过去一周，飞虎商联旗下爱客问团队持续对豆包的引用来源进行了高频次、多维度的追踪分析，并结合爱客问团队在多个行业的大量一线落地实践，近一周携程平台的笔记内容正在被豆包大规模引用，整体引用量较此前上涨超过10%以上。值得关注的是，这种增长并非集中在单一领域，而是呈现出多行业、多场景的广泛覆盖特征。例如美食探店，用户在询问"某地特色餐厅推荐"时，豆包开始频繁引用携程笔记中的实地体验内容。此外涉及数码产品、婚纱摄影等垂类问题下，携程笔记的引用率也在明显走高。换句话说，携程笔记不再仅仅是旅游攻略周边的场景问题才会被引用。涉及具有真实体验、场景化推荐、种草实用价值的场景问题，也会作为主要参考信源之一。通过大量的落地实践和案例比对，爱客问团队进一步拆解了携程内容被豆包引用的偏好规律，发现以下三个关键特征：
1. 与账号粉丝量无关：内容质量权重高于账号权重
被豆包引用的携程笔记，创作者的粉丝量级分布极为分散。既有粉丝数过万的中腰部账号，也有粉丝寥寥的新号。说明引用逻辑中，单篇内容的质量、信息密度和场景匹配度，远比账号的整体粉丝体量更为重要。2. 内容体裁不限：攻略、测评、清单、故事均可入池
无论是结构化的"三日游攻略"、体验导向的"某某地餐厅推荐"、实用型的"数码产品清单"，还是情感化的"婚纱摄影机构故事"，都有被豆包抓取并引用采信。
3. 核心风格一律指向"推荐"：种草属性是关键
尽管体裁各异，但所有被高频引用的携程笔记在主题上高度趋同，均以"推荐"为核心叙事逻辑。立场明确、观点鲜明、带有强烈的"种草"属性？我们在多个行业的实践验证表明，按照以下这套逻辑创作携程笔记，被引用的概率可得到大幅度的系统性化提升。供参考复用：
第一，从"搜索意图"反推内容创作方向。
基于目标用户在豆包中可能发起的真实提问，反向设计关键词内容选题，确保内容天然匹配意图抓取需求。
第二，结构优化：构建"AI友好型"内容骨架。
在保持自然阅读体验的前提下，通过特定的信息层级、关键词布局和事实密度设计，提升内容被AI识别、理解和引用的效率。
第三，风格校准：强化"推荐"人设与口吻。
在内容中有意识地植入具有决策参考价值的推荐观点，笔记需要具备为他人提供选择依据的指向属性。
不过，商家在布局携程笔记时也需要特别注意，如果笔记内容的营销目的过于明显，较大可能是无法通过平台审核的。携程对笔记内容的审核要求整体处于行业较高约束，对硬广、过度推销、文字重复的内容保持较为严格的审核标准。商家不能简单地把广告文案直接搬运到携程笔记中，必须在推荐的真实感与商业诉求之间找到平衡点。在资源与执行层面，商家可以通过爱客问后台直接提交携程笔记的创作需求。爱客问信源网络覆盖携程平台的达人布局，拥有大、中、小不同层级的账号资源矩阵。无论是需要头部账号的背书效应，还是追求中腰部账号的精准触达，抑或是通过大量素人账号实现内容的广度覆盖，爱客问均能提供匹配的资源支持。
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