以下是他们总结出的7个最常见的错误，以及背后的逻辑。
错误1：陷入AI的审美平均值
症状： 网站看起来像每一个其他网站——紫色渐变背景、Bento盒子布局、彩色高亮的功能卡片。
原因： AI从训练数据中学习，而训练数据里表现最好的网站（设计精良、流量高、被大量引用）会被过度权重。结果是：AI倾向于生成”最安全”的设计——也就是当前最流行的设计。
引用Aaron Epstein的说法：”如果有一个带紫色渐变的好网站进入了LLM的训练数据，几周之内，所有创业公司的网站看起来都一样。”
如何避免： 在把任务交给AI之前，先明确你的品牌差异化定位。给AI更具体的风格参考和限制条件，而不是让它自由发挥。
错误2：用奇怪的交互效果”惊艳”用户
症状： 鼠标悬停时出现意外效果，光标跟随动画，花哨的背景粒子效果。
原因： AI会生成”看起来有趣”的交互，但”有趣”和”有用”是两回事。网站的交互规范是经过数十年用户行为积累出来的——用户期望按钮长什么样、链接怎么反应。任何偏离这些预期的交互都会造成认知负担。
如何避免： 坚守标准交互模式。每一个非标准交互都应该问自己：这个效果解决了什么用户问题？如果答案是”让网站看起来更酷”，去掉它。
错误3：破坏性的UX模式
症状： 滚动劫持（用户滚动时页面被接管）、非标准导航、隐藏的功能入口。
原因： AI在生成代码时倾向于”完整实现创意”，包括那些在展示层面看起来酷炫但在实际使用中令人抓狂的交互。
一个评审者描述了他遇到的案例：激进的动画把用户”锁定在这个位置……为了完成这个动画”，而网站的核心产品价值却迟迟没有出现。
如何避免： 用真实用户测试任何复杂交互。如果用户第一次访问时需要”搞明白”怎么滚动或怎么导航，这个设计就失败了。
错误4：漂亮的包装里没有清晰的产品说明
症状： 网站视觉效果令人印象深刻，但用户看完首屏还是不知道这个产品是做什么的。
原因： AI擅长生成视觉上丰富的内容，但它不了解你的产品、你的用户，以及你需要回答的核心问题。一个网站的首要任务是”让目标用户在5秒内理解这个产品是否适合他们”——这需要深刻的产品理解，不是生成美图。
如何避免： 在交给AI之前，先自己写出清晰的一句话产品定义，以及用户会带着什么问题来到这个页面。这些是不能外包给AI的。
错误5：糟糕的信息层级
症状： 页面上所有元素都在争夺注意力——多种字体粗细、随机强调、装饰性元素堆砌了垂直空间但没有提供信息价值。
原因： AI会尝试让每个部分都”足够丰富”，结果是信息密度感很高但信噪比很低。用户的注意力是稀缺资源，页面需要明确告诉用户”先看这里，然后看那里”。
如何避免： 用印刷设计的逻辑来审视页面——每个页面只有一个主视觉焦点，其他元素从属于它。对AI生成的结果进行系统性精简，而不是接受初稿。
错误6：跨页面的品牌不一致
症状： 首页是一种风格，内页是另一种风格，博客页面又是另一种。颜色、字体、产品视觉风格之间缺乏统一性。
原因： AI每次生成都是独立的，它没有品牌记忆。每次新的生成请求都可能产生微妙但累积起来很明显的风格漂移。
如何避免： 建立品牌设计规范文档（颜色系统、字体规则、组件库），在每次AI生成请求时作为约束条件传入。不要依赖AI的”记忆”来保持一致性。
错误7：接受AI的所有建议，缺乏经验判断
症状： 网站整体在技术层面没有问题，但就是感觉”差了点什么”——缺乏那种只有经验积累才能带来的直觉判断。
原因： 这是最根本的问题。正如研究者总结的：”AI消除了技术摩擦，但它不能替代来自经验和专业知识的判断。”
AI工具是放大器，它放大的是操作者的判断质量。如果判断本身有问题，AI会以更高效的速度放大这个问题。
如何避免： 把AI当作高效的执行工具，而不是决策工具。核心决策——品牌定位、用户体验优先级、产品叙事方式——仍然需要人来做。
总结
用AI做网站，真正的挑战不在于能不能生成，而在于能不能判断”这个生成的结果好不好”。
这7个错误的共同根源是同一个问题：把AI的输出当成了终点，而不是起点。AI生成的应该是一个待审核的草稿，而不是直接上线的成品。
提示词的质量决定了输出的上限，但人的判断决定了最终结果是否真的有价值。
原文：7 Common AI Website Mistakes That Are Easy To Avoid @ Search Engine Journal
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