今年，或许说过去几年，内容创作者最常问的问题是：有了 AI 之后，还需要人写内容吗？
而现在，真正困扰大家的，已经不再是“要不要写”，而是另一句更扎心的追问：在满屏 AI 内容里，别人为什么要信你？
AI 让内容生产变得前所未有地容易。任何人、任何品牌，看起来都可以在几分钟之内生成一篇逻辑顺滑，语法正确，信息看似全面，结构也很整齐的文章。表面上看，一切都更高效了；但从另一个角度看，整片内容生态也因此变得极度嘈杂——信息总量迅速膨胀，可真正让人愿意停下来、愿意相信、愿意转化的内容，或许并没有同步增长。
问题就在这里：正确，不等于可信。而“可信”，恰恰是今天 Google 和用户最在意的东西。
这篇文章是基于筋斗云 SEO 2025 年思考出发的，也是一个被很多人下意识在内容营销跳过的问题：当 AI 可以替你写字的时候，你到底要用什么，在搜索里建立属于你自己的权威感？尤其是在你不想、或者不方便“露脸”的前提下，还能不能玩得转 E-E-A-T 和所谓的以人为先的内容 people-first content？
一、AI 内容爆炸之后，真正稀缺的是什么？
其实你大概率已经有一种很明显的体感，AI 写出来的内容在数量上进入了“通货膨胀”时代，但你真正愿意收藏、愿意反复回看的内容，并没有多到哪里去。合上页面之后，脑子里往往只剩下一种模糊的感觉：这篇东西可以换个 logo 放在任何网站上，似乎都说得通。你很难记住是谁在说话，更不知道他凭什么这么说。
换句话说，信息本身已经不再稀缺。真正开始稀缺的，是立场、判断和责任感。 立场意味着你站在哪一边，你是从什么视角在说话；判断意味着你有没有勇气给出结论，而不仅仅是“各有利弊”、“视情况而定”；责任感则是，当别人按照你的内容去做，如果踩了坑，这件事情会不会在某种程度上反噬到你，让你觉得不安。
从搜索和 AI 信息的角度看，这种变化早就写进了 Google 的官方话术里。它反复强调的，不再是“多写内容”，而是 helpful、reliable、people-first content，也就是有帮助、可靠、以人为本的内容。AI 可以帮你更快地把字敲出来，但它不会替你选择立场，更不会替你为错误判断买单。对结果负责的那一部分，只能由“人”来承担。
所以，在 AI 把“写得像模像样”变成基操之后，真正的问题变成了：你要靠什么，让别人觉得你值得被信任？对于搜索系统来说，其中一个重要的答案，就是这几年被频繁提起的 E-E-A-T。
二、再回顾 EEAT 和大模型发展，以及为什么要做作者页
更早前，大家更熟悉的是 E-A-T，在 2022 年 Google 在最前面又加了一个 E，变成了 E-E-A-T，也就是：Experience，亲身经验；Expertise，专业能力；Authoritativeness，权威性；Trustworthiness，可信度。
很多人会本能地把它理解成一个打分模型，仿佛每一条内容背后都有一个看不见的“E-E-A-T 分数”，筋斗云 SEO 也尝试这么做过复杂的权重数学模型。但如果你仔细看 Google 面向站长的说明，以及关注业内的各个讨论，其背后的意思其实是：E-E-A-T 不是一个独立的数值，而是一套帮助搜索系统判断“这是不是一条高质量、值得信任的信息”的世界观。
从 ChatGPT 刚出来那会儿，大家还在惊叹“它能写”，到 GPT-4、Claude 3、Gemini 1.x 时代，大家开始纠结“它会胡说八道”。Gemini 3 Pro 发布以后，已经被直接塞进了搜索服务、Google AI Pro 订阅、企业云、IDE 里，变成“工作流的一部分”而不是一个单独的玩具。这会带来一个很直接的后果：当 AI 回答开始变成用户默认入口时，谁能被模型“信任”、被模型引用，就比传统“谁排第一”更重要。模型越往前走，平台方反而越要高声强调两个关键词：安全（不要乱说）和信任（要有依据）。你会发现，这跟 Google 这几年在搜索侧不断强调的 E-E-A-T、helpful content，其实是一套连续的价值观：模型可以越来越强，但它必须建立在对真实世界、人类经验和可信来源的尊重之上。
最新的谷歌 Web Guide 界面也可以说明这一点（在 Labs 中开启）：
这套世界观叠加到 AI 搜索时代，背后有几个非常现实的含义。
第一，Experience 的权重被抬得更高了。仅仅汇总、改写别人说过的话，已经不再足够。你有没有自己亲身做过，你有没有踩过坑、掉过坑、爬出来过，这些会越来越重要。
第二，Expertise 不再等同于“会讲概念、会背术语”。真正的专业能力，体现在你能不能把复杂的问题拆清楚，能不能在具体场景下给出可执行的建议，而不是停留在“理论是对的”这一层。
第三，Authoritativeness 和 Trustworthiness 更加外部化。不是你自己在网站上写一句“我们是行业领先”，就能被当真，而是看有没有第三方引用你、提到你、为你背书，你在整个信息生态里的位置到底在哪里。
同时，Google 在 people-first 内容和 AI 内容指南里，也释放了几条比较明确的态度。
用不用 AI，不是问题的核心。 你可以用 AI 来写草稿、改语法、理结构，搜索不会因为是 AI 写就一刀切否掉你；真正会被打击的，是大规模、模板化、明显以操纵搜索为目的、对用户不负责任的输出。
那么，内容需要围绕“人”和“经验”，而不是围绕关键词。 系统越来越看重的是，你有没有真正帮这个用户解决问题，而不是你在一篇文章里塞了多少变体词。再者，可信来源会在各个层级上被更频繁地引用，包括在 AI 概览里。清晰的作者信息、可验证的出处引用、稳定的外部口碑，都会增加你在 AI 答案中的出镜概率。
听到这里，很多人下意识会紧张起来。如果我不想露脸，不想公开太多个人信息，会不会在这套游戏规则里天然吃亏？如果我是一个不想被直接贴上 “来自某某国家” 的出海品牌，如果我们公司不方便推出某个个人 IP 当门面，如果团队人手有限，连一套完整的作者页都顾不上精雕细琢，那是不是注定跑不过那些“人设做得很满”的玩家？
老实说，是的。
在同等内容质量的前提下，把作者信息、专家身份、真实履历、外部背书都做到位的人，一定更吃香。这是搜索系统和各类 AI 模型，本来就更容易信任“有脸、有名、有记录”的说话者，尤其是活跃在 Linkedin、YouTube、Reddit、Facebook、X 等社交媒体的人。你可以不喜欢，但很难绕开。
所以，严格来说，优先级应该是这样的：
如果你已经有条件公开作者，就先把“作者页”和相关的 E-E-A-T 基础设施做到极致，这是这一套玩法的起点，而不是可选项。如果连这一步都不愿意做、不打算做，那后面关于 GEO、关于 AI 引用的很多讨论，其实都只能停留在理论层面。
篇幅所限，这篇文章接下来，我会先假设一个前提：你愿意、也有条件让“人”站出来，为内容负责。我们先把在有作者、有专家的情况下，如何在 AI 时代把 E-E-A-T 和 people-first 内容做到最好。至于那些确实不方便露脸、不想暴露太多背景，但又希望在搜索和 AI 里建立权威的团队和个人，我会在下一篇里专门聊怎么在不露脸的前提下做好 E-E-A-T。
接下来，当你有一个可以被拿出来的真人作者时，怎样把他（或者他们）变成你在 AI 时代最重要的一块资产？
三、从 Betty Crocker 到作者页，AI 时代看见的是谁在说话
在谈作者页之前，我想先提一个经典的例子。
在美国广告史上，有一个家喻户晓、却从未真正存在过的女人，叫 Betty Crocker（贝蒂妙厨）。她是烘焙配方的权威，是广播和电视里的“厨房老师”，也是无数家庭主妇在超市货架前做选择时心里默念的那个名字。她会写信回用户问题，会在节目里教大家怎么做蛋糕，甚至还会“陪伴”几代人长大。
但从头到尾，她都不是一个真人。
Betty Crocker 是食品公司创造出来的虚构人物。她的签名是画出来的，她在广播里说话的声音来自配音演员，她的脸则被广告公司反复重绘。在 100 多年里，她的形象跟着时代不断更新：发型、穿着、妆容、神态都会调整，从典型的家庭主妇，慢慢变成更现代、更职业化的女性形象。她就像一个被全社会共同维护的“人设”，一直活在大众的集体想象里。
这个故事最有意思的地方，在于它隐形证明了一件事：用户并不真的需要知道“身份证意义上的你是谁”，用户需要的是一个让他们觉得可信、稳定、有判断力的人格接口。Betty Crocker 的力量，不在于她有没有一张真实的脸，而在于用户相信这个名字背后，代表着专业的烘焙知识、一致的审美和一套不会轻易出错的建议体系。
bettycrocker.com 官方网站
到了 2026 年，你的网站、你的内容、你的品牌，在用户面前出现的方式变了，但有一件事没有变：用户仍然会下意识地问一句——这是谁在说话？
在传统媒体时代，品牌可以用一个虚构的人设来承担这一切；在今天的搜索和 AI 时代，这个“人设”的主要载体，变成了你的作者页、你的专家页面、你的品牌介绍和你在全网留下的长期足迹。对用户来说，它们构成了一个抽象的“谁”；对搜索系统和大模型来说，它们则是一堆可以被解析、被交叉验证的信号，用来回答：这条信息，靠不靠谱。
这也是为什么，刚才那段看似残酷的结论，其实是很现实的——在同等内容质量下，把“谁在说话”这件事讲清楚的人，一定更占便宜。你可以不叫 Betty，可以不虚构一个完美的厨房女神，但你至少要有一种方式，让用户和机器都能认得出，这是同一个人在说话，这是同一套经验在支撑，这是同一个责任主体在对外发声。
对大多数品牌、媒体、B2B 公司来说，最直接、成本最低、回报最高的做法，其实不是先去想怎么在匿名状态下“打游击”，而是老老实实地把手头已经有的那几位真实专家、创始人、产品负责人、顾问请到“台前”，用一套认真打磨过的作者页和专家档案，把他们变成你自己的 Betty Crocker。
接下来要讲的，就是这件听上去很基础、但在 AI 时代会被不断放大的事：当你已经决定让真实的人为内容负责时，一个合格的作者资产，应该长成什么样子。
四、当你有真人作者时，先把这几件事做到极致
说到这里，其实有一点需要老老实实地承认：大多数网站并不是没有“作者”，只是没有认真把作者当成资产来经营。很多 B2B 网站、品牌博客、跨境电商的资讯栏目里，作者这一栏通常只是一个装饰性的名字，要么全站统一写成“Editorial Team”，要么一排英文名，点进去只有两三句模板化自我介绍，看不出这个人到底懂不懂、做过什么、在谁那里获得过信任。
但对搜索系统和各类 AI 模型而言，作者信息已经变成一个非常重要的信号（谁在说话？），这个人在全网留下过哪些足迹，他讲的内容是否和他的人设自洽，外部世界有没有为他“共同签名”。你如果已经有条件让一个或者几个人站在台前，那在今天的环境下，正确的顺序不是先去猜“AI 喜欢什么 prompt”，而是先把这些真人作者打磨好。
一个合格的作者资产，在 Linus 看来，至少应该同时满足四个维度。如下：
第一，它要让人一眼就能看出“你是谁”。 这里的“谁”不是身份证意义上的那一行字，而是一个相对清晰的专业轮廓：你常年在什么行业，你主要解决过什么类型的问题，你通常站在哪个视角看世界。理想情况下，读者在看作者页时，脑子里会自动补出一两个具体的画面，比如“这个人应该是天天泡在机房和工厂之间的技术顾问，看上去很牛逼”，“这个人是和 DTC 品牌打过仗的运营总监，跟着他的说法肯定没错”，而不是一个抽象的“营销从业者”。
第二，它要能给出一些经得起交叉验证的事实，而不是一串空洞的头衔。所谓事实，可以是你服务过哪些类型的客户，主导过什么项目，在哪些场合公开分享过，在哪些媒体或行业网站上发表过观点。这些东西不是为了“显摆”，而是为了让用户和搜索系统都有依据可查：当你在文章里提出一个判断时，别人能顺着这条线往回追，看见你是怎样一路走到这里的。这时候，作者页、个人访谈、演讲记录、外部报道、甚至你自己的 LinkedIn，都会变成同一张网的一部分。
第三，它要和你输出的内容形成一个稳定的、不断叠加的关系网。 很多网站的作者页之所以显得“鸡肋”，是因为它只是单向的：有一段简介，但没有和具体的文章、具体的主题建立持续的关联。理想状态是，你可以清楚地看到某个作者在站内写过哪些内容，这些内容大致覆盖了哪些话题，而这些话题又正好对应了他简介里强调的那一块专业领域。这样一来，每一篇新文章都不再是孤立的，而是在一点一点地“加码”这个作者本身的权威度。
第四，它要在站外有回响。 搜索和大模型不会只看你站内自说自话的那一套介绍，它们会继续沿着这条线往外爬，看这个名字或者这个人是否在其他场合被提起、被引用、被链接。你是否出现在别人的作者栏里，你是否被行业媒体采访过，你的名字是否与某几个细分主题长期绑定，这些都会慢慢变成“这个人不是凭空冒出来”的佐证。换句话说，作者资产天然是一个“全网工程”，而不是你网站后台里的一个字段。
这里有一个很现实但经常被忽略的地方，就是在 AI 模型越来越深入地参与信息分发之后，这种“作者作为实体”的重要性还在被放大。模型在读网页时，不仅仅是在看正文内容，它也在尝试识别并抽取其中的实体：人名、公司名、品牌名、概念名，再把它们编织进自己的内部知识图谱。你在作者页、关于我们、媒体报道、社交账号上留下的那些一致而具体的信息，都是在帮它完成这件事情。反过来说，如果你从来没认真“定义过自己”，那在模型眼里，你就只是无数篇页面里的一个，存在感微弱，很难被当成一个稳定的知识节点。
所以，当你决定在 AI 时代做好内容时，第一步是选出一至数个你愿意押注的真人（一般是愿意抛头露面的核心成员），把他们的专业故事讲完整，把他们和站内内容、站外证言、品牌定位牢牢绑在一起。只有在这一步做扎实的前提下，后面所有关于“专家署名”“深度长文”“AI 引用来源”“品牌心智占位”的讨论才会真正有支点可用。
接下来，我们再具体谈谈在内容层面，怎样写出配得上这些作者的东西，既让用户觉得“这确实只有你说得出来”，也让搜索和 AI 系统在需要答案时，愿意优先翻到你做出来的作者实体。
五、好内容让作者“站得住”
作者页搭好，只是把棋子摆上了棋盘，先做好了准备工作。
接下来，每一篇署着这个名字的内容，才是真正帮他积累声望、也可能消耗声望的地方。很多团队到这一步会犯一个典型错误：以为给文章署上“某某博士”“某某总监”的名字，就等于是完成了 E-E-A-T，其实那只是一个空壳。如果内容本身还是在重复互联网上早就烂大街的观点，或者只是把几篇英文文章抄在一起换了个说法，那这位作者在读者和搜索眼里的“信用额度”，反而会被一点点用掉。
从这个角度看，在有真人作者的前提下，内容创作有一个很清晰的要求：你得不断给这个名字“充能”，而不是靠包装吃老本。对读者来说，他会在文章里下意识寻找三个东西：你有没有说出别人没说清楚的经验，你有没有给出属于自己的判断，你有没有表现出对风险和后果的尊重感。对搜索和 AI 来说，它们则会用另一种方式问同一个问题：这篇内容里有没有信息增量，还是只是语义上改头换面。
所谓信息增量，并不一定意味着你要拿出从未发表过的行业机密，更多时候，它体现在你如何讲述同一个问题。你是否愿意把自己做过的真实尝试、踩过的坑讲出来，而不是只用一些“实践证明”“事实证明”这样模糊的句子一笔带过。你是否会把自己的决策过程打开，告诉读者你当初为什么会那样选，中间犹豫过哪些路径，哪些是假设后来被证伪了。你是否愿意承认有些问题，在当前的认知和数据下，你也只能给出一个带边界条件的答案，而不是装出一副“尽在掌握”的样子。
这些东西一旦写进文章，读者会很快分辨出来：这是一个真的在一线做事的人在说话，而不是一个照着资料拼装信息的内容工。对搜索和模型来说，这类语言、结构、细节会构成一种非常鲜明的“经验信号”，它们很难完全凭空伪造，也很难用简单的改写工具造出同样的味道。这就是为什么，同样一篇长文，两篇在表面信息量上差不多，但其中一篇会让人读完之后想去看作者页，想看看这个人还写过什么，另一篇只会被关掉，然后被下一篇类似的文章替代。
所以，当你已经决定在页头写上某个真实名字时，内容层面的要求其实比匿名时代更高。你不再是在为品牌 logo 写文章，而是在替一个有血有肉的人说话。你给出的每一个观点、每一个建议，都在慢慢构成别人心里的一个形象：这个人敢不敢讲难听的话，这个人会不会只说好听的，这个人在面对复杂问题时，是选择诚实地讲清楚，还是用一堆抽象词汇糊弄过去。长期看，这种形象会比任何一句“行业领先”“顶尖专家”的自我介绍更有力量。
在筋斗云 SEO 的项目里，我们通常会同时做两件事：一是把“这个人是谁”说清楚，二是把“这个网站应该怎么说话”定清楚。前者是作者资产，后者就是大家常说的 brand voice。对于每一个长期服务的 SEO 站点，我们都会给它写一份写作风格说明书，比如这个品牌是偏冷静拆解型，还是偏犀利观点型，它在面对不确定性时是选择坦白还是装作“尽在掌握”，哪些词可以用，哪些词坚决不用，数据和案例要做到什么程度才算“可以拿出去讲”。这些约束看上去有点啰嗦，但它的好处是：即便由不同写手、不同语言的团队去产出内容，落到用户和搜索眼里，依然像是同一个人在持续说话。
六、从“写给搜索”到“写给人”，再让 AI 来做旁听
传统 SEO 的一个惯性，是习惯先问“这个关键词要怎么布局”“这个主题的搜索量有多少”，然后围绕这些指标去搭内容。这个思维在很长一段时间里确实有效，因为搜索系统主要是以词和链接为线索来理解世界的。但随着 AI 模型越来越深地嵌入搜索，你会发现一个明显变化：光是“写给搜索引擎看”已经不够了，因为真正读你的人，开始变成“人 + AI 大模型”这一对组合。
对人来说，他依然希望看到的是一个能帮他解决问题、能替他把复杂事情讲清楚的人，对模型来说，它在做的是另一件事：它要判断这篇内容在整个语料海洋里处于什么位置，能否被当成某类问题的可信参考，是否值得被反复引用。
你如果还是按照过去那套“围绕关键词写满 2000 字”的模式生产内容，那么在人这边，你会越来越容易被归类成“说了很多废话但没说重点”的那一种（当然，目前还是有作用的，过两年应该就不行了）；在筋斗云 SEO 的前瞻中，在大模型那边，你会被看成另一个格式类似、语言类似、信息也相似的普通样本，很难在它的内部世界里留下什么立体印象。
在有真人作者的前提下，比较健康的内容路径应该是先把问题当作是“写给具体的人看”，然后再考虑搜索和模型如何在旁边“旁听”。你可以在写作时不断问自己几个很简单的问题：如果现在面前坐的是一个真实客户，他在这个问题上最困惑的到底是什么，他在别的地方已经听过哪些版本的答案，他最怕的是哪一种坑，他最想听到的是哪一种坦白。你写字的时候，是不是只是为了把教学大纲完整复述一遍，还是愿意多花一点精力，去讲一些教科书上没有，但你自己摸索出来的东西。
当你用这样的心态去重构内容结构时，你自然而然会在文中安排更多“人味”的部分：真实的场景细节，不那么完美的案例，总结之外的反思，以及那些你不确定但仍然值得提出的假设。对读者来说，这些地方通常是让他感到“值回票价”的瞬间；对 AI 和搜索来说，这正是信息增量最集中的区域，是它们在做内容理解和重写时最愿意抓取的“高价值片段”。
从这点上说，有真人作者的时代，反而更适合做那种“困难的部分”。简单的定义、流程、术语解释，交给 AI 来打底完全没问题，甚至你也可以在内部工作流里用 AI 来帮你搭框架、整理资料。但真正决定一篇文章能不能为作者“涨信用”的，一定是那一小块只有这个人说起来才合理的内容。这一块越坚实，越有细节，越能经得起同行和读者的推敲，那么你的作者页、你的品牌介绍、你在全网散落的那些“证言”，就越有意义地被连成一张网。
而在这一切之上，AI 模型的升级，比如更长上下文、多模态、能跑推理的模型，本质上是在做一件事：它们在试图更认真地读懂你，读懂你的作者，读懂你的品牌。它们会在一篇篇页面里寻找可以信赖的模式：哪些内容单看还好，但放在一个人的长期输出里，会显得非常一致，非常自洽；哪些内容看起来光鲜，但稍微一对比就暴露出它只是一次性的包装，没有后续、没有延续、没有真实的经验支撑。
如果你已经有了可以被端上台面的真人作者，那么 AI 的发展，反而是一个放大器。它会放大你的认真，也会放大你的敷衍。它会让那些真正长期做一点事情的人更容易被看见，也会让那些只指望凭几篇“漂亮稿子”骗过算法的短期打法更快失效。这听上去有点残酷，但从创作者的角度看，某种意义上这也是一种公平：你越是愿意把时间和心力投入到“困难的部分”，这一点就越有机会被系统捕捉、被用户记住。
七、先把有脸的部分做好
最后，说一句可能不那么讨喜的实话。
很多人在听完 E-E-A-T、people-first 内容、AI 搜索、长上下文模型之后，第一反应都是一样的：我能不能在不露脸、不暴露太多背景的前提下，照样把成绩做起来？这种焦虑我完全理解，尤其是对出海品牌、供应链型公司、或者那些天生就偏低调的技术团队来说，公开个人信息确实会带来各种现实层面的顾虑和麻烦。
但如果我们只从实操出发，有一个优先级很难被绕开：当你已经手里握着几位愿意站出来、也确实有东西可说的真人作者时，真正该做的第一步，是把作者页认真搭好，把个人故事讲完整，把站内和站外的证言串成一条清晰的叙事线，让每一篇署名文章都经得起时间、同行和模型反复审视，让搜索和 AI 在遇到与你相关的问题时，脑子里有一个可以安心依赖的“人类锚点”。
至于那些出于各种原因，暂时不适合露脸、不适合把个人信息推到台前的团队和创作者，我仍然认为有办法，只是那套打法注定更复杂。那会是另一篇文章的主题：在你选择“隐身”的前提下，如何用视角、叙事、长期的一致性和外部证言，去弥补没有头像和实名带来的先天劣势。
如果说这一篇讲的是：当你已经有脸、有名、有真实的人可以站出来，就先让他们站稳，把他们变成 AI 时代里最重要的资产；那么下一篇，我们会专门聊聊：当你受限于无法有真人作者时，如何仍然让自己的声音，被用户和机器清楚地听见。
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