如何针对 AI 搜索进行优化：为你和你的 AI Agent 提供的指南

这听起来可能是一门全新的学科。但在很大程度上，它并不是。

Google 表示，其 AI 搜索功能仍然依赖核心搜索系统。你的内容仍然需要能够被抓取、编入索引，并且有用。

Microsoft 表示，Bing 的索引正在从页面列表转变为事实来源，供 AI 系统用来构建答案。

把这两个观点放在一起，真正的变化就更清楚了：AI 搜索仍然依赖传统搜索，但排名已不再是全部工作。你的内容还需要提供 AI 系统能够理解、信任和引用的事实。

要针对 AI 搜索优化页面，请确保 AI 系统能够访问页面；用值得检索的信息回答相关问题；清晰陈述重要事实；让这些事实保持最新；并监测引用情况。

AI agent 可以帮助检查访问情况、审阅段落、发现不一致之处并分析引用数据；但发布什么内容仍由你决定。

本文将解释 AI 搜索优化背后的思路，帮助你了解该做什么以及为什么要这样做。本文还会介绍你应该手动检查的内容、何时值得进行人工审核，并提供可交给 AI agent 的提示词，供其可靠处理相关工作的情况使用。

这些 AI 技能和提示词可用于 Letaido、Claude Code、ChatGPT Agents 和 Codex 等 agentic 环境。

如果 AI 系统无法访问你的网页，本指南中的其他内容都无关紧要。

在引用你的内容之前，AI 系统需要能够访问并读取这些内容。有几个地方可以手动检查技术问题；如果你希望让你的代理来处理，我已在本节末尾准备了一条 AI 提示词。

你可以免费使用 Ahrefs Site Audit、Ahrefs Web Analytics 和 Bot Analytics，查找许多会导致网页难以访问或无法访问的常见问题。

首先，前往 Site Audit → All issues，然后滚动到 AI 可发现性部分。你会看到影响网页的 AI 特定问题，以及如何修复这些问题的建议。

在 Bot Analytics 中，调查 AI 机器人的失败请求，尤其是状态码为 404、499 和 5xx 的请求。状态码有助于你在选择修复方法前，区分缺失的网址、中断的请求和服务器错误。

打开 Status codes 报告，然后点击受影响页面的数量，查看需要修复的页面。

然后，在 Web Analytics 中，检查哪些 404 页面获得了来自 AI 搜索用户的流量。如果同一个失效网址不断收到访问，请将其重定向到最相关的有效页面。

反复出现的 404 也可能揭示内容机会。如果 AI 一直将用户引导至一个关于你未涉及主题的页面，不妨考虑是否确实应该有这个页面。

有些访问问题无法通过常规的网站抓取发现。你还需要检查服务器、防火墙或 CDN（如果你使用了的话）

例如，Cloudflare 允许网站所有者控制 AI 爬虫的访问权限，其 AI Crawl Control 文档说明了防火墙和机器人管理设置会如何影响爬虫。

要检查目前是否有 AI 爬虫被阻止，请前往 AI Crawl Control → Security。

你也可以使用 AI 代理代你运行这些检查，而不必逐一点击不同的工具。

在获得相应访问权限后，AI 代理可以检查 robots.txt、noindex 规则、状态码、重定向、可见内容、链接、WAF 规则、爬虫访问记录、被阻止的机器人请求，甚至登录后才能访问的页面。随后，它可以建议修复方法，或在适当情况下代你进行修复。

例如，如果你使用 Ahrefs（Lite 或更高版本才可使用 API）和 Cloudflare（免费套餐即可），就可以使用这条 AI 爬虫访问权限审核提示词，通过一次提示运行完整检查。只需将上方链接展示给你的 AI 代理即可。

以下是一个报告发现示例（在 Letaido 中运行）：

你希望优化的页面应清楚地对应用户提出的问题。从标题、元描述、标题层级和页面本身的内容中，都应该能明显看出这一点。

例如，如果你想影响 AI 对“适合初创公司的 AI 可见性工具”这类提示词的回答，最好围绕这一确切主题创建一篇专门的内容。你可以把答案埋在一篇更广泛讨论 AI 可见性的页面某处，AI 系统或许仍能找到它，但根据我的经验，这种可能性要小得多。

高度相关的内容也有助于让你的品牌事实出现在关于你品牌的讨论中。我发现，针对这些查询专门创建页面，就相对容易让品牌被纳入相关讨论——相关性是关键。

一个例子是创建专门的页面，将你的产品与竞争对手进行比较。

专门的页面还可以回答有关产品特定使用场景的提示。在最近的一项案例研究中，HubSpot 报告称，创建与特定提示高度匹配的页面取得了良好成效。这帮助该公司提高了在 AI 中的可见度，并拓展了其在更多行业和本地市场的影响力。

查询与页面实现基本匹配后，接下来要问的是：这个页面是否提供了值得检索的内容？

通用摘要很容易被替代。如果几十个页面说的基本都是同一回事，AI 系统就没有什么理由依赖你的页面。

通常更能脱颖而出的是那些较难复现的信息：原创案例、调查数据、基准数据、工作流程、客户洞察和专家判断。

内容质量技能可以帮助你的 agent 检查页面与目标查询的匹配程度，并找出内容显得泛泛而谈、单薄或缺乏有力支撑的部分。

它可以标记薄弱的标题和元描述、含糊的主张、缺少的证据、薄弱的案例、内容单薄的部分，以及主题覆盖方面的空白。

如果你允许它访问产品文档、客户调研、支持对话或其他内部知识，它还可以发现添加真正有用且独特内容的机会。

它无法做到的是凭空编造真正的专业知识、原创数据、客户洞察或有关你产品的事实。这些信息仍需由你的团队提供。

将你的草稿和 3–10 条目标提示词交给查询匹配审查工具；它会显示标题、各级标题和正文明确回应了哪些提示词，然后标记内容单薄或泛泛而谈的段落供审核。我已为此准备了一个技能，请将此内容展示给你的 agent：https://github.com/mmakosiewicz/query-match-audit

因此，你会得到一份类似这样的报告。

AI 系统并不总是从头到尾处理页面。AI 搜索引擎可以将页面拆分成更小的片段（参见 SEO 中的分块），检索与查询最相关的部分，并仅引用支持答案的段落。

这意味着，最重要的事实应该易于查找，即使脱离上下文也能说得通。这有时被称为原子化内容：将内容拆分成各自表达一个完整观点的独立部分。

一个简单的可视化方法是比较下面的两个示例。

在零散的示例中，答案分布在多个段落里，因此简短的摘录会丢失理解答案所需的上下文。

在自成一体的示例中，每个部分都会引出并完整阐述一个要点，因此摘录单独来看仍然说得通。

那么，应该如何这样写呢？

首先，把主要答案放在前面。这个原则称为 BLUF——先说结论（Bottom Line Up Front），意思是在任何部分的开头一到两句话中陈述结论、建议或关键发现，然后再提供支持信息。

此外，还要使用清晰的标题，并将埋在段落中的重要信息改写成直接、独立的陈述。有一些证据表明，信息的位置很重要：在 Kevin Indig 的研究中，AI 引用中有 44.2% 来自页面前 30%。

接下来，写得具体一些。提供相关的人名、日期、数字、产品、国家、来源和方法，而不要依赖模糊的描述。同一项研究发现，被引用的段落包含的专有名词比一般散文更多，而且更可能使用明确的措辞，而不是含糊其辞。

假设示例：

• 模糊的说法： 我们的工具可帮助企业提升在热门 AI 平台上的曝光度。
• 具体来说：我们的工具会追踪你的品牌在 ChatGPT、Perplexity 和 Google AI Overviews 中出现的频率，并每周更新结果。

内容结构也很重要。表格、定义、示例、摘要和常见问题解答可以让复杂信息更易于查找和理解，同时为 AI 系统提供内容更完整、可独立理解的段落。

我们被引用次数最多的研究之一——关于 SEO 成本的调查——展示了实际效果。

我们于 2024 发布了这项研究，面向人类读者撰写，并未专门尝试针对 AEO 进行优化。然而，它至今仍是该主题中被引用次数最多的页面之一，尽管其他出版商后来已针对 2026 更新了他们的研究。

我认为它表现出色的原因如下：它给出清晰的答案，将研究发现拆分为内容完整、可独立理解的部分，并从不同角度解释数据。最后这一点让页面有机会回答同一问题的不同变体。

还有一点需要考虑：AI 系统实际上能在页面上看到哪些内容。

在 Ahrefs 的一项测试中，五个主要 AI 系统忽略了 JSON-LD、隐藏的 Microdata 和隐藏的 RDFa，转而依赖可见的 HTML（如果这些术语对你来说比较陌生，可以参阅我们的 schema markup 指南）。因此，如果价格或产品功能等重要信息只存在于结构化数据中，或嵌入在图片里，请确保这些信息也以文本形式显示在页面上。

在我们针对 SEO 成本开展的 2024 调查中，图表展示的关键见解也在文章文本中进行了说明，因此读者和 AI 系统无需从图片中提取这些信息。

这些都不意味着你需要写出机械刻板的、“适合 LLM 阅读”的文案。这主要是良好的编辑规范：让答案易于查找，确保主张准确，将重要信息放在可见文本中，并确保关键段落单独阅读时仍然通顺易懂。

向你的智能体提供一个目标问题和经过核实的事实。让它找出需要结合上下文理解的段落，引用每个段落，并建议一段无需依赖上下文即可独立成立的替换内容，同时不添加新事实。

它还可以标记隐含在文中的答案、含糊的说法、不够有力的标题，以及脱离上下文引用时可能造成误导的段落。

将此链接展示给你的智能体并试用：https://github.com/mmakosiewicz/ai-extractability-audit

你也可以运行这项技能和前一项技能（查询匹配审查），并让智能体在你的文档中应用建议。

过时或相互矛盾的事实很容易导致 AI 给出错误答案。这对于经常变化的信息尤为重要，例如价格、产品限制、功能、设置说明、集成、对比性说法等。

我们最近开展了一项 AEO 外联实验，请人们修正有关 Ahrefs 的过时和不准确信息页面。令我们惊讶的是，我们也在自己的网站上发现了几处有误的页面。

因此，保持信息新近不只是给页面添加一个“最后更新”日期。你需要确保重要事实，尤其是关于你的产品或服务的事实，在所有出现之处都保持最新且一致。

Microsoft 明确讨论了搜索系统中的信息新近度、来源可追溯性、事实忠实度、矛盾处理和弃答机制；这类系统支持生成式 AI 提供答案。对发布者而言，这意味着：当你自己的网站页面说法不一致时，答案系统就需要花更多功夫判断哪些信息值得信任。它可能会显示过时页面、依赖其他来源，或者干脆不作出这一断言。

我们的研究还表明，AI 助手经常会引用新发布或至少近期更新过的内容。

在研究“最佳 X”榜单时，我们发现，ChatGPT 引用的榜单文章中，有 57.1% 自最初发布后更新过；有 79.1% 最近一次更新的年份与研究年份相同（2025）。

另一项名为《AI 助手更倾向于引用新鲜内容吗？》的研究发现，AI 助手引用的网址平均比出现在 Google 自然搜索结果中的网址新 25.7%。

内容过时最终也发生在我们的 SEO 定价研究上。2026 年五月，另一家出版商发布了该研究的更新版本，使用了最新的 2026 数据。

不久之后，他们在 AI 引用方面超过了我们的文章。

如果你正在使用 Ahrefs Brand Radar，可以快速找到仍被 AI 引用的过时页面，并优先确定先更新哪些页面。你可以根据这些页面获得的 AI 引用数量、接收的自然流量和 AI 流量，以及 AI 机器人请求这些页面的频率进行比较。

要查找这些页面，请打开 Cited pages 报告，然后点击 Yours 标签页。

AI 代理在这里尤其适用于两项工作：发布前检查事实和品牌一致性，以及随着时间推移监控引用的新鲜度和事实准确性。

如果你是 Letaido 用户，可以跳过设置，直接使用我构建的事实核查应用和 AI 引用新鲜度技能。

要检查引用的新鲜度，可以从 Brand Radar 中的 Cited Pages 报告获取 API 请求代码，并用一个简单的提示词将其提供给你的代理。

不过，根据我的经验，直接导出报告，这种工作流程会更快、成本也更低。需要注意的是：导出内容仅限前 1,000 页。对于大多数网站来说，这应该仍然能提供足够多的内容供你使用。

你也可以让你的代理使用页面标记中的特定发布日期。这很有用，因为单个页面有时会包含多个不同的日期，而你可能希望明确告知 AI 使用哪一个日期。

选定后，你可以接着这样提问：

要确保事实准确，首先需要创建一份事实依据文件，用于在发布前核查文章，以及核查已发布且被 AI 答案引用的页面。这些事实可以是关于你产品的最重要信息、内容创作者通常容易弄错的信息，或竞争对手经常与你争夺的方面。

尽量做到每行只写一项声明，使用通俗语言，并且具体到让人能在几秒钟内确认或证伪。以下是我们实际在 SOT 文件中使用的几个示例：

• Ahrefs 的 Starter 套餐起价为每月 $29。
• Brand Radar 单独销售，价格为每月 $50 起，且无需付费订阅 Ahrefs。
• Lite 套餐及更高等级的套餐均包含 API 访问权限。

有了这份清单，你可以这样告诉你的代理：

或者：

监控 AI 引用相当简单，而且现在大多数 AI 可见度工具都提供某种形式的此类功能。下面介绍 Brand Radar 中的引用监控是什么样的，以及如何使用它。

在引用页面报告中：

1. 引用页面指标：比较页面作为引用展示的频率与页面被“找到”的频率（即被引用或被检索到，但未在答案中展示）。在决定优先审核哪些页面时，将 AI 访问量和自然访问量一并考虑。
2. 历史图表：跟踪引用表现随时间的变化。这有助于了解引用的稳定性，并发现重大变化或长期趋势。在 AI 搜索中，小幅起伏很正常。你可以选择要显示的页面数量，从而轻松聚焦单个页面，或并排比较多个页面。
3. 监控列表：将重要页面添加到监控列表，以便单独跟踪。例如，你可以添加专为近期 AEO 活动创建的页面。
4. 筛选器：使用筛选器缩小整个数据集的范围。AI Index 和提示词标签尤其有助于聚焦分析。

在 Brand Radar 的 AI responses report 中，将鼠标悬停在你的品牌名称上，然后选择“仅其他品牌”，即可查找提及竞争对手、但未提及你品牌的回答。这些差距可以为你构思要创建的新内容提供思路。

检查引用表现最简单的方法之一，就是直接与数据对话。

你可以使用 AI 分析结果，并生成一份清晰的摘要，概述主要模式、洞察以及与之前时期相比的变化。你也可以设置定期摘要，并将其发送到电子邮箱、Slack 或 WhatsApp 等消息应用。

你可以这样提问：

你也可以询问工具未明确涵盖的数据，AI 可以为你计算这些数据，并按你喜欢的方式将其可视化。

例如，我想跟踪特定页面的引用稳定性。这帮助我了解自己关注的页面是否开始从 AI 回复中消失，尤其是在提及我品牌的回答中。如果其中一个页面不再被用作来源，品牌提及也可能随之消失。

针对 AI 搜索进行优化，并不一定要求你彻底改变内容创作方式。

基本原则仍然重要：确保页面易于访问，用真正有用的信息回答相关问题，让重要事实易于提取，并确保这些事实准确且保持最新。

变化在于，你可以将这项工作中的多少委托出去。AI 代理可以抓取页面、审核内容、核查事实、发现不一致之处，并大规模分析引用数据，而这些工作若手动处理会十分繁琐。

这样你就可以专注于 AI 无法替你创造的部分：原创研究、真正的专业知识、鲜明的观点、实用的示例和内容策略。

你不需要改变写作对象。继续为人们创作有用的内容，让 AI 系统更容易识别其价值，并使用 AI 智能体处理那些难以通过人工扩展的工作。

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