真实性与权威性¶

经验、专业知识、权威性和可信度

展现上述每一项要素——经验、专业知识、权威性和可信度——都是在搜索引擎中获得良好排名的关键。尽管这些指南是为 Google 编写的，但其运作原则已在一定程度上被所有搜索引擎采纳。

AI 工具并不具备对这些更为抽象的判断的任何概念。你无法通过提示词要求 AI 在内容中“加入 EEAT”。每一项要素所必需的价值判断具有独特的人类属性，这绝非偶然。假如有一天，AI 工具或 Google 自身公布了能够表明这些价值判断的精确数学信号，那么我们大概就都麻烦了。只需说明一点：我们认为这在短期内不会发生。

在深入探讨 EEAT 各项概念背后的逻辑之前，有必要先解释一下“你的金钱或你的生活”，即 YMYL。本质上，如果网站涉及客户的金钱、生命或安全，或者可能对社会福祉或幸福造成负面影响，YMYL 指的是对每项 EEAT 概念采用更高的标准。根据 QRG：“某些主题具有较高的伤害风险，因为与这些主题相关的内容可能会对人们的健康、财务稳定或安全，或对社会的福祉或幸福产生重大影响。”

对于这些主题，有一种理论认为，EEAT 的某些方面比其他方面权重更高，或者某些网站会因在某一主题上拥有有价值的内容而得到优先考虑。与 Google 算法的许多其他方面一样，我们只能推测。

我们确实知道的，是 Google 通过 QRG，以及其公司博客或 Google Search Central 博客上偶尔发布的文章直接向我们分享的内容。在深入探讨 EEAT 的具体方面时，请牢记 Google 在最新版 QRG 中分享的图示（图 4.1）。

在整份 QRG 中，Google 一再回到可信度这一理念。在其评估体系中，每个彩色区域都会影响网页的可信程度。

经验是 Google 定义的第一个方面。他们认为，在某个主题上拥有第一手经验或生活经历的内容创作者更值得信赖。他们提出：“你会信任哪一种：亲自使用过产品的人撰写的产品评测，还是未曾使用过该产品的人撰写的评测？”

这对 AI 生成内容具有耐人寻味的影响，因为 AI 不可能拥有经验，只能拥有信息。在前几章中，你已经看到，AI 工具会试图通过编造虚假专家或引语来绕过缺乏经验的问题。这类做法会失去信任，也无法满足对经验的要求。

专业知识这一方面关注某个主题所需的知识和技能。尽管技能可能难以评估，但 AI 工具能否在某个主题上具备专业知识，取决于它所接受的训练数据。因此，可以设想 AI 生成内容可能满足这一要求。

权威性（SEO 从业者有时简称为权威）很难准确界定，因为它意味着权威性可以在所讨论网页之外的地方获得。Google 在 QRG 中举出的例子是办理护照。虽然多个网站提供护照续办服务，但官方政府页面才是该主题的权威来源。Google 的算法如何判定这一点仍是未知信号，但许多 SEO 从业者认为，例如，`.gov` 页面会被赋予更高的权威性。拥有 `.org` 页面的一些非营利组织有时也会获得这种可信度，我们将在第 10 章《非营利组织与 AI》中讨论这一点。

让我们将此置于生成式 AI 的背景下来看。AI 创作的内容能否具备权威性？或许可以，前提是它发布在拥有足够权威性来为其背书的网站上，或由具备这种权威性的创作者发布。然而，如果权威来源不能确定 AI 代表其发布的内容是否准确，就可能迅速损害自身声誉。

可信度是 EEAT 的核心，也是 Google 最为重视的方面。可信度指标可以像糟糕的网站设计或恶意软件一样简单，也可以像声誉和评价一样复杂。Google 的定义很有意思，值得分享：

Google 建议其质量评估员审查的方面包括网站的“关于我们”页面、来自其他网站的独立评价，以及页面本身提供的上下文线索。这是再次强调的一次好机会：QRG 包含的是面向人工评估员的指南，并不一定表明 Google 的算法如何运作。不过，我们仍可以从中提取一些有助于网站取得更好表现的信息，例如拥有完整的“关于我们”页面。

Google 接着详细说明了网站应获得低可信度评级的诸多原因：

• ◆ 不清晰或具有欺骗性的设计或导航

• ◆ 事实错误

• ◆ 有害主张

• ◆ 歧视性内容

• ◆ 大量差评显示存在欺诈或犯罪行为

这些信号对于人工质量评估员来说相对容易识别，但要将其转化为数学算法则更加困难。

AI 登场了。我们在第 3 章《搜索、个性化与 SEO》中了解到，搜索引擎正在使用 AI 对网站进行分类和排名，并提取信息用于 AI 概览（AIO），所以它们当然希望网站所有者也这样做。事实上，Google 确实如此要求——2025 年 5 月，⁷ Google 发布了一份指南，以确保你的生成式 AI 内容能在搜索中取得良好表现。

7 https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content

这份指南的核心要点是：尽管 Google 认为网站可以使用生成式 AI 开发内容，但仍要求这些内容准确、相关且高质量。指南还针对元数据提出了一些详细建议，因此我们建议你认真通读。此外，指南还引导读者回到 QRG。

人也可以是权威来源

你最近在 Google 上搜索过自己吗？如果没有，应该去搜一下。营销人员管理自身声誉非常重要。除了整个公司之外，还要确保你了解互联网对你本人和公司高管的评价。如果你还没有使用 Google Alerts 跟踪重要姓名和其他对你有意义的关键词，那么请务必设置好并进行监测。

如今又出现了一个新的难题：你还需要了解 AI 工具如何评价你。务必定期查看 ChatGPT、Claude、Perplexity 以及其他工具对你的说法。例如，使用“[姓名]是谁”这样的简单提示词，就是很好的起点。以 Perplexity 为例，你可以追踪生成式 AI 工具为完成任务所使用的具体网站。图 4.2 展示了 Perplexity 的答案选项卡。

这一功能的好处在于，你可以准确看到主回复中的摘要信息来自哪里。如果 Jenny 想改变驱动 Perplexity 的大型语言模型对她的认知，她就能准确知道哪些来源可能最具影响力。

当 AIO 出错时

与搜索和信息检索中的其他一切一样，也可能出现错误。这些错误通常较为细微，例如第 3 章中的例子：Google 将“木地板”替换为一个假定的更具体说法——“硬木地板”。

下面还有一个例子，突显出如果 Google 继续仅仅因为某些网站被视为某一主题的“权威”，就奖励其中包含错误信息的网站，YMYL 查询可能会如何产生糟糕结果。

Google AIO 对“哪种感冒药最好”这一查询的回复，建议尝试使用苯肾上腺素（见图 4.3）。

问题在于，苯肾上腺素的疗效近来受到质疑。2023 年 9 月，美国食品药品监督管理局（FDA）认定，作为口服药物的苯肾上腺素无效。

Google 掌握这些信息，正如你在图 4.4 的后续搜索中所看到的那样，但它未能在最初回复中准确地将其纳入考量。

这段简短的交互再次说明，你不应相信大型语言模型能提供准确的医疗建议。

预测性内容是一项竞争优势

读完 QRG 后，你可能会想，自己究竟还能如何使用 AI 生成内容，但其实方法很多。只要负责任地使用，AI 技术的处理速度足以改变竞争格局。

AI 辅助内容最大的优势之一，是能够利用搜索量、客户支持数据库、聊天机器人数据，甚至竞争对手数据等大型数据集，在客户意识到自身需求之前预判他们将需要什么。以第 2 章《客户需求》中 Amazon 的 AI 机器人 Rufus 为例。它通过预判客户需求，为客户创造了愉悦的体验。

利用 AI 更全面地构建客户旅程，能够通过多种方式引起客户共鸣：

• ◆ 自然语言处理（NLP）通过采用客户也可能使用的关键词，提供客户易于理解且对 SEO 友好的内容。

• ◆ 无论客户在何处、以何种方式与品牌互动，信息传递的一致性都能形成令人安心的接触点，打造真正的全渠道体验。

• ◆ 如果真实可信地讲述与情感相关联的故事，便能增强客户对品牌的好感。

• ◆ 以操作指南、指南手册、教程和网络研讨会形式呈现的详细信息内容，能够增强客户信心。

• ◆ 互动问答和调查能够吸引客户参与，并带来更多数据收集机会。

在你兴奋地打算用 AI 替代所有内容创作之前，请考虑到：如果处理不当，上述每一点都伴随着风险。AI 当然可以协助支持内容项目；我们就曾用它帮助寻找研究资料，并识别本书遗漏的主题。不过，我们明确不会让 AI 替我们写这本书，因为 AI 无法匹敌我们数十年的第一手经验。

关于 AI，有几项关键事项需要牢记：

• ◆ AI 无法像人类一样写作。

• ◆ AI 缺乏批判性理解主题、进行评估和提供洞察的能力。

• ◆ AI 无法取代数十年的现实世界经验和人类洞察。

• ◆ AI 可以就主题、关键词、标题、大纲，以及对生硬或语法错误句子的修改提出建议。

品牌不应使用 AI 生成百分之百的内容，尤其是在原创性、真实性和准确性至关重要的领域。品牌不能冒可能损害自身品牌完整性或消费者信任的风险。

即使是使用 AI 的知名品牌，也可能无意中未能做到完全真实可信。

你可能熟悉的一个例子，是 Gap 在 2024 年总统选举后推出的团结宣传活动。⁸ 他们生成了一张红蓝各占一半的连帽卫衣图片。在遭到客户及广大网民的强烈反对后，他们承认这件连帽卫衣由计算机生成，并未在其任何门店或线上渠道实际销售。

8 https://www.business.com/articles/social-media-brand-fails/

使用 AI 生成内容的另一个常见陷阱，是缺乏事实核查。让 AI 工具撰写并发布未经人工审核的内容，几乎总是灾难的配方。正如“CNET 发布含有财务错误的内容”侧栏所述，CNET 为此付出了惨痛代价。

Futurism 指出了 AI 生成内容带来的若干问题。比如在 Sports Illustrated，内容以虚构的 AI 生成作者姓名和头像照片发布；¹² 在 BuzzFeed，AI 生成的旅行文章几乎没有原创性，多篇文章使用相同措辞，还提供虚构或过时的建议，例如推荐去根本不存在的餐厅用餐，或前往早已关闭的景点。¹³

12 https://futurism.com/sports-illustrated-ai-generated-writers

13 https://futurism.com/buzzfeed-publishing-articles-by-ai

这里有两个重要教训。第一，在任何类型的内容生成中使用生成式 AI，都需要人工监督。人工必须参与编辑和事实核查流程，并再次确认 SEO 元素不会对人类体验产生负面影响。第二，使用的 AI 生成内容越多，内容就越缺乏真实性，这可能会侵蚀品牌声誉。

品牌声誉

许多 SEO 从业者在优化网站时，没有意识到品牌声誉和真实性的重要性。营销团队可以把每件事都做好：打造一个易于访问且引人入胜的网站，创作满足客户需求的优质内容，并在社交媒体上保持一致且有吸引力的形象。但如果公司因销售劣质产品或欺骗客户而声名狼藉，所有这些努力都将付诸东流。

Google 在《搜索质量评估员指南》（QRG）中用一整节讨论声誉，特别提到了公司、内容创作者和网站的声誉，以及客户评价：

QRG 建议了如何正确评估评价，并提供了可用于评估网站的搜索示例，例如 [brand] reviews -site:brand.com]（其中，“brand”代表你的品牌名称和网站）。例如，如果你的品牌是“WidgetsRUs”，查询应写为 [WidgetsRUs reviews -site:widgetsrus.com]。这样就能找到与查询“[brand] reviews”（不含引号）匹配、但不在该品牌网站上的结果。虽然这些是给人工评估员的指引，但推测 Google 很可能也在算法中进行类似的评估，并不牵强。这进一步表明，即使没有实际指向网站的链接，品牌提及仍有可能被追踪和评估，并作为衡量网站声誉的依据。

负面报道就是负面报道

不过，考虑到 Google 对声誉的重视，就不难理解，为什么负面报道会让一家公司陷入困境，无论报道中是否有指向该公司网站的链接。商业改进局（Better Business Bureau）给出的 F 级评级，可能表明一家公司存在严重问题。Yelp 或 Google 上接连出现的差评，也可能迅速毁掉一家公司的声誉。

虽然这些评价很少包含直接指向相关网站的链接，但经验告诉我们，它们仍然可能严重损害网站的 SEO。监测品牌声誉和公众情绪，已成为 SEO 策略的重要组成部分。AI 工具可以帮助大规模开展这项工作。监测品牌声誉的最佳方法之一，是使用 ChatGPT 或 Perplexity 这样的生成式 AI 工具，它们会在生成回答的过程中进行搜索。

最近，SEO 社群里流传着一件颇有意思的事：有人试图把负面搜索结果压下去，以掩盖自己又卷入了一场重大诉讼的事实。其他营销人员甚至围绕这个主题写出了整本书。

我们从中认识到，一旦陷入这种困境，就很难脱身。一旦客户不再信任你或你的产品，就很难摆脱这种负面印象。例如，我们在 ChatGPT 中查询了一个多年来屡次遭到负面报道的品牌。ChatGPT 搜索了网络，返回了有关该公司破产及其所面临争议的信息。图 4.5 则展示了查询声誉良好的品牌时会得到什么样的结果。

虽然我们对图片做了裁剪，但即使声誉很好的品牌，也会有“挑战与批评”，因此，仔细监测自己品牌的情况很重要。如果 REI 的某位团队成员想着手处理这些问题，图 4.6 所示的新版 ChatGPT 会在页面右侧列出正面提及的来源和引用。这位成员只需提示 ChatGPT 提供批评意见的来源，就能获取相应信息。

我们强烈建议所有 SEO 从业者和营销人员定期使用所有可用的 AI 工具进行搜索，了解外界如何看待自己的公司、公司高管和主要产品。

从这几个样例可以看出，你实际上无法控制大型语言模型在生成式 AI 工具中返回什么内容。这就是为什么生成式引擎优化（GEO）这个概念如此荒唐。这些本质上仍然是 SEO，以及更广义的营销工作。你可以做好 SEO 的所有工作，但如果品牌声誉依然不佳，就无法在搜索或生成式引擎中获得良好的排名，而生成式引擎无论如何仍主要依靠搜索来生成结果。更糟的是，如果你的品牌声誉不佳，ChatGPT 这样的生成式引擎很可能会突出这一点。