SEO可以用AI做些什么？怎样让品牌出现在AI回答中？怎样用AI来做关键词研究、创作内容、站内SEO、外链建设？

发布时间：2025-11-26 13:02:52 编辑：admin 浏览:34

今天这篇是Zac老师原创分享的7篇文章，首发SEO每天一贴，Zac老师也是白杨SEO的SEO启蒙老师之一。我觉得不错，所以转分出来给大家。

全文共11000+字，白杨SEO做了合并整理和一些补充与相关推荐。虽然是讲google seo与AI这块，但对于国内搜索做SEO和GEO也会有启发。就是有点太长，建议大家先收藏下来，慢慢看。

SEO们可以用AI做些什么？全文大纲如下：
1、AI时代，SEO是不是又要死了？
2、怎样让自己品牌出现在AI回答中？
3、怎样让自己被AI搜索引用为出处？
4、怎样用AI来做关键词研究？
5、怎样用AI来创作内容？
6、怎样用AI来做好站内SEO？
7、怎样用AI来辅助外链建设？






一、AI时代，SEO是不是又要死了？

1、AI正在改变搜索的方式

现在在Google 搜索，很多查询结果的最上方都会出现AI驱动的直接答案：AI Overview，还有AI Mode选项。

尤其是AI Mode，它已经不再显示传统的十个自然结果，而是直接且仅给出总结后的答案。AI Overview下方还有正常的搜索结果，而AI Mode里则完全没有。

（白杨SEO补：国内的百度搜索、360搜索、微信搜一搜、抖音、小红书等都在用户查询结果最上方都有AI回答的答案，只是有些在广告后面，这就是趋势，如图）






换句话说，Google已经开始实验“只给你一个答案”的搜索模式。

甚至前阵子还有Google 员工在Twitter上回应网友说，AI Mode有可能会成为默认搜索模式。

虽然他后来澄清只是表达“AI Mode很好”，不是说AI Mode真的就快会成为Google的缺省搜索模式，但至少说明，Google不是没有考虑过这种可能性。

如果真的有一天，所有搜索都默认仅给出一个AI 生成的答案，
那就意味着我理想中的搜索引擎出现了，搜索生态也彻底改变了。

不过我相信，即使到那一天，搜索引擎还是会给出传统搜索结果的选项，因为很可能还会有人想去其他网站上看看。

2、零点击与大脱钩

搜索结果页面点击率下降早就开始了。根据SparkToro（由Moz创始人Rand Fishkin创建的新公司）的统计，在 Google上，搜索后不点击任何自然结果的比例已经非常高。2025年3月，只剩下40%左右的搜索会产生导向外部资源的点击。

这几年 Google不断在结果页顶部加入Direct Answer、Featured Snippet（精选摘要）等直接答案模块，自然就让用户不再需要点进网站。

如今AI搜索的出现，让这个趋势更进一步。AI Overview的推出带来了一个新的现象：Great Decoupling（大脱钩），也就是：

网站在搜索结果中的曝光量（Impressions）增加了，但点击量（Clicks）却下降了。

原因是，在AI Overview答案中，Google会列出很多网站作为出处，所以网站被显示的次数增加了。但用户已经在搜索结果页看到了答案，一部分用户自然不会再去点击网站。这就是 “显示上升、点击下降” 的脱钩，或者说背离现象。


3、SEO是不是又要死了？

SEO is dead 这种话过去十几二十年已经被炒过无数次了，现在AI搜索成为现实，当然更多人担心了。AI搜索直接给用户答案，SEO还有前途吗？会不会彻底没流量了？

我的看法是，不会。对这种前景，搜索引擎比SEO更不愿意见到。

搜索引擎和网站之间的关系，本质上是一种互惠交换，我贡献内容，你给我流量。如果哪天搜索引擎完全不给网站流量了，那像我这种人，就没动力再去产出内容了。


一旦内容创作者不再供给新的内容，不仅搜索引擎会失去可返回的页面，AI也会失去必须要有的训练数据。没有网站内容，AI拿什么去训练呢？

所以，不用我们着急，搜索引擎一定会找到方法回馈流量给网站的。

AI搜索时代到来，点击率会进一步下降，SEO流量会减少，但新的机会也在出现。

白杨SEO推荐相关阅读：

SEO还有用吗？AI或AI搜索会取代搜索引擎吗？

我用了13年，与SEO前辈们出现在一起。白杨SEO从网站优化到AI搜索优化经历分享，百度SEO不放弃！




二、怎样让自己品牌出现在AI回答中？

1、生成式AI的原理

在讨论怎样出现在AI回答中之前，我们首先要大致了解生成式AI到底是如何工作的。就像做SEO必须先理解搜索引擎的算法原理一样，只有了解搜索引擎如何抓取、索引、排名，才能更清楚地知道为什么要这么优化。

同样地，如果我们希望通过AI搜索获取流量，就必须大致了解生成式AI的工作方式。

生成式AI的本质是一个估算概率的过程。


AI系统会基于它的训练数据库（包括网上的网站内容、政府数据、书籍、小说等所有AI公司能找到的内容），学习不同词汇、概念、实体之间的关系。通过训练，AI能理解哪些词经常一起出现、哪些词前后搭配的概率更高。

1）生成式AI的基本原理是估算概率

当用户提出一个问题时，AI并不是像人一样理解问题，而是通过计算概率，来预测最有可能出现的下一个词。

比如，当句子前三个词是 “The sky is”时，AI会估算下一个词出现的概率，可能是blue、the、falling 等等，每个词有一个对应的概率值，然后选取最合理的一个。

所以我们在使用ChatGPT等工具时，会看到答案一个字一个字、一个句子一个句子地蹦出来的，这就是AI在不断计算、预测下一个最合适的输出。

当然AI的生成过程并非完全确定的。它会在概率最高的几个选项中引入一定的随机性（randomness），不一定总是选概率最高的那个。

2）AI还会考虑上下文。

比如，如果用户在搜索小学课程或科学问题，AI可能更倾向于选择“blue”，而如果是在体育语境下，更可能会选“the limit”。

随机和上下文只是最基础的，AI肯定还会有更多机制，使回答更自然。

这种预测下一个token的逻辑不仅适用于文字，也适用于图片、视频生成。
只不过在文字中，AI预测的是下一个词，而在图像生成中，它预测的是下一个像素的概率。

从数学角度看，AI只是在不断地计算概率。但从用户体验上看，它似乎真的理解了问题，并能写出语法正确、逻辑流畅甚至有点文采的回答。

这其中还有一个关键概念：涌现（Emergence）。


所谓涌现，是指当一个系统的规模、参数达到一定复杂度后，会自发地产生在小规模系统中无法观察到的新特性。AI在训练过程中就是这样，当模型参数足够大，就会出现看似“理解”、“创造”的能力。

从理性上，我们知道AI是在计算概率，但从感性上，我看到它生成的内容时，仍然会觉得神奇，计算概率怎么就真好像能听懂、能思考了呢？

2、所谓GEO

理解AI的生成逻辑后，我们就能更有针对性地思考，AI回答中有哪些可以优化的。

我们可以看一下各大AI聊天机器人和AI搜索的返回内容，无论是Google的AI Overview、Bing Copilot、Perplexity，还是ChatGPT，它们的回答结构大同小异。

一个直接回答，有时候有图片或视频，AI搜索通常还会列出参考信息的出处，AI聊天如ChatGPT列出出处比较少。

这意味着，我们有两个可以优化的主要方向：

让你的品牌、产品、网站名称出现在AI回答的正文中

让你的内容被AI搜索引用为出处，

近年来出现的一个新名词：Generative Engine Optimization（GEO），生成引擎优化。我个人并不喜欢这个词，因为会误导。它听起来好像是一个独立于SEO之外的新系统、新方法。

但实际上，GEO只是SEO的一部分，甚至只是其中一小部分。这个词更多地是为了营销而制造出来的，为了在一个“新”领域占领话语权。

不管用什么词，优化AI回答的第一个方向，就是出现在AI回答的正文中，直接优化AI的回答内容，让AI在生成答案时提到你。


3、怎样出现在AI回答正文中？

比如我问AI有什么电动车品牌推荐，AI回答列出比亚迪、BMW、Tesla等。如何让自己的品牌也出现在这样的列表里？

答案就在AI的训练原理里——
你的品牌名称，必须在AI训练数据中出现得足够多，并且与相关主题（如“电动车”、“EV car”、“sustainability”等）经常一同出现。
出现频率越高、关联性越强，你被AI选中的概率就越大。

前面介绍过，AI生成答案时主要是根据训练数据中出现的词或Token的概率，选择最合适的词。

因此，简化但可能不是很准确地说，你的品牌名称在AI的训练数据中和下面这些重要词一起出现得越多，被AI选中的概率也就越高：

相关的关键词

行业主要品牌/竞争对手

行业术语/产品特征

例如，如果你是一家生产电动汽车的公司，你的品牌名需要：

经常与“EV car”、“电动汽车”等关键词共同出现

与特斯拉（Tesla）、比亚迪（BYD）、宝马（BMW）等主要品牌一起被提及

在讨论电池寿命、充电时间、续航里程等产品性能时经常出现

当AI在生成“电动汽车品牌推荐”这样的回答时，如果它发现你的品牌与主题关键词、主流品牌、产品主要特征高度关联，它自然会更倾向于把你的品牌也包括进去。

这不是发垃圾能做到的。要实现这样的出现频率，仅靠在别人博客里留言或在论坛发垃圾信息是不可能的。

而且AI训练的数据来源肯定会区分可信度，主流媒体（如纽约时报这种）、大型科技网站、大学、政府机构网站等可信度高，SEO们有几个能发垃圾发到这些地方呢？

普通来源信任度低，甚至有的根本不会被AI采纳进训练数据。

你需要在权威度高的信息源中被反复提及，才能真正影响AI的认知。这不是“投毒式AI SEO”能实现的。

4、本地与长尾搜索依然有机会。

诸如“家具生产商”这种没有限定的搜索里，小品牌被AI提及的希望渺茫。但本地与长尾性质的搜索，中小品牌仍有机会。

比如，用户问“深圳家具生产商推荐”，或者“我附近的电动车维修店”，小企业、小网站就有机会了。

要出现在这类带有地理位置或特定需求的AI搜索回答中，SEO需要优化这些方面：

完善你自己网站信息

注册、维护Google Business / Google Map信息

登录主要B2B平台

参与社交媒体与行业论坛

出现在几个Top 10类榜单文章中

近年来，“AI投毒”这个词很流行：利用AI生成内容，大量散布含品牌名的文章。再强调一下，不是建议大家去“投毒”，而是真正参与内容讨论、回答问题、贡献观点。

传统SEO时代，参与社交媒体就是SEO要做的，但那时候大家的真实目的是外链。但在AI搜索中，是否带链接并不是关键，只要你的品牌在优质内容中频繁出现，无论是否带链接，AI都能识别你与这个主题的关联。

很多SEO都已经在数据中看到这个趋势。
我自己的和我客户的网站，也能明显看到这一点。

白杨SEO推荐相关阅读：

GEO具体怎么做？企业需要提供些什么？




怎样让自己被AI搜索引用为出处？

1、要做的只是传统SEO

被AI搜索引用为出处，并不需要什么特别的“AI优化”技巧。想要被Google的AI Overview或AI Mode引用为信息来源，列为出处，只要做好传统SEO就可以了。

我的理解，Google的AI搜索（AI Overview和AI Mode）实际上是使用客制化的Gemini系统，也就是Google自己的大型语言模型。

当用户输入一个问题时，Google首先执行一次普通搜索，检索出几百或者几千个普通结果，然后由Gemini对这些页面内容进行总结和改写，生成最终的AI回答和出处链接。

所以，所谓AI搜索使用的索引库和原来的普通搜索是同一个。如果你的页面没有在传统搜索结果的前几千名中出现，就无法进入AI搜索引用的出处。做好传统SEO，依然是被AI引用的基础。

（白杨SEO补：在国内做百度AI搜索、deepseek ai搜索等也是做好传统网页SEO，只是这个网页不一定是你自己的网站，而是第三方高权重的网站。而豆包，腾讯元宝等则更多补充他们自己的内容源。

相关看：默认联网搜索开启，DeepSeek、豆包、Kimi、百度文心一言、腾讯元宝、通义、智谱、天工等AI生成内容信息采集主要来自哪？）

统计数据显示，出现在AI Overview 引用部分的网页中：

76.1% 来自普通搜索结果的前 10 名

9.5% 来自第 2 页到第 10 页（即第 11–100 名）

仅14.4% 的结果未出现在前 100 名

我估计那14.4%没有在前100名的页面也在传统搜索结果的前几千名，只是现在的排名统计工具一般不会去看100名以外的页面，成本太高。现在Google取消了直接查询前10页的参数，连查询前100名都困难了。

2、提升被AI 引用几率的实用建议：

虽然核心仍是传统SEO，但我们可以通过一些细节优化，增加被AI搜索引用为出处的机会。

做好下面几点。这部分例子比较多，又很口语化，不好总结，细节请看视频。

1）保持清晰的文章结构

什么样是清晰的结构，视觉上看一眼就知道了。

2）善用列表（List）和表格（Table）

数据显示，近八成的AI回答本身都包含列表。AI可能从不同网站的列表中各选出一条，组合成一个完整答案。

3）直接回答问题（Answer the Question Directly）

第一句话开门见山回答提问，不要答非所问或过度铺垫。网上，尤其是中文互联网，这种不回答问题的文章四处都是。

4）分析AI搜索的现有回答

想知道自己的内容该写什么？最简单的方法就是直接观察Google当前的AI Overview，它已经告诉你用户需要什么，AI认为哪些内容重要，其它返回的页面都在写什么。

5）经常更新

大部分AI Overview给出的出处是最近两年的页面，除非是确实没有新发展的主题，如古代人物生平之类的。

白杨SEO推荐相详阅读：海外GEO优化怎么做？15步可操作方法分享【干货】




怎样用AI来做关键词研究？

从SEO的第一步，关键词研究，AI就可以帮助我们提高效率，有时候还能把近乎不可能的事变为可能。

怎样用AI辅助关键词研究和查询意图研究？

1、关键词研究-搜索意图研究

首先要注意，关键词研究这个概念正在慢慢转变为“搜索意图”（Search Intent）研究。

差别在哪里呢？过去我们做关键词研究，必然更关注词的匹配。比如有人搜“what to wear to a wedding”，我们写文案时就会自觉地去匹配、优化这句话。

但看一下Google返回的结果就会发现，现在的搜索结果里，很少有页面完整匹配“what to wear to a wedding”这个词组。

Google给的第一个结果是“Every Wedding Guest Dress Code”，第二个是“15 Wedding Guest Outfit Do’s and Don’ts”。

这些文章的标题看上去和查询词很不一样，但它们都满足了用户的搜索意图，也就是解决“我去参加婚礼，穿什么比较合适？”这个疑问。

所以现在的SEO更应该考虑搜索意图的匹配，满足用户背后的搜索需求，而不是严格的关键词匹配，关键词的分组、合并，内容的写作，都会有相应的变化。

但为了说明问题的方便，无论在视频里还是博客帖子里，我还是沿用关键词研究这个词。

2、关键词扩展

利用AI做关键词研究，最简单的，就是让它扩展关键词。

举个例子，如果你的网站主要产品是玩具，你可以让AI帮你列出”玩具”相关的关键词，还可以再细分到诸如益智玩具、毛绒玩具、LED玩具、解压玩具等类别，每个类别AI都能扩展出更多长尾或中尾关键词。

你还可以让AI按热门程度排序。

AI和Google Ads等专业关键词工具的区别是AI不知道真实的搜索量。AI知道的是，在AI训练数据中，哪些词在网络上更常被讨论、被提问、被使用。逻辑上，这和被搜索的排序应该是大致相同的。

（白杨SEO补：因为AI不知道真实的搜索量，所以我们在做国内GEO的时候，尤其某个具体的AI大模型时，确定要做的品牌词，业务词之类其实可以用一些官方工具或第三方工具去查。

比如，我们做百度AI，DEEPSEEK的，我们可以用百度关键词规划师；我们做豆包可以参考用巨量指数或千川那个；我们做腾讯元宝可以用广点通那个关键词月搜索量或微信指数。

白杨之前介绍的“它贵，但数据相对更细。说说爱搜aidso与5118 SEO工具关键词大数据分析对比参考这个文章里有免费试用3天地址”，爱搜工具也可以用，最新他们还上了GEO查询功能，如图。）






3、关键词分类

我们知道，关键词大致可以分为三类：

交易型（Transactional）：比如“DJI Mavic 3价格”，用户已经接近购买阶段。

信息型（Informational）：比如“无人机怎么选”、“无人机”，用户还在研究比较阶段。

导航型（Navigational）：比如“大疆官网”，用户只是想找特定网站。

不同类型的关键词，用户意图不同，商业价值也不同，SEO选词时的顺序也就不同。

如果词库比较大，要确定先做哪些词，就要给词先做分类。如果你有一个几十、几百万关键词的词库，人工分类就不可能了。

可以让AI判断每个词的类型，它很快就能给出相当准确的分类结果。AI在理解语义方面的能力已经很成熟，不亚于普通人类。

（白杨SEO补，如果你对关键词这块还不太熟悉，看下这两篇：

关键词挖掘3步法，帮你找到用户真正想搜的词【干货】）

4、整合关键词

很多大型网站会使用关键词库自动生成关键词页面，或者称为tag页面、标签页面、聚合页面，无论叫什么，本质就是内部搜索页面。

大型词库里经常有很多意思重复的关键词，比如：

men’s shorts

mens shorts

shorts for men

men s shorts

men shorts

如果这些词都生成页面，那将造成大量高度重复的页面，对抓取份额、网站整体质量都不利。

同样，人工清理经常不现实，那就可以让AI识别并合并这些同义词，AI会把诸如上面列出的各种写法的“Men’s Shorts”都合并成一个关键词。AI做这个事准确度还是非常高的，往往比自己的程序员编程解决效果好。




怎样用AI来创作内容？

1、搜索引擎对AI生成内容的态度

SEO最先想到的AI用途肯定是内容创作，毕竟AI聊天本质上就是文字生成。写文章、起标题、改文案，这是大家最容易想到的用法。

我们先来看一下 Google对AI生成内容的官方态度。

Google在官方博客中表达了他们对AI内容的立场，总结起来主要是三点：

无论内容是人写的还是AI写的，只要质量高，Google都OK。

如果你用AI内容的主要目的是操纵搜索排名，那就违反了Google的反垃圾政策。也就是说，问题不在于是否用AI写，而在于你的目的是不是单纯为了SEO，还是为了帮助用户。

无论内容怎么生成，想在Google获得成功，内容需要有原创性、高质量、用户优先，同时体现出E-E-A-T。

听起来简单，但真正做到可不容易。

2、AI内容创作的多种方式

目前我和客户们尝试过的AI内容创作方式包括：

整篇生成：给出标题，直接让AI写一篇完整的文章。速度快，但质量难控。必须注意下面讨论的要点。

生成提纲：让AI列出一个全面的结构和提纲，再由人补充细节。AI通常写得比较全面，不会漏掉要点。

段落撰写：SEO确定提纲，让AI写提纲下每个点的段落。

内容总结：自己写好文章后，让AI生成摘要，可以当作meta description标签，也可以放在页面第一段。

翻译：自己用中文写，让AI翻译，质量已足够好，远超非母语水平。

内容评估：写完文章后交给AI审阅，它能指出遗漏点货深度不足之类的问题。

生成图片/视频：博客封面图、社交图、视频都能AI生成，无版权风险，还可以随心所欲，创造现实中不存在的场景。

举一个有意思的例子，让AI通过图片生成产品描述。

比如说，B2C平台上很多卖家懒得写描述，只上传图片，结果网站上大量产品页面没有文字内容，收录、排名都很困难。这种情况下，可以让AI根据图片生成200~300字的产品描述。

比如一个T恤页面，把产品图片给AI，AI不仅能识别出T恤上的图案类型（比如涂鸦风、迷彩风），还能辨别文字内容、颜色，甚至看到袖子上的细节描述几句。

AI是可以识别出这件衣服的主要特征的。生成的描述内容虽然谈不上完美，但至少比什么都没有好多了。

当然，这方法不一定适合所有产品。比如电视机这种，AI不容易看出尺寸、参数，就比较难。但对于服装、饰品、手工制品这类视觉特征明显的商品，AI描述生成是一个非常可行的解决方案。

3、AI创作内容时要注意的点

在用AI创作内容的时候，有几个关键点需要注意。

1）必须人工编辑。

AI写出来的东西目前还是会带有明显的AI味”，搜索引擎也能轻易判断出来，毕竟Google自己就是AI的领军者。

而且，千万不要100%相信AI。AI经常会犯一些莫名其妙的低级错误，人工审稿至少要确保没有事实性错误。

2）提升Prompt 技巧

想要AI写得好，提问（prompt）非常重要。提问越精准、越清晰，AI的回答质量就越高。

我自己在写Prompt时，一般会包含以下几个点：

给AI明确框架，告诉它文章的范围和主题。

比如写羽毛球训练的文章，要明确说明是写整体训练，还是专门写步法，还是吊球、杀球。不要给太宽泛的题目。

设定角色，告诉AI它应该以什么身份来写，是教练、家长、学员还是普通爱好者？不同身份、角度写出来的内容完全不同。

提供上下文或情境。

比如是国家队教练写专业训练心得，还是普通教练写给初学者的教学文章？是一对一教学还是团体训练？背景不同，内容写出来也不一样。

明确要解决的问题。告诉AI这篇文章的目的是什么，是写给网站读者看的自学指南？还是研究论文？给上级的汇报材料？

说明输出格式。想要带图片、列表、对比标题？还是纯文字？比如“Yonex拍子vs 李宁拍子，哪一个更好？”明确告诉AI要这个格式，它就会按照格式写。

设定语气、风格甚至人格。既可以让AI写得幽默一点，也可以指定用严肃、专业的语气。甚至可以用变态、幻想之类的人格写。

不同设定下，AI写出的文章会完全不一样。

你给它的条件越具体，文章就越能体现原创性和个性。当然，也不是每篇文章都要设这么多参数，但这些思路是值得参考的。

3）小心信息类文章

AI写的信息类文章效果往往不理想。

因为AI是从训练数据中学习到的相对固定的知识，也就容易写出一些大家都在写的大而空的内容。AI的知识点是别人都写过的，它只是用不同的句子写同样的内容。

如果真的要生成信息类文章，一定要问题精准、具体，尝试变换不同的语气、情境、身份。

最好是写一些非常具体的长尾的问题，比如，让AI写“为什么樟宜机场是世界上最好的机场”，这种内容满网都是，AI写出来的大概率也就是总结其它地方的内容。

可以尝试让AI写“怎么从樟宜机场1号航站楼到4号航站楼”之类的，AI需要挖掘更深，写出更实用、更有独特性的文章。

4）AI写得比较好的场景

总体来说，AI在一些大型B2B、B2C、C2C平台的产品说明类内容上表现还不错。尤其是那种完全没文字描述，或者卖家从阿里、淘宝复制来的说明文字，AI可以帮网站至少创建、改进一些产品描述，而且目的确实是帮助用户选择产品。

不过，就算SEO们注意到了以上所有点，AI创作内容，尤其是文字内容，效果依然不确定。目前我没有看到大规模AI生成的信息类文章，能长期在Google保持排名的例子。

如果读者/观众知道这样的案例，欢迎私下与我分享，我也去学习一下，我会保密。

Google这两年对AI内容的态度稍有变化，AI生成内容的索引和排名表现不如预期。好在，一切都还在演变当中。随着AI能力提升、SEO提问、编辑技巧改进，未来或许会有新的突破。

白杨SEO推荐相关阅读：

一文告诉你资源下载、文案写作、图片设计、音频处理、视频创作、违禁词检测、知识库、数据查询、自动化、AI助手/提示词、翻译工具推荐

国内AI生成文章、图片、语音、视频内容做流量常用的网站app工具软件有哪些？【收藏】




怎样用AI来做好站内SEO？

网站优化有两部分，站内优化和外链建设。这期视频和帖子讨论怎样用AI做站内优化，包括页面优化（on-page optimization）和网站结构优化（site structure optimization）。怎样用AI做站内优化？

1、AI辅助页面优化

优化页面时，有很多环节AI能帮上忙。如：

1）标题（Title）优化。

自己写文章或产品标题，总是要思考怎样吸引人、怎样抓眼球，还是挺累人的。可以自己写一个朴素版本，然后让AI改写。

AI能使标题更有点击吸引力，但又不至于太标题党。整体质量虽然不能说完美，但通常会高于平均水平，而且速度非常快。

2）描述标签（Description ）优化。

页面的description tag也可以交给AI处理，让它根据文章或产品描述生成指定字数范围的摘要，AI还比较擅长。

3）Canonical标签。

对很多网站来说，Canonical tag是个容易出错的地方。比如同一个产品有多个版本、多个URL，到底哪个才是规范化版本？你只需要把情况解释清楚，AI就能帮你判断canonical该指向哪个URL。


4）多语言（hreflang）标签。

同样，对于多语言、多国家版本的网站，有时候再加上PC和移动端，canonical和 hreflang标签经常会变得混乱。

这时也可以让AI帮你梳理逻辑，它能很准确地生成正确写法，基本不会出错。当然，再强调一次，需要人工检查，不要100%相信AI。

5）图片Alt文字优化。

AI还能生成符合SEO规范的图片alt文字，与标题和描述区分开，但又不脱离主题。

总体来说，页面上几乎所有可优化的元素，都可以由AI生成，或至少问一下AI的建议。

2、AI优化标题的例子

更多全文看：

SEO们可以用AI做些什么？