AI真的能识别作者的专业水平吗？我们的专家内容似乎并没有比通用内容表现更好

这很常见。好消息是：AI确实会评估专业性，但方式可能与你预想的不同。

AI如何评估专业性：

你遇到的困惑： 仅仅展示资质还不够。AI需要在内容本身看到专业性。

常见错误：

1. 只展示资质但内容很通用
2. 专家审稿但没有专家语气
3. 引用有但未融入论证
4. 声称权威但未实际展现

解决办法： 内容需要“展现”专业性，而不仅仅是“声称”。第一人称经验、专家独有的见解、体现深度的细腻表达。

我来简单说明AI如何解读E-E-A-T信号：

AI的E-E-A-T框架：

Experience（经验，首个E）：

• 第一人称叙述（“在我15年临床经验中……”）
• 实践中的具体案例
• 有真实结果的案例研究
• 这很重要——研究显示第一人称+署名=引用率提升67%

Expertise（专业性）：

• 内容全程技术准确
• 全面覆盖主题
• 正确使用术语
• 涉及只有专家才了解的细节

Authoritativeness（权威性）：

• 实体存在（你在知识图谱里吗？）
• 被其他权威来源引用
• 持续发表历史

Trust（可信度）：

• 公开局限性
• 正确引用来源
• 无利益冲突
• 结论准确可验证

启示： AI训练于高质量专家内容，它“学会”了专家内容的表达方式。你的内容要匹配这种模式，而不仅仅是展示资质。

测试题： 如果去掉作者署名和资质，内容是否依然像专家写的？这才是真正的考验。

在医疗内容领域，以下是AI识别专业性的有效做法：

我们的专家内容被引用的要素：

1. 具体临床细节 —— 不止“请咨询医生”，而是专家会讨论的实际临床考量

2. 风险/收益细腻表达 —— 专家承认复杂性。“虽然一般推荐X，但Y类患者应考虑Z，因为……”

3. 引用整合 —— 不只是列出来源，要展示证据如何支持结论

4. 实践经验 —— “在临床实践中，我们经常遇到……”体现动手经验

无效做法（看似有用其实无效）：

• 没有专家语气的“医学审稿”标识
• 只在简介展示资质，内容未体现
• 内容过于简单，专家不会这么写
• 引用来源但未解释其相关性

我们的发现： 被引用最多的内容，读起来像是在与医生交谈，而非百科全书。专家语气体现在细节上。

“去掉署名”的测试很有启发性。说实话，我们很多“专家”内容其实任何查过资料的人都能写。专家审稿更像是事实核查，而不是真正的专家语气。

追问： 如何让我们的专家在内容语气上更深度参与，又不会占用他们太多时间？

好问题。我们大规模操作时的做法如下：

专家参与模式：

模式1：专家访谈+写手

• 与专家进行30分钟访谈
• 写手用专家语气创作内容
• 专家审核准确性
• 适用：高产量需求

模式2：专家大纲+写手扩展

• 专家提供要点和独特见解
• 写手补充研究内容
• 关键部分保留专家语气
• 适用：平衡效率

模式3：代笔写作

• 专家提供详细笔记/录音
• 熟练写手用专家语气撰写
• 专家重点审核
• 适用：高端内容

模式4：专家署名+核心部分

• 专家写开头和关键见解
• 写手处理辅助内容
• 重点部分有清晰专家语气
• 适用：真实专家风格

需要从专家处获取的内容：

• 实践中的故事和案例
• 研究得不到的细腻观点
• 常见误区
• 希望患者/客户了解的内容

这些独特见解正是AI认可的专业性。它们无法通过查资料获得，必须来自经验。

补充一下实体识别的角度：

为什么实体识别重要： AI系统用知识图谱理解“谁”是“谁”。如果你的作者是被识别的实体，AI对其专业性更有信心。

建立作者实体存在感：

1. Wikipedia提及 —— 在相关维基条目中被提及有帮助（不要自建页面，而是正当被收录）

2. Google知识面板 —— 拥有知识面板是强信号

3. Wikidata条目 —— 为AI提供结构化实体数据

4. 统一线上形象 —— 各平台姓名、资质一致

5. 被权威来源引用 —— 被引用/提及强化实体地位

作者Schema标记：

{
  "@type": "Person",
  "name": "Dr. Sarah Chen",
  "jobTitle": "首席医疗官",
  "sameAs": [
    "https://twitter.com/drsarahchen",
    "https://linkedin.com/in/drsarahchen"
  ],
  "alumniOf": "斯坦福医学院",
  "memberOf": "美国医学会"
}

长期价值： 实体建设需要时间。但建立起专家实体后，引用率会持续提升。这是复利型投资。

重点概念：主题权威 vs. 域名权威

传统SEO：

• 域名权威（DA）看全站外链
• 全站适用

AI专业性评估：

• 主题权威基于某一领域的专业深度
• 按主题评估

这意味着什么： 专注心脏病领域的小型健康站点，在该领域查询中可以超越更大但泛泛的健康网站。AI更重视深度，而非广度。

建立主题权威：

1. 制作全面的话题集群
2. 覆盖你所在领域的所有方面
3. 相关专家内容内链
4. 该主题持续发布
5. 在该领域被他人引用

机会点： 你不必全站比拼权威，你要赢下自己的垂直领域。小众专家可胜过“大而全”的同行。

这就是为什么专注专业深度和持续发布比单纯域名指标更重要。

主题权威的概念很鼓舞人心。我们确实是专业型而非综合型，只是没有有效地展示出来。

实际操作问题： 如何审核现有专家内容，找出哪些有效哪些无效？

我们的专家内容审核框架如下：

步骤1：引用追踪 用 Am I Cited 查看哪些专家内容实际被AI引用。结果常常让人意外——排名高的页面未必被引用多。

步骤2：语气分析 每页评分：

• 第一人称经验（0-5）
• 具体案例/实例（0-5）
• 专家细腻见解（0-5）
• 技术深度（0-5）

低于12分的内容需改进。

步骤3：对比被引用与未被引用内容 找规律。被引用的专家内容有什么独特之处？

步骤4：竞争对手分析 对于被竞争对手引用而非你的查询，分析其内容。有哪些专业信号？

步骤5：差距识别

• 你领域内缺失的话题覆盖
• 专家应答未涉及的子话题
• 只有你专家可独特回答的问题

我们的发现： 被引用最多的内容，始终有强烈的第一人称语气和具体案例。只有资质、没有展现专业性=引用率低。

本帖彻底刷新了我对专家内容的认知。我们将做如下调整：

内容策略：

• 用专家访谈模式收集语气
• 关键部分必须有第一人称经验
• 具体案例和实例，杜绝泛泛建议
• 在内容中“展现”专业性，而不只是“声称”

技术实现：

• 打造作者实体（知识图谱中有呈现）
• 所有专家增加Person schema
• 各平台保持一致的作者身份

战略：

• 专注领域主题权威建设
• 全面覆盖我们的专业领域
• 追踪引用，而不仅仅看排名

内容审核：

• 用专业性展现为标准给现有内容打分
• 找出“声称”与“展现”间的差距
• 优先修订高价值内容，确保通过“去掉署名”测试

感谢大家的真知灼见！