Ahrefs 2026年营销人员AI内容调查：93%在用AI写内容，只有2.7%敢不经人审就发

摘要：Ahrefs连续第二年调查营销人员怎么用AI做内容，今年收回301份答卷。93%的人在用AI，去年是87%；69%的人说发布内容里AI的占比比一年前高了。可只有2.7%的人敢让AI内容不经人审就发，66%要人看过才信。用AI做数据分析的比例从28%涨到60%，关键词聚类从23%涨到45%。用AI检查AI内容的人翻了一倍，到28.6%。七成八的人不告诉读者用了AI。还有一个容易被忽略的数：56%的AI用户自己都承认，人写的比自己的AI内容好。

内容圈这两年吵得最凶的话题，大概就是AI写的东西到底能不能用。有人说全行业都在用AI灌水，有人说好内容还得靠人。吵归吵，大家手上到底是怎么干活的，没几个人说得清。

Ahrefs在9月30日发布的年度调查报告给了一份比较实在的答卷，作者是Ahrefs营销策略与研究负责人Glen Allsopp。这是他们连续第二年做这个调查。这篇以报告为主体，把关键数字摆出来，说清楚样本的局限，再看看对外贸和独立站的内容团队意味着什么。

这份调查问了谁，能代表多少人？

先看样本，这一步不能省。今年的调查收回301份答卷，其中280人用AI做内容或辅助做内容。去年的样本更多，Ahrefs自己也提醒，所以两年之间只做大方向上的比较，不做细项对比。

这份样本有几个天然的偏向，读数字时要放在心上：

• 受访者大概率是Ahrefs的读者和用户，本身就是对SEO和内容营销更上心、更愿意尝试新工具的一群人；
• 所有答案都是自己报告的，“我的AI内容占比上升了”“我产出更快了”都是主观感受，没有拿日志或发布记录核对；
• 工具使用那道题今年允许多选，去年是单选，作者特别说明两年的数字不能当市场份额比；
• Glen Allsopp自己也承认，他有时候可能身处营销圈的“信息茧房”里。

所以这份报告更适合看趋势和相对高低，别把“93%的营销人在用AI”直接套到全行业，更别套到国内的外贸团队身上。Ahrefs去年的第一份调查，可以拿来对照两年的变化。

每个数字能说明什么，说明不了什么

读行业报告养成这个习惯很有用：每看到一个百分比，先问分母是谁、问的是什么、是自己说的还是测出来的。这三个问题问完，很多“惊人发现”就没那么惊人了。

多少人在用AI，产量和速度变了多少？

不用AI的那6.98%里，几乎所有人都提到准确性的顾虑，超过一半的人说总体上不信任AI生成的内容。

报告里还顺带提了一组外部数据：按Ahrefs的整理，OpenAI在2025年10月宣布ChatGPT周活跃用户8亿，2026年2月到9亿，7月底突破10亿。Gmail、Google文档、Slack这些老工具也都加上了AI功能，Ahrefs的Ryan Law说，用AI的机会已经无处不在。

速度确实快了，可快不等于好

用AI的营销人里，85%说自从用上AI，内容产出更快了，其中47.9%说快得多，37.1%说稍快一些。只有2.5%说AI反而拖慢了速度。去年报告的亮点是用AI的人比不用的人多发42%的内容，今年的亮点换成了速度。

报告里放了两段很有意思的引言，正好是两个方向。写了快14年、几千篇文章的Bill Widmer说，AI让他更快写出更好的内容，可他每篇还是要花4到6个多小时。Ahrefs的Si Quan Ong则不太买账：AI几分钟就能生成一整篇博客，读起来“正确”得让人没法改。你还没来得及质疑大问题，比如读者是谁、该写什么不该写什么，就已经在逐句润色，然后差不多原样发出去了。他的原话是，没有策略和认真思考，快就毫无意义，读起来一股流水线味儿。

这段话值得每个内容负责人贴在显示器旁边。AI省下来的时间，如果没有花在选题、读者和结构这些大问题上，只是让你更快地生产平庸的东西。

AI用在哪些活上涨得最快？

今年涨得最快的，是去年最冷门的几项专门任务：

Ahrefs对原因的推测是几样东西叠在一起：模型和输出变好了，分享工作流的人多了，用AI成了习惯。这个变化对做SEO的人很有参考价值。AI的用法正在从“帮我写一篇”转向“帮我把这堆数据理清楚”，后者出错的代价通常更小，也更容易验证。

外贸团队可以对照着看自己的用法。把Search Console导出的几千个查询词丢给AI做初步聚类，再人工调整，这比让AI从零写一篇产品文章靠谱得多。聚类结果对不对，一眼就能看出来；文章里的参数写错了，可能要等客户来问才发现。

数据分析和生成图片要多留个心眼

涨得最快的这三项，风险并不一样。关键词聚类最好验证，聚得对不对，搜一下看看排在前面的是不是同一批页面就知道了。数据分析就要小心一些：让AI读一份几万行的Search Console导出表，它给的“点击下降主要来自某某目录”听起来很像回事，可它可能只读了前面一部分数据，也可能把求和算错。比较稳的做法是让AI写出分析用的公式或代码，你在表格里自己跑一遍，结论以你跑出来的数为准。

生成图片在外贸站上用得越来越多，做博客配图、场景图都很方便。商品图要另当别论。买家看图下单，图上的颜色、结构、配件和实物对不上，退货和差评马上就来；在Google购物和各大平台上，商品图不能准确展示商品也会违反政策。AI图适合做氛围和示意，商品本身最好还是实拍。

这三项的输出都能被检查。数据能复算，聚类能对照搜索结果，图片能和实物比。能检查的活交给AI，风险是可控的；没法检查的活，比如替你判断一个市场值不值得进，就别指望它了。

工具：Claude排第一，技能文件成了标配

在用AI的受访者里，83.2%用Claude，75.7%用ChatGPT，57.9%用Gemini，后面是Claude Cowork（42%）、Claude Code（37%）和Codex（13%）。68%的AI用户在用技能文件，55%自己写过。Allsopp提到，Claude大约一年前推出SKILL.md技能文件，让人可以轻松地把一套流程固定下来、反复使用，这似乎和用户向Claude倾斜的时间点重合。Ahrefs内容营销总监Ryan Law自己的内容工程流程就用了23个技能文件。

这组数字最该打问号。样本偏向深度用户，题目又是多选，Claude的比例很可能高于普通营销团队。Allsopp自己也说，模型之间你追我赶，格局随时会变。值得借鉴的是“技能文件”这个思路：把品牌语气、事实核查要求、禁用表达写成固定的说明文件，每次调用AI都带上，输出就不会每次都从头跑偏。

一份外贸内容团队的技能文件可以写什么

技能文件就是一份写给AI的工作说明。不用Claude也能借这个思路，把同样的内容存成团队共用的提示词文档。下面是一个外贸B2B站写产品应用文章时的示意，内容按自己的业务改：

名称：产品应用文章（英文站）
读者：海外工程公司的采购和技术人员，英语可能不是母语
必须做到：
- 产品参数只能来自附上的规格书，规格书里没有的数字一律不写
- 认证和标准写全称和编号，例如 ISO 9001:2015，不确定就留给人工补
- 每一节开头两三句直接回答这一节的问题
- 提到竞品只写公开信息，不评价
禁止：
- 编造客户名称、项目案例和用户评价
- 写“行业领先”“最好的”这类无法证明的说法
- 承诺交期、价格和质保条款，这些由销售确认
交稿前自查：
- 列出文中所有数字和它们在规格书里的出处
- 列出需要人工核实的句子

最后两条自查最有用。让AI自己交代每个数字的来源、哪些句子拿不准，审稿的人就能直奔重点，不用从头读到尾去猜哪里可能错了。

为什么只有2.7%的人敢不审就发？

信任这一题的结果很一致：66%的营销人只有在人工审过之后才信任AI内容，只有2.7%的人不经任何审核就信任它。用AI的人里，总体不信任AI的只有6%；不用AI的人里，这个比例是57%。

“用得越多越信任”这件事要小心理解。它可能说明AI确实好用，也可能只是选择效应：不信任的人本来就不用。从这份数据里分不出因果。

用AI查AI，管用吗？

用AI来检查AI内容质量的人，从去年的14%翻倍到28.6%。不过最常见的检查方式仍然是人自己看，今年说“完全不检查”的人也更少了。

Ahrefs内容营销人Louise Linehan的一段话说得很透。她会想到达克效应：你不知道自己不知道什么，如果某块知识你本来就不懂，AI胡编或者说错了，你根本发现不了。她试过让AI一次写完来省时间，可只要信息是她不熟的，就会忍不住手动核查。哪怕AI质检标出了问题，她也不放心，反而开始想AI还漏了什么、错了什么。最后花在核查和补做研究上的时间，比一开始全自己做还多。

她的建议是：除非你对这个题目了如指掌，否则别指望AI包办内容创作和事实核查。先自己做研究，再让AI写和查，你才能判断它的输出对不对。

这条对外贸内容团队特别要紧。产品参数、认证标准、进出口政策，写错一个都可能招来客户投诉，甚至合规问题。AI查AI可以作为第一道筛子，筛出格式和明显的逻辑问题，事实那一关还得懂行的人来把。人机怎么分工，站里那篇AI内容质检流水线给了一份清单。

AI内容占比越来越高，质量跟上了吗？

69%的受访者说，他们发布的内容里AI的占比比一年前高了；在用AI的人里，这个比例接近四分之三，74%。

Ahrefs特意强调，AI辅助的内容变多，不等于没编辑过的内容变多。在“发布内容中没有纯AI内容”的人里，也有58%说AI占比上升了。他们是在流程里更多地用AI，并没有把AI写的东西直接扔出去。

大多数人自己都觉得人写的更好

这一题的结果很有意思：56%的AI用户认为人写的内容比自己的AI内容质量更好，23%说“好得多”。

更有意思的是谁这么认为。创始人和企业主里，43%觉得自己的AI内容比人写的好；初级和中级营销人员里，只有17%这么觉得。离一线写作越远的人，对AI内容越乐观。这个落差，很多内容团队应该都见过：老板觉得AI写得挺好，可以多发点，天天改稿的人知道问题在哪。

Shorthand的营销副总裁Karen Robinson的分法很实用：AI在基础活上常常能赢过人，比如一页把关键问题问清楚、答干脆的FAQ；可需要个性的内容，比如首页文案、年度报告，他们不交给AI，那是让品牌失去锋芒、听起来和所有同行一个样的最快途径。

这张表是按报告里受访者的观点整理的分工建议，各团队具体怎么划，要自己试出来。

纯AI内容在增加，但仍是少数

7%的AI用户说，他们发布的内容里超过75%是纯AI，没有任何编辑或额外输入，去年是4%。说“发布的内容里没有纯AI”的人，从50%降到40%。

这两个数一起看，趋势已经出来了：完全靠AI灌内容的人还是少数，但人数在涨；坚持“一点纯AI都不发”的人在减少。Google在垃圾内容政策里有一条“规模化内容滥用”，管的是以操纵排名为主要目的、大批量生产又对用户没什么帮助的内容，不管它是人写的还是AI写的。政策针对的是用途和质量，不是工具本身。站里AI生成内容会不会被惩罚那篇有更完整的解读，AI内容流水线的降权复盘则是一个反面教材。

用了AI，钱省下来了吗，要不要告诉读者？

四成多的人没省到钱

用AI的人里，41%说AI没帮他们在写手或自由职业者上省钱，还有26%说不清有没有省。Ahrefs给出的解释很直接：只有28%的AI用户跟外部写手合作，其余的人要么团队内部写，要么自己写，本来就没有这笔外包费可省。在说省了钱的人里，典型的节省是每月1001到2000美元。

省钱这一题还有一个容易被忽略的成本：审核。按报告的数据，三分之二的人要人审过才敢发。AI把初稿时间压到几分钟，审稿和核查的时间却省不掉，碰上不熟的题目甚至更长，Louise Linehan的经历就是例子。算AI的投入产出时，把审核的人力也算进去才完整。

这对老板们是个提醒：AI带来的主要是速度和产能，至于能省多少钱，要看你原来的内容是怎么做的。原来就是自己写的团队，省下的是时间，这些时间花在哪，决定了AI到底值不值。

只有22%的人告诉读者用了AI

78%的AI用户不告诉网站访客他们用AI辅助创作了内容，22%会公开披露，比去年的16%高了一些。Ahrefs认为这很大程度上取决于什么算“AI内容”：让AI帮忙核对数据、调整文章结构，和让AI写出页面上大部分甚至全部文字，完全是两回事。

报告里还有一个细节：发布纯AI内容最多的那批人，披露的比例并没有更高。用得越狠的越不说，这多少有点讽刺。

披露要不要做、怎么做，目前Google没有统一要求，各平台规定也不一样。比较稳妥的做法是写清楚AI参与了哪些环节、人做了哪些核查，比一句笼统的“本文由AI辅助”更有用。站里AI内容披露怎么写那篇给了一种可核查的写法。

对外贸和独立站的内容团队意味着什么？

Ahrefs的Mateusz Makosiewicz在报告里打了个比方：AI已经放不回瓶子里了，就像机器人帮人造汽车一样，AI已经是内容生产的一部分。竞争对手用它发得更多、跑得更快时，你拒绝用它不一定是清高，可能只是落后。可就算用了，也不一定能领先，大家只是跑得更快，才能待在原地。

这话说得有点丧，但很真实。当大家都能用AI快速产出“差不多”的内容，差不多的内容就不值钱了。能拉开差距的，还是那些AI替你写不出来的东西：你工厂的生产细节、你见过的客户问题、你测过的数据、你对行业的判断。

放到具体动作上，这份调查能给内容团队几条参考：

• 把AI优先用在数据分析、关键词聚类、资料整理这类容易验证的活上，报告里涨得最快的也就是这几项；
• 每篇要发的内容都过一遍懂行的人，尤其是参数、标准和政策，2.7%敢不审就发的人不是榜样；
• 用技能文件或固定的提示词，把品牌语气、核查要求和禁用说法写下来，让AI每次都按同一套规矩来；
• 首页、关于我们、品牌故事这类最体现差异的页面，由人主笔；
• 老板和一线写手对AI质量的看法差距很大，定流程之前先让两边看同一批稿子。

还有一件小事值得做：给自己团队也记一本流水。每篇稿子记下AI出初稿用了多久、人审改用了多久、审稿时挑出了几处事实错误，攒上一两个月再看。Ahrefs的调查是别人的自我感受，你这份才是自己团队的真实数据。哪类稿子AI省时间、哪类稿子越用越费劲，看这本流水就清楚了，比任何行业报告都管用。

想更系统地搭一条从选题到发布的AI内容流程，可以参考AI内容生产工作流的六个阶段；担心AI稿子一眼假的，AI辅助写作的八种协作写法讲了怎么保住自己的声音。AI内容和人工内容在Google上的排名到底差多少，站里也解读过一项42000篇博客的研究。

常见问题解答

Ahrefs这次AI内容调查的样本有多大？

今年收回301份答卷，其中280人用AI做内容或辅助做内容。这是Ahrefs连续第二年做这个调查，去年的样本更多，所以两年只做大方向比较。

有多少营销人员在用AI做内容？

受访者中93%用AI做内容或辅助做内容，去年是87%。不用AI的人几乎都提到准确性顾虑，过半的人总体上不信任AI内容。

营销人员最常用哪个AI工具？

在用AI的受访者里，83.2%用Claude，75.7%用ChatGPT，57.9%用Gemini。这一题允许多选，样本也偏向深度用户，不能当成市场份额来看。

AI在内容营销里哪些用途增长最快？

增长最快的是专门任务：数据分析从28%涨到60%，关键词聚类从23%涨到45%，生成图片从19%涨到43%，这几项在去年都是较冷门的用法。

营销人员信任AI生成的内容吗？

66%只在人工审核后才信任，只有2.7%不经审核就信任。用AI的人里总体不信任的占6%，不用AI的人里占57%。

用AI检查AI内容的人多吗？

用AI检查AI内容质量的人从14%翻倍到28.6%，但最常见的检查方式仍是人工自查。Ahrefs的Louise Linehan建议，不熟悉的题目要先自己研究，再用AI写和查。

人写的内容和AI内容哪个质量更好？

56%的AI用户认为人写的更好，23%认为好得多。创始人和企业主里有43%觉得自己的AI内容更好，初级和中级营销人员里只有17%这么认为。

用AI做内容能省多少钱？

41%的AI用户说没省到写手费用，26%说不清。只有28%的AI用户和外部写手合作。说省了钱的人里，典型节省是每月1001到2000美元。

有多少人向读者披露使用了AI？

22%会公开披露，去年是16%；78%不披露。发布纯AI内容最多的人，披露比例并没有更高。

纯AI内容在营销人员的发布内容里占多少？

7%的AI用户说发布内容中超过75%是未经编辑的纯AI内容，去年是4%；说完全没有纯AI内容的人从50%降到40%。

Google会惩罚AI写的内容吗？

Google的垃圾内容政策针对的是为操纵排名而大批量生产、对用户没价值的内容，不论是人写的还是AI写的。关键在内容的用途和质量，使用AI本身不是处罚理由。

让AI分析Search Console数据靠得住吗？

可以用，但结论要复核。AI读大表时可能只读了一部分数据，也可能算错合计。比较稳的做法是让AI写出分析用的公式或代码，在表格或脚本里自己跑一遍，以自己跑出来的数字为准。

什么是技能文件？

技能文件是把一套固定流程和要求写成说明文件，让AI每次按同样的规矩干活。按Ahrefs的报告，Claude大约一年前推出SKILL.md技能文件，68%的AI用户在用技能文件，55%自己写过。

这份调查的结论能用在国内外贸团队身上吗？

只能参考趋势。样本是301名以Ahrefs读者为主的营销人员，答案都是自我报告，工具题还允许多选。国内外贸团队的AI用法、工具可用性和内容类型都不同，具体做法要自己试。

权威参考资料