我在 Ahrefs 的完整 AI 内容生产流程

以下是我在 Ahrefs 博客上发布高质量 AI 内容所用的完整流程。

坦白说，我的工作里有些部分我并不喜欢。

比如因为发现了一个新的长尾关键词，就要写第 500 篇讲内容缺口分析的文章；又比如为了写一篇清单式文章，逐个列出 30 款免费 SEO 工具的功能；再比如因为竞争对手发布了新东西把我挤出前三，就不得不去更新旧内容。

这些都是必要的「卫生打扫」任务，但比起它们，我更愿意把时间花在发布原创研究或分享反主流观点上。

所以我得认错：我会用 AI 来加速这些枯燥的流程。几天的调研、写作和修改可以压缩到几个小时，剩下的时间则留给更有意思的事情。

而且，尽管这些文章里没有一个字出自人手，它们的表现却不亚于人工撰写的内容。它们既有意思，也写得好。某些情况下，我甚至觉得它们比我亲手写的还要好。

以下就是我用的流程。

重要前提（不要跳过这些）

围绕 AI 内容生成有不少炒作（也有担忧），因此请先读读这些前提。

这仍然需要技巧和努力才能奏效

如果你想要的是完全无需人工干预的内容自动化，那恐怕会失望。这个流程需要一位称职的内容营销者的技巧和引导才能奏效，它是供熟练写作者使用的一款工具，而非熟练写作者的替代品。

90% 的成功来自好的选题

这个流程对简单的信息型主题很有效，即那些没有复杂叙事或数据的主题。我只会对略知一二的主题使用 AI，这样才有能力判断文章写得好不好。我不会把这个流程用于观点类文章、研究型内容，或者全新或快速变化的主题。

这不是一个完美的流程

这是一个混乱、不完美的流程，对像你这样的人而言，还有许多改进和完善的空间。我的目标不是给你一套必须照搬的僵化流程，而是分享一套总体方法，供你在此基础上构建，并按自身需求调整。

交代完这些前提，以下是具体流程：

1. 把我们现有的写作流程做成 Markdown 文件

我坚信，人类的创作过程并不像看起来那么神秘。只要有足够的自省和练习，「创作高质量内容」这样的目标也能被拆解成少数几个具体、易于管理的步骤，大多数人或大语言模型（LLM）都能照着做。

这个流程就是这样运作的。我把 Ahrefs 的编辑流程拆解成具体、易于管理的步骤，并记录成 LLM 能够遵循的格式。下面就是它在我的笔记应用里呈现的样子：

这是所有 Ahrefs 写作者通常遵循的端到端工作流：选题、撰写简报、列提纲、结构化编辑、起草、融入 Ahrefs 产品、逐行编辑、添加内链、创建元数据，再添加 WordPress 短代码。

这些流程文档都以 Markdown 格式化，包含简单的指南和示例。以下是逐行编辑文章草稿的流程：

其中许多流程来自我们为写作团队和自由撰稿人创建的现有文档。除此之外，我也援引了几处额外信息：我最喜欢的讲优秀写作的博客文章（由 ChatGPT 精简）、我两门写作与编辑课程的节选，和 Ahrefs 博客上那些出色的人工撰写文章的真实写作样本。

2. 创建一个 ChatGPT 项目并上传我们的流程文档

接着，我把这些 Markdown 文件上传到了 ChatGPT 的一个项目里。

项目（Projects）允许你上传参考文档，并设置适用于该项目中每次对话的自定义指令。你可以在 "Project files（项目文件）"部分看到那些流程文档：

以下是我为这个项目设置的自定义指令（完全坦白，我用了 AI 来帮忙创建它们，而且我觉得它们有点过度设计）：

为简化它们，我目前正在努力找出「帕累托指令」，即贡献了 80% 好结果的那 20% 的指令。从目前的实验来看，最关键的部分似乎是：

• 指示它始终查阅项目文档，并按顺序逐步走完整套流程。
• 一份 Ahrefs 博客目标受众的总结（这在文章与文章之间通常不会变）。
• 要求它扮演一个「身处一线、有实战经验」的人（这似乎就是输出中大量第一人称轶事和例子的来源）。

接下来是调研。

3. 深度调研

部分主题下，我还会发起一次深度调研请求，以获取额外的信息。

写我那篇讲 LLMs.txt 的文章时，我想知道是否有主流 LLM 供应商公开表态支持这个协议（并没有）。我在处理其他事情的同时设置了一次深度调研请求，随后阅读并审阅摘要，再把 AI 生成的调研结果总结融入文章的内容简报。

4. 用一份简单的内容简报把关键要点前置

我不喜欢那种依赖熟练人员去编辑 AI 生成文章草稿的流程。对一篇已经写完的文章做大幅修改很难（这也是我鼓励写作者先写文章提纲的原因），而且坦白说，这毫无乐趣。

相反，我更倾向于把所有人工输入都前置到流程开头，然后让 AI 去做它该做的事。

我每次生成文章，都从一份简单的内容简报模板开始。内容简报包含：

• 目标关键词，并附上站内 SEO 优化的简要说明。
• 暂定标题，主要用来确保文章匹配正确的搜索意图。
• 需要包含的关键要点，比如个人轶事或例子、深度调研结果，或者我希望成稿覆盖的有趣而独特的视角。
• 需要覆盖的子主题，由我们的内容优化工具 AI Content Helper 生成。我用它分析目标关键词的 SERP、从排名靠前的文章里提取页面内容，并生成一份我们文章需要覆盖的重要子主题列表，以便与现有文章竞争。
• 需要提及的 Ahrefs 产品，尤其是一些具体或不寻常、ChatGPT 自己可能想不到的 Ahrefs 用例（比如提及我们新的 MCP 服务器或社交媒体排期工具）。

当我按下回车，ChatGPT 就进入流程的下一阶段：基于我的内容简报，创建一个要点式的文章提纲。

5. 阅读、审阅、微调

从这里开始，我就变成了一名编辑。我提示 ChatGPT 逐步推进工作流的各个阶段，一边阅读，一边给出高层次的反馈。

ChatGPT 会先根据我的内容简报生成一份要点式提纲，并遵循我在写作流程文档中指定的格式：用 H2 标题作为关键要点、用 BLUF（先说结论）概述每一节的核心观点，并用嵌套要点列出支撑论点和证据。

我可以很迅速地理解文章的脉络和结构，并向 ChatGPT 提出任何想要的结构性修改——比如为文章开头换一种文案框架。

提纲令我满意后，我就让 ChatGPT 进入起草阶段。此时我切换到 ChatGPT canvas，这样就能像与团队协作一样，在文章上留下简单的行内评论（不过我在编辑真人时会更乐于助人、也更客气些）。

我阅读文章，并随手留下评论：

我经常留下同一类型的评论（它们与我给真人写作者留的评论很像）：

• 这个说法太含糊了，请更具体一些，并删掉那些模糊措辞（weasel words）。
• 加一个真实的例子来说明你的观点。
• 纠正这个错误的想法。
• 删减（或扩充）这个观点。
• 简化这里，让它对新手更友好。

ChatGPT 会即时回应，所以即便某一次回应并不出色，我也能很快把文字往该去的方向微调（只要我知道「好」长什么样）。因为结构早已在提纲阶段审阅通过，所以要让它达到可发布的状态并不需要太久。

6. 生成内链、元数据和 WordPress 短代码

当我对草稿满意后，我会让 ChatGPT 走完流程收尾的几个阶段：

• 创建元数据。我知道，我知道：Google 会重写 meta description。但我们也会把 meta description 用作博客首页的预览文本，所以这一步仍然省时间。
• 插入 WordPress 短代码。我们用了十多个自定义短代码来格式化文章并添加额外功能。手动插入它们很繁琐，而 ChatGPT 在遵循我的文档并把它们加到正确位置这方面做得很好。
• 生成 10 条指向相关 Ahrefs 博客文章的内链。ChatGPT 整合这些链接颇为在行，但它会幻觉出许多 URL。我计划通过提供一份带描述的真实 URL 列表供 AI 挑选，来改进这一步。

重要的是，图片仍然由我手动添加。我们的大多数文章都依赖截图、定制图形，或者基于真实数据的图表，生成式 AI 还胜任不了这一点。

（但作为额外收获，我也会让 ChatGPT 建议文章草稿中适合插入图片的相关位置。）

7. 监控表现

我们的研究表明，Google 并不在意 AI 内容（只要它不是大批量生产的垃圾内容）。

当我们用 AI 内容检测工具计算 AI 内容使用与搜索排名位置之间的相关性时，发现相关性为 0.011——实际上等于零。AI 内容能够、也确实能获得高排名。

但监控你的页面、观察它们相比人工撰写的内容表现如何，依然是个好主意。

我用 Ahrefs 的 Portfolios（作品集）功能追踪我们所有 AI 生成的文章，并快速查看它们的关键词排名、反向链接和预估自然流量。下面是一篇文章，看起来状况良好：

我还用 Ahrefs 的 Web Analytics（网站分析）查看流量来源和站内指标。下面是我那篇 AI 生成的 LLMs.txt 指南，获得了可观的 17,200 次页面浏览，跳出率 72.3%……

……并且流量来自健康多样的来源，包括社交、邮件，还有像 ChatGPT 和 Gemini 这样的 AI 助手：

对一篇「凭感觉写出来的」文章来说，不算差。

总结

这并不是一个神奇、零投入就能创建搜索内容的流程，但它确实能加速我工作中「卫生打扫」的部分，为有趣、需要技巧的内容创作腾出更多时间。如果你想进一步推进自动化，智能体式 SEO 工作流可以替你承担更多的规划和执行工作。

关键在于，Ahrefs 博客上发表的每一篇内容，无论出自人手还是由 ChatGPT 生成，我仍会阅读、审阅、编辑并批准。使用 AI 不是发布劣质内容的借口。

你能认出我那些「凭感觉写出来的」文章吗？在 LinkedIn 上告诉我吧。