AI更爱AI写的内容？用这套「反人性」写作招式，修炼碳硅双料爆款！

营销干货

发布时间：2026-01-16 作者：

AI更爱AI写的内容？用这套「反人性」写作招式，修炼碳硅双料爆款！

AI内容偏好研究

打造碳硅双赢爆款

在AI时代，内容创作面临着新的挑战与机遇。如今流量入口正从“搜索框”向“对话框”迁移，内容不仅要满足人类读者的需求，更要兼顾AI这一新兴的“硅基读者”。2025年7月《美国国家科学院院刊》的研究表示，大型语言模型存在“AI-AI偏见”，更倾向推荐AI生成的内容。那么，如何打造能同时吸引硅基与碳基读者的“爆款”内容呢？

AI偏好的内容类型

传统的SEO策略正在失效，AI搜索时代需要全新的内容策略。根据多项实验研究，三类内容在AI推荐中表现突出：

01 榜单类文章
当AI回答比较、筛选、推荐类问题时，会优先寻找结构清晰的评估内容。比如“2025年五大AI工具榜单”这类文章，它为AI提供了现成的分析框架，分模块的结构能让读者、搜索引擎和AI都能快速“锁定”答案，大大提高AI信息获取效率。

02 产品测评

深度测评内容要数据化、指标化，避免模糊的主观评价，这样才能为AI提供详细的判断依据。例如在测评一款电子产品时，详细列出各项性能指标、使用时长、续航能力等数据，能让AI更准确地了解产品特点。

03 研究报告

权威机构（政府监管、学术机构、行业领军组织等）发布的研究报告，经严格审核、同行评审，依托深厚专业积累与公信力，其数据与结论为可靠基础信息，契合AI构建知识体系对优质数据和高质量信息的依赖，且便于AI追溯验证，AI会优先参考以保障答案内容准确可信。

AI喜爱的文章结构

01 问答式（FAQ）结构

适用场景：用户有明确疑问，需要直接答案
AI偏好原因：与AI的问答逻辑完全一致，便于直接提取答案
示例结构：

问题：直接、明确地提出用户最可能询问的具体问题，如烟酰胺类护肤品适合所有肤质使用吗？
直接回答：第一句话直接给出核心答案，避免铺垫；使用肯定或否定的明确表述。
详细解释：对直接回答进行展开，提供客观事实、作用原理、普遍情况说明，增强说服力。
特殊情况：使用数字序号或符号列出例外情形、风险或实操建议，提升AI的信息提取效率。

02 对比式结构

适用场景：用户需要在多个选项（如产品、方案、场景）之间做选择时，AI偏好清晰的对比维度。
AI偏好原因：提供清晰的对比维度，便于AI生成决策建议
示例结构：

对比主题标题：直接点明对比对象，如2%浓度烟酰胺精华 vs 5%浓度烟酰胺精华，怎么选。
对比维度清单：列出3-5个关键判断标准，如功效强度、肤质适配性、使用周期、见效时间。
分项详细对比：每个维度下展开具体说明，避免模糊描述。
选择建议：根据用户画像给出推荐逻辑，如对于护肤新手或敏感肌，追求维稳和初步提亮，建议从2%浓度开始建立耐受。
对比表格（可选但强烈推荐）：用Markdown表格呈现，AI解析准确率更高。

03 步骤式结构

适用场景：用户需要知道“怎么做”时，AI偏好可执行的步骤化内容。
AI偏好原因：结构化的对比维度帮助AI快速匹配用户查询中的关键词，直接提取表格数据作为答案。
示例结构：

操作目标：明确要解决的问题，例如如何正确建立烟酰胺耐受。
前置条件：列出准备工作（如材料、工具、权限）。
分步操作：用数字或符号标记步骤（每步100字内），包含具体参数（如准备工作、时间、成本、用量等）。
注意事项：提示常见错误或易忽略细节。
预期结果：说明完成后的效果。

提升AI引用的关键要素

图片优化是提升AI引用的重要要素之一。为每张图片添加描述性文本（Alt text），能让AI更好地理解图片内容。使用图标突出关键数据点，能吸引AI的注意力。将核心发现以图表形式呈现，实现关键结论可视化，能让AI更直观地获取重要信息。例如在一篇关于产品销售数据的文章中，用图表展示不同时间段的销售数据，能让AI快速提取关键信息。

权威性建设也是关键。建立E-E-A-T（经验、专业、权威、可信）体系是获得AI信任的基础。通过第一人称叙事和具体的时间线、场景细节、结构化案例，证明对产品有真实、深度的使用经验，体现经验（Experience）。强化内容作者背景展示、引用行业标准、技术参数和专利等数据，展示专业度（Expertise）。通过行业背书、赛事合作和内容覆盖度建立权威形象，体现权威（Authoritativeness）。展示真实用户反馈、提供确凿的企业联系方式和联系人信息，并为数据添加来源链接，定期更新过期内容，保证可信（Trustworthiness）。

AI - AI偏见的战略应用

PNAS研究证实了LLMs存在显著的“同类偏好”，即更倾向于推荐由AI生成的内容。这一发现为内容营销提供了新的思路。悠易科技建议采用AI打底，人工润色的方法，先用AI生成内容框架，确保结构符合AI偏好，再注入人性化表达，让内容既有AI喜欢的结构，又有人文情感。

结构化优先也是重要策略，采用AI友好的内容结构，如清晰的标题层级、列表式表达，能让AI更轻松地识别和理解内容。

数据驱动同样关键，用具体数据代替模糊描述，提升内容的信息密度。比如在描述一款产品的性能时，用具体的参数和测试数据，而不是笼统地说“性能领先”。这样的内容能更好地满足AI的偏好，提高被推荐的概率。

平台差异化策略

不同的AI平台有各自的内容偏好，需要针对性优化。豆包偏好生活化、场景化内容，适合消费决策类信息。比如在推荐一款日用品时，可以结合日常生活场景，描述产品的使用体验和优势，这样更容易被豆包推荐。DeepSeek注重专业深度和数据佐证，适合B端内容。对于商业分析、行业研究等内容，要提供详细的数据和专业的分析，才能满足DeepSeek的要求。

Kimi擅长处理长文本，偏好结构化、可溯源内容。在撰写长文章时，要采用清晰的结构，并且为内容提供可靠的来源，方便Kimi进行处理和引用。元宝背靠腾讯生态，重视微信系信源和多格式文档。如果内容能与微信生态相关联，或者以多种格式呈现，如文档、图片、视频等，会更受元宝的青睐。了解不同平台的偏好，能让品牌内容在各个平台上获得更好的推广效果。