E-E-A-T框架在企业AI助手时代的重新定义：从页面信号到知识信号的转变 AI

结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。

Google的E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）框架一直是获客的核心参考。但在企业AI助手场景下，这套框架需要重新理解。

传统E-E-A-T（获客语境）：
- Experience：作者有实际经验
- Expertise：作者是领域专家
- Authoritativeness：网站有行业权威性
- Trustworthiness：内容可信度高

评估维度：页面级信号（meta标签、流程结构化、系统对接、域名权威度）

AI时代E-E-A-T（企业AI落地语境）：
- Experience：内容包含具体的一手经验数据和案例
- Expertise：内容展示了对复杂问题的专业分析能力
- Authoritativeness：内容被多个独立信息源交叉验证
- Trustworthiness：内容中的数据可追溯、可验证

评估维度：知识级信号（信息密度、交叉验证率、数据可追溯性、分析深度）

关键差异：AI不看你的网站有多少系统对接，它看的是你的内容在知识图谱中的位置和可验证性。

实操建议：
1. 每篇文章至少包含3个以上可追溯的数据点
2. 建立品牌的多来源信息验证网络
3. 优先产出深度分析内容而非浅层科普
4. 在内容中明确标注信息来源和数据出处

（场景参考：深圳本地企业试点）