企业官网建设流程全解析

说真的，你写的东西有人看吗？

昨天, 我翻看了一位朋友的公众号, 这个公众号竟然整整写了三年, 然而其平均阅读量却仅仅只有一百出头, 真的是令人有些意外呢。

他讲他弄不懂得, 明明书写得极为认真, 每一个字都是他亲自敲击的, 为何别人随意书写一番便能够火爆, 而他自己却好似是在跟无形的空气交谈一样。

所在的问题兴许并非是内容自身啦 只是在于 你的内容 是丝毫都有着没给AI理解好那情况的。

当下, 超过六成的搜索流量, 并非作为人的个体展开“搜”的行为, 而是人工智能在进行“读”的动作。倘若你的文章, 人工智能都无法明了其中内涵意思, 那么它又有什么样的依据去将其推荐给用户呢?

这事儿，真得聊聊。

什么是AI搜索优化？它跟SEO是一回事吗？

很多人以为，AI搜索优化就是换个名字的SEO。

其实不是。

传统的SEO, 其核心在于和搜索引擎的爬虫进行交互, 你要设法促使它抓取你的页面, 并且要设法让它将你的关键词排列得更高一些。

但AI搜索优化，逻辑完全反过来了。

当今占据主流地位的AI搜索, 就像、Kimi以及百度的AI助手这类, 它们的底层所遵循的逻辑, 是“理解”这一种情况, 并非是“匹配”那种情况。

什么意思呢？

用户搜索“油车是不是真的要淘汰了”这一内容 , AI并非跑去数据库里翻找一个含有“油车淘汰”关键词的页面 , 它是将这个问题拆解成几个维度 , 诸如政策趋势 , 技术发展 , 市场数据 , 消费者选择等等 , 而后从不同的来源里提取信息 , 再重新组织成一段话给你。

因此, 要是你的内容仅仅是堆砌了一连串关键词, 机器能够识别, 然而AI却理解不了。

它要的不是一个“吻合”，而是一个“靠谱”。

你的内容，能经得起“追问”吗？

我最近做了一个小实验。

用同一个问题，问了三篇不同风格的文章生成的AI摘要。

第一篇, 呈现出极为酷似百度百科的模样。语句冗长, 风格颇为正式, 于每个结论之后紧随着一连串作为支撑的参考文献。这般瞅上去是不是显得极具专业性呢? 然而, AI所生成的摘要效果却较为普通, 究其缘由, 乃是它无法清晰区分哪一句属于核心观点, 哪一句属于背景信息所致。

第二篇, 写得尤为“口语化”, 整段都是“我跟你讲”, 或是“你知道吗”, 还有“真的绝了”。在借助AI提取时, 反而把核心信息给遗漏了, 原因在于有效信息被大量的废话给稀释掉了。

那么, 现在来看第三篇, 每一个段落的开头部分, 首先要抛出一个核心判断, 接着呢, 运用一两句话来进行解释。段落彼此之间, 逻辑呈现出清晰的状态, 关键数据单独形成一个句子。最终的结果是, AI所提取的效果是最好的。

这说明什么？

为AI进行搜索优化, 并非是要你去“迎合”机器, 而是要让你所呈现的内容架构, 更契合AI的“阅读理解习性”。

像比如说, 你去写“XX领域市场规模预计2028年达到三千七百亿元”这样的表述, AI会率先提取那个“三千七百亿”的数据。然而要是你把它拆分成“市场规模持续增长”, 以及“预计2028年达到三千七百亿元”, 还有“较2024年增长百分之四十二”这样的形式——AI就会同时提取三个信息要点: 结论、数据、增长幅度。

细节决定AI怎么读你的文章。

“一条一条列清楚”比“说一大堆”管用

我观察了很多AI搜索表现好的内容，发现一个共同的规律。

结构特别“好读”。

不是那种“本文分为三个部分”的八股文，而是——

每一块独立成段

核心观点在开头

数据单独提出来

例子用短句写

像这样：

AI搜索而为用户致以信任程度如何, 系于关乎三方面因素。其一, 所引用源头具备可信之程度怎样可得评定。其二, 信息予以更新之时效方面状况究竟如何。其三, 所给出答案与常识相契合之情形到底怎样。

有这样一个情况, AI去读这个, 在长达三分钟的时间之内, 都会无法识别出“三个因由”及其相关的一一对应的具体的详细内容。然而要是你把原句写成“用户对于AI搜索结果的信任方面的程度状况, 会受到一些因素的作用影响致使发生改变, 这些因素包含引用来源、信息时效以及常识一致性等等诸多方面的影响”——那么AI就得多花费两秒钟的时间去仔细解析句子包含组织结构。

这两秒钟，可能就决定了它选不选你的内容。

有一个细节是, 标点符号。我发觉, AI针对分号的处理能力远比句号要差。你运用分号去连接多个信息, AI易于当作一整个去剖析。然而要是你替换成句号, AI便会当作独立的“事实碎片”去提取。

所以，别怕句子短。短一点，AI更爱你。

数据这事儿，别“大概、大概”的

我遇见过好多好多人撰写文章, 其中的数据皆是“大约是多少”“靠近于多少”“超过了多少”。

这种写法，在AI搜索里是减分项。

当AI生成答案之际, 会优先挑选“确定性”程度更高的信息源。你向用户表述“市场规模约莫三千亿元”, 在AI进行提取之时, 就会迟疑是否该采用这个数据——缘由在于它的精确程度不够。

可是, 要是你所撰写的内容为“两千九百八十四亿元”, 那么人工智能将会觉得这是一项“能够加以验证的精准事实”, 并且提取的优先级会更高。

并不是讲你必须得去编造出一个精准的数字, 然而, 要是你可以寻觅到那个精确数字的话, 那就一定要将其运用上去, 千万不要偷懒。

我统计过一组数据, 有两篇关于同样主题的文章, 一篇大量运用“约”“近”“超”这类模糊表述用词, 另一篇每个数据都精准到个位数, 后者于AI搜索里的引用频次, 比前者几乎高出差不多一倍。

当然, 数据的来源得是可靠的情形。那诸如政府报告、权威机构所提供以及学术论文这类数据, 统统都是AI更为信任的“高质量信源”。而自媒体凭借自身主观臆想得出的数据, AI同样能够识别出来, 无非是AI会减低它的权重罢了。

AI搜索优化，本质上是“信任工程”

最终来讲, AI搜索优化的关键要点, 并非是技术方面的问题。而是存在于你跟读者之间, 不对, 是存在于你、AI以及读者这三者相互之间的那种信任所引发的问题。

人工智能依据何种缘由信任你的内容呢? 凭借的是你所具备的结构清晰这一特性, 还有数据精确这一要点, 以及逻辑自洽这一特质。

AI凭什么把用户推荐给你？凭你经得起追问，经得起验证。

我瞧见过好多好多人, 每日都在钻研“怎样能让AI抓取自己”, 然而却始终都不去探究“怎样能让AI领会自己”。

AI不是搜索引擎，它不会因为你堆了关键词就给你好脸色。

AI算一个“读者”, 它得读得懂, 它得读得爽, 读完之后要觉得“这个来源靠谱”。

所以，与其天天研究那些玄之又玄的算法规则，不如问问自己：

我写的东西，AI读一遍，能记得住吗？

能。

那你就是赢家了。