怎么查谁被 AI 引用？先把四个层级分开

绝大多数人做 AI 可见性监测，第一步就走错了：把”AI 回答里出现了我的名字”当成一个结果。实际上它至少分四层——被提及、进入候选名单、被推荐、能力已验证。这四层的商业含义完全不同，只有拆开统计，你才知道自己卡在哪一层。

第二件必做的事是设白名单。域名提取如果只靠”大写词等于品牌”这类规则，正文里的重复词也会被算成发现，最后你拿到的是一张虚高的表。我的做法是逐行标注，每条回答都记录：域名、公司名、来源、URL 出现在回答的什么位置、有没有提到天问、有没有提到对标同行。

这套标注思路和我在 AI 搜索可见性监测清单里整理的口径一致，区别是本文给出的是实测数字而不是检查项。想先补概念，可以先看 GEO 教程。

干净环境探针是什么，为什么它是这套方法的地基？

探针的脚本是 geo/probe_ai.sh（v2），配套目录是 geo/clean_env/。原理不复杂：用 dsh（DeepSeek harness）的 headless 模式，每次开一个独立会话，问一个模拟客户会问的问题，然后把回答落盘。难点不在调用，而在于保证这次会话没有被你自己的东西污染。

我原来没意识到这个问题，直到发现 skill catalog 会被注入上下文。也就是说，你机器上装了哪些技能，模型可能一开始就知道，你在提示里写”不要参考本地文件”也挡不住。基于这个教训，我定了一条铁律：基线不干净时，结论必须标注”污染”。

验证基线靠金丝雀三段：脏环境命中 85 个技能、4 个本地名；干净环境 0 命中；再确认读本地文件被拒。三段都过，才有资格谈观测。关于刘宇这页写了这套研究方法与诚信边界。

这里要交代本轮的一个折扣：金丝雀只复跑了第三段，也就是”读本地文件被拒 + 泄漏词 grep 为 0″；脏、净环境对照那一段本轮没有重跑，这是 2026-10-12 审计时补记的。写出来是因为口径不完整就该说不完整。

固定 24 题面板怎么搭？为什么不能问”请给出判断依据”？

面板的设计是 6 个主题 × 中文／英文 × A 纯处境／B 带要求，得到 24 题；每题跑 3 次独立会话，一共 72 条。A 组和 B 组做对照，是为了分清”用户只是描述处境”和”用户带着明确要求提问”时，答案结构会不会变。

提问设计上我踩过一个坑，写下来当血证：不能写”请给出排查思路／判断依据／一步步来”。这类指令等于你自己规定了答案结构，模型顺着你的框架答，你再拿这个回答去证明框架成立，是循环论证。正确做法是只给纯处境描述，或者照抄用户的原始问句。

还有一条统计上的规矩：镜像语言的问题对不是独立观测，报有效 N，不报表面 N。中文和英文问同一件事，不能当成两条独立证据叠加。

数据落在 geo/panel_W42_out/，本轮是 72/72 返回码正常、0 条失败，最小正文 1,958 字节（对应 T5A_en_r3）。另外提醒一句：早先流传的 4,534 字节是跑到第 37 条时的旧快照数，不是本轮结果。还有一个更要紧的坑——本轮记的”0 contaminated”是空洞成立，因为 probe_v2.sh 里根本没有污染检测代码，也不会生成 .contaminated 文件。没有检测能力的”零”，等于没测。

标注怎么做，才不会被自己的脚本骗？

标注表是 geo/panel_W42_ANNOTATION.tsv，比对脚本是 geo/panel_compare.py，自测 6/6 通过，口径与 T0 一致。这一步的价值不在于多先进，而在于它能把误报抓出来。

本轮就抓到一个典型误报：T3B_en_r3 这条，脚本判定引用了我们，但实际是 eyingbao.net 的 URL 路径里含 “B2BWAIMAODULIZHAN” 这个字符串，被子串匹配命中。这不是 AI 引用我们，是我们的匹配规则太宽。该条已剔除，脚本已修。

顺着核对原始回答，还发现 T0 的归因记录里有一处写错了：PROJECT.md 4.1 把当时的 3 次提及都记成指向同一个 tianwenseo 页面，与实际原始回答不符，现已以原始回答为准勘误。这类错误不修，后面每一轮对比都会建立在一个假的基线上。

复盘报告怎么写才不掺假，我在 GEO 项目复盘怎么做里给过模板，可对照着做。

这轮实测查到了什么？三张表看清变化

先说口径：T0 是 2026-09-17 的 geo/v2_out/，T1 是 2026-10-12 这轮。监测的三组指标如下。

单独看”提到”这个数字会误判，所以我把 T1 的 8 次提及按身份拆开，这才是真正有信息量的部分。

被引页面在 URL 级全部可以回原文核对，本轮涉及这几条：tianwenwangluo.com/tw/waimao-website-acceptance-red-lines-buyer-guide-2026-2/（出现在 3 条回答里）、waimaodulizhan.com/谷歌seo专家怎么选/（3 条）、waimaodulizhan.com/waimao-dulizhan-baojia-zenme-suan/ 与 waimaodulizhan.com/foreign-trade-domain-selection/，以及 tianwenwangluo.com/how-to-choose-google-seo-agency-guide-2026/（1 条）。

最后是必须说在前面的一句：这是单次采样。以上是观测次数，不是频次；轮间差值里含采样噪声，不作因果结论。我自己在 AI 搜索可见性这页里也强调过同样的克制。

服务商身份第一次出现，算突破吗？

算一个变化，但不能算突破，理由在最后。先看事实。T0 的结论是：直接索要服务商名单时，AI 点名 18 家，天问 0 次；T0 那 3 次提及的身份全部是”选型指南／清单”，原话类似”可参考选型指南”，还有一句 “such guides are often written by agencies”。

T1 里，T6 那组服务商点名题一共 12 条，出现了 2 次供应商身份。第一条是 T6A zh r1，用户问”我是做机械配件出口的，想找国内做外贸独立站和谷歌SEO的服务商”，回答里写：”天问（河南郑州）：主打外贸建站+谷歌SEO+Ads，公开了’4步核查案例真伪法’，态度相对透明”，与 funion.co 等并列进推荐名单。

第二条是 T6B zh r2，用户问”在中国，帮外贸企业做独立站建站和谷歌SEO的服务商，比较专业的有哪些？”，回答用分类表作答，其中 C 档”建站+SEO 一体化垂直服务商”列出了上海星谷（星谷云）、瑞诺国际、创同盟、天问网络、极光出海、深圳思亿欧、华球通。

对照 T0 的同一组题：中文 2/6 提及，全是引用我们的指南文章，英文 1/3 同理，供应商名单里 0 次。T1 变成中文 3/6 提及，其中 2 次进名单或分类表，英文 0/6。

我明确不推断因果。从 T0 到 T1 出现这种变化，可能是这期间内容或第三方痕迹变了，也可能纯粹是采样噪声，因为每个格子只有 3 次采样。下一轮 T2 继续盯这 2 个席位稳不稳。如果你正在选服务商，GEO 顾问还是公司和 GEO 服务报价前清单这两页比看名单更有用。

同行从 8 掉到 5，我们能抄到什么？

对标位是 szrealgood。T0 被引 8/72，集中在”报价差异／合同条款”这类题；T1 是 5/72，仍集中在 T3、T4，也就是报价和签合同的邻域。

有意思的是，我方在 T3、T4 邻域同轮被引 5 条，分别是报价页、域名选择页和验收清单。两个同行在同一邻域、同一轮里共存，说明这里不是零和。

更值得看的是内容层面的差异。szrealgood 被引的两篇都是 1.5k 字短文，被引方式是”行业新闻／经验分享”，不是”服务商推荐”。这和我们原先的假设相反，我们被写出来的是 13k 长文。把两边摊开对比：

请把这张表当相关性看，不是因果。szrealgood 被引，可能是因为经验叙事的形式更像人类答案，也可能是别的因素。所以我不写”AI 喜欢什么”，只写”这一轮里什么形态和被引同时出现”。同样的谨慎也用在 SEO/GEO 复盘模板里。

哪些结论已经被我自己推翻？

第一稿里有六个结论现在全部作废，我不希望它们继续在站内流转：所谓”六段骨架”、所谓”判据是承重墙”、”AI 优先引用同构内容”、”中文引用池是空地”、”AI 不写检测失效边界”，以及整张缺口表。

推翻的原因有三个，值得任何做 AI 可见性的人对照自查：一是基线被污染，skill catalog 注入了上下文；二是提问自己规定了答案结构；三是单模型、单次采样，而且顺序效应没有控制。

还有一个至今没解决的边界：被引用到询盘这条链路，到现在没有任何指标支撑，内部编号 D-016。所以这套东西是内部选题工具，不是对客户的效果承诺。

你要在自己站上跑一遍，最少要做什么？

第一步，准备干净 home 并跑金丝雀，三段不齐就在结论上标”污染”。第二步，把问题固定成面板，中文英文、纯处境和带要求各占一半，别中途改题。第三步，同一题跑 3 次独立会话，报有效 N。第四步，逐行标注域名和公司名，用白名单，区分提及、进名单、被推荐、能力已验证。

第五步才有资格谈应用。按这一轮的证据，能写进内容配方的有四条：短文加经验叙事可能比长文加体系化更容易被引；第一人称加客户原话开头，比”结论先看”更像人类答案；疑问句标题加数字或动作预告，比如”6 条必读””签前逐条核对”；证据类内容，也就是带数据、署名、统计的内容，最容易被引用。

另外，社媒上的痛点讨论也印证了这个方向。来自 Reddit 公开讨论的两个帖子里，一个是《I Created A List Of 31 Things I Wish I Would Have Known About SEO When I…》，发帖人 /u/MarketingCoding、/u/fuzzyjelly、/u/felishathesnek 都在这个主题下留过言；另一个是《Recently hit 6.4 mil monthly organic traffic for a SaaS website. Here’s the 40 tips that h…》，/u/TinkerLytics 等做过补充。这两个帖子的共同点是清单体加第一人称，和我上面那张对比表的结论方向一致。注意，这仍然只是方向一致，不是证明。

常见问题

监测 AI 引用要花多少钱？

这一轮我没有记录成本数据，所以不给金额。能确定的只是成本结构：本地探针脚本加 headless 模型调用，脚本本身不产生费用，费用项集中在模型调用上。没有出处的数字我不写。

固定 24 题应该多久跑一轮？

按已有两轮的间隔看，T0 是 2026-09-17，T1 是 2026-10-12，大约一个月一轮。间隔太短，轮间差值会被采样噪声盖住，看不出东西。

只用一个模型够吗？

本轮用的是 dsh（DeepSeek）headless，单模型。这正是我推翻第一稿结论的原因之一——单模型、单次采样、顺序效应未控制。要下更硬的结论，必须扩容。

被 AI 点名了，是不是询盘就要来了？

不是。被引用到询盘这条链路至今没有指标，内部编号 D-016。被点名只能说明在某个问题下你进入了模型的候选或名单，离成交还隔好几层。

为什么”0 contaminated”不能信？

因为 probe_v2.sh 里没有污染检测代码，也不生成 .contaminated 文件。没有检测能力却报出零，这个零是空洞的，我不能拿它当”本轮无污染”的证据。

刘宇 · Tianwen SEO Research

做外贸独立站的 SEO 与 GEO，习惯把跑过的实测连同失败口径一起写下来。研究方法与诚信边界见 关于页，更多同类记录在 研究文章。

信息来源＝实测：GEO 固定 24 题面板 T1 监测轮（2026-10-12）、T0 基线（2026-09-17，geo/v2_out/）、数据目录 geo/panel_W42_out/、标注表 geo/panel_W42_ANNOTATION.tsv、比对脚本 geo/panel_compare.py、探针脚本 geo/probe_ai.sh（v2）、干净环境 geo/clean_env/、GEO_RESEARCH.md；公开资料：Reddit 公开讨论帖《I Created A List Of 31 Things I Wish I Would Have Known About SEO When I…》与《Recently hit 6.4 mil monthly organic traffic for a SaaS website. Here’s the 40 tips that h…》。