谷歌SEO如何创建 AI 真正引用的、以答案为先的内容!

人工智能更青睐像 Reddit 和维基百科这样以答案为先的网站。学习如何构建和优化品牌内容，以便法学硕士（LLM）在回答问题时能够真正引用这些内容。

人工智能改变了搜索的方式，进而也改变了信息发现的方式。借助 Perplexity 、 ChatGPT 和 Gemini 等工具， 网络爬虫的抓取方式与以往的搜索引擎截然不同。

他们的方法是什么？

它们不再像以往那样根据用户的查询查找网页，而是收集并提供答案。这一点极具吸引力。

但这背后的含义很简单。人工智能生成的回复中引用的内容，并不总是那些在谷歌搜索结果页面（SERP）上排名最高的内容。相反，人工智能搜索模型更倾向于那些易于检索、语言清晰、易于理解和引用的内容。

为什么？

因为用户不再想费力搜索和点击。他们追求的是速度、清晰度和确定性。事实上， 53%的 Z 世代和千禧一代用户现在更喜欢人工智能直接给出答案， 而不是滚动浏览搜索结果。

人工智能模型已经了解到，简洁性代表着实用性，而那些以这种方式写作的品牌会获得奖励。

所以，如果你想知道如何在新格局下取胜，本指南将为你一一解答。你将学会如何逆向工程这种偏见，让你的内容不仅排名靠前，还能出现在用户实际看到的答案中。这样，你就能两全其美。

第一步：从核心问题入手

在深入进行关键词研究之前，首先要了解用户意图——也就是人们（以及大型语言模型）真正提出的问题。现代发现更多地依赖于意义而非措辞，而这首先要理解人类如何自然地表达好奇心。

换个角度想：

搜索曾经是关于如何排名的。

现在的问题是，如何成为答案。

让我们看看实际效果。

下表重点介绍了能够揭示用户真实想法的工具，以及每种工具可以帮助你发现的内容和预期输出结果。在进行关键词研究之前，请使用此表选择最佳的意图映射起点。

这些工具可以为你提供一个起点——一张已经存在的问题、子主题和搜索意图的地图。

收集这些问题时，不要只是照搬——要使它们更人性化 。

• 而不是：“SEO 可见性指标”
• 尝试问：“如何衡量人工智能的可见性？”

这种措辞上的变化虽然细微，却意义重大。它反映了人们和法学硕士实际提问的方式。

例如， “什么是内容审核？” 可以转化为 “2025 年如何进行内容审核？” 前者给出定义，后者提供指导。而指导正是读者和人工智能最看重的。

现在，更进一步。找出目标问题排名最高的答案。

问问自己：

• 这些只是表面概括吗？
• 他们是否省略了实际例子或后续步骤？
• 它们是否过度包装或过于普通？

如果答案是肯定的，那么你已经找到了机会。

用清晰的阐述、应用案例和专家见解来填补这些空白。例如，如果所有排名靠前的结果都定义了“AI 可见性”，但没有一个解释如何衡量它，那就需要弥补这个缺失的环节。

展示工作流程。加入可视化图表。提供基准数据。

这就是你如何从在搜索结果中排名， 转变为成为答案本身的过程 。

第二步：先给出答案

人工智能搜索现在优先考虑能在前两句话内明确用户意图的内容。页面开头会先提供清晰、客观的摘要，然后再展开叙述。

如果读者（和爬虫）能够立即理解其本质，他们就更有可能留下来——模型也更有可能引用。

写作时，把开头第一句当作整篇文章的“金句”。它应该能够独立成章，无需进一步的上下文就能被语言模型提取、重复和引用。

例如：

• 而不是：“在当今不断发展的数字环境中，人工智能可见性是品牌需要了解的一个重要概念。”
• 可以这样说：“AI 可见性衡量的是你的品牌在各个平台上的 AI 生成的答案中出现的频率。”

第二版直接揭示了其价值——它准确地告诉人类和机器他们来这里是为了什么。

在 Semrush 表现最佳的指南中，你可以看到这种模式。每篇文章都以两行定义开头，然后展开详细阐述。

正是这个小小的习惯，让他们的内容在谷歌的搜索生成体验 (SGE) 快照和 AI 驱动的摘要中更容易被引用。

所以，在你写下一段之前，停下来问问自己：

• 现在回答这个问题最直接的方法是什么？
• 有人能复制前两句话并给出答案吗？

如果答案是肯定的，那么你已经在为人工智能的融入而进行优化了。

第三步：采用问答结构

人工智能模型喜欢清晰明了的内容。它们会寻找能够反映人们自然提问和回答方式的内容。围绕明确的提示来构建内容，有助于它们理解用户的意图，并更轻松地提取答案。

不妨把它想象成教你的内容“用人工智能的方式说话”。当你的标题以真正的问题形式呈现时，模型就能立即将它们与用户需求对应起来。

例如：

What is AI visibility?
It’s how often your brand appears in AI-generated answers or summaries.问： 什么是人工智能可见性？答： 这是你的品牌在人工智能生成的答案或摘要中出现的频率。

这种简单的结构有助于搜索引擎模型将你的内容归类为权威答案。

但关键在于——你不必把每个标题都写得像问答卡片一样。事实上，变化能让标题更自然、更吸引人。有时候，反问句效果更好：“你有没有想过，为什么你的内容排名很高，却不被人工智能模型引用？”

有时，一个陈述句后紧跟着一个隐含的答案，也能产生同样的清晰度，而不会显得公式化：“为什么对人工智能友好的格式现在会影响内容的可发现性——它有助于模型解释、引用和信任你的内容。”

重要的是，每个标题都要明确指出你要解决的问题。每个部分都应该承诺一个具体的结果——用户可能会输入或说出的内容。

问问自己：

• 这个标题听起来像是我的听众会问的问题吗？
• 法学硕士能立刻明白这个问题背后的含义吗？

如果以上两点都成立，那么你的萃取率就已经提高了。

当你感到迷茫时，不妨借鉴一下 Semrush 等品牌的做法。他们最成功的文章会在关键章节中使用问答形式，这并非噱头，而是文章的组织原则。这使得他们的文章更容易被浏览、引用和总结——无论是对人还是对机器而言。

第四步：先陈述事实，而非观点。

能吸引人的内容往往依赖于故事叙述——情感、节奏以及对主题的逐步铺垫。但人工智能却不受这种吸引力。它不会被叙事弧线或巧妙的悬念所打动，而是会被清晰明了的内容所打动。

模型优先考虑明确、可衡量和可验证的信息。每个句子都应该独立成句，清晰地传达要点，无需依赖上下文或华丽辞藻。那种吸引人类读者的缓慢铺垫对机器毫无作用——机器首先寻找事实，其次才是含义。

先陈述事实 ，然后解释为什么事实很重要 。

例如：“2025 年 7 月，AI 搜索流量超过 73 亿次访问”（ Crystal Carter，2025 年 ）。

诸如此类的事实就像锚点一样，既为模型提供了引用依据，也为读者提供了信任基础。

把你的写作想象成分层的：

1. 事实： 数据点、研究或可观察到的趋势。
2. 解读： 这些数据对你的受众或行业意味着什么。
3. 这意味着接下来应该采取什么行动或做出什么转变？

这种秩序既能使你的权威建立在证据之上，又能为洞察力留下空间。

例如，你可以这样开头：“页面顶部带有段落长度摘要的页面，在 AI 生成的摘要中的包含率高出 35% 。”

然后添加你的解释层：“这表明模型更重视为直接检索而构建的内容，而不是叙事流程。”

最后，从人性的角度来看：“正如克里斯托·卡特所说，‘这不是要显得更聪明，而是要让人更容易引用别人的话。’”

以证据为先导，既能为不同观点留出空间，又不会削弱信任。人工智能模型能够识别并偏好事实层级结构——即以数据或权威来源为支撑的陈述，并辅以上下文。

但这并不意味着你要完全放弃自己的声音或观点。专家见解固然重要，但它最好是作为解读而非基础 。首先让数据说话，然后让你的领域专家（SME）解读数据对实际领域意味着什么。

第 5 步骤：明确锚定实体

人工智能模型并非以关键词为思维模式，而是以实体为思维模式 。 你可以把实体理解为内容背后的“人”、“事”和“地点”。

人、品牌、工具、组织。这些是他们用来理解、联系和验证信息的基准。

为什么这很重要？

实体命名越清晰，人工智能系统就越容易识别、验证和准确引用你的内容。这一点至关重要，因为搜索不再是简单的词语匹配，而是语义匹配。

实体构成了你的想法背后的“谁”、“什么”和“哪里”——这些信号将你的内容与更广泛的知识图谱联系起来。

那么你应该怎么做？

首先，在所有接触点上使用完整、一致的名称。

例如：始终使用“Google Search Generative Experience”（谷歌搜索生成体验），而不要交替使用“Google SGE”或“新的 AI 搜索功能”。保持一致性可以防止 AI 将它们视为独立的实体。

接下来，将这些名称链接到可信来源——你的 /about 页面、产品中心、研究或受信任的外部网站。

例如：在监控你的应用时，请链接到你的官方产品页面。在提及合作伙伴时，请链接到他们经过验证的网站或 LinkedIn 个人资料页面。这有助于建立信任和可追溯性。

最后，确保帖子、元数据和标题中提及的品牌、人物和合作伙伴保持一致。

例如：如果团队成员出现在博客文章中，请在文章、图片替代文字和元数据中使用相同的全名和职称。同样，在社交媒体帖子和内部引用中，也要始终如一地标记合作伙伴品牌。

回报是什么？

更强的实体信号和更清晰的追踪。

原因如下：如果一个页面写着“我们的应用连接到 Google Workspace”，另一个页面写着“与 G Suite 集成”，人类用户看到的是同一件事，但人工智能看到的却并非如此。对网络爬虫来说，这可能是两个不同的实体。随着时间的推移，这种不一致性会削弱你的权威性。

将实体一致性视为内容质量维护的一部分。实体网络越连贯，在人工智能摘要中的影响力就越大，品牌就越容易被理解、信任和引用。

第 6 步：添加架构和标记

人工智能如何真正理解你的内容？

它解读的不仅仅是文字，而是文字之间的关系。结构化数据赋予文字形状、语境和意义，帮助模型了解你是谁、你的内容涵盖哪些方面以及它如何在网络上相互关联 。

Schema 是你实现精准化的工具。它将内容转化为 AI 可以遵循的清晰地图，从而让你更轻松地引用、收录和信任你的作品。

如何最大限度地发挥其影响力？

• 策略性地使用模式类型（ FAQPage、 HowTo 、 Article ）来清晰地标记内容并显示结构。
• 通过 sameAs 将实体链接到已验证的个人资料——LinkedIn、Crunchbase、维基百科或你的品牌页面。
• 保持页面、元数据和内容中心的实体命名一致，以便 AI 能够可靠地追踪关联关系。

这有什么区别呢？

LLMs 在决定总结或引用哪些内容时，越来越重视结构化的关系。如果没有结构化的关系，AI 生成的答案中的内容就可能出现归属错误、碎片化或遗漏的情况。

实施了“操作指南”和“常见问题解答”结构化数据的网站（例如菜谱或教程页面）获得了更快的索引速度，并且在人工智能驱动的答案预览中出现的频率也更高。结构化数据不仅仅是一个技术步骤；它还能带来可衡量的可见性和可信度。

要点：模式和标记是一个战略框架。清晰、关联、包含丰富实体的内容更容易被发现、更值得信赖，也更有可能被人工智能驱动的摘要引用。

第 7 步：编写时要考虑可读性和可提取性。

易读的内容并非取决于花哨的设计，而是取决于结构。简短的段落、清晰的格式和逻辑清晰的行文，让你的文章既便于人类浏览，也便于人工智能模型处理。

段落字数控制在120字以内，并用以下方式分隔信息：

• 要点
• 编号列表
• 迷你桌
• 示例或统计数据标注

人工智能爬虫重视简洁、连贯且逻辑清晰的文本。一篇结构良好的文章不仅能吸引读者，还能让机器人更容易提取连贯的摘要、突出重点并正确引用内容。

例如：

相反，应该这样写：“随着 LLM 对内容进行总结，人工智能的可见性变得至关重要，即使品牌在传统搜索中排名靠前，未能构建信息结构的品牌也有可能失去引用和曝光机会。”

尝试：

• 人工智能的可见性现在是一项关键指标。
• LLM（法学硕士）总结排名靠前的网页内容。
• 结构不良的页面可能会丢失引用——即使它们在传统排名中名列前茅。

第二版内容既便于读者阅读，也便于人工智能提取。不妨把结构想象成一座桥梁：它连接着读者和你的想法，并确保机器能够正确解读你的内容。

第 8 步：引用可靠来源

人工智能模型会奖励基于可验证证据的内容。它们更有可能提取和引用来自一手来源的信息——例如行业报告、官方产品文档或权威研究。

但仅仅引用文献是不够的。你需要提供背景信息，表明你理解相关内容及其重要性。这能提升你的权威性，有助于读者和人工智能系统信任你的内容。

例如：“超过三分之一的营销领导者认为转化率是他们最重要的 KPI 之一（ HubSpot 2023 年营销状况报告 ）。”

这一行代码实现了三个功能：

• 确定可靠来源
• 给出关键要点
• 提供上下文来解释，表明你并非盲目引用。

专家评论仍然很有价值，但最好是在事后进行补充解读。先提供数据，然后再进行阐释，例如：“转化率是营销领导者关注的首要 KPI，但许多团队难以将其与更广泛的营销活动洞察联系起来。通过理解和引用高质量的行业数据，你的内容能够向人类和人工智能系统传递可信度。”

这种方法能让你的内容更易于提取、更具权威性且更实用。法学硕士们越来越重视信息来源的可信度以及你对信息的深入解读。引用是你的答案被人工智能生成答案收录的途径之一。

第 9 步：使用 AI 机器人预览进行测试

人工智能如何解读你的页面？

发布之前，通过 GPTBot 或 PerplexityBot 模拟进行预览，可以显示关键答案是否可见、结构化，以及模型是否容易提取。

这些预览能揭示什么？

• 隐藏在图形或图像中的关键语句
• 格式或标题不一致
• 长段落中嵌入的事实

结构化格式可以提高检索效率。 研究表明，清晰统一的布局可以提高人工智能输出的准确性，帮助模型评估内容质量并将你的内容整合到其知识图谱中。

举个简单的例子：将包含关键统计数据或说明的纯文本内容放在每个章节的顶部附近，更容易被引用。即使是像将核心见解从图片说明移到正文这样微小的调整，也能显著提高人工智能的可见度。

把 AI 预览想象成从受众的角度审视一次营销活动。你观察的是模型如何读取和提取信息，从而优化布局、标题和清晰度，确保答案始终在 AI 生成的回复中占据显眼位置。

第 10 步骤：基于包含关系进行迭代

你已经完成了所有工作。你应用了结构化数据、清晰的实体、易读的格式和有力的答案。你已经点击了发布。现在，你如何知道你的内容真的被人工智能看到了？

密切关注你的内容在人工智能生成的答案中的出现位置。Perplexity、SGE 或 ChatGPT 等工具的浏览模式可以显示你的页面何时被引用、提及或参考——这反过来又能帮助你了解你的品牌在人工智能搜索中的真实曝光度。

重点关注以下三个关键信号：

• —你的内容被引用的频率如何？
• —提及的内容是正面的、中立的还是批评性的？
• —还有哪些其他信息来源与你同时出现？

利用这些洞察来优化你的内容。根据实际包含的内容调整结构、优化架构，并保持一致的实体命名。像这样不断迭代可以提升你品牌在人工智能领域的可见度，并提高在未来的回复中被引用的可能性。

可以将包容性追踪视为一个现代分析循环。它就像一个早期预警系统，能够捕捉可见度变化和新兴机遇，帮助品牌塑造品牌故事，保持品牌在消费者心中的领先地位。

Semrush 的 AI SEO 工具包等工具可以简化这一过程。该工具包可追踪：

• 你的品牌在人工智能生成的答案中出现的位置

• 揭示引发这些提及的提示信息。

• 重点介绍与你一同被提及的竞争对手

如果某个关键特性经常出现在其他品牌旁边，那么这种洞察可以揭示出澄清实体间联系或扩展支持内容的机会。

衡量包容性，而不仅仅是曝光量

人工智能发现不再仅仅以点击量来衡量，而是以曝光度来衡量。搜索引擎优化成功的基准已经转向收录率：你的内容在人工智能生成的答案中被引用、提及或参考的频率。

想想看： 谷歌搜索优化预览中，70% 的内容都重点推荐三到五个直接答案资源。那些拥抱“答案优先”理念的品牌将引领下一波曝光浪潮。内容更新速度越快，你的专业知识就能保持越长时间的可见性——就在人们实际搜索的地方：答案本身。

本指南中的所有内容都将帮助你做好被纳入人工智能识别的准备。通过确保内容的精准性、结构化、可验证性和可检索性，你的内容即可为人工智能的发现做好准备。

如果说“答案优先”的 SEO 奠定了基础，那么 AI 可见性指数则代表着你的下一个阶段。它提供了一个框架，告诉你在这个发现方式已从搜索结果转向智能、答案驱动型响应的世界中，你的努力是否真正取得了成效。

不知道大家对这的看法是什么呢？

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