从真实的读者问题开始，建立可追溯的来源包，并定义你的文章增加了什么。仅凭搜索量不能确立有用性。
一份生成的主题想法清单只是起点，并不能证明读者需要这些文章。选择一个你能比泛泛综述更具体地回答的问题。
收集真实问题
查看支持请求、产品使用问题和可用的搜索查询报告。把观察到的问题与推断出的受众需求区分开。测得搜索量低并不能证明一个主题没有价值；一个狭窄的支持问题仍可能值得记录。
定义可测试的贡献
用一句话描述页面将增加什么。例如：“说明这个间隙是文本中的空行，还是目标编辑器中的段落间距。”这比“关于 AI 格式的一切”更精确。
自己尝试这个任务
使用非敏感样本，记录输入并检查结果。如果你无法复现该行为，就标注不确定性，而不是围绕假设构建文章。
建立来源包
对于技术和统计说法，优先使用原始文档或研究。对每个来源，保留 URL、检查日期、所支持的说法和局限。社区讨论可以揭示问题，但一则轶事不能确立普遍失败率。
打开 AI 工具建议的每一条引用。检查被引材料是否存在，以及是否说了草稿所声称的内容。
创建简报
包括读者、问题、开篇答案、完整示例、相关来源和应避免的说法。要求草稿保留不确定性，而不是用看似合理的数字填补空白。
发布前，把 Google 的以人为本审查问题作为第二视角，而不是流量保证。