降低“AI率”对SEO有用吗？

一、低AI率迷信下的“长难句怪物”

前几天SEO学习群的朋友发出来两张截图，是其公司雇佣外包人类写手提交的博客作业，截图如下：

这两个截图是博客中选取的两小段文字。没错，大家应该发现了，每段四五十个单词，只有一个句号，甚至连个逗号都没有。全文60%以上都是这种句子，还好被咱们群友拦下了没有发到网站上。

大家可能会比较好奇，为什么写手会这么写，是因为英文水平高？炫技长难句？是要考托福？都不是，其实只为一件事，就是AI率检测。下图即为这篇文章的AI率检测，极低，只有5.4%。

那奇怪了，既然是AI检测，人类写手正常写作不就好了，为什么非得搞这么长的长难句？

所以写手们无路可走，只能去挑战更长更难的造句马拉松。

市场有需求就一定有供给，知识焦虑可以卖课，AI内容焦虑也养活了无数AI检测工具和外包写手。

如果说AI率检测可能会让测试者走向语言的极端，那所谓的“去AI味儿”的AI改写又是怎么回事呢？

二、AI改写工具背后原理

用AI来进行“去AI化”改写，是不是听着本身就像是一个悖论？甚至所有AI率检测工具都有同步推出改写工具。左手开处方，右手卖药，闭环了属于是。

但因为AI进化速度太快，不止是模仿人类整体，AI甚至可以模仿任何个体的说话和写作风格。

市面上AI改写工具的原理其实并不神秘，因为AI是用大语言模型概率表达，改写工具为了模仿人，甚至会选择“罕用”表达，长难句，甚至是“犯错误”的方式来绕过检测。通常有以下几类：

• 通过替换同义词、调整句式结构（主动/被动转换）
• 拆分长难句或合并短句
• 故意制造少量不完美（如合理范围内的重复或轻微语法错误）

• 调整词频分布，避免AI生成的”过度流畅”
• 增加局部文本的随机性波动

• 结合规则模板与神经网络生成
• 插入人工预设的”人类写作特征片段”

技术实现路径示例：

输入文本 → 语义分析 → 句式重构 → 同义替换 → 对抗检测 → 特征混淆 → 质量校验 → 输出文本

通过以上几点大家其实不难看出，这类工具本质是通过模仿人类写作的”不完美特征”来对抗AI检测模型的数据统计特征识别，核心在于打破机器生成文本的规律性模式。

• AI内容和AI检测的对抗博弈永无止境。
• 去AI化无法提升内容质量，过度改写反而影响文章可读性，削足适履，适得其反。
• Google明确声明鼓励优质内容创作，无论是否是AI生成。

那作为以创作优质AI内容为目标的QuickCreator为例，生成文章能否总是通过AI检测呢？很遗憾答案是不能。

三、为何QC退出“AI检测对抗”

其实在2024年8月的时候，AI检测工具不断涌现，很多用户询问QuickCreator写的文章能否通过AI检测。于是当时我们做了几轮详尽测试。

我把当时的测试结果再发一部分:

在用Undetectable AI测试QuickCreator生成的博客时，出现泰语等在内的8种亚洲和东欧语言无法通过AI检测。开始我们觉得是我们多语言能力不够，但正如本文开头，我们尝试拿谷歌等知名企业官方文档做测试，依然是显示AI写作，这说明AI测试能力并不准确。

当时因为大部分欧美语种文章都可以通过AI测试，所以我们也没太质疑AI检测的价值。QuickCreator一直以来都是以高质量AI内容营销工具为目标，Google要求E-E-A-T也是符合我们产品定位和发展方向，不断优化高质量AI写作引擎，并没有持续专门面向AI率做把控和测试，所以也没有参与不断升级的“AI率对抗”。

自然到今年，再去测试QuickCreator文章的AI率，通过率可能已经降低。但我们发现，和去年时通过检测的文章相比，现在不通过AI检测的文章在Google上的表现也完全没有受到影响，依然有着良好的排名和流量。

所以我们的观点是与其在这种无休止的对抗上消耗精力，不如为真正的搜索用户和读者提供更好的内容，为出海企业内容营销提供更优质的AI辅助写作工具。

那真正好的文章应该注重什么呢？

四、AI内容营销四个要点

无论大家对于AI检测的价值如何评价，都不妨碍我们学习研究优质内容定义和Google的立场和态度。Google算法每年都在更新，但原则从未改变，就是为搜索用户的体验服务。其实对于Google SEO而言，博客的“可读性高”远比“AI率低”更重要。下面为大家梳理几点SEO内容营销的原则立场和写作建议：

Google只关心用户体验：Google明确表示其算法不区分内容是否为AI生成，而是关注内容是否满足E-E-A-T原则（经验、专业性、权威性、可信度）。

有用内容优先：核心算法目标是提供对用户有用的内容，而非纠结于内容创作方式（Google Search Essentials）。

用户体验直接影响排名：可读性高的内容能降低跳出率、增加停留时间，这些是Google衡量内容价值的重要指标。

结构化与逻辑性：清晰的段落、标题层级（H1-H6）、列表和自然语言流畅度，能帮助搜索引擎理解内容主题。

移动端友好性：可读性优化（如短段落、简洁句式）适配移动端阅读，符合Google的移动优先索引标准。

AI检测工具的局限性：市面上工具的准确率有限，且Google未公开使用类似技术判定排名。

低AI率≠高质量：人工改写AI内容可能导致语义断层，反而降低可读性。例如，强行替换同义词可能破坏内容连贯性。

高效策略：合理使用QuickCreator辅助创作（如生成大纲、数据整理、初稿撰写），再通过人工优化优化检查，是更可持续的方案。

人工优化不可替代：即使使用AI生成初稿，仍需以下几种人工编辑：

• 补充案例、行业术语增强专业性。

• 调整句式结构，避免重复和机械感。

• 嵌入用户意图关键词（如“如何解决XX问题”）。

可读性工具辅助：使用Hemingway Editor或Grammarly检测阅读难度，确保内容符合目标受众理解水平（建议Flesch-Kincaid分数在60以上）。

避免过度优化AI率：专注于内容深度和用户价值，而非盲目追求“低AI率”。

总结：质量和可读性比AI率重要

Google的算法本质是服务搜索用户需求。可读性高、信息密度大、解决实际问题的内容（无论是否由AI生成）更可能获得高排名。

与其纠结“AI率”，不如聚焦以下三点：

• 内容是否符合搜索意图？

• 是否提供超越竞品的独特价值？

• 是否以自然流畅的语言传递信息？

只要满足以上条件，AI生成优质内容不会成为SEO障碍，反而能大幅提升创作效率。

所以大家可以看得出来，保证文章内容优质，提升可读性才是最重要的。如果单纯为了降低AI率，牺牲了文章可读性，大量使用长难句，那真的是浪费了原本的博客文章，也影响了最终读者的体验和数据效果。

AI的发展必然伴随AI检测工具的流行，这一点无须否认。但我们做SEO还是要用结果数据来评判，避免本末倒置。欢迎大家在日常工作中进一步实践和交流。

结尾彩蛋

怀着好奇的心情，我尝试了一下输入古早年代的火星文。果然，火星文AI率只有1%，担心AI率的朋友可以尝试把博客转换成火星文再发（bushi）。

下图来自“权威”测试工具“undetectable.ai”