来源:互联网 更新时间:2026-06-22 17:38
先问一个问题:当你在DeepSeek、Gemini这类AI工具里输入一个问题,看到它的回答里引用了某个网站的内容——你有没有想过,为什么是它,而不是你的?
之前DeepSeek大火的时候,网上流传过一些截图,看起来就像是AI在“推荐”某个产品或者网站。坦白说,这些图大多是可以造假的,别太当真。但有一个事实没法回避:AI确实会在对话中引用外部内容——可能是某本书、某个网站、某款产品。这就跟搜索引擎时代的SEO一样,谁出现在结果里,谁排在第几个,背后是有门道的。
无论你多不喜欢SEO,到了AI时代,该经历的筛选机制大概率还会再来一遍。
先看看Google本身对AI生成内容的态度。用Claude整理了一张图:
核心一句话:奖励优质内容,无论其制作方式如何。Google并不关心内容是人工写的还是AI生成的,它只关心质量。其他内容平台(包括微信公众号在内)大概率也是这个逻辑——如果你是平台负责人,你会怎么应对AI生成的内容?
但上面说的还属于“传统SEO”范畴。今天要聊的是AI对话框里的“SEO”,现在一个约定俗成的叫法是
我搜罗了不少讨论这个的文章,发现干货寥寥。于是想了一个办法:直接把这个问题抛给AI大模型本身。比如Google家的Gemini,我问它:“我怎么才能让我的内容(品牌)出现在你与用户对话的输出内容里?”下面是它给出的完整回答,我转成了可读性更高的SVG图。
用我自己的个人网站(zlbigger.com)来举例:
主要是说对话内容,就是用户问某个问题,AI会优先引用我个人网站zlbigger.com的内容,你能说下这个逻辑么,或者给我举例,让我看明白这个机制
「要让 AI 优先引用你的网站,你需要让 AI 在上述的某些环节中认为你的网站内容是最相关、最权威、质量最高的。」
场景:用户提问一个非常具体且深入的AI技术问题,例如:“Transformer模型中的自注意力机制是如何计算的,并且有哪些变体?”
你的网站内容:如果zlbigger.com上有一篇或多篇文章,非常详细、准确且深入地解释了Transformer模型的自注意力机制,包括其计算过程、不同变体的原理和应用,并且质量高于其他信息来源。
AI的行为:AI可能会识别出你的网站是回答该问题的最佳来源,从而引用你的网站。例如:“根据zlbigger.com的一篇深入分析,Transformer模型中的自注意力机制…”
场景:用户询问关于AI招聘偏见的问题。
你的网站内容:如果你发布了多篇AI伦理方面的原创研究或专家访谈,并且被其他权威网站引用过。
AI的行为:AI更倾向于引用权威的见解,你的网站会被优先考虑。
场景:用户查询“最新的自然语言处理技术有哪些突破?”
你的网站内容:如果文章使用了清晰的标题、子标题、列表,并用了Schema Markup等技术。
AI的行为:AI更容易解析和提取关键信息,从而引用你的内容。
场景:用户提出宽泛的问题,AI会进行外部搜索补充信息。如果你的网站排名靠前,更容易被AI发现。
一句话很重要:
说白了,排除“给大模型投毒”这种操作,核心就是两个词:
但肯定有人觉得不服气——有没有什么“捷径”可走?Gemini倒是很实在,给出了一些更高效、更具策略性的办法:
泛泛而谈:写了很多“AI如何改变商业”的笼统文章。不如专注于“AI在本地咖啡馆运营中的应用”——分析顾客喜好、优化菜单、预测客流量,做实际案例分析。当有人问“AI能帮我开咖啡馆做什么?”时,你的网站就是权威参考。
非答案型:一篇“最新图像识别技术趋势”的新闻报道。答案型:一篇“手把手教你用Python和TensorFlow搭建第一个图像分类器”,有清晰代码、截图和FAQ。当别人问怎么开始时,你的教程直接派上用场。
没有标记:FAQ只是普通段落。用了Schema Markup(如FAQ标记)后,AI能直接找到问题与答案。就像给AI看了一份整理好的试卷。
只在自己网站发布,不如去知乎回答相关问题,并在答案中链接到你网站的详细文章。这样既帮助别人,也让更多人了解你的网站。
晦涩难懂?不如用简单语言解释复杂概念,使用小标题、列表和图片。如果一个小学生能看懂,AI也能理解得更好。
除了传统渠道,留意新的AI学习平台,允许专家提交教程。如果你的高质量内容被这些平台采用,就可能被AI模型学习或引用。
到处发链接不如让行业权威人士引用你的网站。比如一位AI教授在他的博客中引用你的深度分析文章,这就像得到了权威推荐。
特别需要留意
简单来说,Schema标记就像你给搜索引擎和AI提供了一份关于你网页内容的“说明书”。它用一种标准化的语言(JSON-LD)来描述网页上各种元素及其含义。
Schema与AI对话推荐的关系:
说到底,AIO并没有玄学可言。用心做优质内容,用结构化的方式呈现,让AI和人一样容易理解你的价值——这才是最根本的捷径。
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