谷歌算法讨厌人工智能内容?谷歌 2024 年 3 月的核心算法更新正在惩罚使用人工智能生成内容制作的网站，事实上人工智能生成的内容无法满足谷歌各种文档概述的质量标准。 但仍然有一种方法可以使用人工智能来产生高质量的内容。
为什么人工智能无法达到谷歌的质量阈值?
包括评论和有用内容系统在内的一些排名系统明确规定了质量标准，这些标准本质上使人工智能创作的内容无法满足要求。在 E-A-T(经验)中添加一个额外的 E 应该向内容创作者发出一个信号，即使用人工智能会带来风险。
Google 发布了自我评估问题，以帮助发布商确定其内容是否符合 Google 的质量标准。这些问题没有列出具体的排名因素。他们只列出一般反映高质量网站倾向于显示的内容的概念。如果人工智能生成的内容无法符合这些概念，那么内容很可能不符合质量标准，无论出版商是否试图伪造作者页面等外部质量标志。自我评估文档的专业知识部分以机器生成的内容无法复制的方式提及作者。本节规定：
“内容是否以一种让您想要信任的方式呈现信息，例如明确的来源、所涉及专业知识的证据、作者或发布该内容的网站的背景，例如通过指向作者页面或网站的链接关于页面”
上面引用的部分集中了以下三个因素的专业知识：
来源(来源引用、事实核查、引用归属)
涉及专业知识的证据
作者背景
这三种品质是通常与人工智能无法实现的专业知识相关的外在标志。自评指南的内容和质量部分要求具有原创性。以下是 Google 文档中该部分的要求：
“内容是否提供原始信息、报告、研究或分析?
......内容是否提供了深刻的分析或超出显而易见的有趣信息?”
非原创性是生成式人工智能的标志。 由生成式人工智能创建的内容实际上是任何给定主题中最可能的单词序列。自我评估问题的以人为本部分询问第一手专业知识：
“您的内容是否清楚地展示了第一手的专业知识和知识深度(例如，来自实际使用产品或服务或访问某个地方的专业知识)?”
显然，机器不具备第一手的专业知识。 它无法处理产品或使用服务。考虑到在 2024 年 3 月核心算法更新期间，有多少拥有人工智能生成内容的网站面临手动操作，也许是时候重新考虑人工智能在网络内容中的地位了。仍然有一种方法可以使用人工智能来产生高质量的、以人为本的内容。 内容最重要的是内容背后的洞察力，而不是由谁或什么内容编写的。一种前进的方法可能是结合人类的洞察力和经验作为人工智能可用于生成内容的数据。
如何利用人工智能创建评论内容?
例如，可以通过创建消费者做出购买决定所需的数据点清单来扩大产品评论范围。仍然需要有人处理产品并对其进行审查，但他们只需为审查清单上的每个数据点写下分数和评论即可。
如果审查的是儿童自行车，则对用户想了解的有关自行车的信息进行基准测试，例如自行车适合什么年龄和尺寸、重量是多少、辅助轮有多坚固等等。如果是电视评论，那么检查表将包含与黑色电平的丰富度、偏心观看、设置颜色的难易程度等相关的基准。
在清单的末尾有一个名为“最终印象”的部分，其中列出了优点和缺点以及评论者写下的总体情绪，如果他们对产品感到积极、中立、消极，以及他们认为该产品最适合类似的人 预算、渴望性能的人等等。 完成后，将文档上传到您的人工智能并要求其撰写评论。
如何使用人工智能编写任何类型的内容?
一位熟人向我分享了一个关于使用 AI 打磨粗糙内容的技巧。他的工作流程包括口述录音中需要说的所有内容，而不考虑段落结构，只是将其倾注到录音中。然后他将其上传到 ChatGPT 并要求其将其转换为专业文档。他甚至可以要求它生成优点和缺点以及执行摘要。
我的建议是将人工智能视为代笔作家，将一份粗略的文档变成一篇精美的文章或文章。 这种方法几乎适用于任何场景，包括规模化的产品描述。内容的重要品质是人类提供的人工智能无法提供的内容，例如来源、专业知识证据、来源以及人类为正在撰写的主题带来的背景。 人类带来了经验、专业知识、权威性和可信度。人工智能可以将人类提供的元素转化为高质量的内容。
考虑到在 2024 年 3 月核心算法更新期间，有多少拥有人工智能生成内容的网站面临手动操作，现在可能是时候重新考虑在内容方面如何使用人工智能了。现在已经是 2024 年 3 月，SEO 行业正面临着部分基于人工智能生成内容的清算，人们可能更愿意考虑更好的方法将人工智能集成到内容生成工作流程中。