为AI搜索建设外链还值得吗？规则似乎正在改变

我分析了AI平台上超过150,000个域名。这是数据显示的：

外链仍然重要——但方式不同：

关键发现：

1. 阈值效应是真实的 - 小的链接增益不会产生影响。你需要突破权威瓶颈。

2. 质量 > 数量 - 来自顶级出版物的10个链接胜过来自低权威网站的100个。

3. 品牌提及更重要 - 提及的相关性0.66 vs. 总外链的0.28。

4. 引用域名多样性 - 链接的唯一域名数量比总链接数更重要。

惊喜： 拥有32,000+引用域名的网站看到引用几乎翻倍。低于该阈值，渐进式改善影响很小。

这意味着什么： 继续建设质量链接，但不要忽视品牌提及和行业存在感。

老派SEO视角。是的，我在适应。

改变了什么：

之前（以Google为中心）：

• 更多链接 = 更好排名
• DR/DA是目标
• Nofollow链接是"没用的"
• 链接建设是机械的

现在（AI时代）：

• 质量链接 = 可信度信号
• 权威阈值重要
• 来自高权威的nofollow仍然有帮助
• 提及和上下文同样重要

没有改变的：

• 来自权威网站的链接有帮助
• 相关性仍然重要
• 垃圾链接仍然不起作用
• 质量内容吸引更好的链接

我演变后的策略：

1. 继续追求质量链接（无论如何不会有害）
2. 添加品牌提及活动（PR、思想领导力）
3. 广泛关注行业存在感
4. 同时追踪链接和提及

链接建设没有死——它只是单独不够了。

nofollow的发现值得更多关注：

研究显示：

• Follow链接：与AI引用0.334相关性
• Nofollow链接：与AI引用0.340相关性

基本相同！

为什么这有道理： AI系统分析网页内容，而不是PageRank图。来自Wikipedia的提及（nofollow）是有价值的，因为：

• Wikipedia是权威的
• 上下文是教育性的
• AI看到内容，而不是链接属性

平台差异：

• Gemini/ChatGPT：略微偏好nofollow
• Google AI Overviews/Perplexity：略微偏好follow
• 差异是边际的

这意味着什么： 停止低估nofollow链接。来自以下的nofollow链接：

• Wikipedia
• Reddit
• 主要新闻网站
• 行业出版物

…可能与来自较小网站的follow链接一样有价值。

调整你的外联： 不要因为是nofollow就避开机会。根据来源权威评估，而不是链接类型。

被低估的发现：图片外链在AI方面优于文本链接

数据：

• 图片链接：0.415相关性
• 文本链接：0.334相关性

原因： AI系统将图片识别为可靠的参考信号。当你的信息图、图表或产品图片在网上被嵌入和链接时，这是一个强大的权威信号。

有效的：

• 原创研究可视化
• 带有独特数据的信息图
• 在评论中使用的产品图片
• 被嵌入文章的图表

如何利用：

1. 创建可分享的视觉资产
2. 使它们可嵌入并带有署名
3. 在内容创作者寻找视觉素材的平台上分发
4. 追踪图片提及和链接

机会： 大多数链接建设专注于文本内容。基于图片的链接建设竞争较少，对AI可能更有影响力。

E-E-A-T与链接的联系正在演变：

AI似乎评估的：

1. 经验 - 来自作者有实际经验的网站的链接
2. 专业知识 - 来自学术/专业来源的引用
3. 权威性 - 来自公认行业领袖的链接
4. 可信度 - 来自经过验证、安全、透明网站的链接

不仅仅是链接：

• 专家引述链接回来
• 案例研究特写
• 行业出版物提及
• 学术论文引用

我们演变后的方法： 我们不是做"链接建设"，而是做"权威建设"：

• 客座帖子定位专业知识
• 专家引述建立可信度
• 行业报告建立数据权威
• 案例研究展示经验

链接作为副产品发生，但目标是更广泛的权威。

给客户的实际策略变化：

我们仍在做的：

• 从相关网站建设质量链接
• 数字PR获取权威链接
• 在行业出版物发表客座帖子

我们添加的：

• 品牌提及活动（不需要链接）
• 行业存在感倡议
• 与竞争对手的共同引用机会
• Wikipedia/知识图谱开发

我们停止的：

• 追求大量低DA链接
• 优先follow而非nofollow
• 忽略未链接的提及

客户报告变化：

• 与链接一起追踪提及
• 报告权威阈值，而不仅仅是DA
• 监控AI引用作为结果指标
• 展示跨上下文的品牌存在

推介语： “链接是权威信号的一个子集。我们在建设全面的AI可见度，而不仅仅是外链档案。”

小企业现实检验：

我们无法在链接数量上竞争。 大竞争对手有数千个链接。我们只有几十个。

但这是对我们有效的：

1. 细分权威 - 我们特定子类别的最佳来源
2. 本地相关性 - 来自区域出版物的链接
3. 行业特定性 - 在行业出版物中被特写
4. 原创数据 - 没有其他人拥有的研究

AI似乎认可：

• 细分市场的类别领导力
• 专业化专业知识
• 对主题的独特贡献

我们的策略： 不要试图在链接上超过巨头。在专业化上超过他们。完全拥有一个狭窄的空间。

结果： 我们在特定细分市场被引用，而大竞争对手在广泛话题被引用。不同的游戏。

你无法优化你不测量的东西：

要追踪什么：

1. 外链档案（传统指标）
2. 品牌提及（有链接和无链接）
3. 与竞争对手的共同引用
4. 权威阈值进展
5. AI引用频率

我们使用的工具：

• Ahrefs/Semrush用于链接指标
• Mention/Brand24用于无链接提及
• Am I Cited用于AI引用追踪
• 组合所有来源的自定义仪表板

监控的关键洞察： 我们被引用最多的页面并不总是我们链接最多的页面。相关性存在但不是1:1。

产生影响的： 突破10,000引用域名阈值。低于此，渐进式链接几乎不影响AI引用。高于此，引用显著增加。

建议： 直接测量AI引用，而不仅仅是链接指标。它们相关但不相同。

这个帖子重塑了我的思维。关键收获：

链接仍然重要，但：

• 质量重于数量（一直如此，但现在更是如此）
• 阈值效应意味着渐进增益在你升级之前不会有帮助
• 来自权威来源的nofollow是有价值的
• 图片链接可能是被低估的机会

品牌提及同样重要：

• 0.66相关性 vs. 总外链的0.28
• 没有链接的提及仍然表明权威
• AI读取上下文，不仅仅是链接
• 任何形式的行业存在都有帮助

策略演变：

旧方法： 链接建设活动 -> 更多链接 -> 更好排名

新方法： 权威建设活动 -> 链接 + 提及 + 存在感 -> AI可见度

具体变化：

1. 与链接一起追踪提及
2. 重视来自高权威来源的nofollow
3. 投资视觉资产链接建设
4. 专注于突破权威阈值
5. 监控AI引用作为结果指标

链接建设没有死——它现在是更广泛权威策略的一部分。感谢大家！