随着大语言模型(LLM)的普及,传统的搜索生态正发生剧变,针对“回答引擎”的优化(AEO)逐渐成为新热点。这篇实验性指南探讨了如何在 AI 时代优化网站内容,特别是通过 `llms.txt` 等协议帮助 AI 模型更好地抓取信息。然而,Hacker News 上的高赞评论提出了质疑:基于海量对话数据的实验显示,`llms.txt` 在绝大多数场景下并未产生可衡量的影响,这表明针对 AI 的流量获取机制目前仍存在巨大的不确定性和探索空间。
原文链接:Hacker News
随着大语言模型(LLM)的普及,传统的搜索生态正发生剧变,针对“回答引擎”的优化(AEO)逐渐成为新热点。这篇实验性指南探讨了如何在 AI 时代优化网站内容,特别是通过 `llms.txt` 等协议帮助 AI 模型更好地抓取信息。然而,Hacker News 上的高赞评论提出了质疑:基于海量对话数据的实验显示,`llms.txt` 在绝大多数场景下并未产生可衡量的影响,这表明针对 AI 的流量获取机制目前仍存在巨大的不确定性和探索空间。
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