为 AI 采用对话式语气写作——真的有用还是只是噱头？

对话式语气对 AI 非常重要，原因如下：

AI 如何学习： AI 模型训练于海量文本。 优质训练数据多为自然的人类沟通。 AI 能识别并偏好符合真实写作模式的内容。

关联点： 正式、生硬的写作 = 与训练数据相去甚远。 自然、对话式写作 = 更接近训练数据。 AI 系统觉得对话式内容更“熟悉”。

我们的 A/B 测试： 同一信息，两个版本：

• 版本 A：正式，被动语态
• 版本 B：对话式，主动语态

结果：

为什么有效：

1. 符合用户查询模式（人们提问多为对话式）
2. 便于 AI 抽取可引用段落
3. 自然语言 = 意思更清楚
4. 主动语态 = 行为主体更明确

洞见： 对话式不是等于随意。 而是要有人味、更清晰。

B2B 的对话式并不等于不专业。来看下这个光谱：

过于正式（应避免）： “企业要想在市场中保持竞争力，必须实施全面的数字化转型战略。”

对话化专业（建议目标）： “积极推进数字化转型的公司总能领先竞争对手。下面就教你如何高效推进。”

过于随意（B2B 不宜）： “OMG 你们，数字化转型真的太重要啦。冲鸭！”

最佳区间： 像跟聪明同事解释问题一样。 专业但不呆板。 专家但不居高临下。

B2B 对话式技巧：

哪些要保持正式：

• 数据与统计
• 技术规格
• 法律/合规内容
• 正式引用

哪些可对话表达：

• 解释说明
• 建议推荐
• 叙述故事
• 操作指南

权威感与对话感可以兼得。

权威信号（保留）：

• 具体数据和统计
• 专家资历
• 案例和实例
• 引用来源
• 行业术语（要解释）

对话元素（加入）：

• 直接称呼（“你”）
• 主动语态
• 缩写
• 问句
• 真实例子

结合方式：

前（权威但冷冰冰）： “行业分析师的研究表明，采用结构化数据的企业搜索可见性提升了35%。建议公司优先实施 Schema 标记。”

后（权威且对话）： “有个有趣的数据：用结构化数据的公司，搜索可见性提升了35%。这是最新行业研究得出的。所以，这对你意味着什么？你应该优先考虑 Schema 标记——下面就教你怎么做。”

权威还在，语气更好。

数据还在。 专业还在。 但读起来更像人写的。

关于缩写——一定要用：

过时建议： “专业写作不要用缩写。” 这对正式报告和学术论文适用。 但不适用于数字内容。

新现实： 缩写让内容更自然。 AI 将其视为真实写作标志。 读者也觉得更亲切。

适合用缩写的场景：

• 博客和文章
• 操作指南
• 解释性内容
• 市场营销内容
• 常见问答

应避免缩写的场合：

• 法律文件
• 正式合同
• 学术引用
• 原本未用缩写的直接引用

自然测试： 大声朗读你的内容。 哪里会自然缩写，就用缩写。

建议多用的常见缩写：

• You’re, you’ll, you’d
• It’s, that’s, what’s
• Don’t, doesn’t, won’t
• We’re, we’ll, we’ve
• I’m, I’ve, I’d

对比： “You will find that this approach does not work.” vs. “You’ll find that this approach doesn’t work.”

第二句更自然、更有人味。

提问是对话式的有力工具：

为什么对 AI 有用：

1. 匹配查询模式： 人们向 AI 提问。 你的内容也用问句。 语义更契合。

2. 提升互动： 问句让读者停下来思考。 形成心理互动。 提高互动信号。

3. 结构自然： 用问句做标题。 答案做内容。 AI 很喜欢这种模式。

可用的问句类型：

反问（强调观点）： “谁不想提升 AI 可见性？”

直接（拉近读者）： “你是否也在为 AI 优化发愁？”

预判（解决顾虑）： “但如果你的内容还是没被引用怎么办？”

在内容中的用法：

开头： “想过为什么有些内容被 AI 引用，而你的却没有吗？”

过渡： “那具体怎么做？” “你该如何落地？”

互动： “你试过这种方法吗？” “如果你这样做会怎样？”

结尾： “准备好提升你的 AI 可见性了吗？”

注意平衡： 别用太多。 每段 2-3 个问句即可。 和陈述句搭配用。

句子长度比你想象的更重要。

长句的问题： “当你为 ChatGPT、Perplexity 和 Google AI 概览等 AI 搜索引擎写作时，必须考虑这些系统处理自然语言的方式，因为与传统搜索引擎仅匹配关键词不同，AI 系统需要从上下文中解析含义。”

62 个字，只有一句。

AI 系统难以：

• 明确解析含义
• 抽取引用段落
• 抓住要点

解决办法： AI 理解自然语言的方式不同于传统搜索。它们需要从上下文提取意义，而不仅仅是关键词匹配。所以，句子结构直接影响 AI 可见性。

同样内容，三句表达，更清楚。

建议：

目标平均值： 每句 12-15 字。

技巧： 自然写作。 再编辑。 拆分长句。 长短结合有节奏。

技术内容如何对话化：

问题： 技术内容常常变得密集且生硬。 但技术主题更需要表达清晰。

解决方案——分层解释：

第一层：简单陈述 “Schema 标记帮助 AI 理解你的内容。”

第二层：简要类比 “就像给快递箱贴标签——清楚的标签能让包裹更快送达。”

第三层：技术细节 “具体来说，JSON-LD schema 提供结构化数据，明确标注内容类型、关系和属性，AI 系统可自动解析。”

技术内容技巧：

1. 类比： “把 AI 爬虫想象成图书管理员……”

2. 自然解释术语： “实体识别（即 AI 如何判断你说的对象）需要……”

3. 先举例再讲原理： 先展示效果，再解释为什么。

4. 层层递进： 先简单，再加深。

5. 技术内容也可以“你”： “你将这样实现……” 而不是 “此功能由……实现”

效果： 技术准确性保持。 表达可读性提升。 AI 理解力增强。

对话式写作的快速编辑技巧：

查找并修正：

查找“It is”： 通常是被动或不亲切的信号。 换成主动主语+动词。

查找“There are”： 常常多余。 “There are 5 ways to…” → “5 种方法…”

查找“In order to”： 直接说"to"。 “In order to optimize…” → “To optimize…”

查找“utilize”： 直接说"use"。 永远如此。

可读性检查：

• Hemingway Editor（免费）
• 目标 8-10 年级阅读水平
• 粗体=好句子，黄色=可精简

大声朗读测试： 读出来磕巴就改。 听着自然就留。

快速“变对话”升级表：

一次编辑，大提升： 每篇都这样查一遍。 会形成习惯。 写作自然就对话了。

现在我信了。这是我的对话式写作计划：

立刻改进：

• 全文主动语态（查找“被”、“由”）
• 自然使用缩写
• 直接称呼读者“你”
• 缩短平均句长

结构升级：

• 用问题做标题
• 分层解释（简单 → 详细）
• 加入反问提升互动
• 拆分长段落

编辑流程：

1. 先自然写（别太纠结初稿）
2. 用 Hemingway 检查
3. 大声朗读一遍
4. 修正正式词语

保留内容：

• 具体数据与来源
• 专家权威信号
• 技术准确性
• 清晰结构

需要改变：

• 被动 → 主动
• 长句 → 短句
• 正式词 → 简单词
• 第三人称 → 直接称呼

平衡点： 专业但有人味。 专家但易亲近。 技术但够明白。

感谢大家解惑——对话式语气确实是优化，而非噱头。