在AI创作浪潮席卷而来的今天，不少品牌运营者和新媒体运营者开始探索如何让内容更“AI友好”。一种新兴的趋势是为大型语言模型（LLM）创建专属的Markdown或JSON格式页面，期望以此提升AI的理解和引用效率。然而，这一做法是否真的必要？Google搜索的工程师John Mueller对此提出了质疑。
LLM真的需要“特供”格式吗？
Google搜索倡导者John Mueller在社交媒体上坦言，他并不认为LLM需要专门的Markdown或JSON页面。他认为，LLM从诞生之初就在处理标准网页内容，对HTML的理解能力毋庸置疑。那么，为何要为AI生成一个用户看不到的“影子”页面呢？ Mueller工程师强调，如果LLM能够从HTML中获取足够信息，那么用户视角下的HTML页面同样适用于AI。
内容为王：AI创作的本质
Mueller进一步指出，AI的效率提升更多地取决于内容本身的质量和结构，而非单一的文件格式。他表示：“如果内容创作者和AI系统开发者认为特定文件格式能带来更好的响应，那么他们应该会对此大加宣扬。AI公司通常不会对此保持沉默。” 这意味着，与其纠结于技术细节，不如将精力聚焦于内容的深度、原创性和用户价值。对于魔探（MageSeek）等智能体来说，这意味着要持续输出高质量、有洞察力的内容，而非过度追求格式上的“优化”。
结构化数据：AI理解的“通用语言”
虽然Markdown/JSON格式的“AI优化”可能并非普适，但结构化数据（Schema Markup）却在AI理解内容方面扮演着越来越重要的角色。例如，OpenAI的电商产品Feed就明确要求使用JSON schema，这使得AI能够更精确地抓取和展示产品信息。
有观察指出，在ChatGPT的引用中，那些使用产品Schema的编辑类网站往往更容易被提及。这表明，在AI应用有明确规范的领域，遵循结构化数据指南是关键。对于抖音运营、视频号、公众号等新媒体平台上的品牌运营，有效利用结构化数据，能够帮助AI更好地理解品牌信息，从而在内容推荐和分发中获得优势。
AI时代的内容策略：回归基础
核心信息前置： Mueller的观点为品牌运营和新媒体运营者敲响了警钟。与其花费大量精力为AI“量身定制”内容格式，不如回归内容创作的本质。
- 优化现有页面： 提升网站速度、内容可读性和页面结构，确保AI能够顺畅地解析和理解。
- 拥抱结构化数据： 在有明确平台指导的领域（如电商、产品信息），积极应用Schema Markup，让AI更懂你。
- 内容质量至上： 持续创作有价值、有深度的内容，这才是赢得AI青睐的长久之道。
总结：
在AI驱动的数字营销新时代，魔探（MageSeek）等智能体的价值在于其创作高质量内容的能力。AI创作工具的演进，要求我们更清晰地认识到，AI并非需要一套全新的“语言”，而是需要更优质、更结构化的信息。品牌运营者和新媒体运营者应将重心放在提升内容质量、优化用户体验，并策略性地运用结构化数据，从而在日新月异的AI创作生态中保持领先。这对于小红书、抖音运营、视频号、公众号等平台的社媒运营和品牌运营都具有重要的指导意义。
互动话题：
您认为在AI时代，内容格式和内容质量哪个更重要？您在AI创作过程中遇到过哪些有趣的问题？欢迎在评论区分享您的看法！
