資訊的新經濟學:首席執行官在人工智能時代獲得引用的指南

TL;DR:在這個充斥著低成本、人工智能生成內容的世界中,真實、新穎、可驗證的資訊的價值急劇上升。創造「終極指南」來重複現有知識的舊套已經過時。.這需要有紀律地專注於透過原創研究和專家、以人為導向的洞察力來創造具有真正「資訊增益」的內容。

我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。

在數位行銷領域中,有許多令人眼花撩亂的新縮略語-GEO、GAIO、LLM SEO-都試圖定義搜尋的新領域。儘管術語不斷變更,但基本的策略要求卻非常清楚:遊戲已從贏得「排名」轉變為贏得 AI 的「推薦」。

我花了多年時間建立 AI 模型,我想提供一個基於第一原則的觀點。關於點擊率暴跌的可怕數據是真實存在的,但前進的道路不在於找到新的訣竅。而是要了解資訊本身價值的根本性經濟轉變。

原則 1:您必須告訴世界一些新事物(資訊獲取的任務)

想像一下公關公司發現他們的新客戶沒有任何有新聞價值的內容時的恐懼。多年來,大部分 SEO 內容產業都是這樣運作的。X 終極指南」的玩法,目的是將每個網站都變成小型維基百科,效果非常好,讓網際網路充斥著一般、重複的內容。

當數以萬億計的網頁遵循相同的最佳實作時,它們並沒有告訴世界任何新的東西。

AI 的主要功能是為使用者綜合這些現有的知識。它不需要另一篇博文來完成這項工作;它需要一個確切的來源。如果您的內容並非獨一無二,為什麼人工智能會使用您的資料重新訓練其模型,或更重要的是,在答案中引用您的品牌?

原則 2:使用 AI 輸入,而非 AI 輸出

我看到一個危險的趨勢正在出現:企業正在使用 AI 生成的輸出內容來創造他們的「資料驅動」內容。這是策略上的死胡同。正如我喜歡說的,這就像是要求人工智能使用自己的汗水為自己補充水分。

生成式人工智能的結果,就其本質而言,是衍生的、稀釋的,而且可能是幻覺。人工智慧模型的創造者最不希望的就是以這些二手、可能有瑕疵的資訊來重新訓練模型,進而降低模型的品質。

勝利的策略是使用 原始輸入類型相同:原始資料、專家分析和實際經驗。儘管我們大多數人無法存取 X.com 資料防火管或全部的 Google 書籍,但我們可以創造自己的高品質輸入。

原則 3:保持人工撰寫

雖然完全自動化內容創作可能很吸引人,但這在策略上是短視的。AI 撰寫的內容在統計上可被其他 AI 系統識別,而且無法複製標示真正權威的細微差異。

人工智能無法自發地產生生活中的個人經驗、微妙的幽默感,或來自多年實踐的逆向洞察力。人工智能模型正是在尋找這些獨特的人類元素,以豐富自己的總結。您的人類專業知識就是您最終的護城河。

Mercury 個案研究:我們如何將這些原則應用於 mtsoln.com

在 Mercury,我們決定將此哲學直接應用於我們自己的數位網站 mtsoln.com。我們的目標是超越「LLM SEO Service」這類關鍵字的簡單排名,成為企業領導者在人工智慧的策略影響方面可引用的權威來源。

  • 我们的 「信息增益 」玩法:我们没有再发布一份普通的 「十大 AI 工具 」列表,而是委托并发布了一份专有研究报告:"The APAC Search 2025 Outlook."我們調查了亞太地區的 50 位 C 級主管,以收集有關 AI 採用率、營運挑戰和策略優先順序的獨特資料。這創造了一個高成本、獨特且有附加價值的資產。
  • 使用 AI 進行輸入,而非輸出:我們使用自己的 AI 助手 Mercury Muses AI,而非 撰寫報告,而是 處理原始輸入。它分析原始調查資料以找出統計相關性,並產生初步的圖表。這加速了專案的分析階段。
  • 保持以人為主:我們的人工策略人員接下來將這些經過 AI 處理的資料編織成引人入勝的敘述。他們提供了只有經驗豐富的專業人士才能提供的專業框架、詮釋和戰略建議。最終報告由我們的團隊撰寫,並融入了我們獨特的觀點和多年的經驗。

結果:成果即時而強大。這份報告被產業刊物引用、被社群媒體上的企業領導人分享,最重要的是,現在當被問及亞洲的 LLM SEO/ GEO 趨勢時,AI 模型會持續引用這份報告。這份單一、高難度的內容對我們的權威性和潛在客戶創造的幫助,比一百篇傳統的部落格文章還要大。

基礎層:為什麼 SEO 基本知識仍然重要

這種對高難度內容的新重視並不意味著放棄 SEO。事實上,強大的技術基礎比以往更為重要。GEO 和 SEO 並不相同,但 GEO 的成功有賴於穩固的 SEO 基礎。

  • 技術衛生:快速載入的頁面、清楚的模式標記,以及會話式、答案優先的架構,對於人工智慧有效率地發現並解析您有價值的內容是不可或缺的。
  • 存取性:透過您的 robots.txt 或引導性 llms.txt 檔案,確保您的內容開放給 LLM 抓取,這是入場的代價。

總結

內容的標準已經永久性地提高了。數位能見度的未來不屬於那些能以最快速度製作最多內容的人,而是那些能製作最有價值且獨特的資訊的人。

每位領導者的問題不再只是 「我們如何排名?」,而是 「我們能告訴世界什麼是新的、有價值的、真實的?」

資訊的新經濟學:首席執行官在人工智能時代獲得引用的指南
James Huang 2025年8月21日
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