在全球AI应用市场竞争日益激烈的今天，了解成功产品的内容构建策略至关重要。我最近深入研究了两个AI应用领域的出海标杆产品：Pollo.ai和Monica.im，希望通过这些成功案例，探索面向消费者(to C)的AI应用应该构建什么类型的内容，以如何何在不同内容类型上合理分配精力投入。
- 重点投入功能型页面
将70%-80%的精力投入到工具、模板或可直接解决用户问题的功能型页面上。这些页面不仅能够直接满足用户需求，还能带来主要流量。 - 战略性使用文字内容
文字型内容虽然流量贡献有限，但仍然必不可少。它们的主要作用已从"获取排名"转变为"提升网站相关性"和"通过内链传递权重到功能页面"。 - 质量优先于数量
在AI时代，文字博客的创作不再是批量生产模式，而是更加注重质量和前期调研。高质量的内容更容易被搜索引擎和AI搜索产品识别为权威资源。
Pollo.ai是一个集成了多种视频及图片大语言模型的内容生成平台，能够将文本、图像和视频素材快速转换为高质量的动态视频，适用于内容创作、营销和教育等领域。Monica.im 是一款集成了多种先进 AI 模型的全能助手，提供聊天、写作、翻译、搜索等功能，通过浏览器插件和移动应用形式，提升用户的工作和生活效率。
这两款产品在AI出海浪潮中表现出色，不仅产品体验优秀，其内容策略也值得深入研究。通过分析它们的成功，我们可以获得对AI产品内容构建的宝贵洞察。
一，内容框架构成
通过对两个产品网站的导航结构、聚合页面以及SEMrush数据的分析，我发现它们的内容框架高度相似，主要包括以下几类：
备注：数据采集自SEMrush，排除掉多语言，只看英文。
功能型页面：包括工具(Tools)、模板(Templates)和模型(Models)页面，这些页面允许用户直接操作，实现特定需求。
文字型页面：主要是博客(Blog)内容，提供产品相关的知识、教程和行业洞察。
数据显示，尽管文字型页面在数量上占比不低（约40%），但它们对网站流量的贡献仅为1%左右。相比之下，功能型页面贡献了70%以上的有机流量。
这与之前做过的案例分析的结论是一致的：工具页面（Tool Pages）还是解救SEO流量困境的法宝吗？
二，功能型页面的话题选择与页面设计
话题选择
功能型页面的话题在用户意图上，就是所谓的“工具”，一般是“generator, creator, maker, enhancer, xx to xx”等词。同时在工具和模板上，有做一些区别。如果是比较通用的大词，通常是划归到工具（tools）页面，如果是便场景化的长尾词，就被划归到模板（templates/ai Agents）页面。两者的区别在于，工具页面用户的自定义化程度更高，模板页面则更加直接。
此外，两个产品都基于大模型做了功能型页面的包装。这在SEO的领域是典型的“蹭热点+抱大腿”的手法。
另外，Monica在ai video这个方向发展比较克制，尽管它的一些ai image tool实际上是视频生成工具，但它没有单独作为一个分类列出来。或许是和目前的产品定位有所冲突，也可能是视频这个赛道更值得单独拿出来做。
页面设计
pollo.ai的工具和模板页面设计非常具有巧思，除了用户无需跳转可以直接在当前页面进行操作以外（需要注册），针对不同身份的用户，页面内容也会差异化展示。例如，未登录身份状态下（左边截图），此时作为一个新用户，可以看到右侧的video sample，以及下方的benefits，features，faqs，use cases等。当用户登录之后（右边截图），下方的benefits板块则隐藏起来，只保留了左侧的功能区，右边的video sample区域也变成了对话区，使得用户不被其他不必要的信息干扰。可以说这样的设计，是既服务于SEO也充分考虑了用户体验。
pollo.ai的模型页面则不太一样，靠近传统的视频编辑产品landing page+跳转到操作页面的设计。为什么模型不像工具和模板页面一样将着陆页和操作页面集成在一起？我认为主要还是模型页面的用户需求相对比较多样，不像工具和模板页面那么关键词聚焦，不能单纯依靠一个功能满足用户需求，因此需要通过不同的操作页面（也就是工具页面）来承接用户的需求。
一站式体验：让用户直接在着陆页完成操作，无需跳转到其他页面，减少用户流失。
差异化展示：根据用户身份（如是否登录）提供不同的页面内容，新用户看到更多产品介绍和示例，而老用户则直接看到操作界面。
话题选择策略：通用大词归为工具(Tools)页面，场景化长尾词归为模板(Templates)页面，这种分类方式既满足了不同用户需求，也优化了SEO效果。
"蹭热点+抱大腿"策略：基于大模型做功能型页面的包装，利用热门AI技术的关注度提升自身产品的曝光。
三，文字型页面话题选择及作用
话题选择
pollo.ai的博客话题很符合SEO的传统典型，基本都是围绕竞品或者大模型的Review，How tos，errors，alternatives等。monica的blog话题更偏向于围绕场景功能（topics基本与工具页面的分类对应）。可以看到双方在话题的宽度上比较克制，都聚焦于和产品相关的话题。
作用
两个产品的文字类型的博客页面虽然数量占比不低（pollo -36.87%, monica - 43.35%），但流量贡献仅1%左右。这是当下的普遍现状。但这些文字页面并非毫无用处，而是起到通过内链将权重传递到重要的功能页面（工具，模板页面等）以及提升网站的相关性，以使得Google或者其他AI Search产品在抓取网站的时候，知道你的网站是做什么的。
例如，pollo和monica都会在提及某个功能或者模型时，会自然链向该功能或模型的landing page。
从文章的质量上来看，两者的AI味道都不浓（用词不会口水话和夸张，使用第一人称，有相关对应的图片，有自然的内外链接等）。在这个写长文如同和AI互相投喂垃圾的时代，人工的介入校对变得格外重要（下次展开讲讲AI时代下我们如何进行内容创作）。
尽管文字内容的直接流量贡献有限，但通过以下策略，它们仍能发挥重要作用：
聚焦相关话题：Pollo.ai的博客围绕竞品或大模型的Review、How-tos、Errors和Alternatives等话题，而Monica的博客则更偏向于围绕场景功能。两者都保持了话题的聚焦性。
战略性内链：在提及某个功能或模型时，自然地链向该功能或模型的landing page，传递权重。
保持人工干预：即使在AI时代，人工的介入校对仍然至关重要，确保内容不会充满"AI味"（如口水话、夸张用词等）。
提升网站相关性：通过文字内容帮助Google或其他AI搜索产品更好地理解网站的主题和专业领域。
总之，在AI产品内容策略上，功能型页面已成为核心，博客内容转为辅助角色。这反映了用户对直接解决问题工具的偏好。在AI时代，内容价值不在于数量，而在于如何真正满足用户需求，创造实际价值。
