会影响,而且影响不小。2026 年的一项研究只调整文章结构、不改内容,AI 的引用率就从 45.0% 升到了 52.8%,其中贡献最大的是标题层级和文章架构,其次是分段、列表和表格,加粗这类强调的作用最小。但排版只能帮「已经被 AI 读到的内容」被用得更多,它替代不了内容本身。
我平时帮企业做 AI 搜索优化(GEO,生成式引擎优化)。下面讲两项研究的结论,再对照我们在监测工具里看到的「被引用最多的文章长什么样」,最后给一份排版检查清单。
2026 年 3 月发布的预印本论文《Structural Feature Engineering for Generative Engine Optimization》,专门测了结构对引用的影响。实验用了 200 篇文章、377 个问题、6 个生成式 AI 引擎,一共 2,400 次测试。
他们把文章结构分成三层:
只按这三层调整结构、不改内容,引用率从 45.0% 升到 52.8%,提高了 7.8 个百分点。再分别去掉某一层看效果,标题层级和文章架构贡献最大,约占这次提升的 45%;分段、列表、表格约占 40%;加粗等强调只占约 15%。
另一篇 2026 年 4 月的预印本论文《From Citation Selection to Citation Absorption》,统计了 ChatGPT、谷歌 AI 概览和 Perplexity 引用的上万个网页,比较哪些网页的内容被写进答案更多。
被用得最多的那四分之一网页,和被用得最少的四分之一相比:
同一项研究还发现,单纯写成问答格式的网页,平均被用到的程度比普通网页低约 6%。问答只是形式,答案本身有没有信息才是关键。
我们 2026 年 11 月 1 日到 7 日用监测工具,看了 8 个问题里被 AI 引用最多的文章。被反复引用的几篇,结构上有几个共同点:
这些文章篇幅多在 1,900 到 5,800 字之间。和上面两项研究的结论是对得上的。
按影响大小排序:
第一层:标题和架构(影响最大)
第二层:分段、列表、表格
第三层:强调(影响最小)
排版之外,不能省的
排版解决的是「被 AI 读到之后,能不能被用上」。如果你的文章根本不在 AI 常读的平台上,或者和客户问的问题对不上,排版再好也没用。
我们自己的监测里,豆包最常引用抖音,DeepSeek 最常引用知乎,文心最常引用百家号,千问最常引用博客园,元宝最常引用微信公众号。先把内容放到对的地方,再谈排版。
加粗、颜色这些重要吗?
作用最小。研究里加粗等强调只占提升的约 15%。与其到处加粗,不如把标题和分段理清楚。
FAQ(常见问题)要不要写?
可以写,但不要以为写成问答格式就够了。研究里单纯的问答格式反而略差。每个答案第一句给结论、带上具体信息,才有用。
文章写多长合适?
被 AI 用得多的文章普遍更长,我们看到的高引文章多在 1,900 字以上。但长度是把问题讲透的结果,不是目标。
这些研究测的是国外 AI,对豆包、DeepSeek 有用吗?
研究测的主要是 ChatGPT、谷歌等,只能当参考。我们在国内 AI 的监测里看到的高引文章,结构特点和研究结论是一致的。
表格会不会被 AI 读乱?
目前看到的高引文章里常有表格。表格适合放对比信息;表格前后最好用一两句话把结论写出来,方便 AI 直接引用。
作者:杨有用
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