綜合到LLM的知識庫中以生成新答案 |
| 數據重點 | 關鍵字、連結、權威信號 | 深度語義理解、事實數據、對話文本 |
| JavaScript | 渲染JavaScript以查看最終頁面 | 通常不執行JavaScript，優先處理原始HTML |
最關鍵的技術區別之一是對JavaScript的處理。雖然Googlebot已經熟練掌握渲染JavaScript，但許多AI爬蟲目前不執行JavaScript。它們主要解析原始HTML源代碼。這意味著你的Shopify商店中通過JavaScript動態加載的任何關鍵內容——如產品描述、價格或規格——可能對這些AI系統完全不可見。
一旦AI爬蟲攝取了你的內容，AI模型必須評估其可信度。一個不能以人類意義上「相信」或「信任」的機器如何做出這個判斷？它依賴於一個可量化信號的框架，這些信號充當可靠性的代理。對此最全面和最有影響力的框架是Google自己的E-E-A-T標準：經驗、專業知識、權威性和可信度。
最初為Google的人類搜尋品質評估員開發，E-E-A-T的原則已成為AI模型評估來源品質的事實邏輯。它不再只是一個SEO概念；它是整個AI生態系統中可信度評分的基礎演算法。
這是指對主題的實踐、第一手經驗。對於電子商務網站，這意味著展示你實際使用過你銷售的產品。這可以通過以下方式傳達：
「經驗」組件特別重要，因為它作為對抗AI可以生成的通用、低品質內容洪流的強大防禦，提供了一個難以偽造的真實性信號。
這是內容創作者可證明的知識和技能。對於Shopify商店，專業知識通過以下方式表示：
這是關於被認可為你所在行業的首選資源。在數位世界中，權威性主要通過外部驗證來衡量：
AI模型會對經常被其他權威引用的網站的推薦給予比未知來源更高的權重。
這是E-E-A-T中最重要的元素。信任通過以下方式表示：
站內因素：
站外因素：
實施E-E-A-T不再是為了滿足假設的品質評估員；而是將你網站的可信度直接編程到AI的評估功能中。這些信號代表了人類信任的API形式。AI模型無法感受信任，但它們可以解析和量化這些信號。
未能提供清晰、一致和可驗證的E-E-A-T信號的品牌實際上是向新的資訊守門人呈現了一個有缺陷或不可信的API。這保證了它們被排除在AI生成的答案和推薦之外，使它們在新的數位景觀中變得不可見。
現在在你的業務和客戶之間進行調解的AI系統不僅僅是在尋找關鍵字——它們在尋找真相、專業知識和可靠性。通過了解它們如何查看和評估你的網站，你可以將你的業務定位為它們在你的利基市場中的首選資訊來源。
這是我們關於AI能見度和電子商務未來的7部分系列的第3部分。在下一篇文章中，我們將探討為什麼結構化數據和架構標記已成為AI的通用語言。
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