学习如何规划、设计并上线一个能组织 AI 用例的知识中心网站:清晰结构、强大搜索和治理,以支持持续增长。

在设计页面或选择 CMS 之前,先弄清两件事:知识中心服务谁,以及你希望它实现什么。这样可以避免建成一个“好看的图书馆”却无人使用,同时也能在后续做出明智的取舍(先发布什么、每篇文章要多深入、哪些导航最重要)。
大多数 AI 用例知识中心最终会服务多类人群,但应有一个主要受众。常见受众包括:
为每类受众写一句承诺语。例如:“针对运营经理,我们用真实工作流与可衡量的结果说明 AI 如何缩短周期。”
决定什么才算“成功”。典型成果包括:
如果目标是支持评估,你可能需要为每个用例提供更多细节;若目标是启发,短且可扫读的概览可能更有效。
“用例”可以按行业(如医疗)、职能(如财务)或工作流(如发票处理)组织。选择一个主要定义以保持内容一致。
一个实用模板是:问题 → 工作流 → AI 方法 → 输入/输出 → 价值 → 约束。这让文章便于比较。
选择一小组可量化的信号:
把目标、受众和指标写下来,将使后续每个决策更容易并更好地被解释。
当访客能预测内容位置时,知识中心才能发挥作用。设计页面之前,先决定站点的“形状”:主导航、核心页面类型,以及到最常见任务的最短路径。
对于 AI 用例知识中心,简单的顶栏导航往往优于复杂的设计。一个可靠的默认配置是:
保持稳定。一张在不同页面含义变化的菜单会让访客困惑。
用一小套可复用的页面类型来保持站点在增长时的一致性:
目标是减少决策疲劳:访客应在几秒内识别页面类型。
使用真实的首击测试你的结构:
如果这些路径需要超过 2–3 次点击,就简化菜单或增加更好的交叉链接。
划清边界:
这种分离能保持用例库的清晰,并在内容扩展时便于维护。
只有当每个用例都以相同方式描述时,知识中心才容易扩展。可复用的内容模型为贡献者提供模板,使页面更易扫读,并保证筛选与搜索能依赖一致字段。
定义每个用例页必须包含的一小组字段,保持通俗并以成果为导向:
如果一个页面无法填满这些字段,通常说明它尚未准备好发布——这是有价值的信号。
接着,添加结构化元数据来支持筛选与跨团队发现。常见字段包括:
把这些字段设为受控值(下拉选项),而非自由文本,避免“Customer Support”变成“Support”或“CS”。
非技术读者想知道何时不该使用某项技术。添加专门的信任段落:
把模型实现为页面模板(或 CMS 内容类型),使用一致的标题与字段标签。一个好测试是:把三篇用例并排放,用户应能在几秒钟内比较 Inputs/Outputs/Value。
先写清:
这些决定能避免建成一个“好看但没人用”的图书馆,并让后续在深度、导航和发布顺序上的权衡更容易。
即便面向多类用户,也要选出一个主要受众,以便网站有一个明确的默认口吻、深度和导航。
一个实用方法是为每类受众写一句承诺语,然后先围绕主要承诺来设计内容和转化(CTA)。
通常一个简单且可预测的顶栏导航就足够了:
保持标签一致,避免在不同页面中改变含义,让访客能预测信息所在位置。
使用一小套可复用的页面类型:
重复的页面类型让站点更易扫描和维护。
采用一致的模板,例如:
问题 → 工作流 → AI 方法 → 输入/输出 → 价值 → 约束
至少确保每页包含:Problem(问题)、Solution(解决方案)、Inputs(输入)、Outputs(输出)、Value(价值) 和 Example(示例)。如果页面无法填写这些字段,通常说明还没准备好发布。
添加专门段落,让限制与假设清晰可见:
这些字段能帮助非技术读者判断何时应使用某个用例,避免过度承诺。
先用几个容易理解的类别(categories)(大类,例如 Support、Sales、Operations),再用**标签(tags)**表示次要属性(行业、数据类型、结果、成熟度)。
为避免分类泛滥:限制谁能创建标签、设定命名规范,并在需要时合并重复标签并做重定向。
让搜索对非技术用户更具包容性:
在结果排序上,优先考虑标题 + 简短摘要的匹配,通常比深层正文匹配更有用。
把“无结果”当作产品时刻,而不是错误:
/contact同时追踪零结果查询,把它们作为新增内容或同义词改进的直接待办项。
优先选择能支持结构化、可复用内容与治理的 CMS:
传统 CMS 对小团队更快上手;headless 更适合需要高度定制的发现体验和复杂筛选,但需要更多开发投入。