随着大型语言模型（LLMs）等人工智能系统日益成为用户搜索、学习和互动内容的核心方式，内容设计者必须不断进化实践。传统的内容设计checklist需要进行调整，以确保我们创造的内容不仅以用户为中心，还能针对机器理解和检索进行优化。本文将深入探讨如何以AI为导向进行内容设计，提升内容的可访问性、包容性，最终构建更智能、更合乎道德且用户友好的数字生态系统。
声音和语调：构建AI可理解的品牌沟通
大型语言模型（LLMs）能够解读声音和语调，从而推断意图和语境。因此，在内容创作中保持一致性至关重要，它能帮助模型生成更准确的响应。例如，如果你的品牌定位是“创新科技”，那么在所有内容中都应该保持专业、前沿的语调。
最佳实践：
- 保持一致的声音，与品牌形象一致： 如果你是科技博客，就应该保持专业、技术性的声音；如果是生活方式博客，则可以更轻松、更具人情味。
- 根据内容类型匹配语调： 白皮书应使用信息性语调，而博客则可以使用对话性语调。
- 避免讽刺、歧义或过于随意的表达： 这些都可能被AI误解。
案例分析：
- 博客示例： “利用自动化工具简化工作流程的方法。”
- 声音：友好、乐于助人、非正式——典型的博客内容，旨在吸引读者。
- 语调：鼓励性和支持性，暗示易用性和好处。
- AI益处：句子直接而清晰，使LLM易于理解该内容是指导性的，以用户为中心。
- 白皮书示例： “本文概述了在物流中采用AI的战略意义。”
- 声音：专业和权威，与白皮书的正式性质一致。
- 语调：客观和分析性，适合商业或学术受众。
- AI益处：该句子清楚地表明了文档的目的和领域，有助于LLM准确地对其进行分类和总结。
核心数据支撑： 根据HubSpot的研究，品牌一致性可以提高23%的收入。因此，不仅对人类读者，对 AI 来说，一致的声音和语调也能增强品牌认知度，提高内容的价值。
语言和风格：提升机器可读性
大型语言模型（LLMs）在清晰、结构化和明确的语言环境下表现最佳。这意味着我们需要摒弃冗余和模糊，采用简洁明了的写作方式。
最佳实践：
- 使用简洁、明了的语言，尽量避免冗余： 避免使用不必要的形容词或副词。
- 使用主动语态和直接的句子结构： 主动语态比被动语态更易于理解。例如，“用户点击按钮”比“按钮被用户点击”更好。
- 保持术语和措辞的一致性： 避免使用同义词，尤其是对于技术术语。
具体例子：
- 使用主动语态： “点击按钮”，而不是“应该点击按钮”。
- 具体化： 避免使用模糊的术语，如“东西”、“东西”或“不知何故”。
- 避免习语和俚语： 这些通常会被AI和非母语人士误解。例如，避免使用“a piece of cake”，而使用“easy”。
- 保持句子简短而直接： 每个句子一个观点。平均句子长度应控制在20个单词以内。
- 使用一致的术语： 尤其对于技术或品牌术语。例如，如果你使用了“人工智能”，就不要随意替换成“机器学习”。
数据佐证： Nielsen Norman Group 的一项研究表明，使用清晰简洁的语言可以将用户的任务完成率提高 124%。 这不仅提升了用户体验，也优化了 AI 的理解能力。
结构和格式：增强语义清晰度
结构化的内容能够帮助大型语言模型（LLMs）理解思想之间的关系，并提高检索准确性。良好的格式能够让 AI 更容易解析内容，理解其含义。
最佳实践：
- 使用清晰的标题和副标题： 使用 H1-H6 标签清晰地组织内容。
- 将内容分解为短段落和逻辑流程： 避免冗长的段落，每个段落只围绕一个中心思想。
- 使用项目符号和编号列表： 使信息更易于扫描和理解。
- 对重复模式应用一致的格式： 例如，如果使用表格来呈现数据，请确保所有表格的格式一致。
案例演示：
清晰的标题和项目符号列表：
<h2>使用这3种方式提高你的SEO</h2>
<ul>
<li>优化元描述</li>
<li>使用图像的alt文本</li>
<li>使用H1–H3标签构建内容</li>
</ul>
技术建议： 使用语义 HTML 或 Markdown，并考虑使用 Schema 标记来增强机器理解。Schema 标记可以为搜索引擎提供有关您内容的额外信息，从而提高其可见性。
可访问性：促进包容性AI训练
具有可访问性的内容能够改进AI训练数据，并确保公平的用户体验。这意味着我们需要确保所有用户，包括残疾人士，都能轻松访问和理解我们的内容。
最佳实践：
- 使用描述性链接文本： 例如，“下载指南”，而不是“点击这里”。
- 避免使用行话、习语和特定于文化的引用： 确保内容对全球受众都易于理解。
- 为图像提供替代文本，并为音频/视频提供脚本： 这不仅对视障人士有帮助，而且对 AI 来说也是理解内容的关键。
- 为按钮和表单编写清晰的标签： 确保用户知道他们在做什么。
案例：
- 信息图： 包括 alt 文本，如“显示 AI 内容生命周期的流程图”。
- 博客： 使用“阅读我们的辅助功能清单”之类的链接，而不是“单击此处”。
重要性： 根据世界卫生组织的数据，全球有超过 10 亿人患有某种形式的残疾。 因此，提升内容的可访问性不仅是道德责任，也是扩大受众范围的有效途径。
包容性：实现合乎道德的AI输出
大型语言模型（LLMs）会从我们创建的内容中学习。包容性的内容有助于减少 AI 输出中的偏差。
最佳实践：
- 使用性别中性和包容性语言： 避免使用“他”或“她”，而是使用“他们”。
- 避免刻板印象和有偏见的假设： 确保内容不强化有害的刻板印象。
- 代表不同的观点： 在内容中包含来自不同背景和经验的人的观点。
例子：
- RedBook： “用户应输入其凭据…”（而不是“他的凭据”）
- 博客： 包含来自不同贡献者的引言或案例研究。
伦理考量： 联合国教科文组织强调，AI 中的偏见可能会加剧现有的不平等。 通过创建包容性的内容，我们可以帮助减少 AI 中的偏见，并确保其公平公正。
内容模式：促进可预测的解析
可重用的模式能够帮助大型语言模型（LLMs）更准确地识别和响应内容。这意味着我们需要创建一致的模板和格式，以便 AI 能够轻松理解内容的结构和含义。
最佳实践：
- 对常见问题解答、操作指南和表单使用一致的模板： 这有助于 AI 识别内容的类型和目的。
- 编写清晰、可操作的微文案： 例如，按钮上的文字应清晰地表明点击后会发生什么。
- 使错误消息具有建设性： 告诉用户他们哪里出错了，以及如何解决问题。
例子：
- 常见问题解答模板： 问：如何重置密码？ 答：转到设置 > 安全 > 重置密码。
- 信息图： 对步骤、图标和标签使用一致的布局。
技术洞察： 结构良好的模式的重复使用可以提高 AI 的泛化和准确响应能力。 这不仅能改善 AI 的性能，还能提高用户体验。
内容治理：维护AI就绪的内容
人工智能模型依赖于最新的高质量内容。治理可以确保您的内容保持相关性和可靠性。
最佳实践：
- 维护版本控制和更新日志： 这有助于跟踪内容的更改，并确保 AI 能够理解其演变。
- 审查涉及主题专家的工作流程： 确保内容准确且最新。
- 安排定期的内容审核，以删除过时或具有误导性的内容： 保持内容的质量至关重要。
例子：
- 白皮书： 包括“上次更新”日期和版本号。
- RedBook： 使用更改日志来跟踪技术说明的更新。
长期价值： 根据 Gartner 的一项研究，糟糕的数据质量平均每年给组织造成 1290 万美元的损失。 因此，健全的内容治理不仅对 AI 有益，对整个组织也有益。
结论：为人和机器设计内容
为人工智能设计内容并不意味着为机器写作——而是意味着以清晰、包容和结构化的方式写作，以便人和机器都能有效地理解和使用它。这意味着我们需要综合考虑内容设计的最佳实践，并在AI时代不断提升。通过将这些原则融入到我们的内容创作流程中，我们不仅可以提高内容的可访问性和效率，还可以为更智能、更合乎道德且用户友好的数字生态系统做出贡献。随着大型语言模型（LLMs）等AI技术的不断发展，这种以AI为导向的内容设计方法将变得越来越重要。