相关性解决的是向量检索阶段的问题：当用户提问时，你的内容和这个问题在语义空间中的”距离”够不够近。模糊的形容词在语义空间中”漂移”，精确的参数和场景描述是明确的”锚点”。中小企业在长尾问题上胜过大站，靠的不是域名权重，而是内容的语义精准度。
核心解释
维度一：拒绝模糊，拥抱具体
改造前： “我们是一家专业的家政服务公司，服务质量有保障，深受客户信赖。”——五个形容词，零个事实。
改造后： “服务覆盖北京五环内全区域，提供日常保洁（3 小时起，60 元/小时）、深度保洁（含油烟机拆洗，380 元/次）、新居开荒（6-10 元/㎡）。2024 年累计服务超过 12 万单，平台评分 4.8/5.0。”
维度二：场景化写作
用户向 AI 提问时通常带有明确的应用场景。如果你的内容只描述产品本身而不关联使用场景，就会错过大量场景型查询。每个场景都是一个可被精准匹配的查询入口。
维度三：专业术语 + 通俗表达并用
在不同段落中兼顾两种表达方式——专业术语确保精准匹配，通俗说法覆盖普通用户查询。
实操要点
- 列出内容能回答的 3-5 个具体问题，确认每个问题在文章中都有对应段落
- 自然覆盖同义词和近义词，不要堆砌但也不要忽略
- 用产品页匹配交易型查询，用内容页匹配信息型查询——内容类型和用户意图必须对齐
- 自造概念第一次出现时必须紧跟一句定义
常见问题 FAQ
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关键词密度还重要吗？刻意堆砌不重要，但自然包含行业标准术语仍有价值。很多 RAG 系统使用混合检索（向量+关键词），合理的关键词布局起辅助和保底作用。
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内容覆盖的场景越多越好吗？不是。一个页面聚焦回答一个核心问题，围绕这个问题覆盖不同场景。场景太分散会降低主题聚焦度。
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用产品页去竞争科普类问题的 AI 引用，能成功吗？几乎不能。用户问”怎么选”（信息型查询），AI 倾向引用客观分析，不会引用产品详情页。为信息型查询准备第三方视角的分析内容，为交易型查询优化产品页。
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