什么是生成人工智能？这种新 SEO 背后的技术是什么？

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您是否想过品牌如何在持续提供新鲜、引人入胜的内容的同时保持搜索排名领先？

最近，最积极主动的品牌一直在利用生成式人工智能 (AI) 来推动他们的成功——但可能不是你想象的那样。充分利用人工智能是一门科学，也是一门艺术，要想看到好的结果，就需要花时间了解你的工具包！

这就是我们今天要做的事情。让我们花一点时间来了解人工智能到底是什么（以及如何利用新获得的技术知识提高排名）。

这就是为什么你应该关心这个问题：

AI 可以帮助您推出内容以支持更高的搜索引擎结果页面 (SERP) 排名，但它必须是高质量的内容。并非所有提示和输出都是平等的。
人工智能可以帮助您个性化内容，以支持更好的参与和转化。
人工智能可以通过分析数据、预测趋势和改进您的 SEO 内容策略来帮助您保持竞争力。

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但在我们讨论这些令人兴奋的终点之前，让我们先回到基础：

什么是人工智能？如何更有效地使用它来实现你的目标？

什么是生成人工智能？
生成式人工智能是一种可以根据输入提示创建新内容（文本、图像、视频和代码）的人工智能。在适当的情况下，生成式人工智能可以在一定程度上模仿人类的创造力。

利用生成式人工智能的一些关键工具包括：

ChatGPT：为客户服务、内容创建等生成类似人类的文本。
DALL-E：根据文本描述创建独特的图像。
GitHub Copilot：通过预测和建议代码行来协助编写代码。
如果你能自学构建与这些平台配合良好的提示，那么人工智能将成为一种非常实用的资产。

这一切对你来说可能并不新鲜。你可能已经尝试过人工智能，甚至可能写过一两篇博客文章。

随着我们发现生成人工智能在 SEO 中的应用越来越多，并且我们开始研究生成 比特币数据 引擎优化 (GEO)，更深入地了解人工智能如何提供输出是一个好主意。

换句话说：人工智能究竟是如何运作的？

当今变革性技术的快速入门：人工智能的工作原理
让我们深入了解人工智能是如何根据您的提示提供相关输出的——从保持一切运转的处理单元开始。

AI 处理中的 GPU 和 TPU
图形处理单元 (GPU) 和张量处理单元 (TPU)处理大量数据和复杂计算，以理解您的问题并提供相关答案。

GPU擅长处理并行处理任务。这使得它们成为训练 AI 模型的理想选择，因为 AI 模型需要同时对大量数据集进行计算。
TPU专为 AI 工作负载而设计。它们在训练和部署深度学习模型方面具有显著的速度和效率优势。
如果没有 GPU 和 TPU，训练这些模型所需的时间和计算能力将令人望而却步。例如，训练像 GPT-4 这样的模型可能需要处理数百 TB 的数据，而标准 CPU 很难有效管理这项任务。

大型数据集：生成新内容的原材料
尽管“生成”一词可能让人觉得人工智能可以无中生有，但事实并非如此。生成人工智能从海量数据库或知识集中提取数据来编译新内容。

这本身并不一定是坏事。例如，人工智能所依赖的“海量数据库”可能是整个互联网，也可能是内部知识库 (KB)。根据您的应用程序和所使用的人工智能平台，您可能能够自行选择数据源（稍后会详细介绍）。

现在，请记住，收集、识别、管理和核实人工智能使用的数据及其生成的内容至关重要。