# 三个小工程，让豆包、deepSeek推荐我们医院专家

> 当前AI智能体的互联网流量已超过人类直接访问网页的流量，越来越多患者习惯通过AI咨询选择就诊的医院与专家，若医院官网内容贫瘠、结构混乱，就难以被AI识别推荐。通过归集全平台内容至官网、完善专家学术画像、优化网站技术三项低投入工程，就能让大模型更易抓取医院信息，获得更多AI推荐机会。

- 来源：图灵医管 行业洞察
- 原文链接：https://www.huanzheyunying.com/insights/xmk4qucw
- 发布日期：2026-09-07
- 栏目：[门诊增长](https://www.huanzheyunying.com/insights/c/growth)
- 标签：AI就医推荐、医院官网优化、专家推荐、医院运营、大模型应用、患者引流

今年 6 月，Cloudflare Radar 发布了一组值得所有医院管理者关注的数据：在全球互联网上，智能体（AI Agent）的流量已经超过了人类对 HTML 网页的直接访问流量。

这意味着越来越多的患者不再自己翻网页找医生，而是直接问豆包、DeepSeek："广州看胃肠外科哪个专家好？""深圳儿童医院内分泌科怎么样？"AI 的回答，正在替代搜索引擎，成为患者就医决策的第一入口。

当 AI 向患者推荐医院和专家时，它的信息从哪里来？答案是——从你的官网上来。官网内容贫瘠、结构混乱，AI 就"读不懂"你，自然不会推荐你。下面三个小工程，投入不大，但能实实在在地让大模型更愿意推荐我们。

工程一：把散落的内容"收"回官网，建一座 AI 能读的"内容水库"

过去几年，各家医院在订阅号、视频号、抖音号上积累了大量优质内容——科普文章、手术视频、健康讲座、医患故事。但这些内容都封存在各自的平台算法里，AI 爬取不到，过了发布期就石沉大海。

我们合作的广州市某医院在这方面做得很有代表性：我们把胃肠外科、结直肠肛门外科的科普视频全部转成文字稿，按病种、术式、专家三维度归档到官网，患者搜"肠造口护理"能直接定位到对应专家的文章和视频。另外一个深圳某医院则把内分泌科、呼吸科的线上义诊回放整理成文字实录，大模型网搜索"性早熟""儿童哮喘"都能调出他们医院贡献的内容。

要做的事其实不复杂：视频转文字稿、订阅号文章同步官网、按科室和病种分类打标签。官网不是摆设，它是 AI 认识你的"主数据库"。内容越全、分类越细，AI 越有料可推荐。抖音上一条 10 万+的科普视频，如果不同步到官网，对 AI 来说等于不存在。

工程二：让专家"立体"地呈现在官网上，给 AI 一张完整的"学术名片"

很多医院官网的专家介绍只有三行字：姓名、职称、出诊时间。这对 AI 来说信息量几乎为零——它无法判断这位专家到底擅长什么、学术地位如何、值不值得推荐。

广州某附属医院的官网值得学习：每位呼吸科专家页面下，不仅有擅长领域和出诊时间，还列出了代表性学术论文、主持的科研项目、学会任职，甚至把专家在中华医学会年会上的演讲 PPT 摘要公开在页面上。深圳某合作医院也在做类似尝试：骨科、妇产科专家页面关联了其带教的规培生教案、科室业务学习课件，让患者和 AI 都能看到专家的教学能力和学术沉淀。

一位专家值得被 AI 推荐，需要有完整的学术画像：科室特色是什么？专家擅长哪些病种？既往发表过哪些论文？在学术会议上做过哪些演讲？带教课件和教案能不能公开？这些不是内部机密，而是专家实力的最好证明。把它们结构化地呈现在官网上，AI 在回答"某某病哪个专家看得好"时，才有据可依、有例可引。

工程三：网站 IT 技术优化，让 AI"读得顺、抓得到"

内容再好，如果技术上有障碍，AI 也爬不到。几个关键优化点：

- 结构化数据标记：用Schema.org 标准给专家信息、科室介绍打标签，让 AI 一眼识别"这是一位医生""这是一篇科普"。

- 语义化网页结构：标题、正文、列表用正确的 HTML 标签，不要全靠图片展示内容——AI 读不了图片里的字。

- 网站加载速度：页面打开慢，AI 爬虫会直接放弃。压缩图片、精简代码，三秒内打开是底线。

- 清晰站点地图与稳定URL：提交 sitemap，确保每位专家、每篇文章都有独立稳定的链接，方便 AI 索引和引用。

- 内链建设：专家页面链接到相关科普，文章里链接到对应专家，形成内容网络，AI 更容易发现和关联。

这三件事，不需要大投入，也不需要等新系统上线。但它们决定了：当下一个患者问 AI"我该找谁看病"时，我们的专家会不会出现在回答里。

如果您感兴趣，欢迎加友聊

怎样衡量患者全周期服务的效果？

从“达官贵人专属”到“三甲医院标配”

患者都在“做攻略”看病，医院该如何接住这波流量趋势？

假如华西个案管理师，遇见企微和大模型？