分享一下我平时在利用 AI 做优化内链的过程中碰到的几个问题。
一般我自己的流程主要有三步，先把网站的文案备份下来，然后再把谷歌站长工具里面的出词信息拷贝一份，最后让 AI 去消化这些信息，并根据语义信息判断彼此之间的内链关系。
至于网站文案的备份这个步骤，我自己倾向于把所有的页面文案用 Markdown 格式保存到本地。
但我自己也见过别人直接让 AI 访问文章链接来读取文章内容的这种方式，我目前也没有对比过两种内容读取方式的区别，所以并不清楚它们之间的差异。
但这种利用 AI 优化网站内部链接的方式，在实操的过程中我自己是有碰到过比较多问题的。
最大的一个点，就是当网站的内容量上去之后（比如大几百篇文章），AI 消化这些信息会非常费劲，且有时候消化的并不准确。
而且因为内链优化的这个步骤需要经常去做，这就导致每次去做时，会使得 AI 反复消化这些文章内容，属实是有点浪费资源。
除了上面提到的这个点外，还有一个比较棘手的问题就是，AI 在做文案语义消化时没办法很好的结合谷歌站长工具里面的已有出词。
按照我们的传统做法，比如某条 A 链接中参与了“Hello World”这个关键词的排名竞争。
那就可以在整个网站中去搜索“Hello World”这个关键词，如果出现了则可以在上面创建一条内部链接指向 A 链接。
但当我把这种传统的内链优化逻辑交代给 AI 去做，并把关键词出词数据喂给 AI 后，发现它始终做的都不好。
明明简单的关键字查找与匹配这类简单任务（用 Python 脚本去做就非常简单）， AI 在做的过程中你会发现它特别别扭。
直接最简单的匹配就可以，它偏偏要去做语义分析，分析完成之后又要根据这个语义进行不断发散，看得很难受。
所以在这个点上，我会觉得 AI 处理的有点简单问题复杂化的味道，纯属脱了裤子放屁。
当然，也可能是流程调教有问题，所以后续我更倾向于使用「半 AI」的方式去处理。
过程中急需解决两个点：
一是过往文案素材消化之后的信息沉淀，免得每次做内容优化都需要重新做一遍这个流程，避免算力资源反复浪费。
二是需要将确定的关键词出词数据融合进去，强制让 AI 在第一阶段先用脚本进行信息筛选，然后再进行语义发散。
可能我后续我在优化流程时还会碰到其他问题，碰到时再来分享。
