这段时间一直在关注国外AI的发展，尤其是openAI前段时间出来的王炸产品，text to video。
其实一年前GPT-4出来的时候我就跟某Youtube大佬探讨过，我预测OpenAI肯定会出现text to video产品，所以当text to video真正出现的时候我倒没觉得有什么大不了的，让我惊艳的是视频质量，从视频的分辨率，运镜角度，模拟物理世界的真实性方面，吊打之前很火的几家AI Video产品。
如果未来人类有部科技史，那么2023年一定是是AI元年，这一年标志着大型语言模型能够接入实际场景应用，2024年刚开始，谁也不知道今年会出现什么爆炸性的AI产品出现。
回归到谷歌SEO行业，AI是不是真的要改变SEO的格局，就目前来说，AI还无法从质上去改变SEO，但是我们已经看到了这个量变积累过程中的微小的质变。
但是我们要做好和传统的SEO告别的准备，因为这一天不远了，保守估计5年之内，我说的质变是整个SEO的算法，传统的爬取，索引，排名机制会发生改变，以往我们非常重视的几个指标，曝光量，点击率，跳出率，停留时间等指标相应的可能会退出SEO的历史舞台。
对于SEO从业者来说，在接下来的几年时间里要做好空杯心态的准备，不管你在过去拥有多少丰富的SEO经验，在AI面前大家都在同一起跑线，如果你对人工智能的基本原理不清楚，很可能会在未来的日子里无法更准确地使用AI工具。
这就倒逼着一部分从业人员必须学习人工智能，SEO从业门槛也会变高。
虽然ChatGPT已经出来一年多了，但是我发现大部分使用者对于Prompts的使用还只是停留在基本对话阶段，也就是只是单纯的在上面提问很宽泛的问题，然后GPT给出一个宽泛的回答，而不是像一个工程师那样去建构问题框架。
这其实就是因为缺乏对于大型语言模型的学习，不了解人工智能运行的逻辑。
那么2024年对于谷歌SEO，我们有哪些值得注意的点，我给大家列了以下几个关键词
Google AI/SGE
Google Search Generative Experiment正在改变SEO的流量入口。
什么是SGE
SGE就是基于谷歌的大型语言模型Bard可以更快的把用户想要的答案呈现出来。
比如上面图片中我搜索学习langchain是不是需要python基础，搜索结果直接给出呈现出通过AI大模型总结的答案。
它还给出来具体学习的步骤，不需要你点击传统的自然搜索结果页面url
除此之外，我们还可以继续点击下面的follow up获取更多的答案
SGE的优点和缺点
优点就是直接给出搜索答案，不用挨个点击自然结果去查看内容，从用户体验角度来说节省很多时间。
缺点有以下几个：
1.提供的答案准确性不能保证，尤其是针对YMYL类型的问题，它会给你提示让你咨询专业人员。
2.造成传统自然排名网站流量下降，这个无法避免，因为SGE的结果会排在SERP，Ads还有Featured Snippet前面。
3.SGE里面除了有AI提供的答案，在旁边也会提供一些网站链接，对于出现在这个AI框里面的网站，流量会大幅增长。
SGE如何工作的
目前我们看到的SGE结果都是针对一些长尾具体的关键词，例如what is /how to /best suppliers for 这些关键词。
所以我们如果想让我们的网站进入到SGE结果中，需要针对这些长尾词做好页面的优化。
因为我们通过点击SGE结果中的箭头标志会看到更多的网站，这些网站能够出现在这里是因为他们页面内容有针对what is tang suit这个词做过优化。
不过谷歌也并没有说当用户在什么情况下都能出现SGE，谷歌只是说在大多数情况下，可能有些关键词或者某些国家目前还无法出现SGE的结果。
比如我们搜索Acadia National Park的时候，就不会出现AI Spot
如何把页面优化到AI SPOT里面
目前AI Spot内部的页面大部分还是首页的SERP，也就是说如果你之前某个页面排在谷歌首页，那么大概率你可以进入AI Spot中。
传统SEO优化和SGE优化区别在哪里
最主要的区别就是schema优化，谷歌可以通过你站内schema标签识别内容，这些schema包括不限于H标签，reviews，tables等内容。
从目前的趋势看，谷歌发布SGE目的是为了更好的满足用户搜索需求，但是带来的负面影响就是传统的SEO流量下滑。
但距离SEO真正的死亡也不是一时半会的事，毕竟用户的习惯还是需要时间去改变，我们需要做的就是维持好现有流量，然后继续保持对AI的学习。
Prompts Engeering
我们可以翻译成提示工程，我觉得这个不管是对于SEO从业者还是各行各业的人来说都要学习下。
大家如果有时间可以去Youtube上搜索下Prompts Engeering的视频，有非常多的学习视频。
另外我们从Google Trends上也能看到目前提示工程的热度
围绕Chatgpt等大语言模型的人工智能肯定会催生出一批提示工程的岗位，而且不同行业会出现不同的提示工程岗位，比如针对数字营销的提示工程，在线教育的提示工程，传统制造业的提示工程，至于提示工程师的水平那就要看你对人工智能还有你本行业的理解程度了。
目前我从Google上搜到的Prompt Engineering的薪资水平，Generative AI给出的回复是Prompt Engineer在美国的年薪是62977美金，然后Gen AI又根据Quora上面的回答给出的回复是年薪15W刀，不管这个薪资水平是不是真假，但是能看出来提示工程师在未来是个非常火热的职业。
我又在Reddit上看到有人讨论Prompt Engineering的薪资水平，截个图片。
美国的求职网站ziprecruiter.com给出的一个大概薪资水平
美国不同州给出的薪资也不同，加州给的工资最高，平均9万刀的年薪。
以前我们讲做SEO不仅要对SEO理解的深刻，而且你还得是自己这个行业的专家，这样你内容营销才会比别人写的好。
同样提示工程，你不仅要把AI理解透，而且也要对你本行业理解透，这样你才会写出高价值的Prompts，Prompt不是随便乱写的，是基于一定的逻辑框架再结合你行业本身的问题。
给大家举个很简单的例子，比如你是做办公家具行业，你想让ChatGPT写营销文案。
你需要让ChatGPT明白以下几点：
1.赋予它一个身份，比如办公家具的工程师
2.客户的用户画像，性别，年龄，国家等等
3.本身产品的价位
4.文案的语气，是严肃的，还是幽默的
以上只是一个最基本的prompt engineering的参考，实际上需要学习的内容还很多。
给大家推荐一个免费学习prompt engineering的网站，语言有中文和英文，英文好的可以直接看英文。
我整理了一份SEO Content的Prompt Template，大家有需要可以在文章结尾加客服领取哦。
2024年，提示工程是大家必须要学的一项技能，你的英文条件允许可以直接去外网学习，反正我学习任何东西得益于我的英文能力，直接去外网跟着老外学，国内这些人水平太拉胯。
E.E.A.T
第三个关键词就是E.E.A.T. 2024年是AI内容爆炸的一年，同样第一手的真实经验就非常重要，用户可不想看到你的网站充斥着大量AI内容。
比如你经营一家婚姻情感咨询网站，你让AI再怎么写它也写不出婚姻的经历，然后拥有真实婚姻经历的人写出来的文章一看就是真实的，让那些在围城里面的人产生共鸣。
做好E.E.A.T可以借鉴以下几点：
1.邀请行业的大佬来你网站贡献文章
2.去行业专家网站博客投稿
3.文章中多引用数据
4.多写真实案例经历
最好不要直接发布AI写的内容，2024年谷歌会持续给AI生成的内容降权。
最后强烈建议大家一定要多去关注AI方面的学习，这种学习不是说听说AI最近很火你才去学习，这种大概率学不下去，最好是跟你自己的行业能结合起来，带着一定的目的去学习。
比如我最近一直在Youtube和Google寻找LLM如何能够和SEM,SEO结合起来的学习资源，数字营销这个行业也是不断在变化的，还是要持续不断地学习。
