为 AI 可见性创作原创研究真的值得吗？看起来投入巨大

我为大型企业（$10 亿+）和中型企业（$3千万-$1亿）都做过原创研究项目。以下是实际情况：

“10 倍引用率”的说法准确但有误导性：

• 是的，研究内容被引用的次数是博客的 10 倍
• 但企业级研究被引用的次数是中型企业的 100 倍
• 差距确实存在，虽然不公平

决定研究被引用的实际因素：

中型企业可以取胜的地方：

1. 细分领域专业性 - 不要研究“大众市场趋势”，而是研究“500 人以下制造业公司的营销趋势”。

2. 专有数据 - 你有竞争对手没有的数据：客户行为、使用模式、支持工单。

3. 速度 - 可以在企业慢动作前研究新兴话题。

中型企业的真实 ROI：

• 第一年：AI 引用极少（打基础）
• 第二年：开始出现在细分领域查询中
• 第三年及以后：如果持续投入，回报复利增长

确实有效，但这是一场 3 年的赌注，而不是短期活动。

没有 $5 万预算？以下是我们用极低成本做研究的方法：

低成本研究方式：

1. 客户调研

   • 成本：约 $2,000（问卷工具+激励）
   • 样本：200-500 位客户
   • 角度：只有你的客户能回答的问题

2. 专有数据分析

   • 成本：仅为员工时间
   • 来源：你的产品使用数据
   • 角度：平台中匿名趋势

3. 专家访谈合集

   • 成本：时间+小额酬劳
   • 方法：访谈 20+ 行业专家
   • 角度：“20 位专家谈 X 话题”

4. 趋势分析

   • 成本：极低
   • 方法：对公开数据进行独特分析
   • 角度：原创分析而非原创数据

我们的经验：

关键点： 内容要真正有用且独特。精心完成的 $5,000 研究可以胜过草率的 $5 万研究。

分享一下哪些研究内容实际上会被 AI 引用：

高引用内容模式：

1. 具体统计数据——“73% 的 X 做了 Y”常被引用
2. 对比数据——“X 与 Y”类研究被频繁提取
3. 趋势数据——年度变化
4. 基准数据——“平均 Z 为 123”

我们用 Am I Cited 测量的结果：

带原创研究数据的内容：引用率为 4.3 倍 带第三方数据的内容：引用率为 1.8 倍 无数据内容：基线为 1 倍

但比数量更重要的是：

可提取性——AI 是否容易提取你的数据？格式很重要：

• 好： “根据[贵公司]的研究，67% 的营销人员……”
• 差：数据藏在 PDF 的第 12 段

可验证性——AI 能否交叉验证你的论断？

• 好：有方法说明、样本量、日期清晰
• 差：“研究表明……”却无出处

独特性——数据是否独一无二？

• 好：只有你公司有这些见解
• 差：重复大家都在说的内容

我的建议： 投资研究前，先审视公司已拥有的独特数据。多数公司都坐拥“金矿”却没有意识到。

我曾在一家大型研究公司工作。揭秘一下我们的运作方式：

大企业的研究机器：

• 50+ 人研究团队
• 年度研究预算 $500 万以上
• 多渠道推广
• 已有品牌权威

中型企业可以学到什么：

1. 他们没你想的那么聪明——很多企业研究其实是重复调查，样本大但洞察浅

2. 他们做不了细分——Gartner 不会写“宠物用品电商的营销自动化”，你可以

3. 他们效率低——企业级研究需 6-18 个月完成，你 6-8 周即可发布

4. 他们成本高——他们的研究要巨额投入才能盈利，你的研究只需实用

真正的竞争对手： 你不是和麦肯锡抢“大众市场趋势”，而是在细分领域和其他中型企业竞争。

实际上，大多数直接竞争对手根本没有做原创研究。这正是你的机会。

战略聚焦： 找出 AI 关于你领域最常被问的 5-10 个具体问题，专门做出能回答这些问题的研究。不需要“大而全”。

分享一个研究失败的教训。

我们的错误：

花 $8 万做了一份“行业现状”报告。

• 2,000 个受访者
• 精美设计
• 60 页图表
• 大规模推广

结果：

• 有一些媒体报道
• 下载 500 次
• AI 可见性：几乎为零

问题出在哪里：

1. 太宽泛——“行业趋势”已被大公司垄断
2. 无独特角度——问了大家都在问的问题
3. PDF 格式——AI 难以解析
4. 没有网页版本——AI 更喜欢 HTML
5. 一次性发布——没有跟进或更新

我们的收获：

研究本身没问题，策略错了。

如果重来一次：

• 聚焦细分领域（具体细分市场）
• 独特视角（没人问的问题）
• 网页优先（HTML+结构化数据）
• 数据点分散在文章中（不只 PDF）
• 每年更新（积累被引用权益）

仅仅做研究还不够，还要做 AI 能找到、解析、引用的研究。

不必一开始就大投入。以下是一种循序渐进的方法：

第一季度：微型研究

• 快速客户调查（100 份样本）
• 一个聚焦洞察
• 一篇带有关键发现的博客
• 跟踪是否被 AI 引用

第二季度：有效则扩大

• 更大样本量
• 更多问题
• 专属着陆页
• 监控 AI 引用

第三季度：验证后做全量研究

• 全面报告
• 多篇内容产出
• 全面推广
• 建立基线数据

这种做法：

• 在大投入前验证需求
• 逐步锻炼研究能力
• 逐步向领导层展示 ROI
• 降低风险

我们的结果：

• Q1 微型研究：3 次 AI 引用
• Q2 扩大研究：12 次引用
• Q3 全面报告：40+ 次引用且持续增长

每个阶段的收益都为下阶段提供资金，比一开始就要 $5 万预算更容易获得支持。

这条讨论彻底改变了我的想法。以下是我的新计划：

我曾经的误区：

1. 要和巨头竞争——其实没必要，我们可以主导细分领域。

2. 需要巨额预算——先小规模验证，再逐步投入。

3. 研究=PDF 报告——网页优先，HTML 内容，可提取统计数据。

4. 一次性项目——这是一项多年计划，而不是一场活动。

我们的新方案：

第一阶段（Q1）：验证想法

• 针对具体痛点调查 200 位客户
• 产出一篇聚焦洞察的博文
• 观察 AI 是否采纳
• 预算：$3,000

第二阶段（Q2）：有效则扩大

• 更大规模调查，更多问题
• 专属着陆页
• 用 Am I Cited 追踪引用
• 预算：$8,000

第三阶段（Q3-Q4）：验证后全面推进

• 全面年度报告
• 多篇衍生内容
• PR 与分发推广
• 预算：$25,000

思维转变： 我们不是在做“内容”，而是在打造可复利的引用资产。ROI 的计算不看第一年，而要看第 2、第 3 年。

我们要聚焦的细分领域： [我们特定行业细分市场]——这里大公司不重视，但我们的客户极度渴望数据。

感谢所有人。这个方案现在真的可执行了。