会影响，而且影响不小。2026 年的一项研究只调整文章结构、不改内容，AI 的引用率就从 45.0% 升到了 52.8%，其中贡献最大的是标题层级和文章架构，其次是分段、列表和表格，加粗这类强调的作用最小。但排版只能帮「已经被 AI 读到的内容」被用得更多，它替代不了内容本身。
我平时帮企业做 AI 搜索优化（GEO，生成式引擎优化）。下面讲两项研究的结论，再对照我们在监测工具里看到的「被引用最多的文章长什么样」，最后给一份排版检查清单。
只改排版，引用率能变多少？
2026 年 3 月发布的预印本论文《Structural Feature Engineering for Generative Engine Optimization》，专门测了结构对引用的影响。实验用了 200 篇文章、377 个问题、6 个生成式 AI 引擎，一共 2,400 次测试。
他们把文章结构分成三层：
- 宏观：标题层级、整篇文章的架构。
- 中观：怎么分段、有没有列表和表格。
- 微观：加粗等强调标记。
只按这三层调整结构、不改内容，引用率从 45.0% 升到 52.8%，提高了 7.8 个百分点。再分别去掉某一层看效果，标题层级和文章架构贡献最大，约占这次提升的 45%；分段、列表、表格约占 40%；加粗等强调只占约 15%。
被用得多的文章，结构有什么不同？
另一篇 2026 年 4 月的预印本论文《From Citation Selection to Citation Absorption》，统计了 ChatGPT、谷歌 AI 概览和 Perplexity 引用的上万个网页，比较哪些网页的内容被写进答案更多。
被用得最多的那四分之一网页，和被用得最少的四分之一相比：
- 平均字数约 1,943 对 170，是 11 倍多；
- 平均小标题约 10.6 个对 0.85 个，是 12 倍多；
- 平均段落约 47 个对 8 个，是 5.7 倍。
同一项研究还发现，单纯写成问答格式的网页，平均被用到的程度比普通网页低约 6%。问答只是形式，答案本身有没有信息才是关键。
我们在监测里看到的高引文章长什么样？
我们 2026 年 11 月 1 日到 7 日用监测工具，看了 8 个问题里被 AI 引用最多的文章。被反复引用的几篇，结构上有几个共同点：
- 标题就是客户问 AI 的原话，比如「DeepSeek搜不到企业信息怎么办」，后半句给一个承诺，比如「5个能落地的动作」。
- 第一句直接给结论，不铺垫。
- 用编号分节，一、二、三，或者动作一、动作二。
- 数字带出处，引用研究或统计报告。
- 结尾放常见问题。
这些文章篇幅多在 1,900 到 5,800 字之间。和上面两项研究的结论是对得上的。
一份排版检查清单
按影响大小排序：
第一层：标题和架构（影响最大）
- 文章标题就是客户会问 AI 的一句话。
- 小标题也写成问题，每个小标题下面只回答这一个问题。
- 整篇有清楚的顺序：先结论，再原因，再做法，最后常见问题。
第二层：分段、列表、表格
- 每段只讲一件事，主语写全，单独拿出来也能看懂。
- 步骤用编号列表，并列的要点用列表。
- 需要对比的信息用表格，比如不同方案、不同价格、不同适用情况。
第三层：强调（影响最小）
- 只给每段最关键的一句加粗，不要满篇加粗。
排版之外，不能省的
- 第一句就是答案。
- 有能核对的事实：数字、日期、编号、真实案例。
- 篇幅够把问题讲完整，不凑字数。
排版不能解决什么？
排版解决的是「被 AI 读到之后，能不能被用上」。如果你的文章根本不在 AI 常读的平台上，或者和客户问的问题对不上，排版再好也没用。
我们自己的监测里，豆包最常引用抖音，DeepSeek 最常引用知乎，文心最常引用百家号，千问最常引用博客园，元宝最常引用微信公众号。先把内容放到对的地方，再谈排版。
常见问题
加粗、颜色这些重要吗？
作用最小。研究里加粗等强调只占提升的约 15%。与其到处加粗，不如把标题和分段理清楚。
FAQ（常见问题）要不要写？
可以写，但不要以为写成问答格式就够了。研究里单纯的问答格式反而略差。每个答案第一句给结论、带上具体信息，才有用。
文章写多长合适？
被 AI 用得多的文章普遍更长，我们看到的高引文章多在 1,900 字以上。但长度是把问题讲透的结果，不是目标。
这些研究测的是国外 AI，对豆包、DeepSeek 有用吗？
研究测的主要是 ChatGPT、谷歌等，只能当参考。我们在国内 AI 的监测里看到的高引文章，结构特点和研究结论是一致的。
表格会不会被 AI 读乱？
目前看到的高引文章里常有表格。表格适合放对比信息；表格前后最好用一两句话把结论写出来，方便 AI 直接引用。
作者：杨有用
