电商未来之路:谷歌购物图谱优化与AI时代的搜索引擎战略
随着人工智能技术的飞速发展，电子商务领域的搜索引擎优化（SEO）策略正在经历一场深刻的变革。谷歌购物图谱（Google Shopping Graph）作为产品实体数据库的核心，正在成为优化的新焦点。今天，让我们深入探讨如何在人工智能驱动的世界中，通过优化谷歌购物图谱来提升电商网站的可见性。
谷歌购物图谱的重要性
在人工智能的时代，用户的搜索行为越来越倾向于交互式、个性化、精确和快速。微软的研究表明，在未来，借助生成型AI技术，搜索的速度将比现在快2.8倍。这意味着用户将更少地点击搜索结果，而是需要更少的交互点就能了解到产品信息。这种趋势将导致传统的电商SEO策略，如商店分类页面，可能不再是吸引流量的主要方式。
购物图谱与知识图谱
自2012年以来，谷歌一直在使用知识图谱（Knowledge Graph）来记录和理解世界知识的实体和它们之间的关系。购物图谱是基于相同原则构建的，专注于产品实体。它是一个庞大的、由机器学习驱动的数据库，包含了数十亿的产品列表，帮助用户找到特定的产品。
购物图谱的数据源
要进行购物图谱优化，首先要了解其信息来源。谷歌表示购物图谱的数据来自以下渠道：
- YouTube视频
- 制造商网站
- 在线商店和产品详情页（PDP）
- 谷歌商家中心（Google Merchant Center）
- 谷歌制造商中心（Google Manufacturer Center）
- 产品测试
- 产品评论
这些数据源包含结构化和非结构化信息。结构化信息帮助谷歌训练其机器学习模型，以更好地通过自然语言处理理解非结构化内容。
购物图谱与检索增强生成（RAG）
检索增强生成（RAG）是人工智能中的一种技术，特别是在自然语言处理领域。RAG结合了信息检索和生成语言模型两个主要部分，旨在通过检索外部数据源的额外信息，并用其生成答案，从而提高语言模型生成答案的质量和相关性。
购物图谱可以作为RAG系统中的信息来源，尤其是在电子商务和在线购物应用程序中，例如搜索引擎。
未来的产品相关搜索
在未来，产品研究将变得更加互动和情境化。例如，对于跑鞋的查询，AI系统可以根据用户的年龄、体重、跑步距离、身材大小和使用频率等上下文信息，给出具体的产品推荐。
电商品牌应如何适应？
随着AI技术的发展，电商SEO必须适应这种混合型的信息搜索方式，并使用大型语言模型优化，以避免丢失可见性。购物图谱作为产品实体数据库的语义核心，包含了丰富的产品信息，是连接用户与产品的关键。
电商SEO的未来关键点
- 专注于购物图谱优化：SEO策略应专注于谷歌购物图谱内的优化。
- 适应生成型AI：由于生成型AI改变了搜索行为，电商SEO应着重于在购物图谱数据源中保持存在并强调相关属性。
- 考虑新的搜索行为：随着AI工具的增加，传统搜索结果点击率下降，营销策略需要适应更少的接触点来吸引和说服用户。
- 基于数据源优化：有效的购物图谱优化策略应专注于改善YouTube、制造商网站和产品评论等购物图谱主要数据源中的产品上下文和相关性。
- 识别和理解用户及产品相关属性：搜索查询和提示的长尾分析越来越重要。
- 提炼实体和语义搜索知识：对基于实体的信息检索系统和LLMs的技术理解将是未来SEO的基础之一。
- 超越关键字思维：SEO必须以概念、实体、属性和关系为思考核心。
随着电商世界的不断演变，我们必须保持警惕，随时准备调整策略，以保持在激烈的市场竞争中的领先地位。通过深入理解和应用购物图谱优化，我们可以确保在AI驱动的未来保持可见性和竞争力。
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