如何創建 AI 人工智慧模型真正引用的、以答案為先的內容

人工智慧更青睞像Reddit和維基百科這樣以答案為先的網站。學習如何建立和優化品牌內容，以便法學碩士（LLM）在回答問題時能夠真正引用這些內容。

AI 人工智慧改變了搜尋的方式，進而改變了資訊發現的方式。透過Perplexity、ChatGPT和Gemini 等工具，網路爬蟲的抓取方式與以往的搜尋引擎截然不同。

他們的方法是什麼？

它們不再像以往那樣根據使用者的查詢來尋找網頁，而是收集並提供答案。這一點極具吸引力。

但這背後的含義很簡單。人工智慧產生的回覆中引用的內容，並不總是那些在Google搜尋結果頁面（SERP）上排名最高的內容。相反，人工智慧搜尋模型更傾向於那些易於檢索、語言清晰、易於理解和引用的內容。

為什麼？

因為用戶不再想費力搜尋點擊。他們追求的是速度、清晰度和確定性。事實上，53%的Z世代和千禧世代用戶現在更喜歡人工智慧直接給出答案，而不是滾動瀏覽搜尋結果。

人工智慧模型已經了解到，簡潔性代表著實用性，而那些以這種方式寫作的品牌會獲得獎勵。

所以，如果你想知道如何在新格局下取勝，本指南將為你一一解答。你將學會如何逆向工程這種偏見，讓你的內容不僅排名靠前，還能出現在使用者實際看到的答案中。這樣，你就能兩全其美。

第一步：從核心問題著手
第二步：先給答案
第三步：採用問答結構
第四步：先陳述事實，而非觀點。
第五步：明確錨定實體
第六步：新增架構和標記
第七步：編寫時要考慮可讀性和可提取性。
第八步：引用可靠來源
第九步：使用 AI 機器人預覽進行測試
第十步：基於包含關係進行迭代
衡量包容性，而不僅僅是曝光量

第一步：從核心問題著手

在深入進行關鍵字研究之前，首先要了解使用者意圖——也就是人們（以及大型語言模型）真正提出的問題。現代發現更依賴意義而非措辭，而這首先要理解人類如何自然地表達好奇心。

換個角度想：

搜尋曾經是關於如何排名的。

現在的問題是，如何成為答案。

讓我們看看實際效果。

下表重點介紹了能夠揭示使用者真實想法的工具，以及每種工具可以幫助您發現的內容和預期輸出結果。在進行關鍵字研究之前，請使用此表選擇最佳的意圖映射起點。

工具	它能幫你找到什麼	範例輸出
AlsoAsked	使用者提出的相關問題，顯示自然語言問題鍊和子主題。	一系列後續問題，例如“AI模型如何對內容進行排名？”→“AI在搜尋中的可見性是什麼？”，展現了用戶好奇心的演變；非常適合關聯常見問題解答或內容集群。
AnswerThePublic	與核心主題相關的長尾問題、介詞和比較的視覺化地圖。	「如何衡量人工智慧的可見性？」 → 「如何衡量人工智慧在搜尋引擎優化中的可見性？」 → 「追蹤人工智慧可見性的最佳工具。」這些工具揭示了使用者如何優化搜尋；規劃內容路徑以適應用戶日益增長的搜尋需求。
Semrush主題研究	按主題聚集的想法、子主題和搜尋引擎中的熱門搜尋字詞。	內容缺口、基於問題的標題和經常被問到的子主題，例如「2025 年 AI 可見性指標」和「衡量 LLM 引用」。這突顯了新興主題；非常適合撰寫新文章或擴展核心內容。
Google 搜尋控制台	使用者造訪您網站時輸入的真實查詢字詞，以及展示次數、點擊次數、點擊率和效果不佳的推廣機會。	曝光量高但點擊量低的查詢，例如“如何衡量 AI 的可見性？”，顯示出以答案為先的內容的潛力。

這些工具可以為你提供一個起點——一張已經存在的問題、子主題和搜尋意圖的地圖。

收集這些問題時，不要只是照搬——要讓它們更人性化。

而不是：“SEO可見性指標”
試著問：“如何衡量人工智慧的可見性？”

這種措詞上的變化雖然細微，卻意義重大。它反映了人們和法學碩士實際提問的方式。

例如，「什麼是內容審核？」可以轉化為「2025年如何進行內容審核？」前者給出定義，後者提供指導。而指導正是讀者和人工智慧最重視的。

現在，更進一步。找出目標問題排名最高的答案。

問問自己：

這些只是表面概括嗎？
他們是否省略了實際例子或後續步驟？
它們是否過度包裝或過於普通？

如果答案是肯定的，那麼你已經找到了機會。

用清晰的闡述、應用案例和專家見解來填補這些空白。例如，如果所有排名靠前的結果都定義了“AI 可見性”，但沒有一個解釋如何衡量它，那就需要彌補這個缺失的環節。

展示工作流程。加入可視化圖表。提供基準數據。

這就是你如何從在搜尋結果中排名，轉變為成為答案本身的過程。

深入探究：SEO中的搜尋意圖是什麼？如何使用不同類型的關鍵字意圖

第二步：先給答案

人工智慧搜尋現在優先考慮能在前兩句話內明確用戶意圖的內容。頁面一開始會先提供清晰、客觀的摘要，然後再展開敘述。

如果讀者（和爬蟲）能夠立即理解其本質，他們就更有可能留下來——模型也更有可能引用。

寫作時，把開頭第一句當作整篇文章的「金句」。它應該能夠獨立成章，無需進一步的脈絡就能被語言模型提取、重複和引用。

例如：

而不是：“在當今不斷發展的數位環境中，人工智慧可見性是品牌需要了解的重要概念。”
可以這樣說：“AI 可見性衡量的是您的品牌在各個平台上的 AI 生成的答案中出現的頻率。”

第二版直接揭示了其價值——它告訴人類和機器他們來這裡是為了什麼。

在 Semrush 表現最佳的指南中，你可以看到這個模式。每篇文章都以兩行定義開頭，然後展開詳細闡述。

正是這個小小的習慣，讓他們的內容在Google的搜尋生成體驗 (SGE)快照和 AI 驅動的摘要中更容易被引用。

所以，在你寫下一段之前，先停下來問問自己：

現在回答這個問題最直接的方法是什麼？
有人能複製前兩句話給答案嗎？

如果答案是肯定的，那麼你已經在為人工智慧的融入而進行優化了。

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第三步：採用問答結構

人工智慧模型喜歡清晰明了的內容。它們會尋找能夠反映人們自然提問和回答方式的內容。圍繞明確的提示來建立內容，有助於它們理解用戶的意圖，並更輕鬆地提取答案。

不妨把它想像成教你的內容「用人工智慧的方式說話」。當你的標題以真正的問題形式呈現時，模型就能立即將它們與使用者需求對應。

例如：

問：什麼是AI可見性？
答：它是指您的品牌在AI產生的答案或摘要中出現的頻率。

這種簡單的結構有助於搜尋引擎模型將您的內容歸類為權威答案。

但關鍵在於——你不必把每個標題都寫得像問答卡。事實上，改變能讓標題更自然、更吸引人。有時候，反問句效果更好：“你有沒有想過，為什麼你的內容排名很高，卻不被人工智慧模型引用？”

有時，一個陳述句後緊跟著一個隱含的答案，也能產生同樣的清晰度，而不會顯得公式化：“為什麼對人工智能友好的格式現在會影響內容的可發現性——它有助於模型解釋、引用和信任您的內容。”

重要的是，每個標題都要明確指出你要解決的問題。每個部分都應該承諾一個具體的結果——使用者可能會輸入或說出的內容。

問問自己：

這個標題聽起來像是我的聽眾會問的問題嗎？
法學碩士能立刻明白這個問題背後的涵義嗎？

如果以上兩點都成立，那麼你的萃取率就已經提高了。

當你感到迷茫時，不妨借鏡一下Semrush等品牌的做法。他們最成功的文章會在關鍵章節中使用問答形式，這並非噱頭，而是文章的組織原則。這使得他們的文章更容易被瀏覽、引用和總結——無論是對人還是對機器而言。

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第四步：先陳述事實，而非觀點

能吸引人的內容往往依賴故事敘述──情感、節奏以及對主題的逐步鋪墊。但人工智慧卻不受這種吸引力。它不會被敘事弧線或巧妙的懸念所打動，而是會被清晰明了的內容所打動。

模型優先考慮明確、可衡量和可驗證的資訊。每個句子都應該獨立成句，清晰地傳達要點，無需依賴上下文或華麗辭藻。那種吸引人類讀者的緩慢鋪墊對機器毫無作用——機器首先尋找事實，其次才是意義。

先陳述事實，然後解釋為什麼事實很重要。

例如：「2025 年 7 月，AI 搜尋流量超過 73 億次造訪」（Crystal Carter，2025 年）。

諸如此類的事實就像錨點一樣，既為模型提供了引用依據，也為讀者提供了信任基礎。

把你的寫作想像成分層的：

事實：數據點、研究或可觀察到的趨勢。
解讀：這些數據對您的受眾或產業意味著什麼。
這意味著接下來應該採取什麼行動或做出什麼轉變？

這種秩序既能使你的權威建立在證據之上，又能為洞察力留下空間。

例如，你可以這樣開頭：“頁面頂部帶有段落長度摘要的頁面，在 AI 生成的摘要中的包含率高出 35%。”

然後添加你的解釋層：“這表明模型更重視為直接檢索而構建的內容，而不是敘事流程。”

最後，從人性的角度來看：“正如克里斯托·卡特所說，‘這不是要顯得更聰明，而是要讓更容易引用別人的話。’”

以證據為先導，既能為不同觀點留出空間，又不會削弱信任。人工智慧模型能夠辨識並偏好事實層級結構——即以數據或權威來源為支撐的陳述，並輔以上下文。

但這並不意味著你要完全放棄自己的聲音或觀點。專家見解固然重要，但它最好是作為解讀而非基礎。首先讓數據說話，然後讓你的領域專家（SME）解讀數據對實際領域意味著什麼。

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第五步：明確錨定實體

人工智慧模型並非以關鍵字為思考模式，而是以實體為思維模式。你可以把實體理解為內容背後的「人」、「事」和「地點」。

人、品牌、工具、組織。這些是他們用來理解、聯繫和驗證資訊的基準。

為什麼這很重要？

實體命名越清晰，人工智慧系統就越容易識別、驗證和準確引用您的內容。這一點至關重要，因為搜尋不再是簡單的詞語匹配，而是語義匹配。

實體構成了你的想法背後的「誰」、「什麼」和「哪裡」——將你的內容與更廣泛的知識圖譜連結起來的訊號。

那你該怎麼做？

首先，在所有接觸點上使用完整、一致的名稱。

例如：始終使用「Google Search Generative Experience」（Google搜尋生成體驗），而不要交替使用「Google SGE」或「新的AI搜尋功能」。保持一致性可以防止AI將它們視為獨立的實體。

接下來，將這些名稱連結到可信賴來源—您的 /about 頁面、產品中心、研究或受信任的外部網站。

例如：在監控您的應用程式時，請連結到您的官方產品頁面。在提及合作夥伴時，請連結到他們經過驗證的網站或 LinkedIn 個人資料頁面。這有助於建立信任和可追溯性。

最後，確保貼文、元數據和標題中的品牌提及、人物和合作夥伴保持一致。

例如：如果團隊成員出現在部落格文章中，請在文章、圖片替代文字和元資料中使用相同的全名和職稱。同樣，在社群媒體貼文和內部引用中，也要始終如一地標記合作夥伴品牌。

回報是什麼？

更強的實體訊號和更清晰的追蹤。

原因如下：如果一個頁面寫著“我們的應用程式連接到 Google Workspace”，另一個頁面寫著“與 G Suite 整合”，人類用戶看到的是同一件事，但人工智慧看到的卻並非如此。對網路爬蟲來說，這可能是兩個不同的實體。隨著時間的推移，這種不一致性會削弱你的權威性。

將實體一致性視為內容品質維護的一部分。實體網路越連貫，在人工智慧摘要中的影響力就越大，品牌就越容易被理解、信任和引用。

深入挖掘：在人工智慧搜尋時代，你的網路爬蟲預算正在讓你損失收入。

第六步：新增架構和標記

人工智慧如何真正理解你的內容？

它解讀的不僅是文字，而是文字之間的關係。結構化資料賦予文字形狀、情境和意義，幫助模型了解你是誰、你的內容涵蓋哪些方面以及它如何在網路上相互關聯。

Schema 是您實現精準化的工具。它將內容轉化為 AI 可以遵循的清晰地圖，讓您更輕鬆地引用、收錄和信任您的作品。

如何最大限度地發揮其影響力？

策略性地使用模式類型（FAQPage、 HowTo、Article）來清晰地標記內容並顯示結構。
透過sameAs將實體連結到已驗證的個人資料—LinkedIn、Crunchbase、維基百科或您的品牌頁面。
保持頁面、元資料和內容中心的實體命名一致，以便 AI 能夠可靠地追蹤關聯關係。

這有什麼區別？

法律碩士在決定總結或引用哪些內容時，越來越重視結構化的關係。如果沒有結構化的關係，人工智慧產生的答案中的內容就可能出現歸屬錯誤、碎片化或遺漏的情況。

效果顯著：實施了「操作指南」和「常見問題」結構化資料的網站（例如食譜或教學頁面）獲得了更快的索引速度，並且在人工智慧驅動的答案預覽中出現率更高。結構化資料不僅僅是一個技術步驟；它還能帶來可衡量的可見性和可信度。

重點：模式和標記是一個策略框架。清晰、關聯、包含豐富實體的內容更容易被發現、更值得信賴，也更有可能被人工智慧驅動的摘要引用。

第七步：編寫時要考慮可讀性和可提取性

易讀的內容並非取決於花俏的設計，而是取決於結構。簡短的段落、清晰的格式和邏輯清晰的行文，讓你的文章既便於人類瀏覽，也便於人工智慧模型處理。

段落字數控制在120字以內，並以以下方式分隔訊息：

重點
編號列表
迷你桌
範例或統計資料標註

人工智慧爬蟲重視簡潔、連貫且邏輯清晰的文字。一篇結構良好的文章不僅能吸引讀者，還能讓機器人更容易提取連貫的摘要、突出重點並正確引用內容。

例如：

相反，應該這樣寫：“隨著LLM對內容進行總結，人工智能的可見性變得至關重要，即使品牌在傳統搜索中排名靠前，未能構建信息結構的品牌也有可能失去引用和曝光機會。”

嘗試：

人工智慧的可見性現在是一項關鍵指標。
LLM（法學碩士）總結排名靠前的網頁內容。
結構不良的頁面可能會遺失引用——即使它們在傳統排名中名列前茅。

第二版內容既便於讀者閱讀，也便於人工智慧擷取。不妨把結構想像成一座橋：它連結讀者和你的想法，並確保機器能正確解讀你的內容。

第八步：引用可靠來源

人工智慧模型會獎勵基於可驗證證據的內容。它們更有可能提取和引用來自一手來源的資訊——例如行業報告、官方產品文件或權威研究。

但僅僅引用文獻是不夠的。你需要提供背景信息，表明你理解相關內容及其重要性。這能提升你的權威性，有助於讀者和人工智慧系統信任你的內容。

例如：“超過三分之一的行銷領導者認為轉換率是他們最重要的KPI之一（HubSpot 2023年行銷狀況報告）。”

這一行程式碼實現了三個功能：

確定可靠來源
給出關鍵要點
提供上下文來解釋，表明你並非盲目引用。

專家評論仍然很有價值，但最好是在事後進行補充解讀。先提供數據，然後再進行闡釋，例如：“轉換率是營銷領導者關注的首要KPI，但許多團隊難以將其與更廣泛的營銷活動洞察聯繫起來。通過理解和引用高質量的行業數據，您的內容能夠向人類和人工智能係統傳遞可信度。”

這種方法能讓你的內容更易於提取、更具權威性且更實用。法學碩士們越來越重視資訊來源的可信度以及你對資訊的深入解讀。引用是你的答案被人工智慧產生答案收錄的途徑之一。

第九步：使用 AI 機器人預覽進行測試

人工智慧如何解讀你的頁面？

在發布之前，透過GPTBot或PerplexityBot模擬進行預覽，可以顯示關鍵答案是否可見、結構化，以及模型是否容易被擷取。

這些預覽能揭示什麼？

隱藏在圖形或圖像中的關鍵語句
格式或標題不一致
長段落中嵌入的事實

結構化格式可以提高檢索效率。研究表明，清晰統一的佈局可以提高人工智慧輸出的準確性，幫助模型評估內容品質並將您的內容整合到其知識圖譜中。

舉個簡單的例子：將包含關鍵統計數據或說明的純文字內容放在每個章節的頂部附近，更容易被引用。即使是像將核心見解從圖片說明移到正文這樣微小的調整，也能顯著提高人工智慧的可見度。

把AI預覽想像成從受眾的角度審視一次行銷活動。你觀察的是模型如何讀取和提取訊息，從而優化佈局、標題和清晰度，確保答案始終在AI生成的回復中佔據顯眼位置。

第10步：基於包含關係進行迭代

你已經完成了所有工作。你應用了結構化資料、清晰的實體、易讀的格式和有力的答案。你已經點擊了發布。現在，你如何知道你的內容真的被人工智慧看到了？

密切注意您的內容在人工智慧生成的答案中的出現位置。 Perplexity、SGE 或 ChatGPT 等工具的瀏覽模式可以顯示您的頁面何時被引用、提及或參考——這反過來又能幫助您了解您的品牌在人工智慧搜尋中的真實曝光度。

重點放在以下三個關鍵訊號：

AI引用份額－您的內容被引用的頻率如何？
情感傾向－提及的內容是正面的、中立的還是批判性的？
權威背景－除了你之外，還有哪些來源？

利用這些洞察來優化你的內容。根據實際包含的內容調整結構、最佳化架構，並保持一致的實體命名。像這樣不斷迭代可以提升你品牌在人工智慧領域的可見度，並提高在未來的回覆中被引用的可能性。

可以將包容性追蹤視為一個現代分析循環。它就像一個早期預警系統，能夠捕捉可見度變化和新興機遇，幫助品牌塑造品牌故事，並保持品牌在消費者心中的領先地位。

Semrush 的 AI SEO 工具包等工具可以簡化這個過程。該工具包可追蹤：

您的品牌在人工智慧生成的答案中出現的位置

揭示引發這些提及的提示訊息。

重點介紹與您一同被提及的競爭對手

如果某個關鍵特性經常出現在其他品牌旁邊，那麼這種洞察可以揭示出澄清實體間連結或擴展支援內容的機會。

深入了解：SEO的未來已來：成長與曝光

衡量包容性，而不僅僅是曝光量

人工智慧發現不再僅以點擊量來衡量，而是以曝光度來衡量。搜尋引擎優化成功的基準已經轉向收錄率：你的內容在人工智慧產生的答案中被引用、提及或參考的頻率。

想想看：Google搜尋優化預覽中，70% 的內容都重點推薦三到五個直接答案資源。那些擁抱「答案優先」概念的品牌將引領下一波曝光浪潮。內容更新速度越快，你的專業知識就能保持越長時間的可見性——就在人們實際搜尋的地方：答案本身。

本指南中的所有內容都將幫助您做好被納入資料庫的準備。透過確保內容的精準性、結構化、可驗證性和可檢索性，您的內容即可被人工智慧發現。

那麼，下一步該怎麼做呢？看看這篇文章《人工智慧可見性指數》，了解它對LLM和搜尋的啟示。

如果說「答案優先」的SEO奠定了基礎，那麼AI可見度指數則代表著你的下一個階段。它提供了一個框架，告訴你在這個發現方式已從搜尋結果轉向智慧、答案驅動型回應的世界中，你的努力是否真正取得了成效。

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