LinkedIn测试揭秘AI搜索：内容结构化与可信度是关键。

在当前AI技术日益深入内容生成与分发领域的背景下，内容创作者与营销人员正面临着前所未有的挑战与机遇。作为全球领先的职业社交平台，LinkedIn近日公布了其内部测试结果，详细阐述了在AI生成搜索结果中提升内容可见性的关键要素。新媒网跨境获悉，LinkedIn作为被AI响应频繁引用的信息源之一，其此次分享的发现，为优化大型语言模型（LLM）和AI概览中的内容呈现，提供了宝贵且实践性强的指导。对于正在适应AI搜索新格局的从业者而言，这无疑是一次难得的机会，得以一窥高度引用源如何进行测试与衡量。

LinkedIn数字营销总监Inna Meklin和有机增长部门经理Cassie Dell在一篇博客文章中，详细阐述了他们测试并获得成效的具体策略。这些策略聚焦于内容创建、结构优化以及衡量方式的革新，旨在帮助内容发布者更好地适应AI驱动的搜索环境。

洞察一：内容结构与语义标记至关重要

LinkedIn的测试结果明确指出，内容的组织方式直接影响大型语言模型（LLMs）提取并呈现信息的能力。这种影响并非仅仅停留在用户体验层面，而是深入到AI对信息理解与解析的核心。

根据LinkedIn的发现，文章的标题层次和信息层级架构是决定LLMs能否有效理解和引用内容的关键。文章作者强调：“内容越结构化、逻辑越清晰，LLMs就越容易理解并呈现。”这意味着，从H1到Hn的标题使用，以及段落、列表等元素如何有序排列，都将直接影响AI的“阅读”效率。一个良好的内容结构，能够帮助LLMs快速识别核心主题、次级观点和支持性信息，从而提高内容被精准引用的概率。

除了视觉上的结构，语义HTML标记在其中也扮演了重要角色。清晰的语义结构能够帮助LLMs解释每个版块的具体用途和内容类型。例如，使用<article>、<section>、<aside>等HTML5语义标签，而非一味地使用<div>，能为AI提供更丰富的上下文信息，使其更好地理解内容的逻辑关系和意图。LinkedIn的作者将这种优化称为“AI可读性”，它超越了传统的人工可读性，关注的是机器对内容的理解能力。

因此，这一发现对于内容创作者和搜索引擎优化（SEO）专家而言，具有深远意义。内容结构不再仅仅是提升用户体验的设计考量，而是内容能否被AI有效发现和引用的先决条件。规范的标题层级使用和整洁的语义标记，可能直接决定了内容在AI生成结果中是否获得引用。

洞察二：专家署名与时间戳提升内容可信度

LinkedIn的内部测试还揭示了内容可信度信号对于AI搜索可见性的关键作用。研究人员发现，大型语言模型（LLMs）倾向于选择那些明确传递出可信度和相关性，由真实专家撰写、清晰标注时间，并以对话式、洞察驱动风格呈现的内容。

具体而言，带有明确作者姓名和可见资历证明的内容，在LinkedIn的测试中表现优于匿名或未注明发布日期的内容。这意味着，内容的“作者身份”在AI评估体系中占据了重要位置。一个拥有专业背景和良好声誉的作者，其发布的内容更容易被AI识别为高质量、可信赖的信息来源。这与传统媒体对于作者专业性的重视不谋而合，如今这一原则被AI进一步强化。

同时，内容的“时间戳”也至关重要。清晰的发布日期或更新日期，能够向LLMs表明内容的实时性和相关性，确保AI引用的是最新、最准确的信息。在信息更新迭代迅速的今天，对于时效性要求较高的内容，如行业动态、数据报告等，这一点尤为关键。AI系统需要判断信息是否过时，而时间戳是其进行判断的重要依据。

这一发现对于内容生产者而言，传递了一个明确信号：提升内容的专业度和透明度，是赢得AI信任的关键。确保每一篇专业文章都有具名作者并附带其专业背景，以及清晰标注发布时间，将有助于提高内容在AI搜索结果中的竞争力。

测量体系的革新：传统指标面临挑战

随着AI在搜索领域作用的日益凸显，传统的衡量指标正面临新的挑战。LinkedIn在这一转变中积极调整其测量策略，为提升认知阶段内容（awareness-stage content）的效能，引入了一系列新的关键绩效指标（KPIs）。

除了传统的网站流量（traffic）指标，LinkedIn现在开始跟踪“引用份额”（citation share）、“可见性比率”（visibility rate）以及使用AI可见性软件监测的“LLM提及次数”（LLM mentions）。这些新的指标旨在更全面地反映内容在AI生态系统中的影响力，而不仅仅是用户直接访问网站的行为。引用份额衡量的是内容在AI生成回复中被引用的频率和占比，可见性比率则评估内容在AI概览或摘要中出现的频率，LLM提及次数则直接统计内容被LLMs识别和讨论的次数。

为了更精确地捕捉AI驱动的访问数据，LinkedIn还在其内部分析系统中创建了一个专门的流量来源，用于识别和追踪由LLMs引导的访问。同时，公司还在其内容管理系统（CMS）日志中密切监控LLM机器人的行为，以深入了解AI如何抓取和处理内容。

然而，LinkedIn的作者也坦承了当前测量工作的挑战：“我们目前还无法量化LLM回复中的可见性对最终营收的影响。”这一挑战凸显了AI时代内容价值评估的复杂性。对于那些仍然将网站流量作为主要SEO指标的团队而言，这里存在一个明显的衡量空白。如果非品牌信息内容越来越多地在AI答案中被消费，而非直接在网站上被访问，那么传统的流量指标可能无法准确反映内容的实际触达范围和影响力。

新媒网跨境了解到，这一转变迫使内容团队重新思考内容策略与价值衡量方式。如何在AI时代证明内容的投资回报率，以及如何将AI可见性转化为商业价值，是当前所有内容营销从业者需要共同探索的课题。

这些发现为何意义重大：与AI平台观点不谋而合

LinkedIn发布的这些测试结果之所以具有重要意义，不仅在于其来自一个内容体量庞大且被广泛引用的权威平台，更在于其发现与AI平台自身对于内容可见性机制的阐述高度吻合。这种独立得出的结论的趋同性，使得这些发现从推测层面上升到了具有实践指导价值的层面。

外媒近期对AI搜索平台Perplexity的代表Jesse Dwyer进行了专访，深入探讨了影响AI搜索可见性的因素。Dwyer在采访中明确指出，Perplexity在检索内容时，是在“子文档级别”进行操作，即它会提取文章中更细粒度的片段，而非仅仅基于完整的页面进行推理。这意味着，内容的结构组织方式，直接决定了其是否能够被AI成功提取。一个结构清晰、逻辑分明的页面，更容易被AI拆解成有意义的片段，从而提高被引用的机会。

LinkedIn的测试结果从内容发布者的角度，印证了Perplexity的这一观点。内容的结构和语义标记之所以重要，正是因为大型语言模型（LLMs）以片段化的方式解析内容。一个优化良好的内容，能够帮助LLMs精准识别并抓取所需的信息片段。

此外，LinkedIn识别出的可信度信号，例如专家作者署名和清晰的时间戳，也似乎影响着哪些内容片段最终会被AI呈现出来。这表明，内容的权威性和时效性是AI筛选和排序信息时的重要考量因素。当一个内容被大量引用的平台（如LinkedIn）和一个AI搜索平台（如Perplexity）在各自独立的测试和实践中，得出相同的结论时，这些发现的可靠性和指导价值便不言而喻。它们为内容创作者提供了一个超越纯粹猜测的、扎实的优化方向。

展望未来：思维模式的转变

面对AI在内容消费领域日益增长的影响力，LinkedIn的领导团队正在倡导一种全新的内容策略思维模式，这对于广大内容创作者和营销人员而言，具有重要的借鉴意义。

新媒网跨境获悉，LinkedIn正逐渐摆脱传统的“搜索、点击、访问网站”的线性思维，转而采纳一个更为全面和适应AI生态的新模型：“被看见、被提及、被考虑、被选择”（Be seen, be mentioned, be considered, be chosen）。这种转变反映出，在AI时代，内容的影响力不再仅仅局限于用户是否直接点击链接访问网站，更重要的是内容能否在AI生成的回复、摘要或推荐中获得曝光，从而潜移默化地影响用户的认知和决策过程。

“被看见”强调内容在AI概览和摘要中的可见性；“被提及”侧重于内容作为信息来源被LLMs引用的频率；“被考虑”则指向内容在用户寻求信息或解决方案时，能够被AI推荐或纳入考量范围；最终的“被选择”则意味着用户在AI引导下，采纳了基于内容的信息或观点。这一全新的思维框架，要求内容生产者不仅关注网站SEO，更要关注AI友好型的内容创作，确保内容能够在AI驱动的环境中实现其最大价值。

LinkedIn还透露，其系列文章的第三部分将发布一份关于如何优化自有内容以适应AI搜索的指南。这份指南预计将深入探讨如何构建“答案块”（answer blocks）和提供明确定义，进一步提升内容在AI检索中的表现。这预示着未来内容创作将更加注重信息的原子化和结构化，以更好地满足AI的解析和呈现需求。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/linkedin-ai-search-content-visibility-insights.html