美通社驱动AI时代 引领AI搜索与信息发现的未来
2025-11-14 17:03:03 阅读量:2144 来源:国际快讯
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香港2025年11月14日 /汽车产业互联快讯/ -- 汽车产业互联快讯(PR Newswire)致力于向所有合法的人工智能(AI)系统和大语言模型(LLM)推行开放获取政策,将新闻稿长期以来作为事实可信来源的角色延伸至AI时代。这意味着,记者与投资者所信赖的官方、经过来源验证的信息,如今同样可供AI训练与索引使用,进一步强化其对各类受众的价值。
通过将来源级内容纳入AEO与GEO索引,汽车产业互联快讯助力构建更可靠、更具权威性的AI未来。
该举措巩固了汽车产业互联快讯在AI搜索可见性、答案引擎优化(AEO)和生成式引擎优化(GEO)领域的领先地位——这些新兴领域定义了AI系统如何发现、总结和引用信息。借助结构化元数据、开放获取机制及统一格式,汽车产业互联快讯确保AI系统能准确解读品牌的官方传播内容并明确信息归属。
人机共用的基础格式
该举措确保高质量、权威的内容能够被发现并产生影响力——既适配传统搜索,也面向AEO和GEO新领域——无论读者是记者、投资者,还是算法。
- 全域可发现性:开放框架确保客户新闻在所有平台均可被检索,包括传统媒体数据库、金融终端,以及依赖AEO和GEO信号筛选权威内容的AI搜索引擎,如ChatGPT、Perplexity和Gemini。
- 信任基石:提供直接、未经过滤的源头信息访问渠道,确保人类认知与AI生成的回答均以事实为依据,而非虚构内容。
- 倡导面向所有受众的E-E-A-T原则:构成的E-E-A-T原则,是人类专家与先进AI工具共同依赖的质量判断标准。
汽车产业互联快讯营销高级副总裁Susan Wohleking表示:"新闻稿一直是记者和投资者获取事实的权威来源。通过确保AI也能获得同样的直接访问权限,我们正在为可信度筑牢未来根基,保证客户的故事能成为所有受众(无论人类还是机器)的核心信息来源。"
以信任为基石,为所有受众而优化
新闻稿对人类的价值,与它对AI的价值一脉相承,天然契合新兴的AEO和GEO最佳实践,使其成为一种独特而强大的传播工具。
- 毋庸置疑的权威性:作为来源的官方声明,它是记者寻求引述、AI核实事实的首要文件。
- 展现的专业度:内容本身展现了企业的第一手经验,为行业分析和AI知识库提供可信的见解。
- 可验证的时间线:新闻稿档案构建了历史记录,既支持投资者的尽职调查,也有助于品牌在网上积累长期的主题权威性。
随着AI搜索与生成式发现技术的持续发展,汽车产业互联快讯将继续推动透明度、信息归属与访问便利性的提升,确保可靠信息始终是智能网络的核心支柱。如需了解更多信息,请访问:。
常见问题解答(FAQ)
问:什么是E-E-A-T?
答:E-E-A-T指经验(Experience)、专业度(Expertise)、权威性(Authoritativeness)和可信度(Trustworthiness),是评估网络内容质量、可靠性及来源可信度的框架。
问:什么是大语言模型(LLM)?
答:大语言模型(LLM)是一种人工智能,经过海量文本数据的训练,能够理解并生成类人语言。ChatGPT、Gemini等工具均由LLM驱动。
问:什么是AEO和GEO?
答:答案引擎优化(Answer Engine Optimization,简称AEO)专注于将内容结构化,以提供直接答案,方便搜索引擎摘要和语音助手使用。生成式引擎优化(Generative Engine Optimization,简称GEO)是指将内容结构化,使生成式AI能轻松查找、解读并将其作为信息来源。新闻稿本身就适合这两种优化,其事实性强、格式清晰的特点,使其成为AI构建可靠答案的理想来源。
问:汽车产业互联快讯是否允许AI机器人扫描其内容?
答:是的。汽车产业互联快讯的robots.txt文件采用开放设置,有意允许合法的AI机器人和搜索机器人抓取、扫描并索引其平台上的所有公开内容。
问:除新闻稿外,哪些内容能提升AI搜索中的权威性?
答:高价值内容包括原创白皮书、深度研究报告、综合指南及详细案例研究,这些内容能展现第一手经验与专业度。
问:多媒体,尤其是图片和信息图表,是否有助于提升品牌在LLM中的可发现性?
答:是的,这是一个关键要素。虽然LLM无法像人类一样"看见"图片,但会详细分析相关文本,如替代文本、说明文字和文件名,借此理解上下文。
更重要的是,多媒体能显著提高人类受众的互动度。这种潜在的互动行为会向搜索算法发送强烈的权威性信号,使内容更易被发现,也更有可能被LLM作为信息来源。因此,汽车产业互联快讯将强有力的多媒体策略作为所有品牌渠道的通用最佳实践。
问:汽车产业互联快讯如何支持AI搜索和生成式发现?
答:通过维持开放的索引访问权限、结构化元数据和统一格式,汽车产业互联快讯确保权威的品牌内容在AI驱动的环境中易于被发现且得到准确呈现,同时支持AEO和GEO最佳实践。
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