域名权重对 AI 搜索还有意义吗？我们的 DA90 竞争对手在 ChatGPT 中输给了小型网站

你对传统 SEO 的理解没错，只是你正发现 AI 搜索完全基于不同的原则。

研究很明确：

Semrush 分析了超过 1 亿次 AI 引用。核心发现：AI 搜索引擎在排序或引用算法中不会使用域名权重（DA）作为依据。

Reddit 和 Wikipedia 虽然 DA 分数一般，但在 AI 引用中极其突出。许多高 DA 网站反而被很少引用。

为什么 DA 不适用于 AI：

域名权重衡量的是：

• 外链数量和质量
• 域名级别的权威信号
• 历史声誉

AI 系统评估的是：

• 内容层面的专业性展示
• 信息的新鲜度与准确性
• 针对具体查询的语义相关性
• 作者/实体权威

两者的脱节点：

DA 是域名层面的指标，AI 则主要在页面和作者层面评估。

DA 90 的网站可能有一般的页面，DA 20 的网站却可以在某些专题上有极佳的内容。

你的客户之所以表现更好，可能因为：

他们的内容在某些网络安全细分话题上展现了更深的专业度。而 DA 90 的竞争对手内容更广泛，但在这些话题上深度不够。

我反复见过这种现象，举几个例子：

案例一：技术文档

一个开发者个人博客（DA 15）在某些小众框架编程问题上，比 Stack Overflow（DA 90+）被引用得更多。原因？博客的文档更深入、更及时。

案例二：行业分析

一家精品咨询公司（DA 35）在某些细分市场分析上，被引用频率超过 McKinsey（DA 95）。原因？他们发布更细致、行业针对性的研究，而不是泛泛的观点输出。

案例三：产品对比

一个小型测评站（DA 25）在某些产品类别上超过了 CNET（DA 95）。原因？他们亲自测试产品，对比更全面。

规律：

深度胜于广度，具体胜于泛泛，新鲜度胜于资历。

启示：

别再追 DA 了，专注于核心主题的内容深度建设。这才是驱动 AI 引用的关键。

我来解释一下为什么 DA 对 AI 没有直接帮助：

DA 的工作方式：

• 汇总全站的外链信号
• 假设权威度能从域名传递到页面
• 依据链接图谱分析

AI 的评估方式：

• 对页面内容进行语义分析
• 评估作者/实体专业度
• 多方交叉验证信息准确性
• 优先考虑新鲜度和相关性

根本性差异：

DA 衡量“这个域名被其他网站信任”。
AI 衡量“这篇内容能否准确回答这个具体问题”。

举例：

DA 95 的新闻网站，可能只有一篇普通记者写的网络安全文章。

DA 25 的安全博客，有 50 篇由有 20 年经验的 CISO 撰写的专业内容。

遇到安全问题，AI 会评估内容和作者，而不是整个域名的外链情况。

新的认知模型：

就像问餐厅推荐一样：

• DA = “这本杂志很有名”
• AI 评估 = “这个人真的常去吃，还懂美食”

你更信谁的推荐？

我们给客户调整策略的方式如下：

以前关注的指标：

• 域名权重（DA）
• 引用域数量
• 信任流 / 引用流
• 页面权重

现在关注的新指标：

1. AI 引用频率

   • 客户在 AI 答案中被引用的频率？
   • 哪些问题会被引用？
   • 用 Am I Cited 等工具追踪

2. 主题权威分数

   • 目标话题的内容深度覆盖
   • 内容集群完整度
   • 语义关系映射

3. 实体强度

   • 知识图谱收录情况
   • Wikipedia 词条
   • 行业数据库收录

4. 内容新鲜度指数

   • 近期更新内容的比例
   • 核心话题的发布频率
   • 最近更新时间的可见性

5. 作者权威

   • 作者资历与行业认可度
   • 跨平台曝光
   • 专家署名

报告转变：

客户以前问“我们的 DA 多少？”
现在问“我们在 AI 上的可见度如何？”

我们仍追踪 DA 以服务传统 SEO，但它已经不再是核心指标了。

我做过一组定量分析，数据如下：

数据集： 分析了 5,000 条带引用的 AI 答案

DA 与 AI 引用的相关性：

• 相关系数：0.23（很弱）
• R²：0.053（仅能解释 5.3% 的变异）

更强相关性的因素：

• 内容新鲜度：0.58
• 主题深度：0.52
• 结构清晰度：0.47
• 作者资历可见：0.41
• 实体识别：0.39
• 域名权重：0.23

含义：

DA 与 AI 引用有一定相关性（不是零），但远弱于其他因素。

单是内容新鲜度就能解释更多的引用差异。

实际建议：

如果只能优先做一件事以提升 AI 可见性：

• 定期更新你的内容（影响最大）

DA 的提升优先级可以放在最后。

品牌视角说明这个变化的重要性：

过去 DA 假设： “大品牌 = 高 DA = 自动信任 = 自动可见”

AI 现实： “谁能给出最好的答案，谁就有可见度，与品牌大小无关”

品牌战略上的意义：

大品牌不能再靠声誉“躺赢”，必须真正拥有本领域的最佳内容。

小品牌机会巨大。AI 不在乎你是不是家喻户晓，只在乎你能否给出比其他人更好的答案。

去中心化效应：

AI 搜索正在根据内容质量而非品牌积累来分配可见度。

战略启示：

不要再追求全网权威，专注于在特定话题上成为最权威的来源。

网络安全小公司能在安全话题上击败大型科技巨头，本地餐厅也能在某类菜系上击败 Yelp。

垂直专业 > 泛泛权威，AI 搜索更是如此。

作为一个花了 15 年提升 DA 的人，这种变化虽然有些打击，但必须接受：

DA 依然有用的场景：

• 传统 Google 排名
• B2B 信誉背书
• 链接建设谈判
• PR 和媒体投放

DA 不再有用的场景：

• AI 引用选择
• ChatGPT 推荐
• Perplexity 源选择
• Google AI Overview 引用

混合现实：

DA 没有“死亡”，在传统 SEO 仍然有价值。但它不再是唯一的权威信号。

我的建议：

• 继续为传统搜索提升 DA
• 不要期望 DA 能带来 AI 可见度
• 分开衡量 AI 可见度
• 针对 AI 引用优化（策略不同）

思维转变：

DA 现在只是众多信号之一，不再是唯一信号。

我们正进入一个多维权威的新世界，不同场景有不同的衡量标准。

这条讨论彻底改变了我对权威的认知。总结如下：

关键洞察：

DA 衡量的是域名层面的外链权威，AI 衡量的是页面层次的内容专业度。这完全是两码事。

为什么我的 DA 45 客户能胜过 DA 90 竞争对手：

• 在特定安全话题上有更深的内容覆盖
• 内容由真正的安全从业者撰写
• 更频繁地更新最新威胁
• 结构更适合 AI 抽取

新框架：

我的改变：

1. 不再为 AI 可见度纠结 DA
2. 把 AI 引用频率作为核心指标
3. 注重话题深度而非域名广度
4. 优先提升内容的新鲜度
5. 构建作者级权威信号

最重要的觉醒：

小品牌完全可以在 AI 搜索中和巨头竞争。这不在于外链积累，而在于能否给出某个问题的最佳答案。

是时候更新我们的报告看板和客户策略方案了。