你如何向 AI 系统展示专业能力，让其将你视为权威？为 AI 构建 E-E-A-T

E-E-A-T 对 AI 来说比对 Google 更重要。原因和建设方法如下：

为何 E-E-A-T 对 AI 更重要：

AI 系统需要在生成答案时决定信任哪些来源。它们会查找如下信号：

• 经验 —— 第一手知识
• 专业能力 —— 深厚主题知识
• 权威性 —— 被他人认可
• 可信度 —— 可靠且准确

AI 视角下的 E-E-A-T 信号堆栈：

我见到的最大短板： “由[公司]团队”是权威杀手。AI 无法验证匿名团队的专业性。具名作者及个人档案可获得 2-3 倍引用率。

主题权威 > 零散内容。

零散问题： 写 50 个不同主题 = 没有一个是专家

集群解决方案： 围绕 3-5 个核心主题做深度、互联内容 = 被认可的专业性

我们的做法：

1. 定义 4 个专业支柱

   • 每个与业务目标一致
   • 每个有明确子主题

2. 建立内容集群

   • 每个主题设支柱页（3000+字）
   • 10-15 篇支持文章
   • 全部互链
   • 术语一致

3. 深度优先于广度

   • 全方位覆盖
   • 原创数据与研究
   • 专家评论
   • 案例分析

结果： AI 系统现在将我们与这些具体主题关联。 相关问题出现时我们就被引用。 那些我们浅尝辄止的随机主题？依然不可见。

聚焦构建权威，分散稀释权威。

你的内容可以宣称专业，外部验证才是真凭据。

AI 认可的验证信号：

1. 行业媒体署名

   • 在权威网站投稿
   • 新闻中的专家评论
   • 行业报告被引用

2. 公开演讲

   • 会议演讲
   • 主持网络研讨会
   • 播客亮相

3. 第三方引用

   • 他站将你作为信息来源
   • 研究被引用
   • 方法被采纳

4. 奖项及认可

   • 行业奖项
   • 榜单入选
   • 分析师认可

5. 专业档案

   • LinkedIn 推荐
   • 行业名录
   • 协会会员

我们的专家验证活动：

• 每位专家每季度获得 2 次外部曝光
• 跟踪被提及/被引用位置
• 为每位专家打造“外部足迹”

AI 系统会交叉验证。如果你的专家频繁出现在多个权威来源，这是强信号。

原创研究是终极专业信号。

为何有效：

• 无法被抄袭（专属数据）
• 提供独特价值
• 易被他人引用
• 展示深度知识
• 持续塑造权威

原创研究类型：

1. 调研数据

   • 调查你的客户/受众
   • 公布带有方法论的结果
   • 年度更新持续增强权威

2. 行业分析

   • 独特解读公开数据
   • 领先识别趋势
   • 提供可操作见解

3. 案例分析（含数据）

   • 真实客户成果
   • 具体数字
   • 前后对比

4. 方法论内容

   • 你的解决思路
   • 独有框架
   • 流程文档

我们的研究计划：

• 季度行业报告
• 月度数据洞察
• 每周指标更新

AI 青睐数据。原创数据让你成为源头而非摘要者。

Schema 标记让专业能力可被机器读取。

关键的专业 schema：

1. Person Schema（作者）

{
  "@type": "Person",
  "name": "Jane Expert",
  "jobTitle": "Chief Product Officer",
  "worksFor": {"@type": "Organization", "name": "Company"},
  "sameAs": [
    "https://linkedin.com/in/janeexpert",
    "https://twitter.com/janeexpert"
  ],
  "knowsAbout": ["AI Search", "Content Strategy", "SEO"]
}

2. Article Schema（含作者）

• 关联文章与 Person schema
• 包含 datePublished 和 dateModified
• 增加 aboutexpertise 主题

3. Organization Schema

• 员工关联 Person schema
• 包含专业领域
• 关联外部档案

4. Review/Testimonial Schema

• 外部验证以结构化数据呈现
• 专家背书

核心联系： AI 系统会读取这些结构化数据。 帮助其理解“谁”在说“什么”，具备“哪些资质”。

每篇内容都要实现作者 schema。

专业需要一致性。

不一致的常见问题：

• 专家姓名不同写法出现在各站点
• 各处资质信息不一致
• 主题范围过宽且分散
• 观点/风格变化

一致性优化：

1. 姓名标准化 所有地方统一格式： “Dr. Jane Smith” 或 “Jane Smith, PhD” —— 选一个

2. 资质一致 各渠道统一资格信息：

   • 官网
   • LinkedIn
   • 作者简介
   • 演讲资料

3. 主题聚焦 所有内容集中于 3-5 个主题：

   • 不要被随机话题稀释
   • 建立持续关联

4. 风格一致 观点和写作方式统一：

   • 撰写风格指南
   • 观点文档
   • 审核流程

我们的审计发现： CEO 在不同平台有 4 种写法。 标准化后大幅提升实体识别。

AI 靠模式理解。不一致只会带来混淆。

让资质显眼可见，不要埋在角落。

需要突出展示的内容：

作者页面：

• 专业证书
• 学历
• 具体从业年限
• 曾任职公司/职位
• 发表作品
• 演讲经历
• 奖项

内容页：

• 作者署名及头衔
• 简要资质说明
• 链接至完整作者页

各处简介：

• LinkedIn
• 行业名录
• 投稿作者介绍
• 播客开场介绍

有效格式： “Jane Smith 是[公司]首席产品官，拥有 15 年 AI 搜索优化经验，毕业于斯坦福 MBA，曾被 Forbes、TechCrunch、HBR 等媒体报道。”

具体、可验证、可信。

AI 系统会比对这些信息。让验证变得容易。

从零开始的建议：

第 1 月：基础建设

• 为核心专家创建作者页面
• 实现作者 schema
• 审核并修正资质一致性
• 明确 3-4 个专业聚焦方向

第 2-3 月：内容基础

• 每个方向撰写支柱内容
• 构建支持内容集群
• 全面互链
• 全程加入专家评论

第 4-6 月：外部验证

• 客座投稿项目（每月至少 2 篇）
• 争取播客亮相
• 行业媒体投稿
• 申请演讲机会

第 7-12 月：权威扩展

• 发布原创研究
• 在行业报道中加入专家观点
• 申报奖项
• 分析师简报

现实时间表：

• 作者体系搭建：1-2 周
• 初步权威信号：3 个月
• 有意义的外部验证：6 个月
• 被认可的专业性：12+ 个月

权威不是一蹴而就的，是持续展示积累的。

追踪你的权威信号：

内部指标：

• 每位专家的作者页面数
• schema 实现覆盖率
• 每个主题集群的内容深度
• 内链密度

外部指标：

• 专家每月外部提及数
• 客座文章发布量
• 完成的演讲场次
• 播客亮相次数
• 第三方引用数

AI 相关指标：

• 引用语境（“专家”还是“备选”）
• 首位提及（权威标志）
• 被提及情感倾向
• 被作为权威引用的话题

追踪看板：

追踪才能知道何处有效、何处需要加码。

这彻底改变了我对权威建设的认知。行动计划：

立刻（本周）：

• 为前 5 位主要内容贡献者创建作者页面
• 实现作者 schema
• 明确 4 个专业聚焦方向
• 审核资质一致性

第 1 个月：

• 重构重点内容，落实作者署名
• 构建各聚焦方向的内容集群
• 启动客座投稿计划

第 2-3 个月：

• 原创研究筹备
• 争取演讲机会
• 推进播客亮相
• 开展外部验证活动

持续进行：

• 每位专家每月获得一次外部曝光
• 每季度发布原创研究
• 聚焦主题持续产出内容
• 跟踪权威信号

核心见解：

1. 具名作者+档案 » 匿名内容
2. 主题深度 » 零散广度
3. 外部验证印证内部主张
4. Schema 让专业能力可被机器读取
5. 各平台保持一致性至关重要

感谢大家——这正是我们需要的权威建设路线图。