如何在 AI 搜索的考虑阶段进行优化

理解 AI 搜索中的考虑阶段

AI 搜索的考虑阶段是潜在客户评估您的品牌、产品或服务是否能满足其需求的关键节点。不同于传统搜索用户多次点击结果，AI 搜索引擎会将权威来源的信息综合为单一答案。在此阶段，用户正积极调研方案、比较选项，并寻求做出明智决策所需的信息。您的目标，是成为 AI 引擎在回答这类评估性问题时持续引用的来源。

考虑阶段与认知阶段和决策阶段有本质区别。认知阶段关注吸引对某问题的注意力，决策阶段聚焦购买意向，而考虑阶段则是潜在客户评估多个解决方案。AI 引擎优先选择能全面回答对比性问题、突出价值主张并提供具体评估信息的内容。当有人向 AI 询问“适合远程团队的最佳项目管理软件有哪些？”或“如何选择不同的网络安全解决方案？”时，AI 会整合多个来源的答案。被引用即意味着您的品牌成为值得信赖的优选项。

为什么考虑阶段优化对 AI 可见度至关重要

考虑阶段优化的重要性前所未有。研究显示，触发 AI 总览（AI Overviews）的关键词平均点击率下降 15.49%，非品牌词降幅高达 19.98%。这意味着，正当用户最积极调研时，传统网站流量却在下降。然而，这也带来悖论：尽管点击减少，AI 来源流量的转化率却高出许多，部分企业报告 AI 搜索带来的转化率是传统自然搜索的 3-5 倍。

根本原因在于，通过 AI 搜索发现您品牌的用户已做过大量调研。他们看到您的品牌与竞争对手并列，被整合在有关您价值主张的信息中，带着更高的购买意向访问您的网站。AI 搜索的考虑阶段正是品牌建立权威、成为默认推荐的关键。率先优化此阶段的企业正在获得超额市场份额，而后知后觉者将面临成本日益高昂的追赶。

AI 引擎如何评估考虑阶段内容

了解 AI 引擎在考虑阶段如何评估内容，有助于制定有效优化策略。AI 系统采用**检索增强生成（RAG）**技术查找并综合信息。用户提问时，AI 会实时检索，分析高排名页面，并创建带引用的综合答案。这意味着您的内容必须既可被预训练数据集发现，也能在实时搜索结果中检索到。

AI 引擎根据多种互相关联的信号优先排序内容。E-E-A-T（经验、专业性、权威性、可信度）依然是核心，但 AI 模型评估标准比传统搜索更严格。它们关注具名作者及可验证资历、原创研究与数据、清晰展示的第一手经验和透明出处。内容还需结构化优化以便机器理解，如语义 HTML、逻辑标题层级和明确 schema 标记，消除信息歧义。

引用模式显示，列表类内容占 AI 所有引用的 32%，远超其他格式。这是因为 AI 更倾向于从单一全面来源提取信息，而非分散于多页。结构清晰、可扫描的列表更易于 AI 解析、理解并引用。此外，内容新鲜度极其重要，大多数引用发生在发布后 2-3 天内，1-2 个月后下降至仅 0.5%。这要求持续发布保持可见度。

打造能被 AI 引擎引用的考虑阶段内容

考虑阶段优化的核心，是创建直接回答潜在客户评估问题的内容。这需超越泛泛的服务描述，转向全面、基于问题的内容，针对具体评估标准。首先识别目标受众在调研时会提出的具体问题。可借助 AnswerThePublic、Google“用户还问”板块及行业论坛发现这些问题，然后围绕权威、完整的答案构建内容。

**内容结构极大影响被引用概率。**AI 引擎会分析文本块前 160 个字符的关键信息，因此要把最强的价值主张和重要信息前置。使用如 <strong> 标签等语义 HTML 元素突出要点，用清晰的 H2、H3 标题组织内容，确保即使被单独提取也有完整语境。每段控制在 2-3 句，提升机器与用户可读性。让每个标题与段落组合都能自洽表达关键信息，无需依赖上下文。

原创研究和独家数据在考虑阶段具有强大差异化作用。发布原创问卷、案例研究或一方数据，能让内容不可被复制。AI 引擎识别并偏好原创见解，因为这提供独特价值。这些原创内容也为主题权威性奠定基础，使您的品牌成为真正专家而非内容搬运者。将这些研究转化为多种格式——长文、视频、信息图、演示、播客等，最大化在不同 AI 平台和用户偏好下的发现率。

构建考虑阶段主导的主题权威性

主题权威性是围绕核心议题聚合互联内容，向 AI 系统传递不可否认的专业信号。不要只写零散博客，而要打造内容中心，支柱页、分支文章、案例和资源指南通过内部链接彼此强化。这向 AI 展示了您在某领域拥有深厚、复合的知识体系。

举例说明：与其只做一页“网络安全”通用介绍，不如围绕“医疗行业的网络安全”搭建主题中心。中心页涵盖 HIPAA 合规、医疗特有勒索威胁及实施策略，分支文章可为“私立诊所面临的五大网络威胁”“如何选择 HIPAA 合规云存储”“医疗行业数据备份策略”等。案例展示真实服务医疗客户的经验。这一互联体系，让 AI 认为您是医疗网络安全领域的权威，而非泛泛而谈。

内容之间的互联性与单篇内容质量同样重要。用内部链接串联相关内容，形成主题相关性网络。AI 爬取时会将此结构视为深度专业的证据。主题权威性不仅提升单页引用率，也会提升全站被引用的频率。

实现 AI 可理解的结构化数据

通过 schema 标记实现结构化数据，相当于给 AI 引擎一份“备忘录”，明确告知内容含义。这样消除歧义，让内容更值得信任、更易被引用。考虑阶段内容优先添加以下类型 schema：FAQPage（问答内容）、Article（博客/指南）、Service（具体服务）、Organization（公司信息）、Review（口碑/社证）。

现代工具让 schema 实现变得简单。WordPress 的 Yoast SEO、Rank Math 等插件都内嵌 schema 生成器，无需太多技术门槛。对于问答内容，明确标记问题和答案；服务页面用 Service schema 定义具体产品、价格和服务区域；博客用 Article schema 指定作者、发布日期和标题。这些结构化信息帮助 AI 快速理解与信任您的内容。

关键是 schema 标记内容必须页面可见。AI 会核对结构化数据与实际页面内容是否一致，若不符则降低信任度。还要使用如 <header>, <nav>, <main>, <section>, <footer> 等 HTML5 语义元素，进一步增强结构清晰度。语义 HTML 与 schema 标记结合，能多重强化内容的含义和可信度。

在全网建立 E-E-A-T 信号

E-E-A-T 信号远不止网站本身，而是涵盖整个数字化存在。AI 引擎会跨平台、跨数据源评估品牌可信度。这需要策略性地在网站、社交媒体、行业目录、评价平台和第三方报道等处构建一致的权威信号。

作者权威是首要 E-E-A-T 信号。每篇内容都应有具名作者，并注明可验证资历与相关经验。作者简介要写明专业领域、从业年限与相关认证，并链接至 LinkedIn、专业网站或 Wikipedia 等，以便 AI 验证专家身份。这样让匿名内容变成专家背书，AI 更容易信任。

站外权威信号同样重要。活跃于 AI 引擎常用信息源平台。LinkedIn 在 Google AI 总览、Perplexity 中引用频繁，因此应在此发布思想领导类内容。YouTube 视频引用率高，建议制作带完整字幕的教学视频。Reddit 讨论也常出现在 AI 响应中，可参与相关社区。Clutch、G2、UpCity 等行业目录在商业意图查询中被频繁引用，要确保资料完整准确。多平台布局可形成冗余权威信号，加强在不同 AI 系统下的专业形象。

客户评价和证词是 AI 用于评估可信度的社证。主动邀请满意客户在 Google 商家、行业目录及评价平台留下反馈，并认真回应每一条评价。高质量、真实的评价能大幅提升在商业意图查询中的可见度。

优化内容格式与结构，便于 AI 抽取

内容的格式与结构直接影响 AI 是否能轻松抽取、理解和引用。列表和对比类内容被引用最频繁，因为信息有序、便于扫描，AI 可快速解析。编写考虑阶段内容时，用编号列表展示流程、用项目符号列出功能对比、用表格做并排评估，这些格式都便于 AI 精准提取并引用为来源。

要点总结区块是 AI 的高效捷径。在文章开头添加项目符号列出核心观点，让 AI 无需阅读全文便能获取主旨。同样，使用描述性小标题，即便被单独提取也能传递完整信息。比如用“云解决方案如何将 IT 基础设施成本降低 40%”代替泛泛的“优势”。这种具体化有助于 AI 更准确地理解和引用您的内容。

视觉内容也日益影响 AI 的引用模式。加入高质量图片、信息图、图表来展示关键概念，并用描述性 alt 文本解释图像内容。随着 AI 系统日益多模态，它们会同时处理图像、视频、音频与文本。优化视觉内容的标签、标题和 alt 文本，让 AI 能获取相关信息。带完整字幕的视频尤其有价值，AI 能同时处理视觉与文本信息。

监测与衡量考虑阶段表现

衡量考虑阶段优化效果，需追踪传统 SEO 工具未覆盖的指标。Google Search Console 仍是主要分析工具，尽管 AI 专属报告尚在逐步推出。关注 AI 总览数据上线后的表现。追踪特色摘要和“用户还问”排名，这些内容常被 AI 总览引用。特色摘要排名提升，是 AI 准备度的领先信号。

专用 AI 监测工具如 Profound 能跨平台全面追踪。它们每日数百万次检索，衡量品牌在 ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity、Bing Copilot 等平台的声音份额、竞品定位和被引用语境。这些数据揭示哪些查询触发了您的引用、出现频率和上下文，有助于优化策略和发现新机遇。

Google Analytics 也要配置追踪 AI 来源流量。设置自定义分群，区分 ChatGPT、Perplexity 等平台流量，对比这些来源与传统自然搜索的转化率。追踪哪些内容带来最多 AI 流量及背后查询，找出哪些主题最受 AI 青睐，哪些还有待开发。

竞品分析为您的表现提供参照。追踪目标关键词下，竞品在 AI 响应中的出现频率，分析其内容策略。发现竞品薄弱但搜索量大的领域，这些就是您主导考虑阶段查询的机会。

避免考虑阶段优化常见错误

发布未编辑的 AI 生成内容是最致命的错误。泛泛、无灵魂的 AI 内容缺乏 AI 所需的 E-E-A-T 信号，常见事实错误、无独特见解，也无原创价值。AI 引擎能越来越精准地识别低质 AI 内容。应将 AI 作为调研和编辑助手，内容须由专家审核补充独到见解。

忽视技术基础会让所有优化努力付诸东流。如果网站速度慢、不安全或不适配移动端，无论内容多优质，AI 也会降低优先级。确保网站加载快、启用 HTTPS、移动端显示良好，配置 robots.txt 允许如 CCBot 等 AI 爬虫访问。避免依赖 JavaScript 渲染的内容，因 AI 爬虫对其执行能力有限。

只专注网站而忽略全网存在也很致命。AI 会全网抓取信息，若品牌只存在于官网而不在行业目录、社交平台或评价网站，就会错失重要权威信号。要在 AI 经常检索的平台上全面布局。

关键词堆砌和不自然语句反而有害。AI 很容易识别生硬插入关键词行为，并会惩罚此类内容。应先为人写作，关键词自然融入。目标是帮助用户做出明智决策，而不是迎合算法。

忽视内容更新与刷新会导致可见度下滑。AI 引擎对内容新鲜度极为敏感，引用多发生在发布后 2-3 天。要定期用新数据、案例和信息更新现有内容，向 AI 展示您的内容始终权威且相关。

结论：主导 AI 搜索的考虑阶段

AI 搜索的考虑阶段既是巨大风险，也是极大机遇。未优化的品牌将被用户逐渐遗忘，而掌握考虑阶段优化者则会建立难以撼动的市场地位。建立权威的窗口极为有限——先行者已在抢占超额市场份额。

成功需要高质量、以人为本的内容结合技术优化、结构化数据应用和全网权威信号建设。专注创建全面、基于问题的内容，直击潜在客户评估需求。通过互联内容中心，树立无可争议的主题权威性。实施结构化数据，方便 AI 理解与引用。全网建立 E-E-A-T 信号。持续监测 AI 平台表现，并基于数据不断优化策略。

执行这一策略的品牌，将成为 AI 引擎持续推荐的权威来源，在考虑阶段获取远超传统搜索的优质流量与转化。搜索的未来已来，把握今天才能赢得竞争优势。