
我发现了一个令人沮丧的现象:
我们在营销自动化方面有很扎实的内容。但当我问 ChatGPT 相关问题时,它总是引用三四个不同的来源,却没有我们——而实际上,这些来源单独看都没有我们覆盖得全面。
我认为问题在于:
我们的内容零散,分别覆盖了话题的部分方面,但没有一个完整的来源覆盖全部。AI 就会从多个来源综合答案,而不会引用唯一权威的来源。
我正在思考:
- 对 AI 来说,“全面”究竟意味着什么?
- 是一篇长文好,还是多篇关联内容好?
- 如何识别需要覆盖的全部子话题?
- 如何让 AI 认为你是完整的来源?
有没有人在某个话题上实现过“权威来源”?
9条评论
我帮过 30 多个品牌在特定话题上成为“首选来源”。这里有个框架:
为什么 AI 会引用多个来源:
当没有单一来源覆盖全部内容时,AI 就会综合多个来源。它的目标是给出完整答案。如果你的内容只覆盖了用户需求的 60%,AI 会从别处补齐空白。
对 AI 来说,“全面”意味着什么:
覆盖每一个好奇的人可能会问的问题:
- X 是什么?(定义)
- X 有什么意义?(重要性)
- X 是如何运作的?(机制)
- 我如何做 X?(操作方法)
- X 有哪些类型?(分类)
- X 的最佳实践是什么?(推荐)
- X 常见的错误有哪些?(警示)
- 如何衡量 X?(指标)
- X 和 Y 有何区别?(对比)
- 关于 X 的常见问题(长尾)
覆盖测试法:
问 ChatGPT 关于你话题的 20 个不同问题。每个答案:
- 有引用你吗?
- 没有的话,为什么?(信息缺失?)
- 引用了谁?(他们有什么是你没有的?)
这个审核能发现你的空白。
取决于空白的大小:
小空白(1-2 段信息): 补充到现有支柱内容中,保持集中。
中等空白(完整小节,300-500 字): 两种方式皆可。可以作为支柱的新小节,或新建辅助文章并互链。
大空白(完整子话题): 新建专题内容,并与支柱互链。
集群模型:
[支柱:X 的完整指南]
├── [深度讲解:X 的工作原理]
├── [深度讲解:X 与 Y 的对比]
├── [深度讲解:X 入门]
├── [深度讲解:X 的高级技巧]
└── [深度讲解:X 的工具与资源]
支柱文章覆盖所有内容并有合理深度,深度内容对各子话题展开。所有内容互相关联。
AI 会看到:
- 一篇全面支柱(概览问题引用此文)
- 详细辅助内容(具体问题引用这些)
- 全部互链(体现主题权威)
这比一篇 1 万字“巨无霸”或零散内容效果都要好。
我这样整理话题覆盖:
第一步:核心问题清单
从主话题出发,列出所有可能被问到的问题:
- 入门问题(是什么,为什么,基础)
- 进阶问题(如何,何时,哪种)
- 高级问题(优化,排查,对比)
比如“邮件营销”,可能有 50+ 个问题。
第二步:竞争对手覆盖分析
每个问题,AI 目前引用了谁?他们有什么内容是你没有的?
第三步:空白识别
没有被引用的问题就是空白。优先顺序看:
- 搜索量(需求)
- 商业价值(收益)
- 当前覆盖(竞争)
第四步:内容计划
每个空白对应:
- 需要新内容还是扩充已有?
- 需要多深?
- 如何与支柱关联?
工具:表格
| 问题 | 我们有内容? | 竞品有内容? | 是空白? | 优先级 | 行动 |
|---|
这样系统性地推进,确保真正全面,而不是凭感觉猜测。
内部链接这一块很关键,常被忽视。
为什么链接对全面性很重要:
AI 会跟踪链接理解内容关系。结构良好的主题集群能告诉 AI:“这些内容都属于同一话题”,“这个支柱是核心”。
有效的链接结构:
- 支柱 → 深入内容(支柱正文中的上下文链接)
- 深入内容 → 支柱(返回核心)
- 深入内容 ↔ 其他深入内容(子话题互链)
实际操作举例:
“邮件营销”支柱有“用户分群”小节,该节内:
- “想了解更多分群策略,请看我们的[邮件分群完整指南]。”
分群指南反向链接:
- “分群是邮件营销的核心实践。了解更多请看我们的[全面邮件营销指南]。”
再链向相关内容:
- “分群后,个性化会更有效。查看[邮件个性化指南]。”
这种网络结构能告诉 AI:你对这个话题拥有权威覆盖。
全面支柱页的实用模板:
结构:
TL;DR / 快速答案(50-100字)
- 方便 AI 抽取直接答案
目录
- 展示覆盖范围
定义部分
- 什么是 X?
- 为什么重要?
原理部分
- 核心机制/流程
类型/分类部分
- 主题的分类
操作指南部分
- 步骤详解
最佳实践部分
- 专家建议
常见错误部分
- 需要避免的事项
工具/资源部分
- 有用资源(包括你的产品)
FAQ 部分
- 8-12 个常见问题
相关内容链接
- 深入阅读的内容
字数建议: 3,000-5,000 字 结构化数据: Article + FAQ
这个结构可以覆盖用户可能需要的各个角度。AI 可针对不同问题引用同一个来源的不同部分。
有关话题覆盖与 AI 引用的数据:
我们分析了 50 个网站的 100 个话题:
| 覆盖程度 | AI 引用率 |
|---|---|
| 部分(覆盖 1-3 个方面) | 12% |
| 中等(4-6 个方面) | 28% |
| 全面(7-10 个方面) | 51% |
| 权威(10+ 个方面且有深度) | 73% |
“全面”与“权威”的区别:
全面:各主要方面均有合理深度的内容 权威:所有方面都有,且比别人更深入,定期更新,有强权威信号
达到 73% 被引用率需满足:
- 全面话题覆盖
- 关键子话题比对手更深入
- 半年内有更新
- 强 E-E-A-T 信号
- 正确结构化数据
- 良好内部链接
门槛很高,但在聚焦话题上可实现。
小团队的视角:
我们不可能面面俱到,所以专注于 3 个核心话题,做到极致。
我们的做法:
- 选定细分领域,确保能做成权威
- 构建完整集群(支柱 + 8-10 篇辅助内容)
- 不追求面广,不做零散相关话题
结果:
3 个核心话题 AI 引用率 60%+ 其它内容约 10%
经验:
在 3 个话题上做到权威,比在 30 个话题上平平更好。专注,才能真正全面。
对小团队来说,“全面”就是在少数话题上做深,绝不是在所有话题上浅尝辄止。
这串讨论让我很清晰。我的行动计划:
第一步:话题覆盖审核(第1-2周)
- 列出“营销自动化”的所有问题
- 在 ChatGPT/Perplexity 测试——谁被引用?
- 找出所有我们没被引用的空白
第二步:空白优先级排序(第2周)
- 按重要度和竞争度排序
- 决定:扩充现有还是新建内容
- 绘制集群图
第三步:支柱重建(第3-4周)
- 按全面结构重建主支柱
- 覆盖全部 10 个方面
- 增加 TL;DR 和 FAQ 部分
第四步:深度内容制作(第2-3月)
- 针对主要子话题制作辅助内容
- 合理互链
- 打造完整集群
第五步:效果追踪(持续)
- 复测 AI 引用情况
- 跟踪哪些板块被引用
- 持续迭代优化
核心体会: 以前我在很多话题上做的是“还不错的内容”。现在要做少而精的“权威内容”。AI 可见性,深度胜过广度。
感谢大家的框架和数据!
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