大家好,我是Jack,专注分享前沿数字营销干货。
AI 搜索(Google AI Overviews、Perplexity、ChatGPT Search、Bing Copilot 等)彻底改变了自然搜索排名规则。传统的SEO正在遭遇巨大挑战,那么你现在应该做些什么来适应新的变化?我的答案是---先提升你的IRS得分。
IRS得分的提高决定了:你的内容能否被 AI 检索系统精准抓取,并直接作为生成答案的“证据块”(chunk)。
今天这篇重磅干货,带你彻底搞懂为什么、怎么做,以及落地模板。读完就能上手优化,让你的网站在 AI 答案里频繁“露脸”!
一、为什么“被 AI 检索并引用”将成为 SEO 核心 KPI?
因为几乎所有主流 AI 搜索都采用了 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 架构:
用户提问 → AI 先从海量网页中检索相关“内容块”(chunk) 再用大模型把这些块拼接、改写成最终答案 - 只有被检索到的块,才有机会出现在答案里
这意味着:
零点击搜索暴增,但“被引用频率”成了新流量+品牌曝光指标 结构化、原子化的内容比长文更容易被切块、被选中 Google、Perplexity 等平台已经在用“chunk 检索频率”“引用率”作为内部排名信号(2025 年 Search Engine Land 数据显示,这类 AI 原生 KPI 已超过传统指标增长速度)
简单说:未来谁的内容更容易被 AI 当成“可靠证据”,谁就赢。
二、IR 得分不是万能药,但忽略它你会掉队
但千万别觉得说有了AI的介入,SEO is dead!只要搜索引擎还在,只要谷歌还在,SEO的核心观念和算法现阶段就不会有巨大的变化。即使是现在的AI即时结果搜索方式也还是需要给用户有价值的可信内容。IR得分的提高并不能百分百提高你的流量,因为大部分的AI搜索并不能带来点击。因此Jack老师只能和你诚实地说,IR得分的提高只是SEO核心工作的第一步:
不同平台算法千差万别(Google 偏 E-E-A-T,Perplexity 更看时效性) 闭源模型随时调整,短期不可预测 复杂查询还是需要完整页面,不会全被短答案抢走
但趋势不可逆:2025 年多家研究显示,AI 答案引用率已与传统排名同等重要。优化 IR 得分,是低成本、高回报的必备动作。
三、AI 检索器到底怎么给你的 chunk 打分?
搜索引擎的检索系统会综合评估以下维度(优先级从高到低):
自包含性 |
chunk 能否独立回答一个完整问题 |
问题+直接答案+最小上下文 |
|
准确性与信源 |
E-E-A-T 信号、作者、日期、来源链接 |
加作者、发布时间、可信引用 |
|
语义密度 |
短文本里塞满实体、关键词、关系 |
用实体名、同义词,避免水话 |
|
结构化数据 |
Schema.org、JSON-LD 让机器直接认出“答案块” |
FAQ、HowTo、Article 类型 |
|
抓取友好 |
首屏 HTML 呈现、无 JS 阻塞 |
服务端渲染、sitemap 包含 fragment |
|
时效性 |
2025 年内容 > 2022 年内容 |
定期更新 + datePublished |
|
用户信号 |
点击、分享、外链 |
自然获取高质量链接 |
|
许可与版权 |
允许被引用的内容优先 |
加 Creative Commons 或明确许可 |
四、10 条立即可落地的优化清单(已按优先级排序)
- 内容原子化:每页拆成多个独立 chunk(一个问题/事实点 + 1-3 句答案 + 可选扩展)
- 加 chunk ID:<section id="chunk-xxx" data-chunk="true">,方便精准引用
- JSON-LD 元数据:每个 chunk 都加作者、日期、描述、许可
- 发布 Content Manifest:站点根目录放一个 JSON 文件,列出所有 chunk URL、主题、版本(超级友好信号!)
- 全面结构化数据:优先 JSON-LD,别只用微数据
- 证据链完整:每个 chunk 带可靠来源链接
- 抓取零障碍:核心内容首屏 HTML、无重 JS、sitemap 包含 #fragment
- 监控引用率:用 Ahrefs、Semrush 或自建脚本监测 AI 答案中出现频率
- 实体一致性:用标准实体名 + Wikidata 链接
五、一个 AI 超级友好的 chunk 模板(可以直接复制改用)
我知道,你看了上面的内容依然云里雾里。一群看抖音看小红书看傻了的憨货!我在下面给你写了个chunk模版,你自己不会写,抄总会抄吧?!这个模板集齐了所有高分要素:自包含、结构化、时效标记、许可声明,一发一个准!你要是再不会就拿我这个模版给AI,让他仿照这个模版填充你的文案内容。
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