兄弟们,别卷SEO了,赛道换了!
还在那吭哧吭哧发外链、堆关键词、抠排名?醒醒!2025年了,你那套打法,连AI大模型的后视镜都看不到了。我干这行十几年,从PC时代到移动时代,再到现在的AI时代,亲眼见的“霸主”倒下了多少?现在,新的“流量分配器”已经登场了,它就是AI大模型。Google的SGE(生成式搜索体验)、Perplexity、Kimi,还有各路大厂的AI助手,它们正在成为用户获取信息的“第一站”。未来的流量逻辑很简单:AI引用你,你就是权威;AI不理你,你就等于不存在。忘掉“排名第一”的执念,我们的新目标是——成为AI回答中的“首选信源”。

AISEO
戳破幻想:为什么你的“高质量内容”AI根本看不上?
很多人跟我抱怨:“我请人写的原创内容,图文并茂,文笔优美,为什么AI就是不抓我?”我告诉你一句实话:你眼里的“高质量”,在AI眼里很可能是“高熵垃圾”。AI(特别是RAG检索增强生成模型)抓取内容,不是在“阅读欣赏”,它是在“提取事实”。它们极度厌恶模糊的观点、华丽的辞藻和缺乏依据的“我觉得”。它们需要的是高密度、低熵、强事实的“弹药”。如果你的网站内容,AI需要费劲去猜、去提炼、去验证,它会毫不犹豫地把你丢进“备胎库”,转而选择那些结构清晰、事实明确的信源。
技巧一:从“关键词”到“意图框架”的思维跃迁
我们必须彻底抛弃“关键词思维”。用户现在向AI提问,不再是“XX价格”,而是“我是一个体重200斤的扁平足,想跑马拉松,预算1000,推荐几款跑鞋并对比优缺点?”你告诉我,你用哪个“关键词”能覆盖这个需求?答案是:覆盖不了。AI时代,我们要玩的是“意图框架”(Intent Framework)。你不能只提供一个“点”,你必须提供一个完整的“知识面”。针对上述提问,你的内容必须是一个“框架”,包含:
- 扁平足的定义与需求
- 大体重跑者的缓震刚需
- 马拉松(长距离)的耐用性要求
- 符合条件的鞋款A(特点、优劣、价格)
- 鞋款B(特点、优劣、价格)
- 最终的专家建议与对比表 AI会把这种“框架式内容”当成宝贝,因为它拿来就能直接生成答案。
技巧二:打造“E-E-A-T”的究极形态——数据化信任
Google的E-E-A-T(经验、专业、权威、可信)喊了好几年,但在AI时代,这套标准被“数据化”了。AI判断你是否可信,不是靠“感觉”,而是靠“证据链”。你怎么证明你专业?
- 亮出你的“肌肉”:作者是谁?必须有清晰的
Person(人物)Schema标记。这个作者是不是在领英、知乎或行业顶级期刊上发表过同样专业的言论?AI会交叉验证。 - 引用“比你更牛”的源:你的数据哪来的?是“据我所知”还是“根据《柳叶刀》2024年Q4报告”?你敢不敢链接到那个权威报告?AI会顺着链接去验证。你链接的权威源越多,AI就越觉得你“在圈子里”。
- “第一手经验”的量化:少说“我们觉得很好用”,多说“我们测试了1500小时,故障率降低了22%,这是原始数据图表”。AI对数字和一手经验(Experience)的渴求,远超你的想象。
技巧三:结构化数据(Schema)的“VIP通道”玩法
如果说你的内容是“菜”,那结构化数据(Schema.org)就是递给AI的“菜单”和“配料表”。这是你和AI“走后门”的VIP通道。大多数人只用了最基础的Article(文章)标记,这简直是浪费。2025年,你必须玩得更绝:
FAQPage:把你所有潜在的长尾问题,用Q&A的形式写出来,再用FAQPageSchema标记好。AI在回答特定问题时,会“惊喜地”发现你已经准备好了标准答案,它会优先直接抓取。HowTo和Step:所有“如何做”的教程,必须用HowToSchema把每一步(Step)都标记清楚。AI在生成“步骤指南”时,你就是它的首选教材。Product和Comparison:做产品对比?别用花里胡哨的图片,老老实实做成数据表(Table),并且用ProductSchema标记核心参数。AI最爱这种“开箱即用”的对比数据。 你标记得越清晰,AI理解你的成本就越低,引用你的概率就越高。
技巧四:内容的“可引用性”——AI最爱的“弹药”
我再强调一次,AI是在“引用”你,不是在“概括”你。你要主动把“弹药”递到它嘴边。什么叫“可引用性”(Citability)?
- 定义要精炼:当AI需要解释一个专业名词时,它会寻找全网最精炼、最准确的“定义句”。你必须在文章开头或关键位置,用一句话(例如:“XX,是一种用于XX的XX技术,其核心原理是……”)把定义讲死,不留歧义。
- 事实要独立:把你的核心观点、数据、结论,写成“独立Slogan式”的句子或段落。让AI可以“整块复制”走,而不需要做二次修改。
- 数据可视化(的文本替代):虽然图表很直观,但AI(目前)更喜欢抓取表格(Table)和有序/无序列表(ul/ol)。所有对比、所有流程、所有清单,优先用列表和表格呈现。
技巧五:主动“喂养”与“微调”——成为AI的私域知识库
真正的高手,从不等待被动抓取。我们要主动“喂养”(Feed)AI。这听起来很玄,但实操路径已经很清晰了。
- 建立“事实库”API:把你网站上最核心的知识点、数据、FAQ,不只是做成网页,更要做成一个干净的XML或JSON Feed,甚至是一个对外的API。
- “训练”垂直领域模型:未来,公司可以把这些高质量的“事实库”API提交给像OpenAI(通过Actions)或谷歌(通过Vertex AI)这样的平台,作为它们垂直领域知识的“微调”数据源。
- 终极玩法:当你成为某个细分领域(比如“特种工程塑料特性”)最权威、最干净的数据源时,AI大模型会主动“订阅”你的数据。到那时,你不是在“做内容”,你是在“定义事实”。
实战案例拆解:一个B2B机械站如何“投喂”AI成功?
我们前段时间接手了一个做精密加工的B2B客户,之前他们网站就是典型的“老板思维”,全是“公司新闻”和“产品展示”,内容空洞,AI根本不理。我们接手后,策略大改。我们判断,他们的核心优势在于“技术经验”,这正是AI需要的“E-E-A-T”里的“E”(Experience)。 我们砍掉了所有虚头巴脑的宣传,把重点放在了“知识库”的打造上。比如,我们没去做大而全的 外贸网站建设 功能堆砌,而是深挖他们的技术细节。我们拉着他们的总工程师,把“不同金属材料在CNC加工中的最优转速与进给率”做成了详细的数据表;把“解决G代码报错Top 50”写成了HowTo指南,并且全部用Schema标记。 结果如何?三个月后,我们监测到,当用户在Google SGE或Perplexity.ai上搜索某些极其刁钻的工程问题时,AI生成的答案中,开始大段“引用”我们网站的数据表和步骤指南,并明确给出了信源链接。这带来的流量,比他们过去一年做的所有“关键词排名”加起来还要精准。这个操盘思路,其实我们 厦门创意互动 团队内部已经推演了很久,AI的爆发只是彻底验证了我们的判断——内容即数据,专业即壁垒。
别等了,2025的浪潮已经拍在脸上了
兄弟们,我今天掏的这些“家底”,不是在预测未来,我是在描述“现在”。AI时代的流量分配规则已经写好了,就看你愿不愿意上桌。你现在的每一个动作,都决定了在未来两年,你是成为AI的“权威信源”,还是被AI“过滤”掉的噪音。 别再用2020年的思维做2025年的网站。你的网站,必须从一个“营销宣传册”进化为一个“高精度数据库”。 这活儿,技术、策略、内容缺一不可,光懂SEO不行,光懂技术也不行,你得懂AI的“胃口”。你要是真想在AI这波浪潮里抢占先机,而不是被拍死在沙滩上,来找我们聊聊。我们是厦门创意互动,我们不玩虚的,只带你玩真的。






