我们过去理解的谷歌排名，大致可以简化为一个公式：

谷歌理解用户的查询，理解你的网页内容，再结合一些外部信号（比如外链），最后给出一个排名。

但在AI模式下，这个公式已经不够用了。

我们熟悉的“关键词体系”正在变得模糊，取而代之的是越来越复杂的、口语化的问题，甚至是图片。

这就带来了一个全新的、让许多SEO感到困惑的难题。

当用户的问题变得看不见、摸不着时，我们到底该如何进行优化？

问题的核心：我们的内容得学会举一反三

要解决这个难题，我们首先要明白AI在回答问题时，到底做了什么。

当一个用户向AI模式提问时，AI所做的，远不止是找到一个与问题最匹配的页面。

它会将用户的这一个问题，“发散”成一连串它认为相关的、隐藏的子问题。

然后，它会综合多个网页的内容，来合成一个能够同时回答所有这些问题的、全面的答案。

例如，我们询问AI该如何制作一个披萨饼的面团时，AI生成的答案，绝不仅仅是一个简单的食谱。

它实际上同时回答了一系列用户没有直接问出口的“隐藏问题”，比如：

• 制作披萨面团需要哪些配料？

• 揉面的第一步是什么？

• 面团需要发酵多长时间？

• 我应该使用什么类型的面粉？

• 如何让面团的风味更加复杂？

这就是AI搜索的新游戏规则：

想要在AI的结果中获得一席之地，你的内容，必须能够全面地、一次性地回答用户那个主要问题背后，所有相关的、隐藏的子问题。

解决方案：让AI自己学会总结

那么，我们该如何知道AI到底在脑补哪些隐藏问题呢？

答案很反直觉：让AI自己告诉我们。

我们可以使用一种名为“反向问答提示词”的技巧。

我们给AI一段完整的内容，然后命令它从这段答案中，反向推导出它能直接、完整地回答的所有问题。

这就像是拿到了一份考试答案，然后让AI帮我们把题目还原出来。

可以直接复制使用的“反向问答提示词”

在这里我们总结了一段可以直接用来从AI模式的回答中提取隐藏问题的提示词：

“分析以下文档，并提取一个问题列表。这些问题必须能被文本中的完整句子直接、完整地回答。只有当文档中包含一个或多个清晰回答了该问题的完整句子时，才应包含该问题。不要包含任何仅被部分、暗示性或通过推断回答的问题。

对于每一个问题，请确保它是对现有确切信息的清晰、简洁的重述。这是一个反向问题生成任务：只能使用文档中已有的内容。

对于每一个问题，请同时附上文档中回答了该问题的确切句子。只生成那些在文档中，能以一个或多个完整句子的形式，找到完整、直接答案的问题。”

如何在我们的工作中应用这个技巧？

分析AI，制定内容策略：

针对核心业务关键词，去谷歌的AI模式进行一次提问。

然后将AI生成的完整答案，喂给上面这个提示词。我们就会得到一份清晰的问题清单。

这份清单就是谷歌AI认为，要全面回答你那个核心关键词所必须覆盖的所有子主题。

这便是我们下一篇文章或内容的最完美大纲。

审视自己的内容：

将自己网站上的一篇重要文章，喂给上面这个提示词。

接下来我们会得到一份“内容体检报告”。AI会告诉我们，这篇文章，到底清晰地回答了哪些问题。

随后将这份清单，与当初写这篇文章时想要回答的问题列表进行对比。

根据两者的匹配度，我们就找到了内容中最需要补充和优化的部分。

结语

从“围绕关键词优化”，转向“围绕问题簇优化”。

这个简单的反向问答技巧，就是帮助我们看清这些“问题簇”的、最直接有效的工具。

如果觉得有用的话，就点点关注吧。小拓爱你哟！

*本文观点源于SEJ，仅提供内容分享与参考作用

https://www.searchenginejournal.com/how-to-seo-for-google-ai-mode/559791/