I Wrote 100+ Blog Posts for the Ahrefs Blog. Here’s What I Learned.
写营销内容的努力程度和结果是没啥直接关联性的，但如果你写的内容就是要克服一些难题，提出独特观点，就需要努力，而这样的努力，可以给你带来优势，而对于结果，也并不一定好。
拼凑的内容和基于经验的内容，读者是容易发现出来的（搜索引擎更可以），因为这里藏着“具体问题的细节”，以及你是怎么理解，怎么解决的，这部分内容是不可替代的，是可信的。
始终保持提供新的观察视角，提出新的，有差异化的观点，这样的内容，AI想不出，AI和搜索引擎喜欢。
作家摩根·豪塞尔所说，“写作是一场效率游戏。在最少字数里说最多内容的人获胜。”，这给了我一个新的视角，以后写内容尽可能精炼。
要想变好，就要多写，这是技能，是能锻炼出来的。
How to Track and Analyze Your AI Traffic
可以通过GA4查看AI访问来源，自己的内容是不是出现在各种GPT搜索结果里了。
LLMs Don’t Reward Originality, They Flatten It
LLMs don’t reward firsts. They reward consensus.大模型不奖励原创，而是奖励共识。也就是很多人传播，才会出现在输出的总结内容里。
形象的一个比喻，GPT给答案，搜索引擎给地图。
Semantic SEO: The Advanced Skill Most SEOs Pretend to Understand
语义返回搜索结果，就不仅仅基于关键词字面上，而是词背后的需求意图、概念对等的一个结果。
对谷歌来说，成本、用户需求、效果三个维度的考虑，不可能完全使用语义化搜索替代关键词搜索。
“如果你正确做SEO，你已经在做语义SEO了。只是大多数人没做好。” ，以往做SEO多多少少都是在做语义化的事情。语义SEO的本质是“让机器更懂品牌内涵”。
How to Build an SEO Topical Map (With Template)
网站的话题结构树，应从 品牌相关、有商业价值、有潜在流量 三个角度来设计。
这篇文章可作为SEO内容策略的核心SOP看待
What Is llms.txt, and Should You Care About It?
缺乏数据支持：目前无证据表明 llms.txt 能提升AI检索效果、流量或模型准确性。
llms.txt 是一个有趣但未经验证的概念，目前缺乏实际效用和行业支持。建议保持观望，优先优化已验证的SEO策略，避免分散资源。
GEO, LLMO, AEO… It’s All Just SEO
目前SEO与GEO的核心机制高度重叠，两者差异更多是技术细节而非策略本质。
LLM喜欢：核心页面（首页/产品页/关于页）原文、文档类内容（PDF/白皮书）
“无论是优化搜索排名还是生成式AI输出，核心都在于建立品牌在特定主题领域的内容权威性。与其纠结术语差异，不如专注于创建高质量、结构化、多维度分布的内容生态。” ——Ryan Law
LLMO: 10 Ways to Work Your Brand Into AI Answers
Entity，实体是具有明确定义的名词（如品牌、产品、人物、地点），它们在知识图谱中通过属性和关系相互连接。例如：
- 品牌实体：Herman Miller（属性：人体工学、高端）
- 用户问题实体：“改善坐姿”“办公室健康”
Do entity research—not keyword research。关键词是静态的短语（如“人体工学椅子”），而实体是动态的、具有丰富语义关联的概念（如“Herman Miller”关联“办公家具”“舒适性”“高端品牌”）。实体能更精准地映射品牌在特定场景中的价值。
实体研究是让品牌在LLM时代占据主动的关键。它通过构建品牌与场景的语义网络，使品牌在非结构化对话中自然浮现，而非依赖用户主动搜索特定关键词。这一策略不仅适用于LLM优化，更是未来品牌长期竞争力的核心布局。
To get mentioned in similar, commercially valuable LLM product recommendations, you need to build strong associations between your brand and related topics.品牌要与话题强相关，所以要写针对话题的内容，带上品牌。
操作步骤
- PR驱动品牌-话题关联
- 策略：通过新闻稿、评测、付费赞助等方式增加品牌在垂直领域的曝光（如Herman Miller通过273篇”人体工学”相关报道成为办公椅领域权威）。
- 工具：用Ahrefs Rank Tracker监测话题声量份额（Share of Voice）。
- 内容嵌入引用与统计数据
- 技巧：在内容中插入可验证的引用（如专家言论）和独家数据（如”87%的用户表示X产品提升了效率”），提升被LLM引用的概率。
- 格式：保持内容简洁（LLM通常仅引用1-2句话）。
- 实体研究与Wikipedia优化
- 方法：使用工具（如Ahrefs AI Content Helper、Inlinks Entity Analyzer）分析品牌实体覆盖度，补充缺失的关联实体。
- Wikipedia策略：遵循”显著性、可验证性、中立性”原则创建或优化品牌词条，间接提升LLM训练数据中的品牌权威性。
- Reddit用户生成内容（UGC）运营
- 重点：在Reddit等社区推动真实用户讨论品牌，避免操纵性行为。例如，通过高质量内容吸引用户自发提及品牌。
How To Stand Out in an Ocean of AI Content
https://ahrefs.com/blog/how-to-stand-out-from-ai-content/
To stand out in a sea of commodity content, you have to go beyond the rote copy/pasting of information and find other ways to add value.
Thankfully, there are three ways you and your squishy human brain are uniquely qualified to add value beyond AI: experimentation, experience, and effort.
人类优势的三驾马车
实验（Proprietary Data）、经验（Dirty Hands）、努力（Effort）是AI无法替代的差异化竞争力。让AI处理低端内容（定义/摘要/清单），人类专注高价值领域（实验/经验/复杂体验）。
人类应聚焦”内容深度”而非”内容广度”，用差异化策略对抗AI的效率优势。
策略1：实验 → 创造独家数据
- 方法：
① 行业调研（例：Aira年度链接建设报告）
② 分析自有数据（例：用1.5亿Google Analytics数据做基准报告）
③ 打破常规测试（例：Patrick Stox验证屏蔽热门页面对SEO的影响）
④ 验证行业假设（例：SparkToro用数据证明邮件营销的可靠性）
策略2：经验 → 展示实操痕迹
- 方法：
① 第一人称叙事（例：Ahrefs SEO总监分享真实优化案例）
② 用户证言+过程记录（例：Mateusz采访真实营销人员）
③ 原始证据呈现（工具截图/访谈视频/参考书籍照片）
④ 亲身实践（例：作者亲测100+SEO通讯并评分）
策略3：努力 → 超越文本的内容形态
- 方法：
① 创意载体：漫画（Postmark邮件指南）、纪录片（Paddle收购案例）、儿童绘本（Ahrefs寓教于乐）
② 工具开发：免费实用工具（Veed的TikTok下载器）
③ 互动体验：游戏化设计（Typeform的星球大战版NPS调查）
How “Deep Content” Will Protect Your SEO in the AI Era
如何识别深度话题
- 使用工具（如Ahrefs Keywords Explorer）筛选不触发精选摘要的关键词，因为Google已认为这些查询需要更复杂的回答。 原文
- 分析用户搜索意图：若用户需求包含“详细流程”“个性化建议”或“数据驱动的方法”，则属于深层话题。
- 直接测试：将话题输入ChatGPT，若其回答空洞（仅“是什么”而非“怎么做”），则适合深度挖掘。
实践建议
- 选题策略
- 优先选择需专业知识、经验或数据分析的领域（如技术SEO、数据分析方法）。
- 利用工具排除已触发精选摘要的关键词，专注“未被满足的需求”。原文
- 内容设计
- 结构化呈现：提供模板、步骤清单、案例库（如Ahrefs的SEO审计模板）。
- 增加互动元素：如测验、工具推荐、可下载资源。
- 注入个人风格：通过叙事、幽默或争议性观点提升可读性。
- 长期维护
- 定期更新内容以反映最新趋势（如AI工具的变化）。
- 通过用户反馈迭代内容，持续提升深度与实用性。
SEO Writing: 8 Steps to Create Search-Optimized Content
本文可作为SEO内容写作的SOP
原创性的四个维度：专家访谈、亲身经历、实验数据、深度研究 增加内容独特性。例如，用30天只喝代餐的经历写减肥产品评测，或通过实验验证营销策略效果，这些方法让内容更具说服力。
Ahrefs内容总监Ryan Law指出：”如果一篇文章能轻松完成，其他人也能做到。” 这句话揭示了高质量内容的本质——需要投入时间研究、实验和优化，而非依赖捷径。
SEO Writing Tools (Do You Really Need Them?)
Hemingway：简化复杂句式，突出可读性问题（如冗长句子、被动语态）。
人机协作：将工具用于重复劳动（如大纲、元描述），保留人类创造力（如深度分析、创意优化）。
63% of Websites Receive AI Traffic (New Study of 3,000 Sites)
63%的网站至少获得一次AI聊天机器人访问，即每3个网站中就有2个可见AI流量。
AI流量的主要来源，三大主导平台：
- ChatGPT：贡献50%的AI流量（最大单一来源）。 原文
- Perplexity：占30%，Gemini：占18%。
- 其他平台（Claude、Copilot、Mistral、Jasper）合计不足2%
