去年年底陆续用 AI 优化了某个网站上的全部文章，已经过了快四五个月，分享下其中的一些数据。
我们去浏览互联网上的公开信息，会发现很多文章中其实都有提及这种 AI 优化方法，基本都是三个步骤。
先将自己网站的内容投喂给 AI 引擎，同时交代好基础的优化背景。
然后便是将对应文章的自然搜索数据（曝光、排名、点击）分享给 AI，好让其明确下一步的优化方向。
最后就是提要求的环节了，根据关键词出词信息优化既有内容，并延续沿着现有的内容脉络进行文章思路发散。
当时我也是看到这种 AI 优化思路，觉得还挺有逻辑的，然后便找了一个有 30 多篇文章的询盘站点实验了下。
期间陆陆续续花了半个月，每天 1-2 篇的节奏去做更新处理。
且整个网站的全部内容更新完之后，还专门去做了全站点的内链结构优化，自认为当时是认真去做的，且做的没什么问题。
做完这些之后，这个网站便没有再去更新内容，一直在监控站长工具里面的数据。
见上图，从整体趋势上看曝光量基本没什么变化，点击在这一段时间跌了一半左右。
期待的效果没有出现，反倒是已有的数据表现没有巩固住。
至于具体关键词在这一时段的表现，我现在还没详细统计，我猜要么是关键词掉了一些，要么是具体关键词的排名降了。
所以这种 AI 优化文章的策略，我自己实操下来的效果就是：没什么效果，且大幅度更新的话可能还有害。
搜索引擎算法没那么弱智，既然他们的愿景是一切都围绕着用户搜索体验提升而发力的，那自然不会让这种 AI SOP 机制去毁了现有生态。
昨天我也反思了自己的操作，只是单纯依靠 AI SOP 操作去做文章的系统更新，根本就没好好调研每一个词条后面代表具体什么需求，更没有针对具体人群去做需求分析。
另外这次实验也基本印证了一个基本事实，单纯依靠 AI 去做 SEO 大概率没什么戏，核心还是得分析需求分析人群。
而需求分析与挖掘这个点的处理，AI 是干不过人的，毕竟需求这种东西并非一个固定的定量。
既然此路不通，下一步还是继续使用自己过去的策略了。
