HubSpot CTO谈AEO：为什么'值得被引用'是新SEO

Dharmesh Shah如何看待LLM改变内容策略

Dharmesh Shah基于一个简单的论点联合创立了HubSpot：数百万小企业应该从互联网中受益，但他们发现它令人生畏。现在他正在将同样的逻辑应用于AI。作为CTO，他既在引导HubSpot的AI战略，又亲自构建agent.ai，一个已经创建了50,000个代理的无代码代理平台。这次访谈揭示了当LLM成为你的主要分发渠道时，内容策略如何发生根本性变化。

关于新的原子单位： “Back then the atomic unit for the internet was web pages. That’s what Google was indexing. Now the unit is actually smaller… it’s the LLM looking at content, passing it through, synthesizing answers.”（那时互联网的原子单位是网页。那是Google索引的内容。现在单位实际上更小了…是LLM在查看内容、传递内容、综合答案。）从页面到”块”的转变改变了内容策略的一切——你不是在优化点击率，而是优化引用率。

关于值得被引用： “In the same way that you need to be rankworthy, you need to be citeworthy… you’re not trying to trick ChatGPT into providing your answer. Do the work to come up with really good answers.”（就像你需要值得被排名一样，你需要值得被引用…你不是在试图欺骗ChatGPT提供你的答案。做好工作，提出真正好的答案。）哲学上的连续性令人惊叹：HubSpot 2006年的”值得被排名”口号直接转化为2025年的”值得被引用”。

关于翻译比喻： “Let’s imagine you had 100 blog posts written in English for human readers… then you discover you have a bunch of people in Japan. You would translate to Japanese. What we’re talking about now—from SEO to AEO—is translating for LLMs versus search engines.”（假设你有100篇用英语为人类读者写的博客文章…然后你发现你在日本有一群人。你会翻译成日语。我们现在谈论的——从SEO到AEO——是为LLM而不是搜索引擎翻译。）心智模型：将LLM视为你的内容需要说的一种新语言。

关于简短胜过叙事： “What’s considered high quality is things that are easily quotable, snackable content by the LLM, that are pithy and precise… if you have a 400-word meandering answer, that’s much less likely to be cited than something that provides exactly the answer in a nice sound-bitey form.”（被认为是高质量的是LLM可以轻松引用的、可消费的内容，简洁精确…如果你有400字的散漫答案，它被引用的可能性远低于以漂亮简短形式提供确切答案的内容。）为人类阅读优化的长篇叙事内容可能表现不如LLM可以轻松提取的问答格式内容。

关于代理作为队友： “Agents will effectively act like teammates. They may be junior teammates, they still need to be trained… in this hybrid world of carbon-based life forms and AI agents, how are you going to find these agents? There needs to be an equivalent of LinkedIn for agents.”（代理将有效地像队友一样行事。他们可能是初级队友，他们仍然需要被培训…在这个碳基生命形式和AI代理的混合世界中，你将如何找到这些代理？需要有一个代理版的LinkedIn。）他对agent.ai的愿景：一个代理拥有个人资料、经验和声誉的专业网络。

Dharmesh Shah关于答案引擎优化的6个洞见

• AEO是新SEO - 答案引擎优化为LLM引用而非搜索排名优化；基本原则（创造价值，不要作弊）直接适用
• 将内容拆分成块 - 将长篇内容分解成LLM可以轻松提取和引用的问答对；原子单位从页面缩小到片段
• 声誉在时代间复利 - 在Google排名好的内容会带入Perplexity，因为早期AI搜索使用传统搜索作为输入；对质量的投资会复利
• 负回报是真实的 - 建立”AI垃圾”或低质量内容的声誉比零回报更糟糕；LLM会记住并降低你的优先级
• 单独跟踪AI流量 - 你的有机流量可能下降是因为注意力转移到了答案引擎；为ChatGPT/Perplexity推荐创建一个独立的类别
• 代理需要专业网络 - Agent.ai的论点：存在50,000个代理，它们需要像人类专业人士一样的发现和声誉系统

这对内容和营销团队意味着什么

Dharmesh的框架将AI内容策略重新定义为翻译问题：相同的想法，新的语言。对企业的关键洞见不是SEO死了——而是你现在有两个受众：阅读的人类和引用的LLM。为人类消费优化的内容可能表现不如为LLM提取优化的内容。理解入站营销的组织已经有了哲学基础（“创造价值，不要作弊”）；现在他们需要战术调整（块而非叙事、问答而非散文、值得引用而非值得排名）。