2025年5月22日·1 分钟
如何为 AI 用例知识中心构建网站
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。
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。