律师写得很专业的文章，AI 看得懂不代表会引用

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同样是讲一个问题，一篇写得像判决书摘要，通篇法条和要件；另一篇写得像坐在对面给当事人讲的话，有场景、有顺序、有结论。两篇 AI 都读得懂，它在回答里愿意摘的，多半是后一篇。

看上去是文风差别，往里看是机制差别。

AI 摘的是句子，不是文章

生成式 AI 回答一个问题时，会从若干来源里各取一部分，拼成一段读得通的话，整篇照搬的情况少见。它挑的是句子，哪一句能直接放进回答里用，就取哪一句，跟这篇文章写得深不深关系不大。

按本地 GEO 方法论里常用的一套权重，内容权威性约 40%、结构化程度约 30%、相关性与完整性约 20%、可读性约 10%。四项落点不同，对法律内容来说，结构化那一项经常是短板。

法条密集的段落摘起来费劲。 一段里引了三条法规、两个司法解释，彼此靠逻辑串着，AI 想取其中一句，就得连带把上下文一起带上，代价明显高于取一段独立结论。

写法律内容的习惯通常是从法条出发，先定性再展开。这个写法在专业场合没问题，放在 AI 面前吃亏，因为结论藏在末尾。

结论提前。 把这种情况下一般怎么处理放在开头，后面再讲依据。AI 从前往后扫内容，开头那句能用，被拿走的机会就大。

一个段落只放一个意思。 段落控制在 150 字以内，不要一段里同时讲管辖、时效和证据。三件事分三段，各自有结论。

术语后面跟一句人话。 写了表见代理，后面接一句简单说就是对方有理由相信他有权代表公司。这一句反而更容易被 AI 拿走。

补上时间和地域。 法律内容时效性很强，写清这份内容更新到哪年哪月，适用哪个地区的通行做法。相关性这一项里，时效性占的分量不小。

信息要能核对。 写处理过多起类似案件，不如写清近三年处理过多少起、其中多少在诉前阶段解决。数字要真实，编出来的没有意义。

发在能被抓到的地方。 不同模型偏好不一样，文心一言偏中文本土平台，Claude 偏专业论坛和分析类内容。律所官网、公众号、知乎各有各的位置。

拿一句常见的话举例。改之前多半这么写，用人单位解除劳动合同应当符合法定情形，否则劳动者可以主张相应权利。这句话没问题，AI 却摘不出东西，因为里面没说清是哪一类情形、能主张什么、按什么标准算。

改之后可以写成这样。公司单方面辞退员工，常见的违法解除有几种情形，拿不出书面的制度依据是一种，制度没有经过公示是一种，把辞退包装成协商一致又是一种。这几种情况下员工可以主张继续履行合同，也可以主张赔偿金，两条路二选一，赔偿金按工作年限乘以月平均工资再翻倍计算。

后一种写法里，几乎每一句都能单独拿走放进回答，前一种做不到。内容里的专业含量其实差不多，差的是能不能被拆开用。

发完当天先查一遍，之后在第 3 天、第 7 天、第 14 天各看一次。用当事人可能的问法去问，比如被辞退了公司不给赔偿怎么办，看回答里有没有出现你的名字或者你独有的表述。

内容被注意到一般要 3 到 14 天。两周之后还是没动静，多半是内容太笼统，或者发的地方不对。改完再等一轮。同样要说清楚，AI 引用受模型更新、抓取范围这些外部因素影响，上面是自评方法，不对结果做承诺。

问：写得太直白会不会掉价？ 答：结论前置和通俗解释改的是表达顺序，不是降低专业程度。依据哪些法条、适用什么情形照样写清楚，只是把结论挪到前面。

问：要写多少篇才有用？ 答：没有固定数字。稳定输出比数量重要，一周两三篇持续做几个月，比一次性发一大批然后停掉强。

问：只改旧文章不发新的行不行？ 答：可以。把旧稿的结论提到开头、拆开长段落、补上更新时间，改完重新发布，这条路投入比较小。

回到开头那两篇。专业是底线，能不能被引用是另一回事。把结论放前面、一段一个意思、术语后面跟一句解释、时间地域补上，这几处改完，文章还是那篇文章，只是 AI 更容易把它用上。