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进入AI的思维：ChatGPT和AI爬虫如何看待你的网站
Alex
·CTO & Co-founder
要在后搜索时代生存和繁荣，仅仅了解如何吸引人类用户是不够的。你必须首先了解新信息守门人的动机、机制和偏见：现在站在品牌和客户之间的人工智能系统。
这些系统按照一套与传统搜索引擎根本不同的原则运作。它们不仅仅是索引关键词和计算链接；它们正在尝试建立一个全面的世界知识模型。影响该模型需要一种新的技术和策略方法，将清晰度、结构和可证明的可信度置于一切之上。
AI聊天机器人的主要指令是为用户查询提供最准确、最有用和最值得信赖的答案。它的成功以用户满意度来衡量，而它最大的运营风险是"幻觉"——生成看似合理但事实上不正确的信息。
为了最小化这种风险，AI系统被编程为积极的怀疑论者，不断在其消耗的数据中寻找权威和可信度的信号。当AI回答问题时，它正在执行一个快速、复杂的信息检索、综合和验证过程。
作为商家，你的工作是使你的Shopify商店成为你的利基市场中最权威、最准确和计算效率最高的信息来源，从而使其成为AI的首选来源。
AI系统与你的网站之间的第一个接触点是它的网络爬虫。这些机器人在目的和行为上都与其搜索引擎前辈不同。传统爬虫如Googlebot旨在建立一个全面的索引来对链接进行排名，而AI爬虫的任务是收集高质量数据来训练和通知大型语言模型（LLM）。它们不仅仅是对你的页面进行编目；它们正在阅读、理解和综合其中包含的信息。
目前一些最活跃的AI爬虫包括：
理解这些爬虫之间的区别至关重要。像GPTBot这样的"训练"爬虫消耗你的内容来建立模型的一般知识库，而像OAI-SearchBot这样的"实时检索"爬虫即时访问你的内容以回答特定的用户查询，通常带有直接引用。
基本差异可以总结如下：
| 功能 | 传统Google爬虫 | AI爬虫 |
|---|---|---|
| 主要目标 | 索引网络以在搜索结果中排名 | 收集广泛、高质量的数据来训练LLM并提供直接答案 |
| 内容使用 | 生成搜索摘要并对链接排名 | 将数据综合到LLM的知识库中以生成新答案 |
| 数据重点 | 关键词、链接、权威信号 | 深度语义理解、事实数据、对话文本 |
| JavaScript | 渲染JavaScript以查看最终页面 | 通常不执行JavaScript，优先处理原始HTML |
最关键的技术区别之一是对JavaScript的处理。虽然Googlebot已经熟练掌握渲染JavaScript，但许多AI爬虫目前不执行JavaScript。它们主要解析原始HTML源代码。这意味着你的Shopify商店中通过JavaScript动态加载的任何关键内容——如产品描述、价格或规格——可能对这些AI系统完全不可见。
一旦AI爬虫摄取了你的内容，AI模型必须评估其可信度。一个不能以人类意义上"相信"或"信任"的机器如何做出这个判断？它依赖于一个可量化信号的框架，这些信号充当可靠性的代理。对此最全面和最有影响力的框架是Google自己的E-E-A-T标准：经验、专业知识、权威性和可信度。
最初为Google的人类搜索质量评估员开发，E-E-A-T的原则已成为AI模型评估来源质量的事实逻辑。它不再只是一个SEO概念；它是整个AI生态系统中可信度评分的基础算法。
这是指对主题的实践、第一手经验。对于电子商务网站，这意味着展示你实际使用过你销售的产品。这可以通过以下方式传达：
"经验"组件特别重要，因为它作为对抗AI可以生成的通用、低质量内容洪流的强大防御，提供了一个难以伪造的真实性信号。
这是内容创作者可证明的知识和技能。对于Shopify商店，专业知识通过以下方式表示：
这是关于被认可为你所在行业的首选资源。在数字世界中，权威性主要通过外部验证来衡量：
AI模型会对经常被其他权威引用的网站的推荐给予比未知来源更高的权重。
这是E-E-A-T中最重要的元素。信任通过以下方式表示：
站内因素：
站外因素：
实施E-E-A-T不再是为了满足假设的质量评估员；而是将你网站的可信度直接编程到AI的评估功能中。这些信号代表了人类信任的API形式。AI模型无法感受信任，但它们可以解析和量化这些信号。
未能提供清晰、一致和可验证的E-E-A-T信号的品牌实际上是向新的信息守门人呈现了一个有缺陷或不可信的API。这保证了它们被排除在AI生成的答案和推荐之外，使它们在新的数字景观中变得不可见。
现在在你的业务和客户之间进行调解的AI系统不仅仅是在寻找关键词——它们在寻找真相、专业知识和可靠性。通过了解它们如何查看和评估你的网站，你可以将你的业务定位为它们在你的利基市场中的首选信息来源。
这是我们关于AI能见度和电子商务未来的7部分系列的第3部分。在下一篇文章中，我们将探讨为什么结构化数据和架构标记已成为AI的通用语言。
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