用户研究

AI 搜索时代，内容想被 “优先抓取”？先抓准用户的 “真实痛点”

2025-09-08 11:12:05 Pea 阅读：41

当用户在百度输入 “敏感肌秋冬脸红怎么办”，AI 搜索不再返回泛泛的 “敏感肌护理指南”，而是直接提炼出 “温和洁面 + 修护面霜 + 环境防护” 的三步解决方案 —— 这背后，是 AI 对用户 “场景化痛点” 的精准识别。如今，国内 AI 搜索渗透率已达 68%（艾瑞咨询 2025 数据），72% 的用户表示 “会优先参考 AI 给出的总结答案”（QuestMobile 调研）。这意味着，内容能否被 AI “选中” 并推荐给用户，不再只靠关键词堆砌，而是取决于是否精准匹配用户的真实需求。而要做到这一点，“用户洞察” 就成了连接内容与 AI 搜索的核心桥梁 —— 只有先读懂用户 “问什么、缺什么、信什么”，才能让内容在 AI 搜索时代脱颖而出。

第一步：跳出 “关键词陷阱”，用 AI 工具挖透用户的 “隐性需求”
很多内容创作者仍在依赖 “百度指数”“热搜榜” 做洞察，但 AI 搜索时代的用户需求早已不止于 “显性关键词”。比如用户搜 “宝宝半夜哭”，表面是要 “止哭方法”，隐性需求可能是 “排查肠绞痛”“调整睡眠环境”；搜 “办公室肩痛”，背后可能藏着 “10 分钟简易拉伸”“适合办公椅的靠垫推荐” 等具体诉求。要挖到这些隐性需求，需要结合 AI 工具与多维度数据，搭建 “需求全景图”。
小红书的 “内容洞察中心” 给创作者提供了很好的范本。该工具会基于平台内 1.2 亿条月度笔记互动数据（点赞、评论、收藏），拆解用户需求的 “场景颗粒度”：比如 “护肤” 类目下，用户不再只关注 “油皮护肤”，而是细分出 “油皮秋冬抗敏”“油皮早八快速护肤”“油皮化妆前控油” 等 20 + 子场景；每个子场景下，还会标注用户最关心的 “痛点关键词”，如 “卡粉”“泛红”“闷痘”。某美妆博主通过这个工具发现，“敏感肌粉底液” 的评论中，“氧化速度”“鼻翼卡粉” 的提及率比 “遮瑕力” 高 3 倍，于是调整内容方向，从 “10 款粉底液测评” 改为 “敏感肌粉底液防氧化实测”，视频播放量直接提升 210%，且在抖音 AI 搜索中，该视频被 “敏感肌粉底液怎么选不氧化” 的关键词优先抓取。
阿里云的 “通义千问行业洞察模块” 则更适合 B 端内容创作者。比如做企业数字化转型内容的团队，通过输入 “制造业降本”，AI 会自动梳理出用户的核心疑问：“中小工厂怎么用 AI 降本（预算 50 万内）”“生产数据怎么对接降本系统”“降本后质量怎么保证”—— 这些都是从阿里云服务的 10 万 + 企业客户咨询中提炼的真实需求。基于这些洞察，阿里云将原本的《制造业数字化白皮书》拆分为 3 篇场景化内容：《50 万预算，中小工厂降本指南》《生产数据对接 3 步走》《降本不降价：质量管控方案》，结果在百度 AI 搜索中，这 3 篇内容的 “答案采纳率”（AI 引用该内容的比例）比原白皮书高 47%，带来的企业咨询量增长 62%。

第二步：把 “洞察” 转化为 “AI 友好型内容”，关键在 “结构化 + 场景化”
抓准需求后，还要让内容符合 AI 搜索的 “读取逻辑”——AI 更擅长抓取 “问题 - 答案” 清晰、结构明确、场景具体的内容，而非大段无逻辑的文字。国内头部健康平台丁香医生，就在这方面做了很好的示范，其内容几乎成了 “AI 健康搜索的优选素材”。
比如针对 “感冒要不要吃抗生素” 这个高频问题，丁香医生没有写长篇科普，而是采用 “三段式结构”：①先亮结论：“普通感冒不用抗生素，流感也不用”；②再拆场景：“如果发烧超 3 天 + 咳黄痰，可能合并细菌感染，需就医”“儿童感冒即使有痰，也不建议自行用抗生素”；③最后给行动建议：“在家护理可喝温水 + 用生理盐水洗鼻，出现这些症状要及时去医院（列 3 个具体症状）”。这种结构不仅让用户一眼看懂，更让 AI 能快速提取核心信息 —— 百度健康 AI 搜索数据显示，丁香医生这类 “结论 + 场景 + 行动” 的内容，被 AI 推荐为 “优选答案” 的比例达 83%，远超行业平均的 35%。
B 端内容同样需要 “结构化改造”。比如用友针对 “小微企业财务软件选型” 的内容，原本是按 “功能介绍”“价格对比”“售后服务” 分章节，用户阅读门槛高，AI 抓取也困难。后来基于用户洞察（“小微企业最关心‘能不能快速上手’‘会不会多花钱’‘出问题能不能及时解决’”），用友把内容改成 “3 个问题帮你选对财务软件”：①“10 人以下团队：选‘一键记账’型，推荐 2 款（附操作视频）”；②“担心超预算？这 3 个功能没必要买（列具体功能 + 省钱理由）”；③“出问题找谁？对比 3 类软件的售后响应时间（附客服电话测试结果）”。改造后，这篇内容在搜狗 AI 搜索中，针对 “小微企业财务软件怎么选” 的关键词排名从第 12 位升至第 2 位，小微企业注册试用率提升 58%。
场景化则是让内容 “更贴近用户实际” 的关键。比如抖音上的家居博主 “住小帮”，基于用户洞察 “租房党想改造房间但怕房东不让打孔”，创作了《租房改造：3 个不用打孔的收纳方案》，每个方案都配具体场景：“方案 1：门后免打孔挂架（适合放外套 + 包包，承重测试：挂 5 件大衣不晃）”“方案 2：床头粘钩 + 分层架（适合放睡前手机 + 眼镜，推荐粘钩型号：承重 3kg 以上）”“方案 3：衣柜内伸缩隔板（适合分开放内衣 + 袜子，安装步骤：3 步搞定）”。这种 “场景 + 细节” 的内容，不仅在抖音 AI 搜索中被 “租房改造不用打孔” 关键词优先推荐，还带动博主的 “改造好物橱窗” 销量增长 180%—— 因为用户看完就知道 “该买什么、怎么用”，需求被直接落地。

第三步：持续迭代，用 “用户反馈” 反哺内容，形成 “洞察 - 内容 - 反馈” 闭环
AI 搜索的规则在变，用户的需求也在变 —— 比如前两年用户搜 “AI 绘画” 还在问 “怎么生成图片”，现在已经在问 “怎么避免 AI 绘画侵权”“AI 生成图怎么商用”。这意味着，用户洞察不是一次性工作，而是需要通过 “内容发布后的反馈” 持续优化，形成闭环。
小红书的 “笔记数据洞察工具” 就帮创作者实现了这一点。比如某美食博主发布《30 分钟搞定的周末早餐》后，工具显示：“用户评论中，‘上班族能不能提前一晚准备’的提问占比 32%，‘有没有低糖版本’的提及率 28%”。基于这个反馈，博主立刻更新了两篇内容：《上班族早餐：前一晚准备，早上 5 分钟搞定》《低糖早餐：3 款不用加糖的食谱》。结果这两篇内容的 AI 搜索曝光量，比第一篇高 56%，且被 “上班族早餐提前准备”“低糖早餐食谱” 等新关键词抓取，进一步扩大了内容覆盖范围。
企业级内容同样需要 “反馈迭代”。比如腾讯云针对 “企业云存储” 的内容，最初基于 “用户关心安全性” 的洞察，重点写 “数据加密技术”，但发布后发现，百度 AI 搜索的 “用户点击后跳出率” 高达 65%（用户觉得内容没用）。通过分析用户反馈，腾讯云发现：“中小微企业更关心‘怎么省钱’，而不是‘技术多先进’”—— 于是调整内容重点，新增 “云存储按需付费攻略”“旧服务器数据迁移怎么省成本” 等章节，结果跳出率降至 28%，企业客户的云存储试用申请量增长 73%。

结语：AI 搜索时代，“用户洞察” 才是内容的 “核心关键词”
过去，内容成功靠 “关键词排名”，现在靠 “AI 是否认可”；而 AI 认可的标准，本质是 “是否满足用户真实需求”。从丁香医生的健康内容被 AI 优先推荐，到阿里云的 B 端文章带来咨询量暴涨，这些案例都证明：在 AI 搜索时代，“用户洞察” 不再是锦上添花的环节，而是决定内容生死的关键。
未来，随着 AI 搜索越来越 “懂用户”，内容创作者更需要学会 “借 AI 工具挖需求，用结构化做内容，靠反馈持续优化”—— 只有让内容真正 “贴近用户痛点”，才能在 AI 的 “答案筛选” 中脱颖而出，最终实现 “内容被推荐、用户愿点击、需求被满足” 的良性循环。毕竟，AI 再智能，也替代不了对 “人” 的理解；而读懂用户，才是内容成功的永恒逻辑。