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微软的Bing团队最近发布了一份框架，详细描述了在人工智能回答中进行信息索引的要求是如何不同于传统搜索结果排名的。
微软描述的内容
这篇文章指出了五个评估领域，说明传统搜索索引和AI信息索引的分歧。虽然这两者共享相同的基础，但目标截然不同。传统搜索关注用户应该访问哪些页面，而AI信息索引则关注AI系统可以负责任地使用哪些信息来构建回应。
在事实准确性方面，传统搜索可以容忍一定的排名不匹配，因为用户可以点击查看并评估。但在AI信息索引中，将内容拆分为可检索的块可能会“扭曲页面内容”，这在任何排名信号中都不会出现。
关于来源归因质量，Bing团队认为归因在传统搜索中是有帮助的，而在AI信息索引中则是“核心信号”。并不是所有被索引的内容都对AI回答同样重要。
放弃与迭代检索
微软将拒绝回答称为“放弃”。对于AI信息索引系统来说，当支持缺失、过时或存在冲突时，这是一个有效的结果。传统搜索无需做出这样的判断，因为它提供了供用户评估的选项。
迭代检索是另一个区别。传统搜索通常是单次交互，查询进入，排名结果出来。而AI信息索引系统可能需要提出后续问题，基于中间结果细化检索，并结合多个来源的证据。
背景与意义
微软指出，信息新鲜度在两者之间有明显的成本差异。过时的内容在搜索中是一个排名问题，而在AI信息索引中，“过时的事实会产生误导性回应”。
在高价值事实的覆盖方面，搜索中遗漏的文档是可恢复的，因为有替代结果存在。而在AI信息索引中，索引必须确保“人们可能会询问的具体事实和来源实际上是可用且可支持的”。
对于矛盾情况，传统搜索可以展示一个来源而让用户决定，而AI信息索引系统无法这样做。“一个在矛盾来源之间默默裁定的AI系统可能会自信地断言错误的事情。”
展望未来
这篇博客文章发布在微软一系列动作之后，旨在构建其AI信息索引工具，并为出版商提供可见性。随着AI技术的不断发展，了解这些差异对于SEO从业者来说至关重要。
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这篇文章为中国的SEO从业者提供了关于AI信息索引与传统搜索索引之间差异的深刻见解，帮助他们在优化策略中更好地利用这些信息。
