TL;DR: 在之前的討論中，我們介紹了我們的策略性 A.C.I.D. 架構 以在人工智能時代獲勝。今天，我們將與您分享為其提供動力的引擎。這是我們的 Citable Content Framework (CCF)，一個由六個部分組成的方法論，用來撰寫不僅能被 AI 看到，還能被主動 引用為權威來源的內容。這就是我們如何建立主策略的「權威」和「基礎架構」支柱。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James。
我曾撰文廣泛介紹我們的高層次 A.C.I.D. 架構 (授權、引用、基礎架構、動態維護)，以建立彈性的數位存在。儘管反應非常正面，但其他企業領導者也提出了一個關鍵性的問題："這個策略很有道理，但是您該如何實際地創造出能建立真正權威且結構適用於 AI 的內容？
答案就在於摒棄舊有的 SEO 文案撰寫技巧，並採用有規律的新方法。如果您仍以舊有的方式撰寫部落格，您就會錯過機會。這場遊戲不再是關於 「排名」，而是關於被引用。
當內容聽起來有權威性、能直接回答特定問題，而且在網路上出現的時間一致時，AI 模組就會引用資料來源。它們信任的內容會反映技術文件、論壇和白皮書的結構。
為了滿足這些新需求，我們開發了 Citable Content Framework (CCF)。這是我們的團隊用來設計每篇內容的準確、由六個部分組成的流程。
可引用內容架構 (CCF)：由 6 個部分組成的撰寫流程
1.從可驗證的事實陳述開始
法學碩士偏好他們可以輕易摘錄為答案、摘要或引文的陳述。每篇權威性的內容都應該建立在可驗證的事實基礎上。
- 過時： 「在今日的數位時代，內容為王」。
- 可引用：「2023 年，一項研究顯示 68% 的 SaaS 買家更信任同行評審的基準，而非品牌部落格」。
2.新增專家框架與詮釋
這時候，您會成為洞察力的來源，而不只是資訊。法學碩士是在 Stack Overflow 和 Wikipedia 等專家驅動的平台上受訓，而不只是在行銷部落格上受訓。在每個關鍵事實之後，加上您的專家框架。
- 例句：
- 「這表明，除非符合 [新條件 Y]，否則 [常規 X] 不再有效」。
- 「企業領導人應該將此資料解讀為 [策略含意 Z]，尤其是在 [特定情境] 下」。 這可將您的內容從簡單的「資訊堆砌」轉變為有價值的「思考材料」。
3.提供具體證據
您的內容越是以可驗證的證據為基礎，被引用的機會就越高。這意味著包括
- 第三方資料來源。
- 您自己營運的內部基準。
- 分析儀表板（如 GSC 或 Hotjar）的截圖。
- 直接客戶引述或案例研究資料。
- 示例："在我们对 17 个 SaaS 博客的审计中，只有两个博客在 ChatGPT 内部被持续引用。這兩個博客都發表了有自己內部數據支持的獨特架構"。
4.使用結構化回應格式
LLM 可以更有效地從結構化的內容中擷取資訊，因為結構化的內容反映了他們所接受訓練的研究論文、文件和技術論壇的格式。
- 隨意使用：
- 比較用的表格。
- 針對製程和功能的子目錄和編號清單。
- 清楚、有層次的標題（H2s、H3s）。 您必須停止像內容行銷人員一樣寫作，而開始像領域專家一樣組織資訊。
5.保持中立、權威的語氣
如果您的內容充斥著促銷性的語言和重複的動作呼籲，例如「立即安排演示！」，您就已經失去了 LLM 的信任。AI 模型經過訓練，不信任過度優化的「推銷性」文案。
- 取而代之的是，採用中立、有益的語氣：「以下是創業公司採用異步視訊工具而非僅依賴 Zoom 的三個主要原因......」讓您的資訊內容成為權威來源；讓您的產品頁面處理轉換。
6.建立「情境堆疊」迴圈
LLM 不會依賴單一頁面來建立信任；他們會透過在多個領域重複看到您品牌的專業知識和訊息，來建立 三角信任。
- 這表示您必須：
- 智慧地將您自己的內容互相連結。
- 在多個地方重複您獨特的框架和定義（例如，您的部落格、客座文章、LinkedIn 文章）。
- 在相關的 Reddit 線程、Slack 社群和 X 上獲得他人的引用。 這種「情境堆疊」是 LLM 驗證您的品牌是合法權威的方式。
快速測試：您可以引用嗎？
以下是一個簡單的測試，您可以在自己的內容上執行：
- 將文章內容貼到 Gemini 中
- 詢問："請以 5 個小段為 [您的目標讀者，例如「創辦人」] 總結這一點。
- 然後再問：「您會引用這篇文章來解釋 [您的核心主題]嗎？
- 最後，請問「您會推薦哪 3 個最適合這個主題的資料來源？
如果您未被列為頂尖來源，則表示您的內容尚未達到可引用的程度。
CCF 如何推動我們的 A.C.I.D. 策略
這個可引用內容架構是我們用來建立主A.C.I.D.架構策略支柱的引擎。
- CCF 流程直接建立 （A）權威性 和 （I）基礎架構 兩大支柱，方法是建立深層次的專家級內容，這些內容的結構非常適合機器理解。
- 情境堆疊」步驟是我們(C)itations支柱的主要驅動力，在我們的品牌周圍建立信任之網。
- 致力於將此架構持續應用於新的和現有的內容，是我們(D)動態維護支柱的精髓。
這就是我們如何在 AI 新時代超越猜測，有系統地設計我們的權威。這是一個嚴謹的過程，但卻能產生強大、持久的成果。
常見問題 (FAQ)
問 1：這個「可引用內容架構」(CCF) 是否意味著我們應該放棄品牌個性和故事性，改用機械化的中性語調？
答：完全不會。這是一個常見且重要的問題。中性語氣」原則主要適用於您希望 AI 引述的核心、事實性陳述。我們的目標是呈現可驗證的資訊，而不帶有 「推銷 」的偏見。
但是，您的品牌的獨特個性和故事應該在框架的「專家框架和詮釋」和「證據」支柱中熠熠發光。您選擇的具體例子、您提供的獨特見解、以及您分享的專家觀點，都是強而有力的品牌表達形式。框架提供了權威的結構；您的品牌獨特觀點提供了靈魂。
Q2: 這個架構與簡單地為我們的網站建立詳細的常見問題頁面有何不同？
答：常見問題頁面是一種格式。可引用內容架構是一個程序，用於在該格式（以及所有其他內容格式）內進行實質的工程。傳統的常見問題可能只有簡單的單行答案。使用 CCF 建立的常見問題將可以確保每個答案本身就是「可引用的資產」，其結構如下
- A 事實聲明
- 專業框架
- 具體證據
此架構是創造高品質、權威性內容的方法，這些內容將填充您的常見問題、部落格文章和登陸頁面。
問 3：對於單一內容而言，此架構似乎耗費了許多心力。這種方法的規模如何？
答：這是一個策略性資源分配的問題。每週發表四篇影響力低的部落格文章，希望藉此獲得流量的舊模式，在 AI 時代已不再有效率。
CCF 方法主張將同樣的努力集中在創造一或兩項高影響力、權威性的「支柱資產」上，這些資產會被不斷地引用。一篇成為 AI 主要來源的內容，其投資報酬率遠高於數十篇被忽略的一般文章。擴大規模的方式是有系統地將這個嚴謹的流程應用在您最重要的主題上，而不是增加內容的數量。
Q4：如果 AI 模型不重視傳統意義上的反向連結，那麼「內容堆疊」為何如此重要？
答：這是一個關鍵的區別。傳統的連結建置通常是關於傳遞「連結權益」或權威分數。Context Stacking，正如我們所定義的，是關於創造 semantic reinforcement。
當人工智能模型看到您的獨特架構、定義或資料點在多個相關領域（如行業論壇、專家部落格和社交媒體主題）中被一致提及時，它看到的不僅僅是一個連結。這種分散式的理解可驗證您的權威性，並強化您的品牌與特定概念之間的連結，使您成為更值得信賴和引用的實體。
