如何向 AI 搜索展示经验：能被引用的 E-E-A-T 信号
了解如何向 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 等 AI 搜索平台展示经验。掌握能提升被引用率的 E-E-A-T 信号。
2 分钟阅读
CN
ContentCreator_Nina
高级内容撰稿人
·
2026年1月2日
Google 在 2022 年将“经验”纳入 E-A-T，现在已升级为 E-E-A-T。AI 系统似乎也很重视这一点。
我的困惑：
AI 系统如何真正判断我是否亲自用过某个产品？难道谁都可以说“根据我的经验……”吗？
我想知道：
- 到底哪些信号能真正展现经验？
- AI 系统如何检测或评估这些信号？
- “经验丰富”的内容在实际中是怎样的？
- 这只是主张，还是有可验证的信号？
我想了解 AI 实际在寻找什么，而不是只是在每句话前加一句“根据我的经验”。
10 comments
10 条评论
ET
EEATExpert_Tom
专家
内容策略顾问
·
2026年1月2日很好的问题。AI 无法直接验证经验，但可以检测与真实经验高度相关的模式。
AI 能识别的经验信号：
1. 具体细节 泛泛而谈：“这个软件很容易上手” 有经验的人：“我们 8 人团队入门用了 2 周，主要因为 Salesforce 集成需要自定义字段映射”
具体性表明第一手知识。
2. 意外发现 泛泛而谈：“产品表现不错” 有经验的人：“我们测试时，移动端 APP 崩溃了两次，不过客服在 24 小时内就修复了”
真实用户会发现问题。全是正面评价反而不可信。
3. 比较背景 泛泛而谈：“这是个很棒的工具” 有经验的人：“从 Mailchimp 转过来后，学习曲线更陡，但自动化能力强大多了”
真实经验通常和过往经验有关联。
4. 时间标记 泛泛而谈：“用这个功能效果更好” 有经验的人：“用了 6 个月后，转化率从 2.3% 提升到 3.8%”
真实结果有真实时间线。
5. 实施细节 泛泛而谈：“集成很容易” 有经验的人：“集成花了 3 天：1 天做 API 设置，2 天用来调试旧系统 webhook 问题”
真实实施过程必然有真实挑战。
AI 在分析了数百万条真实与虚假评论后，学会了这些模式。
CN
ContentCreator_Nina
楼主
·
2026年1月2日
Replying to EEATExpert_Tom
说得通。但如果我写的东西确实没用过呢？是应该不写，还是明确以研究者/总结者的身份来写？
ET
EEATExpert_Tom
专家
·
2026年1月2日
Replying to ContentCreator_Nina
两种正当做法：
1. 引用他人经验 如果你没用过，可以引用用过的人：
- 用户评价和见证
- 真实实施案例
- 有资质专家的观点
“据 [专家] 说，他为 50+ 客户实施过，最大挑战是……”
2. 透明说明你的视角 “作为分析了 200+ 用户评论和 15 个案例的研究者，我发现……”
诚实说明你的立场其实更能建立信任。
不要做的事：
- 伪造经验信号（“根据我的经验……”但其实没有用过）
- 泛泛的主张，适用于任何产品
- 没有情境的功能列表
AI 系统越来越能识别并降低看起来“合成”或缺乏真实视角的内容权重。
最好的内容：
要么是真正的第一手经验，要么是清晰标注来源的他人经验整合。二者都行。伪造信号最终会被识别和贬值。
RS
ReviewContent_Sarah
产品测评撰稿人
·
2026年1月1日我专职写产品测评。下面是我如何展示经验：
我都会包含：
原创截图 我自己的截图，带有真实数据（敏感信息已打码）。这些很难伪造。
具体的上手过程 “创建账户用了 3 分钟。我绑定了 Stripe 账户，导入了 1247 条历史交易，15 分钟内就开始分析数据了。”
发现的边缘案例 “如果产品名称里有特殊字符，批量导入会无提示失败——调了 2 小时才找到原因。”
与我用过的其他产品对比 “和我用过 2 年的 [竞品] 不同，这个工具报表不用手工导出 CSV。”
我的使用时间线 “连续 3 周每天使用，下面是我的体会……”
判断标准：
一个没用过的人能不能写出这些内容？如果能，说明经验信号不足。如果不能，你就展示了真实经验。
AA
AIContent_Analyst
专家
·
2026年1月1日关于经验信号的数据视角：
我们分析了 500 篇产品测评与 AI 引用的相关性：
| 经验信号 | 引用率提升 |
|---|---|
| 原创截图 | +52% |
| 真实使用数字 | +47% |
| 问题/解决方案描述 | +43% |
| 对比其他产品 | +38% |
| 实施时间线 | +35% |
| “我当时错了”情境 | +31% |
哪些会降低引用率：
| 反面模式 | 引用率变化 |
|---|---|
| “我觉得”但没细节 | -15% |
| 只说正面 | -22% |
| 泛泛溢美之词 | -28% |
| 没有时间线 | -18% |
关键洞见：
经验不是自称有，而是通过只有经历过才能提供的细节来体现的。
HM
HonestReviewer_Mike
·
2026年1月1日有点反直觉：负面经验信号比正面更有用。
为什么提及问题更有帮助：
- 代表真实使用（推广文几乎不说问题）
- 建立信任（表明你诚实，不是收钱写好话）
- 提供独特价值（问题往往有特定性，不是泛泛而谈）
举例改写：
泛泛正面：“仪表盘很直观、好用。”
有经验负面：“第一周仪表盘崩溃了两次，但开发团队 3 天内就修复了。之后一直很稳定，但我建议上线前充分测试。”
后者更可信，也更有参考价值，更可能被引用。
启示：
不要隐瞒你遇到的问题。坦诚提及（只要公正），反而能提升被引用的概率。
VD
VideoReview_Dana
·
2025年12月31日视频内容+转录可以更好展示经验：
为什么视频有效：
- 屏幕录制真实操作更难造假
- 语音有真实性线索
- 实时反应展现真实体验
- 转录文本让内容便于 AI 读取
我们的做法：
- 边用产品边录屏
- 讲述使用中的问题和解决方案
- 上传 YouTube 并附完整转录
- 在测评文章中嵌入视频及转录文本
文章链接视频实证，视频则是不可辩驳的经验信号。
如果只有文字内容：
尽量附上视频演示链接。“看我的操作视频”即便 AI 不能直接看，也会提升可信度。
CE
CaseStudy_Expert
案例撰稿人
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2025年12月31日案例文章本身就是经验内容。如何最大化经验信号：
经验型案例结构：
背景（行动前）
- 具体指标：“邮件开启率 12%，低于行业平均”
挑战（为什么要改变）
- 具体问题：“因响应慢，40% 线索流失”
实施过程（实际做了什么）
- 真实时间线：“集成 3 周，测试 2 周”
- 实际难点：“API 文档过时，不得不反复提工单”
结果（后续变化）
- 具体数字：“开启率 6 个月提升到 24%”
- 意外结果：“回复率一开始反而下降，后来才改善”
经验教训
- 改进建议：“建议先用小名单测试”
这种结构处处体现经验。
每一部分都有只有亲历者才知道的细节。
CN
ContentCreator_Nina
楼主
高级内容撰稿人
·
2025年12月30日这串讨论让我理清了思路。经验展示不是主张，而是细节。
我给自己做的经验内容清单：
写用过的内容：
- 带有自己数据的原创截图
- 具体数字和时间线
- 至少讲一个遇到的问题
- 与其他用过的产品对比
- 只有用户才知道的实施细节
- 意外发现或经验总结
写没用过的内容：
- 明确说明身份（研究者/分析师）
- 引用他人的真实经验
- 收录真实用户的引用语
- 链接视频见证或案例
- 不伪造经验信号
要避免：
- 泛泛“根据我的经验”
- 只说正面话
- 空洞溢美之词
- 没有细节或数字
- 假装有经验
关键洞见：
AI 虽不能验证经验，但能识别真实经验的语言模式。真正有经验的内容有细节，合成内容缺乏这些。
感谢大家的具体示例！
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Frequently Asked Questions
E-E-A-T 中的“经验”是什么？为什么对 AI 很重要？
经验是指在内容中展现的第一手、实践性知识。AI 系统越来越重视能够体现真实使用、测试或实施过程的内容，而非仅有理论信息。带有经验信号的内容更值得信赖，也更容易被引用。
AI 系统如何检测内容中的经验？
AI 会寻找表明第一手知识的语言模式：只有实际用过的人才知道的详细信息，对挑战和解决方案的描述，带有个人数据的截图，来自真实使用的具体数字，以及区别于泛泛总结的独特表达。
哪些内容信号能向 AI 展示经验？
具体的使用细节、原创截图和数据、提及意外发现或局限性、真实的时间线和结果、与类似经验的对比、排障见解，以及“经验总结”式的语言，都是 AI 系统判断真实经验的信号。
