AI大爆发！流量狂飙168%转化2倍，出海品牌速拥抱结构化！

在这个快速变化的数字时代，信息获取的方式正经历一场深刻变革。过去，我们习惯于在搜索引擎上敲下关键词，然后逐页翻阅结果。然而，随着人工智能技术的飞速发展，尤其是AI概览（AIO）和大型语言模型（LLM）的崛起，这种模式正在被颠覆。如今，人们更倾向于直接向这些智能工具提问，期待它们能迅速整合信息、总结要点并提供带有上下文的答案。

可以说，传统的搜索引擎正在逐步演变为“答案引擎”。这一转变对我们的内容创作和品牌传播提出了全新的要求。

流量下滑的背后，影响力却在悄然增长

对于许多企业，特别是B2B领域的商家而言，这种信息获取方式的演变带来了一个看似矛盾的现象。

美国萨普公司的全球SEO负责人Caerley McShane指出：“对于B2B企业来说，这意味着消费者可能永远不会直接访问你的网站，但他们却依然会使用你创造的内容。”

这并非意味着搜索已无足轻重，而是成功的定义正在发生变化。Caerley强调：“品牌被引用的次数，正迅速成为搜索结果的‘第一页’。”

这意味着，即使用户不直接点击进入你的网站，但你的品牌如果能被人工智能工具引用为可信的信息源，其品牌知名度、声誉和信任度都将得到显著提升。这种“无点击转化”的价值，在未来数字营销中将占据越来越重要的地位。

以萨普公司为例，他们对这种影响进行了量化评估。数据显示，在2024年至2025年间，通过大型语言模型（LLM）获取的流量增长了惊人的168%。尽管目前LLM带来的访问量在萨普的总流量中仍占一小部分，但这些访问者的行为却展现出更高的价值。他们通常拥有更高的参与度，并且转化为实际客户的可能性是普通访问者的两倍。

这清晰地告诉我们：品牌可见性不再仅仅是排名靠前那么简单。它更多地体现在人工智能引擎能否理解、信任并有效地引用你的内容。对于我们中国的出海企业来说，如何让自己的优质内容被全球的AI引擎所“青睐”，是赢得国际市场竞争的关键一环。

结构化内容，AI理解的基石

要让人工智能引擎对你的内容“深信不疑”，仅仅是清晰流畅的文笔还远远不够，更重要的是内容的组织和结构。

美国Schema App的首席执行官Martha van Berkel解释说，非结构化的内容页面，会使人工智能系统难以捕捉其中的细微差别和内在联系。机器并非简单地扫描关键词，而是通过分析思想之间的关联来推断其含义。

正因如此，无论是全球科技巨头谷歌还是微软，都明确表示结构化数据能够显著提升内容在AI驱动搜索体验中的可见度。早期研究也已经有力地证明了结构化内容对AI理解能力的影响。

一项由研究机构Aiso进行的实验，将相同的内容分别呈现在结构化页面和非结构化页面上。研究人员向ChatGPT提供了公司背景、产品定价、首席执行官背景、所获荣誉以及联系方式等页面的链接，并对这两个版本提出了同样的问题。

实验结果令人深思：使用结构化页面时，ChatGPT的回答在准确性、完整性和呈现质量方面得分比非结构化页面高出30%。这充分说明，内容的组织方式，直接影响了人工智能的“智力表现”。对于追求高效率和精准度的企业来说，这无疑是一条值得探索的“捷径”。

从关键词到“实体”：内容的深度进化

模式标记（Schema markup）为内容结构化搭建了一个强有力的“脚手架”，它能够直接告诉机器这段内容到底“讲了什么”。Martha强调：“模式标记是搜索引擎的语言，现在也成为了人工智能的语言。”

长期以来，模式标记常常与搜索结果中的“丰富摘要”（Rich results）联系在一起，例如那些带星级评价、价格信息或视频预览的增强型展示。这些效果固然重要，但在AI驱动的答案逐渐取代传统点击的今天，丰富摘要已不再是唯一的终极目标。它们更多地成为一个信号，表明结构化数据正在发挥作用，而非其使用的主要原因。

当内容通过模式语言进行标记后，机器看到的不再仅仅是一串串文本字符。它们看到的是一个个被明确定义的“事物”——比如一个人、一个产品、一个组织或一个特定主题。每一个“事物”都被赋予了详细的属性和彼此关联的关系，这些被定义的事物，我们就称之为“实体”（Entities）。

我们来通过两个图片对比，感受一下结构化内容的魅力：

想象一下，一个非结构化的网站在机器眼中是这样的：一个软件应用、一个组织、一个产品或服务，它们被视为独立的页面，彼此之间没有明确的关系。

而当这个网站的内容被模式标记（Schema markup）进行结构化处理后，在机器眼中它就变成了这样：

通过结构化内容，软件应用页面与组织页面通过“提供者”（provider）关系连接，与提供的产品或服务页面则通过“提供的项目”（itemOffered）连接。反过来，产品或服务页面也通过“由……提供”（offeredBy）链接回组织页面。同时，组织页面还可以使用“相同”（sameAs）语言链接到引用该品牌的外部网站，形成一个立体的信息网络。

与单一维度的关键词或短语不同，实体能够更全面地描述事物“是什么”以及它们之间“如何关联”。

Martha举了一个鞋子的例子。一个简单的“鞋子”词汇，背后却隐藏着诸多属性。通过模式标记，这双鞋可以被定义为一个实体，其属性包括“皮革材质”、“白色”、“穿着舒适适合步行”以及“带有搭扣设计”等。这种更丰富、更具体的描述，为机器提供了理解这双鞋的完整上下文。

模式标记利用Schema.org提供的统一词汇表，以一种标准化的、机器可读的方式定义这些实体和属性。这使得搜索引擎和人工智能工具能够在不同内容之间可靠地解释其含义，大大提升了信息的处理效率和准确性。对于希望在全球市场获得认可的中国品牌来说，采用这种“全球通用语言”来描述自己的产品和服务，无疑是迈向成功的重要一步。

知识图谱：连接信息的智慧之网

当实体被持续一致地定义并相互连接时，它们就形成了一个“知识图谱”（Knowledge Graph）。这是一种系统化的关系网络，它能清晰地阐释一个品牌所拥有的知识体系，以及这些知识点之间是如何相互关联的。

Martha形象地将知识图谱描述为“网站上实体或事物关系的集合”。

知识图谱并非我们营销人员直接绘制或管理的图表，而是机器在处理结构化实体内容时，自动构建的一种关系模型。这种结构能够有效减少人工智能的“幻觉”现象，并增强其信息的“接地气”程度，因为大型语言模型可以向这个值得信赖的信息网络进行查询和验证。

同时，知识图谱也赋予了营销人员更强大的能力，去深入探究内容的覆盖范围、一致性、潜在空白以及表现效果。我们的视角不再局限于单一页面的优化，而是转向如何管理一个互联互通的专业知识体系。

内容结构化的实践之道

构建能够形成内容知识图谱的实体，听起来可能有些技术化，但其核心步骤更多地在于战略规划。这并不意味着要完全颠覆现有的内容策略，而是要求我们将重心从传统的SEO页面优化，转向通过结构和连接来实现整个网站的优化。

Caerley和Martha给出了以下几点建议，新媒网跨境认为，这些建议对于中国企业，特别是跨境电商卖家和出海品牌，具有重要的指导意义：

1. 聚焦单一主题，一页一核心：
   尽量确保每个页面都围绕一个单一、明确定义的主题展开。如果一个页面试图涵盖过多想法，会让人工智能系统难以识别其主要实体，也难以理解该内容如何融入更广阔的知识体系。将信息精简并集中，能让AI更容易“消化”和“理解”。

2. 善用模式标记，清晰定义页面内容：
   使用Schema语言来明确页面所代表的含义，是概念、产品、组织还是某个特定主题。这样，机器就能持续一致地解释其含义，避免歧义。新媒网跨境了解到，许多外贸B2B企业在制作官网时，如果能一开始就考虑模式标记，将大大提升其在全球搜索引擎中的“被发现”概率。

   以下是一个用Schema语言标记的HTML代码示例，从中我们可以看到一个组织如何通过代码来清晰地定义自身属性：

   <script type = "application/ld+json">
   "@context": "http://schema.org",
   "@type": "Organization",
   "@id": "https://www.schemaapp.com/#Organization",
   "url": "https://www.schemaapp.com",
   "name": "Schema App",
   "legalName": "Hunch Manifest Inc",
   "description": "Schema App is an end-to-end schema markup solution",
   "telephone": "+18554448624",
   "knowsLanguage": "http://www.wikidata.org/entity/Q1860",
   "areaServed":  "http://www.wikidata.org/entity/Q13780930",
   "email": "[email protected]",
   "sameAs":  [
   "https://www.linkedin.com/company/2480720/",
   "https://twitter.com/schemaapptool",
   "https://www.youtube.com/channel/@SchemaApp"
   ],
   "address":  {
   "@type": "PostalAddress",
   "@id": "https://www.schemaapp.com/#PostalAddress",
   "name": "Schema App Address",
   "streetAddress": "201 - 412 Laird Road",
   "postalCode": "N1G 3X7",
   "addressRegion": "Ontario",
   "addressLocality": "Guelph",
   "addressCountry": "Canada"
   }}
   </script>
   

通过这段代码，一个名为“Schema App”的组织，其合法名称、描述、联系方式（电话、邮箱）、服务区域、所知语言、社交媒体链接以及详细的加拿大地址，都被清晰地定义出来。这使得任何能够理解Schema.org标准的机器，都能准确获取并解析这些信息。

3. 内链相关实体，构建知识体系：
   当品牌在一个主题上拥有权威性的内容时，通过内部实体链接，能够帮助人工智能系统理解不同页面之间的思想联系，从而强化该品牌在特定主题上的所有权和专业度。这不仅提升了用户体验，也为AI构建更完整的知识图谱提供了关键线索。

在“零点击”世界里衡量可见性

尽管品牌可见性是最终目标，但在一个“零点击”日益普遍的世界里，传统的归因度量方法正变得越来越困难。Martha坦言：“营销漏斗的上半部分将变得越来越模糊和晦暗。”

在人工智能平台提供更完善的分析工具之前，营销人员必须依靠一系列指向性信号来评估效果。新媒网跨境获悉，这主要包括：

1. AI推荐流量的质量： 不再只看流量数量，更要关注这些由AI推荐而来的访问者，他们的停留时间、跳出率以及在网站上的互动行为。高质量的AI推荐流量，往往意味着内容被AI准确理解并推荐给了真正感兴趣的用户。
2. 用户参与度和转化率： 衡量用户在访问网站后的互动深度，例如表单提交、下载资料、注册会员等。这些直接的转化行为，是衡量内容价值和品牌影响力的重要指标。
3. 内容在AI生成答案中的引用情况： 持续监控和分析你的品牌内容被人工智能工具引用、整合进其生成答案的频率和方式。这种“被引用”的价值，在一定程度上已经超越了传统的点击量。它代表着品牌在AI语境下的权威性和可信度，是新时代品牌影响力的重要体现。

美国萨普公司的Caerley在实践中，会综合运用多种分析平台、SEO工具，并直接在AI系统中进行测试，以全面评估内容的表现。这提示我们，未来的营销分析将更加多维度和复杂，需要我们不断学习和适应。

结构化内容：赋能品牌在AI时代的崛起

人工智能的到来，确实改变了很多，但它并没有扼杀搜索的价值，也没有削弱优质内容的重要性。

未来的成功，将越来越少地依赖于单一的页面表现，而更多地取决于品牌如何在整个网站上，以清晰一致的方式呈现其知识体系。

结构化内容、实体以及知识图谱，正是实现这一目标的关键。它们为机器提供了理解、信任和使用信息所需的上下文，从而在人工智能回答问题时，能够更准确、更全面地引用我们的内容，将品牌的价值最大化。

新媒网跨境认为，对于正在积极“出海”的中国企业来说，拥抱结构化数据，搭建起品牌专属的知识图谱，不仅仅是顺应技术潮流，更是提升全球竞争力的必由之路。这如同为你的产品和服务穿上了一套“全球通用语言”的服装，让它们在国际舞台上更加显眼、更容易被理解和认可。在这个充满机遇与挑战的数字时代，谁能更好地与AI“对话”，谁就能在未来的市场中占据先机。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-boom-168-traffic-2x-convert-structured.html