E-E-A-T：AI搜索时代的信任货币
你的内容专业度拉满，数据详实，逻辑严密。
但为什么AI搜索还是不引用你？
答案藏在Google 2022年悄然升级的一个字母里：E-E-A-T。
从E-A-T到E-E-A-T，多出的这个E（Experience），不是简单的指标加法，而是AI搜索信任机制的底层重构。当ChatGPT、Perplexity、DeepSeek们成为新入口，它们判断"该不该信你"的标尺，正是E-E-A-T的四个维度。
这不是SEO的延续，而是GEO的起点。
Experience（经验）：从"知道"到"做过"
AI搜索不再满足于二手转述。
它要的是"我试过"，不是"我听说"。
为什么经验成为第一要素？
| 内容类型 | 传统SEO关注点 | GEO关注点 |
|---|---|---|
| 产品评测 | 关键词密度、外链数量 | 实测数据、使用时长、对比维度 |
| 技术教程 | 步骤完整性 | 报错截图、版本适配、踩坑记录 |
| 行业分析 | 引用权威报告 | 第一手调研、案例复盘 |
Perplexity在引用美妆测评时，会优先选择标注"使用30天后"的内容，而非"综合网友反馈"的聚合文。
因为AI搜索的训练逻辑里，经验=信息增益。
如何展现经验？
三个可验证的信号：
- 时间戳：“2025年10月测试版本v3.2"比"最新版本"更有说服力
- 过程细节：“第三次尝试后成功"比"按步骤操作即可"更真实
- 负面信息：“在M1芯片Mac上会卡顿"比"完美运行"更可信
记住：AI搜索会交叉验证你的经验描述与其他来源。经不起推敲的经验，比没有经验更致命。
Expertise（专业性）：深度打败广度
专业性不是证书墙，而是在特定领域持续输出的信号强度。
AI如何判断你的专业性？
Claude在分析内容时，会扫描三个层次：
| 层次 | 弱信号 | 强信号 |
|---|---|---|
| 术语使用 | 堆砌行话 | 术语+解释+适用场景 |
| 知识深度 | What（是什么） | Why（为什么）+When（何时用） |
| 更新频率 | 年更博主 | 月更+版本迭代追踪 |
某营销公司写"GEO优化指南”，通篇讲概念。
某技术博主写"DeepSeek API调用的三个坑”，配代码示例和token计费对比。
AI搜索会给后者10倍的引用权重。
因为专业性=解决具体问题的能力，不是知识的罗列。
提升专业性的捷径
不是去考证，而是：
- 垂直再垂直：别写"AI工具大全”，写"财务场景下的AI工具选型"
- 数据说话：用实测数据替代"显著提升"“大幅改善”
- 承认边界：“本方案不适用于X场景"比"放之四海皆准"更专业
AI搜索偏爱有立场的专家，不是和稀泥的百科。
Authoritativeness（权威性）：被引用才是硬通货
权威性不是自封的，是被生态系统验证的结果。
权威性的两个维度
1. 内部权威：你在领域内的位置
- 是否被行业媒体引用？
- 是否有企业案例背书？
- 是否有同行互动讨论？
2. 外部权威：第三方的信任传递
| 信号类型 | 权重 | 示例 |
|---|---|---|
| 官方引用 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 被OpenAI文档收录 |
| 媒体报道 | ⭐⭐⭐⭐ | TechCrunch转载 |
| 社交讨论 | ⭐⭐⭐ | LinkedIn高互动 |
| 普通外链 | ⭐⭐ | 博客友链 |
注意：AI搜索会识别"互换友链"等作弊行为。真实引用的特征是内容相关性+自然锚文本。
冷启动策略
新账号如何破零？
- 蹭热点：在行业事件48小时内发布深度解读
- 填空白：写别人没写过的细分问题（如"Midjourney在建筑设计中的三个限制”）
- 做对比：横评类内容天然容易被引用
某独立开发者写"5款AI写作工具实测"，被3个AI搜索同时引用。
因为AI搜索需要中立对比内容，而不是单一产品软文。
Trustworthiness（可信度）：细节暴露底牌
可信度是E-E-A-T的地基，前三者都建立在此之上。
AI如何识别不可信内容？
三个致命信号：
- 事实性错误：一处错误，全盘崩塌
- 利益冲突未披露：“我推荐X工具"vs"我是X的付费用户，推荐理由是…”
- 数据无来源：“研究表明”=“我编的”
生成式引擎在生成答案时，会给每个引用源打可信度评分。
低于阈值的内容，哪怕排名第一也不会被引用。
建立可信度的四个动作
| 动作 | 效果 |
|---|---|
| 标注信息时效 | “截至2025年10月"比"目前"可信 |
| 引用原始数据源 | 链接到官方报告，不是二手解读 |
| 承认不确定性 | “根据公开信息推测"比断言可靠 |
| 更新过时内容 | 加"2025更新"标签 |
有个反直觉的事实：承认错误比删除错误更能提升可信度。
因为AI搜索会检测内容修订历史，持续修正的内容>从不修改的内容。
E-E-A-T不是checklist，是系统工程
很多人把E-E-A-T当成四个独立指标去优化。
错了。
它们是互相强化的飞轮：
- 经验→产生独特洞察→强化专业性
- 专业性→被引用→建立权威性
- 权威性→降低怀疑成本→提升可信度
- 可信度→吸引真实案例→积累经验
某SaaS公司的博客策略：
- 写客户实施案例（Experience）
- 深挖单一场景（Expertise）
- 被行业媒体转载（Authoritativeness）
- 公开数据方法论（Trustworthiness）
6个月后，Perplexity在相关查询中的引用率提升300%。
不是因为他们SEO做得好，而是AI搜索认为他们值得信任。
你的下一步行动
停止问"我的内容AI搜索会不会收录”。
开始问：
- 我有什么别人没有的经验？
- 我能在哪个细分领域做到前3？
- 谁会主动引用我的内容?
- 读者凭什么相信我？
E-E-A-T不是优化技巧，是内容战略的重构。
一句话总结
E-E-A-T是AI搜索时代的通行证：用经验证明你做过,用专业展示你懂行,用权威确认别人认可,用可信保证不翻车——四者缺一,AI搜索的大门就对你关上一半。
我是「AioGeoLab」主理人塔迪Tardi，AioGeoLab是追踪、研究、实验、创作并分享海外顶级GEO实践者第一手最佳实践的技术类社区，为广大GEO、SEO从业者提供深度的内容、社群、推广、培训、平台相关的服务。
我们认为：知识的应用和经验的碰撞才能够赋予知识生命力，对于一个新兴的领域 - GEO，尤其如此。我们会逐步开放我们的社区以及知识库，感兴趣的朋友可以先加小编的微信 - tardyai2025。