人工智能网络如何改写内容发现：从搜索排名到来源检索

介绍

几十年来，网络建立在一个简单的交易基础上：发布内容、被抓取、在搜索排名中占据一席之地，流量就会随之而来。链接、权威、速度、关键词--这些杠杆都是众所周知的，游戏也是透明的。知名度等于发现。发现等于增长。

如今，这份合同正在悄然解除。

人工智能引擎和生成式引擎优化（ChatGPT、Perplexity、Claude 及其同类）的兴起正在重塑信息检索、合成和展示的方式。人工智能不再将用户指向您的网页。它直接回答用户的问题。人工智能会阅读、理解并转述信息，通常无需点击。在这个新世界里，你的内容不是在争夺位置。而是为理解而战。

如果人工智能无法轻松解析、理清脉络并信任你的信息，你就会落后。你会消失。

再见，排名。你好，检索。

老式搜索引擎通过编制文档索引来运行。它们存储网络快照，根据权威性和相关性进行排序，然后发送给用户。 生成式引擎的运行方式则不同。它们从多个来源建立综合答案。它们进行采样、推断和综合。在这个世界上，可见度与页面上的位置无关。而是在机器构建回复时被选为可信的材料。

这是一种无情的转变，没有经过结构化、总结并易于被机器消化的内容可能会被视为噪音。更有甚者，根本不会出现。

实际上，检索已经超越了排名，而大多数网站还没有跟上。

专为人类和机器设计的网络

这种转变的核心是一个无声的问题：网站从来就不是为这类读者设计的。

它们被 JavaScript 弄得臃肿不堪，被布局设计所拖累，被让人眼花缭乱却又让解析器摸不着头脑的用户体验装饰所拖累。生成引擎需要的是简洁、结构化、可验证的信息，而且要快。

但是，今天没有一个本地信号说："这里是有意义的部分。"这里是你可以信任的"

在这种情况下，llms.txt 这样的倡议应运而生：这是一种在网站根部提供机器友好摘要的草根尝试。简单的 Markdown，摒弃杂念，列出标题、摘要和关键链接。给路过的人工智能一个提示：这才是最重要的。

与此同时，Anthropic 的 "模型上下文协议"（MCP）等更雄心勃勃的框架也浮出水面，它定义了一种实际协议，人工智能代理可以通过该协议实时查询服务器上经过许可的实时数据。MCP 并非推测，它已经被采用，OpenAI 也加入了 Anthropic 的支持行列。

目标很明确：为不爬行的机器构建网络--它们会交谈。

从希望的暗示到正式渠道

在许多方面，llms.txt 体现了早期网络的 DIY 精神：简单修复，快速部署，无需等待标准委员会。它没有正式的验证，也没有版本。它的成功依赖于人们的善意--人工智能引擎会注意到它，解析它，并尊重它的内容。

相比之下，MCP 被设计成一个完整的协议：版本化、规范化、文档化。在它的想象中，未来网站将根据请求向人工智能代理披露受控的实时信息片段，并提供归属、上下文塑造和保障措施。人工智能可以向结构化的端点提出结构化的问题，而不是刮擦过时的网页。

Sourcegraph 和 Block (Square)等公司的早期实施表明了这可能是什么样子：网站和生成系统之间的实时、认证、合作知识转移。

网络不再是爬虫的网络。它正在成为一个会话网络。MCP等协议暗示，在不久的将来，网站将拥有两个API：一个面向人类，一个面向机器。

融入的代价

通过 MCP 和相关框架获得可见性并不是免费的。

公开实时数据需要在速度、安全性和品牌安全性之间取得平衡。现在有一种新的风险计算方法：你要暴露多少数据？如何确保您的数据不会被错误引用或滥用？ MCP 等协议允许范围查询、元数据执行和上下文归属，但参与其中仍然需要信任、警惕，以及为机器消费调整基础设施的意愿。

然而，对于大多数网站来说，另一种选择更糟糕：隐身。

如果您的信息不易于结构化、总结和检索，您将越来越多地被排除在人工智能生成的对话之外--从产品推荐到专家引用。

打造新型网络形象

新时代的成功将属于那些同时为两类受众提供服务的网站。

他们将接受机器可读摘要、简洁的语义组织、清晰的事实和透明的权威标记。他们将使用 llms.txt 和 MCP 等新兴标准，而不是将其作为杂务，而是作为杠杆。

工具已经在发挥作用。像 Geordy 这样的解决方案可以自动生成人工智能优化的结构化输出（从 llms.txt 文件到 YAML 架构），让网站有办法主动塑造面向机器的叙述，而不是寄希望于被正确解释。

因为在人工智能网络上，希望并不是一种策略。

可见性的新术语

网络正在分裂：一个版本是人类的，另一个版本是机器的。后者的规则仍在编写中。

今天，为人工智能部署一个结构化层是可有可无的，但明天，它可能就会成为桌面赌注。

这场无声协议战争的赢家不会是最响亮的品牌。它们将是那些信息能够干净利落地进入机器大脑的品牌，因为它们很早就意识到：在人工智能网络中，易懂比受欢迎更有力量。