TopsTip**
让ChatGPT或Claude推荐你所在市场的产品。如果你的品牌没有出现在推荐列表中，那么这不是简单的关键词优化能解决的问题。
营销人员常忽视的研究
大多数SEO专业人士在面对品牌缺失问题时，通常会想到增加内容、关键词和页面信号。然而，品牌未能被AI推荐的原因可能与页面或关键词无关，而是与一种叫做关系知识的东西有关。2019年9月，Facebook AI Research和伦敦大学学院的Fabio Petroni及其同事在EMNLP会议上发表了一篇重要论文，探讨语言模型是否能存储世界事实。
什么是“关系知识”
Petroni的研究团队通过一个名为LAMA的探测器测试了这种关系知识。他们将成千上万条已知事实转化为填空题目，并让BERT模型预测缺失的词汇。结果表明，BERT在没有任何微调的情况下，能够在一定程度上回忆起事实知识，与专门构建的知识库相媲美。
1对1关系：单一主体和对象
这种类型的关系是明确的事实，例如“日本的首都是___。”每当模型在训练数据中遇到“日本”和“首都”时，答案总是“东京”。在这种情况下，BERT模型的正确率达到74.5%。
N对1关系：多个主体和一个对象
在这种情况下，多个主体共享同一个对象，例如“毛里求斯的官方语言是___。”虽然答案是“英语”，但英语也是许多其他国家的官方语言。这种情况下，模型的准确率下降到约34%。
从这些研究中可以看出，AI在处理品牌推荐时，不仅仅依赖于关键词，而是基于更深层次的关系知识。对于品牌来说，理解并利用这种关系知识，能在AI搜索中获得更高的可见性。
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