为什么 AI 只引用这些内容？信息增益 + E-E-A-T 优化实操手册

AI可以在几秒钟内综合互联网上已发布的所有内容。"终极指南"策略已经死了。

2022年，Google发布关于"信息增益"专利申请的文章——这个理论认为搜索引擎会奖励与众不同的内容。当时，我们认为：给内容添加新信息，你就会得到奖励。

这个概念在SEO从业者中变得流行，但它仍然只是理论。Google经常提交专利申请，很多想法从未走出专利办公室。实际上，据我们观察，搜索结果页面仍然充斥着抄袭内容——基本上就是一堆几乎相同的"综合指南"。

但现在AI让信息增益理论变得无法忽视。ChatGPT读过互联网。它们可以综合、重述、重新包装所有已发布的内容。

问题变成了：你为什么要发布任何不是增量的内容？

从取代到差异化的转变

为什么"综合指南"策略不再有效？

传统SEO模式的目标是击败排名第一的文章。你分析什么内容排名靠前，找出差距，然后构建更全面的东西。目标是取代：把其他文章挤出第一页，或者更好的是挤出第一名。

我在linkedin上看到:

"去年，我的团队花了三个月写了一篇8000字的"终极指南"。我们覆盖了每个角度，添加了自定义图表，做了完美的内部链接。结果？排名第七，流量几乎为零。因为前六名的内容本质上和我们的一样——只是用不同的词说同样的话。"

搜索结果页面充斥着几乎相同的指南。每个人都在玩同一个游戏：更长、更全面、更多小标题。但当AI可以在几秒钟内从十篇文章编译全面覆盖时，"全面"不再是差异化因素——它是基线。

信息增益在实践中如何运作？

在新的"信息增益"模式下，你优化的目标是补充现有来源，而不是取代它们。

当Google（或任何AI）从多个来源综合答案时，你的工作是提供那些来源没有的东西。目标从取代变成了差异化——贡献他们在其他地方得不到的东西。

这意味着竞争的目标是被引用，而不是排名第一。

这为小品牌创造了机会。域名权威仍然重要——排名前10的页面出现在AI概览中的概率超过50%。但如果你的内容包含巨头们没有的信息，你不需要超越他们。你需要在差异化上超越他们。

如果你的内容重复了其他10篇文章已经说过的内容，AI在你发布之前就让它变得多余了。

为什么AI流量转化率更高？

AI搜索流量的转化率是14.2%，而Google只有2.8%——高出5倍。

ChatGPT用户在被推荐的网站上平均停留近10分钟。Perplexity用户每次访问停留约9分钟。

从AI响应点击进入的用户已经验证了他们的兴趣。AI已经综合了基础信息，只有真正想深入了解的人才会点击。这是更高意图、更高质量的流量。

传统点击率发生了什么？

2024年，60%的Google搜索没有产生任何点击。到2025年7月，这个数字增长到69%。

这被称之为"大脱钩"：可见性在增加，但流量在减少。

根据Similarweb的数据，AI概览出现在约29%的搜索中。在移动端更糟——只有17.3%的搜索会产生点击，而桌面端是25.6%。

而这就说明了你为什么要关注GEO.

如何实际实施信息增益？

策略1：如何用原创研究建立护城河？

原创研究是信息增益的终极形式。根据定义，你创造的信息在其他地方找不到。

根据Semrush的研究，原创研究产生1.8倍的反向链接和2.2倍的社交分享。使用原创研究的公司看到37%更高的参与度。

你不需要昂贵的市场研究或复杂的研究。以下是三种任何人都能做的方法：

客户调查和用户数据：使用你已经收集的数据。产品使用统计、客户行为模式、聚合反馈——这些都是你独有的专有信息。

个人视角和公司经验：你实施某个策略的直接经验、取得的具体结果、遇到的障碍——这些无法被其他来源复制。当AI综合某个主题的信息时，第一手账户添加了通用建议缺乏的背景。

专家访谈和引用：与你网络中从业者的对话，即使在充分覆盖的主题上也能创造原创内容。当你包含实际做这项工作的人的视角时，你带来了其他文章无法获取的声音。

信息护城河会随时间复利。当你发布原创研究时，你成为该数据的主要来源。其他文章引用你，AI概览参考你，你在该领域的权威增长。

策略2：如何创建建立在现有内容之上（或挑战它）的内容？

不要试图创建现有排名靠前文章的更全面版本。假设AI已经综合了核心信息。你的工作是提供那些文章没有的东西。

分享实际的下一步：如果现有文章解释了一个概念，展示如何实施它。如果它们覆盖了理论，提供战术演练。当AI从五个来源综合"什么是X"时，成为回答"如何实际使用X"的那个来源让你与众不同。

深入阐述一个关键想法：选择现有文章简要提及的一个概念，深入探讨。当排名靠前的内容在表面层面覆盖10个策略时，你对一个策略的详细分析提供了信息增益。

写"102版"而不是"101版"：为已经理解基础知识的读者创建内容，需要下一级深度、细微差别或复杂性。AI可以从现有来源提取入门信息，并引用你的高级见解。

新鲜内容：你更新的视角为讨论添加了新信息。

策略3：如何使用冒险的框架和逆向角度？

搜索结果经常围绕单一解释或方法。AI概览专门从多个来源提取以提供完整画面，这意味着成为逆向声音或替代视角是有价值的。

不要模棱两可,不要说"这取决于情况"：虽然这可能是准确的，但"这是确切有效的方法和原因"给了AI一些具体的东西来引用。

我在自己的内容中测试过这个。一篇采取强烈立场的文章,声称某个流行策略实际上是浪费时间,获得的引用是我那些平衡的"这里是所有选项"文章的3倍。

看起来最冒险的内容,与传统观点相矛盾或专注于服务不足的角度,可以在AI概览中变得最有价值。

策略4：受众细分如何创造信息增益？

受众细分是实践中的差异化。

不要写"客户留存终极指南"给所有人，而是写"金融科技初创公司的客户留存"或"医疗平台的留存策略"。

越细分越好。细分内容创造信息增益，因为行业特定建议无法被通用文章复制。

你可以按以下方式细分：

公司规模：企业公司的留存策略与初创公司不同。预算限制、团队结构和决策流程完全不同。

经验水平：高级从业者需要与初学者不同的内容。"为已经在做A/B测试的团队准备的邮件营销"针对的是不需要邮件营销101的读者。

用例：不要写"如何使用我们的产品"，而是写"电商品牌如何使用我们的产品进行弃购挽回"或"SaaS公司如何使用我们的产品进行用户激活"。

你排除的受众成为让你可被引用的差异化因素。

如何专门优化AI引用？

什么内容格式最常被AI引用？

根据Profound的研究，82%的AI引用指向深度内容页面，而不是首页。这意味着你的"关于我们"页面不会被引用——你详细解释概念的博客文章会。

76%的引用来自已经排名前10的页面。传统SEO基础仍然重要。但当较低排名页面的高权威内容与较高排名页面的较低可信度内容竞争时，权威性会胜出。

哪些技术元素提高AI引用率？

根据Princeton研究人员的GEO研究，正确的优化可以将生成引擎响应中的可见性提高40%。以下是有效的方法：

为提取而结构化：在前40-60个词中直接回答问题。AI系统寻找简洁、权威的声明可以提取。

事实密度：每150-200个词包含统计数据。添加统计数据和引用显示出22-37%的改进，而传统的关键词堆砌在生成引擎中实际上表现更差。

Schema标记：FAQPage、HowTo、Product、Author、Organization——这些帮助AI系统识别相关性和准确性。

基于问题的标题：匹配AI综合信息的方式。使用"如何..."和"为什么..."格式。

更新频率：每6-12个月用新统计数据和见解刷新内容。如果你的内容多年未更新，它不太可能被选择而不是更新、更相关的页面。

为什么E-E-A-T现在更重要？

AI系统优先考虑来源质量进行引用。有观察到的实例，较低排名页面的高权威内容被引用，而不是较低可信度的排名靠前页面。

经验、专业知识、权威性、可信度——这些信号帮助AI系统确定引用哪些来源。当你展示第一手经验时，你向AI证明你不是简单地重新包装现有内容。

你应该停止做什么？

为什么"全面"不再是差异化因素？

多年来，"全面"是目标。覆盖所有内容。解决每个角度。构建将所有可用信息整合在一处的单一权威资源。

AI现在可以在几秒钟内从十篇文章编译全面覆盖。"全面"已经成为基线，而不是差异化因素。当任何人（包括AI）都能创建"...终极指南"时，真正的价值在于只有你能产生的内容：原创研究、专家分析、独特案例研究、逆向观点，以及基于新经验或研究的新视角的复杂想法综合。

每篇内容必须回答的诚实问题是什么？

"这需要存在吗？"

如果AI已经可以通过综合现有来源来回答它，你可能不应该发布。这个承认节省了你可以花在创造真正有贡献的东西上的时间——以及真正被引用的东西。

战术性SEO内容很容易被AI复制。观点、经验和分析更难。

资源应该流向被引用的内容，而不是被吸收而没有归属的内容。

结语

信息增益终于从专利理论演变为实际必需品。目标已经从取代（超越排名）转变为差异化（超越贡献）。

AI流量的转化率是传统搜索的5倍——但只有赢得引用的内容才能获得。

四个策略值得记住：

1. 1. 用原创研究建立护城河
2. 2. 在现有内容的基础上构建（或挑战它）
3. 3. 采取逆向角度和冒险框架
4. 4. 为特定受众群体细分内容

SEO从业者的挑战不是写得更快更全面，而是写得不同。

每篇内容现在都需要这个问题："这需要存在吗？"如果AI已经可以回答它，把那些资源重新导向真正被引用的东西。