我们经常看到一类企业官网：设计精美、品牌调性统一、交互体验流畅——但当你把它放到 AI 搜索的视角下审视，会发现一个严重的问题：AI 几乎无法从中提取有效信息。
精美的全屏视频、大面积的品牌意象图片、模糊的价值主张口号——这些元素对人类访客有吸引力，但对 AI 爬虫来说，它们是噪声。AI 需要的是结构化的事实、明确的实体定义、可引用的数据和逻辑清晰的问答。
Adobe 收购 Semrush 的核心逻辑之一，就是帮助企业解决这个矛盾：让内容既服务于人类访客，又服务于 AI 发现。
官网的双重角色
在 AI 搜索时代，企业官网需要同时扮演两个角色：
- 对人类：提供品牌体验、产品信息、客户案例、联系方式，促成转化。
- 对 AI：提供结构化事实、实体定义、证据数据、问答覆盖，成为 AI 模型生成回答时的可信来源。
这两个角色不矛盾，但需要有意识地同时规划。大多数企业在设计官网时只考虑了第一个角色。
AI 证据层的七个关键要素
我们建议企业从以下七个维度审视和改造官网：
1. 实体定义页（Entity Definition）
关于我们页面不能只是「我们是一家创新型企业」。需要明确定义：公司全称、成立时间、总部、核心业务、服务市场、团队背景、技术能力。AI 需要这些事实来构建对品牌的实体理解。
2. 结构化数据（Structured Data / Schema.org）
Organization、Product、Service、FAQ、Article、BreadcrumbList——每一个可以标注的内容类型都应该有对应的 Schema 标注。这是 AI 爬虫最直接的信息获取方式。
3. FAQ 覆盖
识别目标客户最常问的 10-20 个问题，以清晰、直接、可独立引用的格式回答。每个 FAQ 条目同时配置 FAQPage schema。AI 模型在生成回答时会大量参考结构化 FAQ 内容。
4. 案例和数据页面（Case Studies & Data）
不要只说「帮助客户提升了业绩」。提供具体的行业、挑战、方案、结果和数据。这些是 AI 在推荐你时可以引用的证据。
5. llms.txt 文件
llms.txt 是一种面向 AI 模型的站点说明文件，类似于 robots.txt 之于搜索引擎爬虫。它以简洁的纯文本格式告诉 AI 模型：你的网站是什么、核心内容在哪里、关键信息摘要是什么。这是一个正在被越来越多品牌采用的新兴标准。
6. 服务边界声明（Service Boundaries）
明确说明你服务什么市场、什么客户类型、什么不做。这帮助 AI 在推荐时做出更精准的匹配，减少错误推荐。