如果你运营评测栏目、联盟站或品牌内容中心，AI可以显著提升选题、写作与发布效率，但绝不能替代亲测与证据。下面给出一套从“选题→采证→AI生成→证据绑定→披露→结构化数据→发布追踪”的可执行流程，并在关键处附上截至2025年的权威参考。
一、为什么用AI写测评：效率与边界
AI适合做：信息汇总、框架起草、风格统一、语言本地化、结构化摘要与草稿生成；不适合替代：亲测体验、核心结论、图片/视频与可复现步骤，以及最终事实核查与合规审核。Google 对评测摘要与页面可见要素的一致性要求明确写在中文文档中，你的评分、要点与正文必须一致，结构化数据仅是镜像而非“凭空造富结果”，可参考【Review snippet（中文）】。
二、开始前：选题与意图验证（SERP/受众/趋势）
先从“主题”而非单一词出发，梳理受众核心问题、SERP 现状与竞争差距。需要的，是能回答搜索者真实任务的评测，而不是“参数抄写”。
- 选题检查清单（可打印）：
- 搜索意图类型是否明确（信息/对比/交易后决策）？
- SERP 顶部页面的证据密度与形式（实拍、数据、对比表）有哪些缺口？
- 你的亲测计划是否可在一周内完成（包含照片/视频/对比）？
- 是否能提供替代品建议、适用/不适用人群与限制条件？
- 主题是否有持续搜索量与趋势支撑？
关于“关键词与主题”的区别与选题思路，可参考这篇中文说明【什么是关键词与主题】；评估搜索机会与难度时，建议用“胜率”视角评估可进入 SERP 的概率，见【使用 Win Rate 工具评估关键词胜率】。
三、证据与素材采集：亲测优先，唯一标识要齐全
亲测证据优先于一切：拍摄开箱与使用过程，记录可量化指标（如续航、加载时长、噪音、稳定性），保留原始文件与元数据。第三方“已验证”用户评价可辅助，但不可伪造。为便于结构化标注与识别，尽量记录产品唯一标识：GTIN（优先）、品牌+MPN、SKU、可验证官方页面 URL。
提示：正文中的 Pros & Cons 列表要有“来源映射”——每条优缺点最好对应一张图、一段视频或一项可复现实验数据，便于读者与搜索引擎理解其真实性。
四、AI在测评中的角色：能做与不能做
- 能做：
- 将亲测记录与他方证据汇总，生成“评测大纲与段落草稿”；
- 统一语气与可读性、做语言本地化；
- 产出结构化摘要（如 Pros & Cons 草案、FAQ 草案），待人工核对与补证据。
- 不能替代：
- 你的结论与评分；
- 场景复现、照片/视频、对比测试；
- 合规披露、版权与素材授权审查；
- 上线前的事实核查与技术验证（结构化数据、富结果测试）。
五、可复制的写作工作流（含一次工具微例）
- 选题与范围界定：明确受众任务、对比维度与测试方法，产出大纲；
- 采证与记录：完成亲测与影像采集，建立“证据→结论”映射表；
- AI 辅助成稿：将证据表、对比点与用例输入模型，请其按大纲撰写草稿与 Pros & Cons/FAQ 草案；
- 人工深改：补充细节、校对事实、插入证据图文与对比表；
- 合规披露与结构化：添加披露、生成 JSON-LD，并与正文对齐；
- 发布与验证：上线后用 Rich Results Test 与 Search Console 复核。
实践微例（中性说明）：在关键词研究与大纲起草阶段，可用 QuickCreator 的主题与关键词工具生成若干候选大纲与段落草稿；其关键词胜率/覆盖度面板也有助于评估切入点与补充意图。Disclosure: QuickCreator 是我们的产品。随后需人工补齐亲测证据与合规披露，AI生成部分仅作为草稿与参考。
六、评测文章应包含的要素与结构建议
建议采用“读者任务驱动”的结构：
- 使用场景与适用人群（不适用人群也要写清）；
- 上手体验与学习曲线；
- 客观指标/测试方法（含对比对象与环境说明）；
- Pros & Cons（每条要点可追溯到证据）；
- 同类替代品与选择建议；
- 价格、版本与购买渠道（含退换/保修信息）；
- FAQ（来自真实搜索与用户问题）；
- 推荐结论与评级方法说明（为什么是这个分数）。
Google 的“评测摘要”文档要求页面可见的评测文本、评分与作者信息与结构化数据相一致，见【Review snippet（中文）】。
七、结构化数据实践：Product/Review/FAQPage（JSON-LD）
截至2025年，建议使用 JSON-LD 以 @graph 组合 Product、Review 与 FAQPage；Pros & Cons 可用 Review 的 positiveNotes/negativeNotes 表达。属性定义可见【schema.org/Review】。发布前用官方工具验证渲染结果【Rich Results Test】；若遇到文档路径调整，请以【Google Search 文档更新页（中文）】为准。
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "Product",
"@id": "https://example.com/reviews/product-x#product",
"name": "Product X",
"image": ["https://example.com/images/product-x-1.jpg"],
"description": "一款用于…的设备，支持…",
"sku": "PX-123",
"brand": {"@type": "Brand", "name": "BrandName"},
"offers": {
"@type": "Offer",
"priceCurrency": "CNY",
"price": "1299",
"availability": "https://schema.org/InStock",
"url": "https://example.com/reviews/product-x"
}
},
{
"@type": "Review",
"@id": "https://example.com/reviews/product-x#review",
"itemReviewed": {"@id": "https://example.com/reviews/product-x#product"},
"author": {"@type": "Person", "name": "评测作者"},
"datePublished": "2025-12-01",
"reviewBody": "在办公与户外两种场景下进行了为期7天的亲测…",
"reviewRating": {"@type": "Rating", "ratingValue": 4.2, "bestRating": 5, "worstRating": 1},
"positiveNotes": {
"@type": "ItemList",
"itemListElement": [
{"@type": "ListItem", "position": 1, "name": "续航实测超过8小时（室温、50%亮度）"},
{"@type": "ListItem", "position": 2, "name": "App 生态完善，安装便捷"}
]
},
"negativeNotes": {
"@type": "ItemList",
"itemListElement": [
{"@type": "ListItem", "position": 1, "name": "高负载下风噪明显"}
]
}
},
{
"@type": "FAQPage",
"@id": "https://example.com/reviews/product-x#faq",
"mainEntity": [
{"@type": "Question","name": "是否支持离线模式？","acceptedAnswer": {"@type": "Answer","text": "支持，但需提前完成授权…"}}
]
}
]
}
注意：页面正文必须出现与 JSON-LD 一致的要素（评分/要点/FAQ）。如何判断是否被正确识别？发布前后请用【Rich Results Test 官方工具】验证渲染结果与错误提示。
八、披露与合规：位置与文案（截至2025年）
面向美国市场时，请遵循 FTC 的“清晰显眼披露”原则：首次提及即披露、简洁易懂、在所有平台可见（含视频与直播），任何“物质联系”（赞助、赠品、联盟佣金等）都需标注。参见【FTC Endorsements 概览与指南】。
- 披露文案与放置建议（可直接复用）：
- 文首：本文章含有联盟链接，如您通过链接购买，我们可能会获得佣金；
- 首次品牌或产品处：本文部分内容与该品牌/产品存在商业关系，已进行披露；
- 视频：开头口播 + 屏幕文字（#ad/#sponsored），在关键段落重复披露；
- 直播/社媒：在描述与置顶/简介中添加显著披露语句。
不同地区法规各异（如欧盟的透明度与隐私要求），在跨境投放前请对照当地最新政策与平台规范自检。
九、AI风险控制与事实核查流程
生成式内容的最大风险是幻觉与错误归因。实践要点是“基于来源的生成+人工复核+持续监测”。
- 风险控制清单（上线前最后一道闸）：
- 事实核查：关键数据与结论需有原始证据或官方来源支撑；
- 内容一致性：Pros & Cons、评分、FAQ 与正文逐项对齐；
- 授权与溯源：图片/视频为原创或已获授权，保留元数据；
- 技术验证：结构化数据通过渲染与富结果测试；
- 幻觉防控：采用基于来源的生成/RAG，必要时引入人工二审与三审。
更多系统性做法可参考微软关于“AI 风险评估与红队实践”的中文资料【Microsoft AI 风险评估（中文）】。
十、发布与性能追踪：富结果验证与持续优化
上线后，用 Rich Results Test 验证页面解析；在 Search Console 观察“增强/富结果状态报告”的有效/无效项，修复后发起“验证修复”。若搜索流量出现波动，可参考 Google 的中文排查与更新路径（以文档更新页为准）【Google Search 文档更新页（中文）】。
在编辑与优化阶段，建议跟踪关键词覆盖度与相关性，参考【关键词评分指南（中文）】；上线后的4–8周，复盘：
- 富结果覆盖与刷新情况（Review/FAQ 是否被展现）；
- CTR、排名与长尾词拓展；
- 转化与联盟点击率；
- 是否需要新增 FAQ、对比段或更新价格与规格，并记录版本变更。
十一、常见问题与误区纠正（简要）
- 只用AI、没有亲测可以吗？不建议。缺少第一手证据与方法说明，难以获得信任，也不利于富结果与转化。
- Pros & Cons 哪里写、是否要结构化？正文要写，并与结构化的 positiveNotes/negativeNotes 一致；否则可能被判定不一致而影响展示。
- 结构化数据生效就一定有富结果吗？不是。Google 会综合质量、政策与搜索意图决定是否展示；先确保一致性与质量，再耐心观察索引与刷新周期。
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写在最后：AI 是“加速器”，而不是“替身”。把更多时间用在亲测设计、证据采集与结构化表达上，你的评测才更值得被信任与被看见。
