如何创建适用于搜索和生成引擎的内容？

创建适用于搜索和生成引擎的内容，需要将传统SEO的最佳实践与针对AI模型特性的新策略相结合，打造出结构清晰、语义丰富且高度可信的权威信息。了解搜索排名和 AI 引用之间的主要区别，以及如何创建在两者中均表现出色的内容。

有机流量的挑战与内容策略的演变

在数字营销的早期，内容策略的核心目标相对单纯：通过搜索引擎优化（SEO）来争取在谷歌等搜索引擎结果页面（SERP）上获得更高的排名，从而获取有机流量。所有努力都集中在理解算法的运作方式，包括关键词研究、反向链接建设和技术优化。然而，随着生成式人工智能（AI）的崛起，尤其是像ChatGPT、Bard等大型语言模型（LLM）的普及，数字内容生态系统正经历一场深刻的变革。用户获取信息的方式不再局限于传统的"输入关键词，点击链接"模式，他们现在可以直接向AI聊天机器人提问，并获得一个综合性的、无需点击的答案。这意味着，一个成功的内容不仅需要有能力在搜索中排名，还必须具备被AI系统引用、总结并作为其回答来源的特质。这一双重挑战迫使内容创作者重新思考其策略，以适应这个全新的、由搜索与生成共同主导的数字环境。

用户去向：搜索与生成式AI的对比

了解用户获取信息的渠道是制定内容策略的基础。尽管AI聊天机器人风靡一时，但传统搜索引擎依然占据着绝对的市场主导地位。根据权威机构的数据，谷歌在全球搜索市场的份额依然超过90%，这表明绝大多数的用户仍然通过传统的搜索框来寻找信息。然而，AI聊天机器人作为一种补充性的信息获取工具，其流量增长趋势不可小觑。用户倾向于使用AI来处理更复杂的、需要概括和整合信息的查询，例如"如何规划一次完美的欧洲自驾游"或"比较三种不同型号的手机"。在这些场景中，AI通过整合多个来源的信息，为用户提供一个快速、全面的答案，极大地提升了效率。这说明，内容创作者不能再将鸡蛋放在一个篮子里。仅仅满足搜索引擎的排名要求已经不够，还需要确保内容能够被AI系统高效地抓取、理解和引用。未来的内容策略必须同时考虑这两个流量入口，以确保内容能够在搜索中被发现，并在生成式回答中被引用，从而覆盖更广的用户群体。

搜索排名与AI引用的区别

理解搜索引擎和生成式引擎的工作原理差异，是创建有效内容的关键。搜索引擎的算法可以被看作是一个高度复杂的过滤器，其核心目标是理解用户的简单输入，并返回一系列最相关、最权威的网页。其算法层非常复杂，涉及数以百计的排名因素，包括但不限于内容的相关性、网站的权威性（通常通过反向链接来衡量）、用户体验（如页面加载速度）、结构化数据（Schema）以及整体的可信度。历次算法更新，如专注于内容质量的Panda和打击垃圾链接的Penguin，都体现了谷歌对高质量和可信赖内容的持续追求。而生成式引擎则有所不同，它们更像一个"复杂的提示，更简单的过滤器"。它们的算法层相对"欠发达"，在判断网页的权威性方面，其能力不如传统搜索引擎。AI系统通常依赖于较少的权威来源，并倾向于引用那些在网络上被反复共同引用的信息，而非传统意义上的反向链接。这为内容创作者提供了一个新的市场机遇，即通过成为某个特定主题的权威信息源，即使没有海量的反向链接，也有机会被AI系统频繁引用。

尽管两者存在差异，但它们的共同点在于对高质量、可信赖和有价值信息的渴求。要同时服务于这两个引擎，你的内容必须超越基本的关键词匹配，成为一个真正解决用户问题的权威资源。这与Google长期倡导的E-E-A-T原则（经验、专业性、权威性、可信度）不谋而合。一个真正符合E-E-A-T原则的内容，不仅能赢得搜索引擎的青睐，更能成为AI系统信赖的首选信息来源。

制作同时服务于搜索和生成引擎的内容

如何创建适用于搜索和生成引擎的内容？这是一个需要将传统SEO智慧与前瞻性思维相结合的系统性问题。以下是针对这两者的通用内容策略，以及一些针对AI的额外技术要点。

对两者都有效的内容策略

1. 结构清晰的页面（标题、统计数据、富媒体）：无论是搜索引擎爬虫还是AI模型，都更青睐于结构化良好的内容。使用清晰的标题（如h2、h3标签）将内容分段，可以帮助两者更好地理解文章的层次和核心主题。在文章中嵌入统计数据、图表和富媒体（如图片、视频），不仅能提升用户体验，也为AI提供了更丰富的、可引用的信息源。
2. 可访问性与代码元素优化：确保网站的代码干净、简洁、可访问，不仅能让搜索引擎爬虫更高效地抓取，也为AI模型提供了更纯净的训练数据。使用语义化的HTML标签，例如`
   `、`

   `和`
3. 建立E-E-A-T信号：E-E-A-T原则是内容质量的黄金标准。这意味着你的内容必须由具备真实经验和专业知识的人员创建，并体现出高度的权威性和可信度。这不仅是搜索引擎排名的关键，也是AI选择引用来源时的重要考量。在内容中明确作者信息，引用权威来源，并提供准确、可验证的事实，都能增强内容的E-E-A-T信号。
4. 优化URL：一个简洁、描述性强的URL对搜索引擎和AI都十分友好。它能帮助两者快速理解页面内容，并将其归类。例如，使用"/如何-制作-意式-咖啡"而非"/p?id=123"这样的URL。
5. 深入主题，语义丰富性，避免关键词堆砌：现代的搜索引擎和AI都能理解上下文和语义。与其过度重复关键词，不如深入挖掘主题，使用与核心概念相关的词汇和短语。一个内容丰富的页面，其覆盖的语义网络更广，能回答用户更多潜在的追问，这既能提升在搜索中的排名，也更容易被AI引用来回答更复杂的问题。
6. 问答或回答式格式：由于AI模型通常以问答形式响应，将你的内容组织成问答格式，或在文章中直接以粗体突出显示问题的答案，能极大地增加被AI引用的概率。这尤其适用于FAQ页面。

针对AI的额外技术要点

为了让内容更容易被AI系统理解和引用，可以采取一些更具针对性的技术：

1. 提供摘要和关键要点：AI擅长从长篇内容中提取简洁的摘要和关键信息。在文章开头或结尾提供一个概括性的摘要，能帮助AI更快地理解和引用你的核心观点。
2. 确保信息一致性：AI系统倾向于引用与多个权威来源一致的信息。确保内容中的数据与行业内其他可信来源保持一致，能提高被AI引用的可能性。
3. 强化结构化摘要：除了使用HTML标签，还可以通过清晰的标题、项目符号列表和有序列表，将关键信息结构化。这为AI提供了清晰的路线图，使其能够轻松提取和整合信息。
4. 保持关键信息的简洁性：AI模型通常会提取最简明、最直接的答案。确保最重要的信息（如日期、统计数据、名称等）以最简洁、最清晰的方式呈现。
5. 重视FAQ式内容：创建一个包含常见问答的页面，将每个问题作为独立的标题，并提供简洁明了的答案，这是专门为AI优化内容的有效策略。

未来展望：搜索与生成的融合趋势

随着技术的不断发展，搜索引擎和生成式AI正在加速融合。传统搜索引擎正在整合AI生成的摘要和答案，而AI聊天机器人也在增强其实时搜索和引用能力。这种融合趋势要求内容创作者采用更加综合的视角：

• 建立主题权威，专注于垂直领域，持续产出深度内容
• 充分利用结构化数据标记，为AI提供额外上下文
• 关注来自AI平台的流量数据，了解内容被引用和呈现的方式

创建适用于搜索和生成引擎的内容，核心在于回归内容本质：为用户提供真实、准确、有价值的信息。无论是为了在搜索引擎中获得排名，还是成为AI引用的权威来源，E-E-A-T原则都是不变的基石。

成功的内容策略需要双管齐下：坚持已被验证的传统SEO最佳实践，同时前瞻性地采用为AI优化的策略。最终能够在这场变革中胜出的，是那些持续投资于高质量内容、建立起真正专业性和权威性的品牌。