区别
推荐机制依赖项：
如何让我的内容出现在AI对话框中
主要是说对话内容，就是用户问某个问题，AI会优先引用我个人网站zlbigger.com的内容，你能说下这个逻辑么，或者给我举例，让我看明白这个机制
场景： 用户提问一个非常具体且深入的 AI 技术问题，例如：“Transformer 模型中的自注意力机制是如何计算的，并且有哪些变体？”
你的网站内容： 如果 zlbigger.com 上有一篇或多篇文章，非常详细、准确、且深入地解释了 Transformer 模型的自注意力机制，包括其计算过程、不同变体的原理和应用，并且这些文章的质量高于 AI 在其内部知识库或外部搜索中找到的其他信息。
AI 的行为： AI 可能会识别出你的网站内容是针对该特定问题的最佳答案来源，因此在回答中引用你的网站，例如：“根据 zlbigger.com 的一篇深入分析，Transformer 模型中的自注意力机制…” 或者直接从你的文章中提取关键信息进行解释，并可能提及来源。
2，你的网站在特定 AI 领域具有较高的权威性和可信度：
场景： 用户询问关于某个新兴 AI 伦理问题：“目前对于 AI 在招聘过程中的偏见问题有哪些主要的讨论和解决方案？”
你的网站内容： 如果 zlbigger.com 上发布了多篇关于 AI 伦理的原创研究、行业分析或专家访谈，并且你的网站在 AI 伦理领域被认为是具有权威性和可信度的信息来源（例如，被其他权威网站引用、作者是该领域的知名人士等）。
AI 的行为： AI 可能会认为你的网站提供了更可靠和专业的见解，因此在回答中更倾向于引用你的内容，或者将你的网站列为推荐的进一步阅读资源。
3，你的网站内容结构化良好，易于 AI 理解和提取信息：
场景： 用户查询：“最新的自然语言处理技术有哪些突破？”
你的网站内容： 如果 zlbigger.com 上有一个专门的、定期更新的“AI 技术前沿”版块，其中的文章使用了清晰的标题、子标题、列表等结构化格式，并且可能使用了 Schema Markup 等技术来帮助搜索引擎和 AI 理解内容的关键信息。
AI 的行为： AI 可能更容易解析和提取你网站上的关键信息，从而在回答用户问题时引用你的网站作为信息来源之一。
4，你的网站内容在外部搜索结果中排名靠前（间接影响）：
场景： 用户提出一个较为宽泛的 AI 问题：“如何入门学习人工智能？”
AI 的行为： 虽然 AI 主要依赖自身的知识库，但在某些情况下，它也会进行外部搜索来补充信息。如果 zlbigger.com 上有一篇高质量的入门指南，并且在搜索引擎中针对“如何入门学习人工智能”等关键词排名靠前，那么 AI 在进行外部搜索时更有可能找到并评估你的内容，从而可能在回答中提及或引用。
这句话很重要：
AI 的引用并非完全可控，也没有“优先引用特定网站”的硬性设置（对于像我这样的通用模型，即google的gemini）
说白了，排除所谓给达模型“投毒”之外，就两个关键词：质量和相关性。
那我肯定不服气啊，我就问有么有什么“捷径”可走……它倒是挺实在，给我了一些「更高效、更具策略性」的办法：
1. 专注于超细分领域和独特价值：
泛泛而谈： 你的网站写了很多关于“AI 如何改变商业”的文章，但都比较笼统。
超细分领域和独特价值： 你的网站专门研究“AI 在本地咖啡馆运营中的应用”，比如如何用 AI 分析顾客喜好、优化菜单、预测客流量，并且你做了很多实际案例分析，这是其他网站很少深入探讨的。当有人问“AI 能帮我开咖啡馆做什么？”时，你的网站就更有可能被 AI 认为是权威的参考。
2. 创建“答案型”和“教程型”内容：
非答案型： 你的网站发布了一篇关于“最新的图像识别技术趋势”的新闻报道。
答案型/教程型： 你的网站发布了一篇标题为“手把手教你用 Python 和 TensorFlow 搭建你的第一个图像分类器”的文章，里面有清晰的代码、步骤截图和常见问题解答。当有人问“我想用 Python 做个图像识别的小项目，该怎么开始？”时，你的教程就能直接提供帮助。
3. 利用结构化数据和知识图谱标记：
没有标记： 你的网站有一篇关于“什么是自然语言处理？”的FAQ，问题和答案只是普通的文字段落。
使用结构化数据： 你使用了 Schema Markup 中的 FAQ 标记，明确地告诉搜索引擎和 AI 哪些是问题，哪些是对应的答案。这样 AI 在理解你的内容时就更清晰，更容易直接提取问题和答案来回应用户。就像给 AI 看了一份整理好的试卷，它更容易找到题目和答案。
4. 积极参与和贡献到 AI 社区和知识平台：
只是自己发帖： 你只在自己的网站和公众号上发布 AI 相关内容。
积极参与社区： 你在知乎上回答了一个关于“如何选择适合初学者的机器学习框架？”的问题，你不仅给出了建议，还在答案中链接到你网站上一篇更详细对比不同框架的文章。这样，你在社区里帮助了别人，也让更多人了解了你的网站。
5. 优化内容的可读性和可理解性（对人类和 AI）：
晦涩难懂： 你的文章充斥着生僻的专业术语，段落很长，没有清晰的小标题。
清晰易懂： 你的文章用简单的语言解释复杂的 AI 概念，每个段落都有明确的主题，使用了小标题、列表和图片来帮助理解。这就像写给一个对 AI 感兴趣的小学生看，如果他能看懂，AI 也能更好地理解。
6. 关注新兴的 AI 内容聚合和知识平台：
只关注传统渠道： 你只关注搜索引擎和社交媒体。
关注新兴平台： 你发现了一个新的 AI 学习平台，允许专家提交教程和文章。你研究了这个平台的规则，并将你网站上高质量的“手把手搭建图像分类器”教程提交了上去。如果这个平台的内容被 AI 模型学习或引用，你的网站也就间接获得了更高的曝光机会。
7. 建立高质量的反向链接（虽然不是直接针对 AI 对话，但能提升网站整体权威性）：
到处发链接： 你在各种论坛和评论区留下你网站的链接。
高质量反向链接： 一位在 AI 领域很有名的教授在他的博客中引用了你网站上一篇关于深度学习前沿研究的深度分析文章，并给出了链接。这就像得到了行业权威人士的推荐，能大大提升你的网站在 AI 眼中的声誉。
ps：需要特别留意这个Schema 标记（也称为结构化数据），我确实在一些国外的大佬blog里也看到。
简单来说，Schema 标记就像是你给搜索引擎和 AI 提供了一份关于你网页内容的“说明书”。这份说明书用一种它们能够理解的标准化语言（通常是 JSON-LD）来描述你网页上的各种元素及其含义。
Schema 与 AI 对话推荐的关系：
