当 AI 让每个品牌听起来都一样时，如何脱颖而出

当 AI 工具让每个品牌都能发布同样四平八稳的段落时，能赢得引用的，是那些提供了别人没有的东西的内容：第一手证据、鲜明的观点、具体的示例，以及受众自己的语言。答案引擎会综合多个来源，因此一个只重复共识的页面，几乎没有理由让它们点出您的名字。

为什么同质化如今会损害可见度？

想想 AI 答案是如何组成的。系统会检索若干回答某个问题的页面，然后写出一段综合内容。如果十个页面用略有不同的措辞说着同样的话，综合内容只需要其中一个，甚至一个都不需要，因为共识早已充分体现在模型学到的知识里。被点名的页面，往往是那些贡献了独特内容的页面：一个定义、一个框架、一个数字、一条注意事项、一个示例。

我们谨慎地不夸大其中的机制；没有哪家 AI 公司公开其来源选择规则。但 Google 关于有用内容的指南长期强调原创性和第一手专业知识，而综合答案的逻辑也指向同一方向。重复共识，是一个弱势的位置。

差异化内容实际上包含什么？

• 您拥有而别人没有的证据：受众说了什么、客服团队听到了什么、您测试过什么。
• 一个观点：一个有人可能会反对、但经过诚实论证的主张。
• 具体示例：完整的案例，即使是假设的，也能展示该想法的实际应用。
• 受众的语言：客户使用的词语，而这些词很少出现在您的品牌指南里。
• 坦诚的局限：什么时候您的方法并不适用。很少有品牌会这样说，正因如此才显得突出。

证据从哪里来？

大多数品牌拥有的这类素材比自己以为的要多，只是散落在销售记录、评价和社交讨论串中。难点在于将其转化为结构化、值得信赖的内容。

这正是 AI 受众研究平台 SOMIN 为 SNMRush 所做的工作。SOMIN 分析真实的社交对话，识别人们表达的冲突点，从沮丧到憧憬，每一项发现都链接到其背后的帖子。我们对品牌差异化的社媒聆听反复揭示出营销人员中的同一种冲突：一方面面临用 AI 发布更多内容的压力，另一方面又担心这会让自己与其他人毫无区别。打折和堆量是常见的应对方式，但两者都无法建立被引用的理由。

我们把这些证据视为差异化的原材料。如果您所在品类的客户一直在问一个没人回答好的问题，那么回答它就是您的差异点。SOMIN 与其他策略工具的比较解释了为什么以对话为基础的证据不同于调查或关键词数据。

适用于每个页面的差异化清单

1. 这个页面说了哪些排名前五的结果没有说的内容？
2. 这里哪一项证据是我们独有的？
3. 是否有竞争对手会反对的主张？
4. 是否至少使用了三个取自受众表达方式的说法？
5. 是否有完整示例？
6. 是否说明了这条建议在什么情况下不适用？

如果一个页面大部分都没通过，它可能仍会排名一段时间，但不太可能成为助手选择点名的来源。

定义

• 信息增益：一个页面在同类页面已有内容之外新增的信息。这个术语在 SEO 领域被广泛使用；请将其视为一个有用的思路，而非已确认的排名因素。
• 共识内容：复述已被广泛发布的内容。
• 第一手证据：直接收集的数据、观察或经验，而不是从别人那里总结而来。

AI 辅助内容本身是个问题吗？

不是。Google 表示，它根据质量而非制作方式来评判内容，而大多数优秀团队都会在流程的某个环节使用 AI。问题在于未经编辑、缺乏依据的 AI 内容：流畅、看似合理，却空洞无物。我们的姊妹咨询公司 GPT3 Marketing 自 2020 年 GPT-3 API 开放以来一直从事品牌语调体系的工作，他们的立场与我们一致：AI 是起草工具，而证据加上人工编辑，才让成果真正属于您。

智能体工作流也是如此。如果您将研究和起草自动化，输入的质量就决定了输出的质量。SOMIN 案例研究中的代理商展示了以受众证据为基础的工作如何塑造后续的创意。

这与 SEO、AEO 和 GEO 有什么关系？

差异化不是一条独立的工作线，而是贯穿于三者之中。在搜索中，独特的内容更有可能赢得链接和互动。在答案引擎中，独特且表述清晰的答案更容易被选中。在生成式引擎中，独特的贡献更有可能在综合答案中被点名。我们关于 SEO、AEO 与 GEO 的概述展示了三者如何协同配合。

这个季度您应该做什么？

挑出您最重要的十个页面，逐一对照上面的清单检查。对于每个未通过的页面，找出一项只有您掌握的证据，最好来自真实的受众对话，并围绕它重建页面。然后使用衡量 AI 可见度一文中的方法，追踪您所在品类的 AI 答案是否开始提到您。

一个有用的练习：在您动笔之前，先让 AI 助手写出您的下一篇文章。它写出来的就是共识。您的任务，是写出它写不出来的版本，因为它没有您的证据，也没有受众的声音。

脱颖而出，靠的不是喊得更响或发得更多，而是了解别人懒得去了解的受众信息，并把它平实地说出来。