古い Web サイトの中核的な問題の 1 つは、情報が乱雑で内容が古く、AI がビジネスの核心を理解できないことです。したがって、AI が古い Web サイトの中核となる製品、資格、サービス、その他の情報を迅速に抽出して、明確な企業理解を確立できるように、構造化された情報を再構築する必要があります。具体的な運用：まず、サイト全体のコア情報を統一し、コア製品、パラメータ、認証、納期、MOQなどの情報を整理し、重複記載を避けるために仕様を統一的に表現します。たとえば、すべての製品の「小ロットのカスタマイズ」は一律に「MOQ」としてマークされます。50 個から始まり、小バッチのカスタマイズがサポートされ、校正サイクルは 3 ～ 5 日です。」 2 つ目は、構造化データ モジュールを再構築し、すべてプレーン テキストで表示される、製品、資格、サービス、企業情報の 4 つの構造化モジュールを構築することです。写真や PDF 内の重要な情報は、AI が正常に認識できるようにテキストに抽出されます。たとえば、製品パラメータの画像はプレーン テキストのテーブルに変更され、認証画像は「認証名 + 番号 + 公式クエリ リンク」 https://www.semrush.com/blog/traditional-seo-vs-ai-seo/ のプレーン テキスト形式に変更されます。 3つ目は、コアコンテンツを更新し、1年以上更新されていない製品ページと情報ページのコンテンツを反復し、最新の製品パラメータ、認証、業界トレンドを補足し、キーワードの詰め込みや価値のない冗長コピーを削除することです。 、コンテンツの精度を向上させるために、各コンテンツは核となる情報に焦点を当てています。 4 つ目は、AI の質問と回答のロジックを適応させ、「あなたの製品は EU に輸出できますか?」などの「質問 + 回答」の形式を使用して、購入者からよく寄せられる質問を中心とした FAQ モジュールを古いサイトに追加することです。 「コンプライアンス認証とは何ですか?」という質問に答えることで、AI が購入者の質問に答えるコンテンツを迅速に抽出できるようになり、採用と推奨の確率が向上します。 https://www.prnewswire.com/news-releases/analysis-of-20m-leads-reveals-how-ai-search-is-driving-customer-discovery-302671219.html。