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在全世界每年发表300多万篇学术文章的情况下，确保您的论文从中脱颖而出并找到合适的受众比以往任何时候都更具挑战性。借助学术搜索引擎优化 (SEO)，可以使论文在Google Scholar、PubMed和IEEE Xplore等学术搜索引擎和数据库中更容易地被找到，从而有效地提高您的学术论文的知名度和可发现性。
换句话说，您的文章在搜索结果列表中的排名位置最终会影响其可见性：列表中排名靠前的文章更有可能被别人阅读。幸运的是，作者可以通过调整文章的标题，关键词和摘要内容来提高其排名。本文为您介绍如何优化您的下一篇论文以提高学术网络上的可见度。
什么是学术搜索引擎优化?
学术搜索引擎优化 (Academic search engine optimization, ASEO) 集学术内容的创作、发表、修改和优化于一体，使学术搜索引擎更容易访问和解读学术文章并进行排名。ASEO 可以帮助研究人员扩大其文章的读者群，提升文章的使用率和引用率，最终影响其学术知名度。
让您的学术论文更容易被发现
谨慎选择标题，关键词和摘要对于一篇 SEO 友好的学术文章来说至关重要。确保您的学术文章对 SEO 友好的三个技巧如下：
• 优化标题
o 文章的标题必须具有描述性，并且包含与研究主题相关的关键短语或术语。
o 将重要的关键词放在标题的开头。
o 一般来说，简洁和描述性的标题效果最好；像谷歌学术这样的一些数据库在整体排名中会考虑标题的长度 (较短的标题将比较长的标题排名更高)。
o 避免使用过于吸引人或者过于创意性的标题，以及特别是避免使用缩写。
• 优化关键词
o 选择与论文相关的最重要的单词作为关键词。
o 可以在Google Trends等工具上搜索特定关键词，看看哪些搜索词汇比较受欢迎、更常用。
o 通过搜索几个数据库来测试您选的关键词。如果返回的结果太多，考虑换成更具专业性的关键词，以减少与您的论文“竞争”的文章。
• 优化摘要
o 使用同行可能会用来进行搜索的关键词、短语和同义词来撰写摘要。
o 加入一些相关的其他关键词和同义词来增加文章的可发现性。
o 因为并非所有数据库都可以搜索完整的摘要内容，所以记得把最重要的关键词/短语放到摘要的前几句话中。
ASEO 是提高学术文章知名度的好方法，最终将帮助您获得更广泛的受众并让学术界了解您的科学贡献。
LinkedIn 的协作文章功能在一年内达到了 1000 万页专家内容的里程碑。协作文章项目的每周读者数量大幅增长，自 2023 年 9 月以来增长了 270% 以上。他们如何实现这些里程碑并计划取得更多成果，为创建将人工智能与人类专业知识结合起来的 SEO 策略提供了宝贵的经验教训。
协作文章项目背后的直觉是，人们转向互联网来了解主题主题，但互联网上的内容并不总是来自实际主题专家的最佳信息。
人们通常会在 Google 上进行搜索，也许会登陆 Reddit 之类的网站并阅读发布的内容，但无法保证这些信息是由主题专家或社交媒体上拥有最大发言权的人提供的。非主题专家的人如何知道陌生人的帖子是值得信赖和专业的？
问题的解决方案是利用 LinkedIn 的专家就他们擅长的主题创建文章。这些页面在 Google 中排名，这对主题专家来说是一种好处，进而激励主题专家撰写更多内容。
LinkedIn 确定主题专家并联系他们撰写有关该主题的文章。论文主题是由 LinkedIn 编辑团队开发的人工智能“对话启动器”工具生成的。然后，这些对话主题将与 LinkedIn 技能图确定的主题专家进行匹配。
LinkedIn 技能图通过一个名为“结构化技能”的框架将 LinkedIn 成员映射到主题专业知识，该框架使用机器学习模型和自然语言处理来识别超出成员本身识别范围的相关技能。
该映射使用会员个人资料、职位描述和平台上其他文本数据中的技能作为起点，他们使用人工智能、机器学习和自然语言处理来扩展会员可能拥有的其他主题专业知识。
技能图文档解释道：
“如果会员了解人工神经网络，那么该会员就了解深度学习，这意味着该会员了解机器学习。
……我们的机器学习和人工智能梳理大量数据，并提出新的技能和它们之间的关系。
......结合自然语言处理，我们从许多不同类型的文本中提取技能 - 具有高度的置信度 - 以确保我们在将技能映射到我们的会员时具有高覆盖率和高精度......”
LinkedIn 协作文章项目的基本策略是天才，因为它产生了由主题专家就数百万个主题编写的数百万页高质量内容。这可能就是 LinkedIn 页面在 Google 搜索中变得越来越明显的原因。
LinkedIn 现在正在改进其协作文章项目，其功能旨在进一步提高页面质量。
改进提问方式： LinkedIn 现在向主题专家展示场景，他们可以通过针对现实世界主题和问题的文章进行回应。新的无用按钮： 现在有一个按钮，读者可以使用该按钮向 LinkedIn 提供反馈，表明某篇文章没有帮助。从 SEO 的角度来看，非常有趣的是，LinkedIn 通过帮助范式构建了“拇指向下”按钮。改进的主题匹配算法 LinkedIn 改进了他们将用户与主题匹配的方式，他们称之为“基于嵌入的检索以改进匹配”，该算法的创建是为了解决会员关于主题与会员匹配质量的反馈。领英解释：
“根据会员通过评估机制提供的反馈，我们将重点放在文章与会员专家之间的匹配能力上。我们使用的新方法之一是基于嵌入的检索（EBR）。该方法为同一语义空间中的成员和文章生成嵌入，并在该空间中使用近似最近邻搜索来为贡献者生成最佳文章匹配。”
LinkedIn 的协作文章项目是长期以来最好的战略性内容创建项目之一。它不仅是天才，而且是革命性的，因为它利用人工智能和机器学习技术以及人类的专业知识来创建读者喜欢和可以信任的专家和有用的内容。
LinkedIn 现在正在使用用户交互信号来提高受邀创建文章的主题专家的质量，并识别不满足用户需求的文章。
创建文章的好处是，每次高质量的主题专家的文章在 Google 上排名时，他们都会得到提升，这为任何正在推广服务、产品或寻找客户或下一份工作的人提供了展示其技能和专业知识的机会和权威性。
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