Die SEO -Branche vermittelt die falschen Fähigkeiten

Generative AI-gesteuerte Suche ist kein Trend. Es ist die neue Grundlinie. Tools wie Gemini und Chatgpt haben bereits herkömmliche Abfragen für Millionen von Benutzern ersetzt.

Ihr Publikum sucht nicht mehr nur: Sie fragen. Sie erwarten Antworten. Und diese Antworten werden von AI -Systemen zusammengestellt, eingestuft und zitiert, die sich nicht um Titel -Tags oder Keyword -Platzierung kümmern. Sie kümmern sich um Vertrauen, Struktur und Abruf.

Die meisten SEO -Trainingsprogramme haben nicht aufgeholt. Sie sind immer noch auf Taktiken aufgebaut, die für einen Ranking -Algorithmus entwickelt wurden, nicht für ein generatives Modell. Die Lücke schließt nicht; Es erweitert sich.

Und das ist keine Spekulation. Untersuchungen mehrerer Unternehmen zeigen nun, dass die Konversations -KI zu einer dominanten Entdeckungsschnittstelle wird.

Microsoft, Google, Meta, Openai und Amazon umstrukturieren alle ihre Produktökosysteme um AI-betriebene Antworten, nicht nur Ranglinks.

Der Wendepunkt ist bereits vergangen. Wenn sich Ihr Training immer noch um Keyword -Targeting und Domain -Autorität dreht, fallen Sie zurück und nicht allmählich, aber im Moment.

Die unangenehme Realität ist, dass viele Vermarkter jetzt in einem Spielbuch aus den frühen 2010er Jahren geschult werden, während die Motoren zu einem völlig anderen Spiel übergegangen sind.

Optimieren wir zu diesem Zeitpunkt überhaupt noch „Suchmaschinen“ – oder sind sie zu „Entdeckungsassistenten“ oder „Suchassistenten“ geworden, um zu kuratieren, zu zitieren und zu synthetisieren?

Wie SEO zurückfiel (historischer Kontext)

Die traditionelle SEO hat sich immer von Googles Panda- und Penguin-Algorithmen angepasst, die die Qualität der Inhalte priorisierten und Links von geringer Qualität bestrafen, bis hin zu semantischen Verständnis von Hummingbird für die Benutzerabsicht.

Aber die heutige generative Suchlandschaft ist ein völlig neues Paradigma. Google Gemini, ChatGPT und andere Konversationsschnittstellen sind nicht einfach Seiten. Sie synthetisieren Antworten aus den am meisten abnehmbaren Inhalten, die verfügbar sind.

Dies ist keine allmähliche Verschiebung. Dies ist der größte Sprung in der Geschichte der SEO, und die meisten Trainingsprogramme haben noch nicht eingeholt.

Der alte Lehrplan: Was wir noch unterrichten (und sollten nicht sein)

Traditionelle SEO -Lehrpläne betonen typischerweise:

• Titel -Tags & Meta -Beschreibungen: Obwohl Google rund 60-75% davon umschrieben (Quelle: Zyppy SEO-Studie), bleiben diese für die meisten SEO-Schulungsprogramme grundlegend.
• Link Outreach & Link Building: Konzentrierte sich immer noch auf Menge und Domain-Autorität, obwohl sich AI-gesteuerte Suchsysteme mehr auf die kontextbezogene Relevanz und den Inhalts- (und der Autor) Vertrauenswürdigkeit konzentrieren.
• Keyword-ausgerichtete Blogging- und Inhaltskalender: Starr redaktionelle Kalender und keyword-gesteuerte Artikel werden in einer AI-gesteuerten Suchzeit veraltet.
• Technische SEO: Obwohl sie immer noch für traditionelle Suchmaschinen nützlich sind, kümmern sich moderne KI-basierte Systeme weniger mit der technischen Struktur einer Webseite als vielmehr um die Zugänglichkeit des Inhalts und die Art und Weise, wie sie Entitäten und Beziehungen anzeigen.

Beispiel:

Nehmen Sie eine gemeinsame Aufgabe aus SEO -Trainingsprogrammen: „Schreiben Sie einen Blog -Beitrag, der auf das Keyword„ Beste Wanderschuhe für 2025 “abzielt.

Sie werden beigebracht, ein primäres Keyword auszuwählen, Ihre Header mit verwandten Phrasen zu strukturieren und einen Langformpunkt zu schreiben, der in herkömmlichen SERPs rangieren soll.

Dieser Ansatz funktioniert möglicherweise immer noch für die blauen Links von Google, aber in einem generativen KI -Kontext fehl.

Fragen Sie Gemini oder Chatgpt dieselbe Frage, und Ihr Inhalt wird wahrscheinlich nicht angezeigt. Nicht weil es von geringer Qualität ist, sondern weil es nicht strukturiert war, um abgerufen zu werden.

Es fehlt das semantische Chunking, die Einbettung von Ausrichtung und explizite Vertrauenssignale.

Die KI -Systeme wählen Inhaltsblöcke aus, die sie verstehen, nach Relevanz und zitieren können. Wenn Ihr Artikel so erstellt wurde, dass sie menschliche Scanmuster anstelle von Maschinenabruf -Hinweisen entsprechen, ist dies einfach unsichtbar.

Bildnachweis: Duane Forrester

Die neue SEO -Arbeit: Was jetzt tatsächlich die Ergebnisse antreibt

Real SEO heute dreht sich um strukturierte, abnehmbare, semantisch reichhaltige Inhalte:

1. Semantisches Chunking

Erstellen von Inhalten, die in klar definierte, in sich geschlossene Stücke strukturiert sind, die für große Sprachmodelle (LLMs) optimiert sind.

2. Vektormodellierung & Einbettungen

Wenn Sie Inhalte in semantische Cluster innerhalb von Vektor -Datenbanken einfügen, um sicherzustellen, dass jeder Inhalt eng mit den Vektoren der Benutzerabsicht und Abfragen ausgerichtet ist.

3. Trust, Signal Engineering

Implementierung strukturierter Zitate, Schema-Markup, klarer Zuschreibung und Glaubwürdigkeit signalisiert, dass AI-gesteuerte Modelle ausreichend vertrauen, um explizit zu zitieren.

4. Abrufsimulation & Vorhersage

Verwenden von Tools wie RankBee, Serprecon und Waikay.io, um aktiv zu simulieren, wie Ihre Inhaltsflächen innerhalb von AI-gesteuerten Antworten auftreten.

5. RRF -Tuning & Modelloptimierung

Feinabstimmungsleistung über generative Modelle wie Verwirrung, Gemini, Chatgpt, um die maximale Abrufbarkeit in verschiedenen Konversationskontexten zu gewährleisten.

6. Optimierung von Null-Klicken

Optimieren Sie den Inhalt nicht nur für Klicks, sondern auch direkt in generativen KI -Antworten.

Backlinko’s Leitfaden zur LLM -Seeding führt ein praktischer Rahmen für die Zitierung von großsprachigen Modellen wie Chatgpt und Gemini.

Es wird betont, dass es klobbare, vertrauenswürdige Inhalte erstellt, die für Antworten auf AI-generierte Antworten aufgetaucht werden sollen, was eine grundlegende Verschiebung von der Optimierung für Rankings zur Optimierung für das Abrufen markiert.

Erwägen Sie, Marken zu führen, die sich mit AI-First Discovery-Themen beschäftigen:

• Zapier hat Bildungsinhalte zu Vektor -Einbettungen veröffentlicht und wie sie Tools wie Chatgpt und Semantic Search (Quelle) zugrunde liegen. Obwohl dieser Artikel ihre internen SEO-Strategien nicht beschreibt, zeigt er, wie Marketingteams mit dem Auspacken der Konzepte beginnen können, die die Sichtbarkeit des Abrufs untermauern.
  → Korrektur: Eine frühere Version dieses Artikels schlug vor, dass Zapier semantische Chunking- und Abrufoptimierung implementiert hatte. Das war ein Bearbeitungsfehler von meiner Seite: Es gibt keine öffentlichen Beweise, um diese Behauptung zu stützen.
• Shopify verwendet inzwischen sein Shopify Magic Tool, um SEO-optimierte Produktbeschreibungen im Maßstab zu generieren und generative Workflows in tägliche Inhalts-Ops (Quelle) zu integrieren.
  → TakeAway: Shopify Bindey Generative Tools direkt zu skalierbaren, strukturierten Inhalten für die Entdeckung.

Diese Beispiele deuten nicht auf eine perfekte Ausrichtung hin – sie weisen jedoch darauf hin, wie moderne Teams anfangen, das KI -Denken in echte Workflows zu integrieren. Das ist die Verschiebung: Von der Erstellung von Inhalten bis zur Architektur von Inhalten Abruf.

Warum die Trennung existiert (und bleibt bestehen)

1. Inertia

Die Aktualisierung von Lehrplänen ist für Pädagogen teuer, schwierig und riskant.

Viele Kursschöpfer und Bildungseinrichtungen sind überwältigt oder schlecht ausgestattet, um ihre Lehrpläne schnell in Richtung fortgeschrittener semantischer Optimierung und Vektoreinbettungen zu drehen.

2. Einstellungspraktiken und organisatorische Gewohnheiten

Job-Anzeigen betonen oft weiterhin veraltete Fähigkeiten und verewigen die Trägheit, indem Talente angehoben werden, die in Legacy-SEO-Methoden und nicht zukunftsorientierten Techniken geschult wurden.

3. Legacy Toolsets

Große SEO -Plattformen wie Moz, SEMrush und Ahrefs betonen weiterhin Metriken wie Domain Authority, Schlüsselwort Volumes und traditionelle Backlink -Zählungen und verstärken veraltete Optimierungspraktiken.

Das Fix: Ein ergebnisorientiertes SEO-Trainingsmodell

Um diese Probleme anzugehen, muss sich das SEO-Training nun zu messbaren KPIs, klaren Rollen und aufgabenbasiertem Lernen verlagern:

Neuer KPI, angetriebener Framework:

• Einbettung des Abrufs (AI-gesteuerte Sichtbarkeit).
• Genai Attribution Prozentsatz (Zitate in KI -Ausgängen).
• Präsenz der Vektor und semantische Ausrichtung.
• Wirksamkeit der Vertrauenssignal (Schema und strukturierte Daten).
• Rankierleuchten durch Abrufrangfusion (RRF) neu.

Neue Rollen und Verantwortlichkeiten:

• Digitaler Geologe: Optimiert die Platzierung der Inhalte und die semantische Struktur zum Abrufen. (Ich weiß, der Titel ist ein Witz, aber Sie verstehen den Punkt.)
• Trust-Signal-Stratege: Implementiert Schema, Zitate, strukturierte Glaubwürdigkeitssignale.
• Cheditor (Chunk -Editor): Optimiert die Inhaltsbrocken speziell für den LLM -Verbrauch und -Antragbarkeit. Wenn Sie ein Redakteur sind, müssen Sie Cheditor sein.

Aufgabenbasierte SEO-Ausbildung:

• Simulieren Sie das Abrufen über ChatGPT/Verwirrungspunkt -Engineering.
• Führen Sie semantische Einbettungs -Audits durch, um die Ähnlichkeit in der Inhalte mit erfolgreichen Abrufausgaben zu messen.
• Führen Sie regelmäßige A/B-Tests zu Chunk-Strukturen und semantischen Signalen durch und bewerten Sie die reale Abrufbarkeit.

So übernehmen Sie die Verantwortung: Sie sind jetzt die Ressource

Die Realität ist stark, aber ermächtigend: Niemand kommt, um Ihre Karriere zu retten. Weder Ihr Unternehmen, das sich langsam, noch traditionelle Schulen oder Plattformen von Drittanbietern mit veralteten Inhalten bewegen kann.

Sie werden dies nicht in einem Kurskatalog finden. Wenn Ihr Unternehmen nicht aufgeholt hat (und die meisten nicht), müssen Sie die Führung übernehmen.

Hier ist eine praktische Roadmap, um von Grund auf ein eigenes Kenntnisstand von AI-Seo zu bauen:

Monat 1: Bauen Sie Ihre Stiftung auf

• Komplette grundlegende KI -Kurse:
  • KI für alle (Coursera).
  • Einführung in die generative KI (Google Cloud Skills -Fertigkeiten).
• Teilen Sie wichtige Erkenntnisse intern.

Monat 2: Taktische Fähigkeiten, Gebäude

• Vollständige praktische SEO, spezifische Kurse:
  • Semantische SEO mit LLMs (Surferseo Academy).
  • CHATGPT PROMPT ENGINEERING FÜR SEO (AIPRM).
• Teilen Sie verteilungsfähige Tipps über Slack- oder interne Newsletter mit.

Monat 3: Gemeinschaft und Zusammenarbeit

• Organisieren Sie „Lunch & Learns“ oder interne SEO -Labors, die sich auf semantisches Chunking, Einbettungen, Vertrauen, Signal -Engineering konzentrieren.
• Beschäftige dich aktiv in externen Gemeinschaften (Discord -Gruppen, LinkedIn -SEO -Gruppen, Online -Foren wie Moz Q & A), um dein Wissen zu vertiefen.

Monat 4: Institutionalisiere dein Fachwissen

• Vorschlagen und starten Sie ein internes „Ai-Seo Center of Excellence“.
• Führen Sie praktische Abrufsimulationen durch, dokumentieren Sie Ergebnisse und präsentieren Sie konkrete Verbesserungen, um laufende Investitionen und Sichtbarkeit intern zu sichern.

Lernen in Führung verwandeln

Sobald Sie mit persönlichem Upskill Dynamik aufgebaut haben, hören Sie nicht bei stiller Verbesserung auf. Machen Sie Ihr Lernen sichtbar und wertvoll, indem Sie Veränderungen in Ihrer Nähe erstellen:

• Host SEO-AI-Mikrositzungen: Führen Sie kurze, fokussierte Sitzungen (15-20 Minuten) zu Themen wie Semantic Chunking, Retrieval Tests oder Schema Design. Halten Sie sie informell, wiederholbar und nützlich.
• Run -Abruf Audits ausführen: Wählen Sie drei bis fünf URLs mit hoher Priorität und testen Sie sie in Chatgpt, Gemini oder Verwirrung. Welche Inhalte blockiert auf? Was wird ignoriert? Teilen Sie Ihre Erkenntnisse offen.
• Erstellen Sie einen Wissenszentrum: Verwenden Sie Begriff, Google-Dokumente oder Zusammenflüsse, um einen zentralen Raum für SEO-AI-Strategien, Testergebnisse, Tools und Vorlagen zu erstellen.
• Erstellen Sie eine wöchentliche KI -Digest: Kuratschlüsselaktualisierungen aus dem Feld – Zitate, die in generativen Antworten, neuen Tools, nützlichen Eingabeaufforderungen angezeigt werden – und sie intern zirkulieren.
• Rekruten Verbündete: Laden Sie Mitarbeiter ein, Abruftests, Co-Moderator-Sitzungen oder FAL-Beispiele für Ihre Inhalte bei AI-Antworten beizutragen. Führungswaagen schneller mit Unterstützung.

So wechseln Sie vom Lernenden zum Führer. Sie sind nicht länger nur noch nicht mehr, sondern die KI -Suche in Ihrem Unternehmen.

Sie sind der Katalysator, ergreifen Sie jetzt Maßnahmen

Die Rollen traditioneller SEO -Spezialisten werden sich verschieben (oder verblassen), ersetzt durch Experten, die die semantische Optimierung und Abrufung fließen.

Werden Sie die Person, die Ihr Unternehmen erzieht, weil Sie sich zuerst ausgebildet haben.

Ihre Rolle ist nicht nur, um mitzuhalten, sondern auch zu führen. Die Verantwortung und die Gelegenheit sitzen Sie gerade mit Ihnen zusammen.

Warten Sie nicht, bis Ihr Unternehmen aufholt oder auf Kursplattformen auf dem Laufenden wird. Maßnahmen ergreifen. Die neuen Entdeckungssysteme sind bereits hier, Und die Menschen, die lernen, mit ihnen zu arbeiten, werden die nächste Ära der Sichtbarkeit definieren.

• Wenn du SEO lehrenSchreiben Sie Ihre Kurse um diese neuen KPIs und Rollen um.
• Wenn du SEO -Talent einstellenfordern moderne Optimierungsfähigkeiten: Semantische Kenntnisse des Einbettungsdings, Erfahrung mit der Strukturstrukturierung, Abrufsimulationsansätze.
• Wenn du Übe SEOVerschieben Sie Ihre Bemühungen proaktiv, Tests zu agieren, Audits einzubetten und die semantische Optimierung sofort zu betten.

SEO stirbt nicht, es entwickelt sich weiter.

Und Sie haben gerade die Gelegenheit, an der Spitze dieser Entwicklung an der Spitze zu stehen.

Weitere Ressourcen:

• Wie LLMs Inhalte interpretieren: So strukturieren Sie Informationen für die KI -Suche
• Einführung in LLMs für SEO mit Beispielen
• Der Zustand der KI im Marketing: 6 wichtige Erkenntnisse von Marketingleitern

Dieser Beitrag wurde ursprünglich auf Duane Forrester Decodes veröffentlicht.

Ausgewähltes Bild: rawpixel.com/shutterstock