怎麼查誰在 AI 回答裡被引用：工具與方法實測
10 月 12 日，我用固定 24 題、乾淨環境加 dsh（DeepSeek）headless 探針，跑了 72 條問答，再逐條標註誰被 AI 點名、誰只被引了 URL。下面寫工具、口徑，以及這輪查到的真實數字。
重點結論
- 查 AI 引用不是查排名。被提及、進入候選名單、被推薦、能力已驗證是四件不同的事，混著看必然自嗨。
- 環境必須乾淨。髒環境裡 skill catalog 會往上下文裡注入內容，靠一句禁令擋不住。
- 提問不能自帶答案結構。寫「請給出判斷依據、一步步來」，等於你先把答案框架定了，模型只是複述你。
- 單次取樣只能叫觀測次數，不是頻次。輪與輪之間的差值含取樣雜訊，不能拿它下因果結論。
- 最小可重現工具鏈就三樣：探針腳本、乾淨 home、逐行標註表。
怎麼查誰被 AI 引用？先把四個層級分開
絕大多數人做 AI 可見性監測，第一步就走錯了：把「AI 回答裡出現了我的心名字」當成一個結果。實際上它至少分四層——被提及、進入候選名單、被推薦、能力已驗證。這四層的商業含義完全不同，只有拆開統計，你才知道自己卡在哪一層。
第二件必做的事是設白名單。域名提取如果只靠「大寫詞等於品牌」這類規則，正文裡的重複詞也會被算成發現，最後你拿到的是一張虛高的表。我的做法是逐行標註，每條回答都記錄：域名、公司名、來源、URL 出現在回答的什麼位置、有沒有提到天問、有沒有提到對標同行。
這套標註思路和我在 AI 搜尋可見性監測清單裡整理的口徑一致，區別是本文給出的是實測數字而不是檢查項。想先補概念，可以先看 GEO 教學。
乾淨環境探針是什麼，為什麼它是這套方法的地基？
探針的腳本是 geo/probe_ai.sh（v2），配套目錄是 geo/clean_env/。原理不複雜：用 dsh（DeepSeek harness）的 headless 模式，每次開一個獨立會話，問一個模擬客戶會問的問題，然後把回答落盤。難點不在呼叫，而在於保證這次會話沒有被你自己的東西污染。
我原來沒意識到這個問題，直到發現 skill catalog 會被注入上下文。也就是說，你機器上裝了哪些技能，模型可能一開始就知道，你在提示裡寫「不要參考本地檔案」也擋不住。基於這個教訓，我定了一條鐵律：基線不乾淨時，結論必須標註「污染」。
驗證基線靠金絲雀三段：髒環境命中 85 個技能、4 個本地名；乾淨環境 0 命中；再確認讀本地檔案被拒。三段都過，才有資格談觀測。關於劉宇這頁寫了這套研究方法與誠信邊界。
這裡要交代本輪的一個折扣：金絲雀只複跑了第三段，也就是「讀本地檔案被拒 + 洩漏詞 grep 為 0」；髒、淨環境對照那一段本輪沒有重跑，這是 2026-10-12 審計時補記的。寫出來是因為口徑不完整就該說不完整。
固定 24 題面板怎麼搭？為什麼不能問「請給出判斷依據」？
面板的設計是 6 個主題 × 中文／英文 × A 純處境／B 帶要求，得到 24 題；每題跑 3 次獨立會話，一共 72 條。A 組和 B 組做對照，是為了分清「使用者只是描述處境」和「使用者帶著明確要求提問」時，答案結構會不會變。
提問設計上我踩過一個坑，寫下來當血證：不能寫「請給出排查思路／判斷依據／一步步來」。這類指令等於你自己規定了答案結構，模型順著你的框架答，你再拿這個回答去證明框架成立，是循環論證。正確做法是只給純處境描述，或者照抄使用者的原始問句。
還有一條統計上的規矩：鏡像語言的問題對不是獨立觀測，報有效 N，不報表面 N。中文和英文問同一件事，不能當成兩條獨立證據疊加。
數據落在 geo/panel_W42_out/，本輪是 72/72 返回碼正常、0 條失敗，最小正文 1,958 位元組（對應 T5A_en_r3）。另外提醒一句：早先流傳的 4,534 位元組是跑到第 37 條時的舊快照數，不是本輪結果。還有一個更要緊的坑——本輪記的「0 contaminated」是空洞成立，因為 probe_v2.sh 裡根本沒有污染檢測代碼，也不會生成 .contaminated 檔案。沒有檢測能力的「零」，等於沒測。
標註怎麼做，才不會被自己的腳本騙？
標註表是 geo/panel_W42_ANNOTATION.tsv，比對腳本是 geo/panel_compare.py，自測 6/6 通過，口徑與 T0 一致。這一步的價值不在於多先進，而在於它能把誤報抓出來。
本輪就抓到一個典型誤報：T3B_en_r3 這條，腳本判定引用了我們，但實際是 eyingbao.net 的 URL 路徑裡含 “B2BWAIMAODULIZHAN” 這個字串，被子字串匹配命中。這不是 AI 引用我們，是我們的匹配規則太寬。該條已剔除，腳本已修。
順著核對原始回答，還發現 T0 的歸因記錄裡有一處寫錯了：PROJECT.md 4.1 把當時的 3 次提及都記成指向同一個 tianwenseo 頁面，與實際原始回答不符，現已以原始回答為準勘誤。這類錯誤不修，後面每一輪對比都會建立在一個假的基線上。
復盤報告怎麼寫才不摻假，我在 GEO 專案復盤怎麼做裡給過模板，可對照著做。
這輪實測查到了什麼？三張表看清變化
先說口徑：T0 是 2026-09-17 的 geo/v2_out/，T1 是 2026-10-12 這輪。監測的三組指標如下。
| 指標 | T0 | T1 | 變化 |
|---|---|---|---|
| 提到天問（嚴格同口徑：天問／天問／tianwen） | 3 / 72 | 6 / 72 | +3 |
| 提到天問（寬口徑，含自有域名被引） | 8 / 72 | 7 / 72 | -1（T3B_en_r3 誤報已剔） |
| 被當服務商點名（T6 題內進名單／分類表） | 0 | 2 | +2 |
| szrealgood 被引（URL 同口徑） | 8 / 72 | 5 / 72 | -3 |
| 被引域名總數 | 322 | 245 | 輪間重合僅 90 個 |
單獨看「提到」這個數字會誤判，所以我把 T1 的 8 次提及按身分拆開，這才是真正有資訊量的部分。
| 身分 | 條數 | 明細 |
|---|---|---|
| 清單／指南引用 | 4 | T3A zh r3（waimao 報價頁）、T4A zh r3 + T4B zh r2（twwl 驗收紅線清單 ×3）、T6A zh r2（Google SEO 專家怎麼選） |
| 服務商點名 | 2 | T6A zh r1、T6B zh r2 |
| 僅域名進引用列表 | 1 | T4A zh r1（waimao 域名選擇頁） |
| 誤報，已剔除 | 1 | T3B en r3：eyingbao.net 路徑含 “B2BWAIMAODULIZHAN” 被子字串匹配誤判 |
被引頁面在 URL 級全部可以回原文核對，本輪涉及這幾條：tianwenwangluo.com/tw/waimao-website-acceptance-red-lines-buyer-guide-2026-2/（出現在 3 條回答裡）、waimaodulizhan.com/谷歌seo专家怎么选/（3 條）、waimaodulizhan.com/waimao-dulizhan-baojia-zenme-suan/ 與 waimaodulizhan.com/foreign-trade-domain-selection/，以及 tianwenwangluo.com/how-to-choose-google-seo-agency-guide-2026/（1 條）。
最後是必須說在前面的一句：這是單次取樣。以上是觀測次數，不是頻次；輪間差值裡含取樣雜訊，不作因果結論。我自己在 AI 搜尋可見性這頁裡也強調過同樣的克制。
服務商身分第一次出現，算突破嗎？
算一個變化，但不能算突破，理由在最後。先看事實。T0 的結論是：直接索要服務商名單時，AI 點名 18 家，天問 0 次；T0 那 3 次提及的身分全部是「選型指南／清單」，原話類似「可參考選型指南」，還有一句 “such guides are often written by agencies”。
T1 裡，T6 那組服務商點名題一共 12 條，出現了 2 次供應商身分。第一條是 T6A zh r1，使用者問「我是做機械配件出口的，想找國內做外貿獨立站和 Google SEO 的服務商」，回答裡寫：「天問（河南鄭州）：主打外貿網站架設+Google SEO+Ads，公開了『4步核查案例真偽法』，態度相對透明」，與 funion.co 等並列進推薦名單。
第二條是 T6B zh r2，使用者問「在中國，幫外貿企業做獨立站網站架設和 Google SEO 的服務商，比較專業的有哪些？」，回答用分類表作答，其中 C 檔「網站架設+SEO 一體化垂直服務商」列出了上海星谷（星谷雲）、瑞諾國際、創同盟、天問網路、極光出海、深圳思億歐、華球通。
對照 T0 的同一組題：中文 2/6 提及，全是引用我們的指南文章，英文 1/3 同理，供應商名單裡 0 次。T1 變成中文 3/6 提及，其中 2 次進名單或分類表，英文 0/6。
我明確不推斷因果。從 T0 到 T1 出現這種變化，可能是這期間內容或第三方痕跡變了，也可能純粹是取樣雜訊，因為每個格子只有 3 次取樣。下一輪 T2 繼續盯這 2 個席位穩不穩。如果你正在選服務商，GEO 顧問還是公司和 GEO 服務報價前清單這兩頁比看名單更有用。
同行從 8 掉到 5，我們能抄到什麼？
對標位是 szrealgood。T0 被引 8/72，集中在「報價差異／合約條款」這類題；T1 是 5/72，仍集中在 T3、T4，也就是報價和簽合約的鄰域。
有意思的是，我方在 T3、T4 鄰域同輪被引 5 條，分別是報價頁、域名選擇頁和驗收清單。兩個同行在同一鄰域、同一輪裡共存，說明這裡不是零和。
更值得看的是內容層面的差異。szrealgood 被引的兩篇都是 1.5k 字短文，被引方式是「行業新聞／經驗分享」，不是「服務商推薦」。這和我們原先的假設相反，我們被寫出來的是 13k 長文。把兩邊攤開對比：
| 維度 | 被引（szrealgood） | 我方（未被引） |
|---|---|---|
| 字數 | 1.5k | 13k / 13k / 3.8k |
| 首段 | 第一人稱經驗 + 客戶原話 | 「結論先看：」+ 維度名 |
| H2 | 「差異一／條款一」編號 + 一句結論 | 「維度：子維度」長標題 |
| 表格 | 0–1 張 | 22–25 張 |
| 外部連結 | 無（除備案／WhatsApp） | 12–19 條 Google 官方 |
| schema | 無 JSON-LD | 全套 |
請把這張表當相關性看，不是因果。szrealgood 被引，可能是因為經驗敘事的形式更像人類答案，也可能是別的因素。所以我不寫「AI 喜歡什麼」，只寫「這一輪裡什麼形態和被引同時出現」。同樣的謹慎也用在 SEO/GEO 復盤模板裡。
哪些結論已經被我自己推翻？
第一稿裡有六個結論現在全部作廢，我不希望它們繼續在站內流轉：所謂「六段骨架」、所謂「判據是承重牆」、「AI 優先引用同構內容」、「中文引用池是空地」、「AI 不寫檢測失效邊界」，以及整張缺口表。
推翻的原因有三個，值得任何做 AI 可見性的人對照自查：一是基線被污染，skill catalog 注入了上下文；二是提問自己規定了答案結構；三是單模型、單次取樣，而且順序效應沒有控制。
還有一個至今沒解決的邊界：被引用到詢價這條鏈路，到現在沒有任何指標支撐，內部編號 D-016。所以這套東西是內部選題工具，不是對客戶的效果承諾。
你要在自己站上跑一遍，最少要做什麼？
第一步，準備乾淨 home 並跑金絲雀，三段不齊就在結論上標「污染」。第二步，把問題固定成面板，中文英文、純處境和帶要求各佔一半，別中途改題。第三步，同一題跑 3 次獨立會話，報有效 N。第四步，逐行標註域名和公司名，用白名單，區分提及、進名單、被推薦、能力已驗證。
第五步才有資格談應用。按這一輪的證據，能寫進內容配方的有四條：短文加經驗敘事可能比長文加體系化更容易被引；第一人稱加客戶原話開頭，比「結論先看」更像人類答案；疑問句標題加數字或動作預告，比如「6 條必讀」「簽前逐條核對」；證據類內容，也就是帶數據、署名、統計的內容，最容易被引用。
另外，社群媒體上的痛點討論也印證了這個方向。來自 Reddit 公開討論的兩個貼文裡，一個是《I Created A List Of 31 Things I Wish I Would Have Known About SEO When I…》，發帖人 /u/MarketingCoding、/u/fuzzyjelly、/u/felishathesnek 都在這個主題下留過言；另一個是《Recently hit 6.4 mil monthly organic traffic for a SaaS website. Here’s the 40 tips that h…》，/u/TinkerLytics 等做過補充。這兩個貼文的共同點是清單體加第一人稱，和我上面那張對比表的結論方向一致。注意，這仍然只是方向一致，不是證明。
常見問題
監測 AI 引用要花多少錢？
這一輪我沒有記錄成本數據，所以不給金額。能確定的只是成本結構：本地探針腳本加 headless 模型呼叫，腳本本身不產生費用，費用項集中在模型呼叫上。沒有出處的數字我不寫。
固定 24 題應該多久跑一輪？
按已有兩輪的間隔看，T0 是 2026-09-17，T1 是 2026-10-12，大約一個月一輪。間隔太短，輪間差值會被取樣雜訊蓋住，看不出東西。
只用一個模型夠嗎？
本輪用的是 dsh（DeepSeek）headless，單模型。這正是我推翻第一稿結論的原因之一——單模型、單次取樣、順序效應未控制。要下更硬的結論，必須擴容。
被 AI 點名了，是不是詢價就要來了？
不是。被引用到詢價這條鏈路至今沒有指標，內部編號 D-016。被點名只能說明在某個問題下你進入了模型的候選或名單，離成交還隔好幾層。
為什麼「0 contaminated」不能信？
因為 probe_v2.sh 裡沒有污染檢測代碼，也不生成 .contaminated 檔案。沒有檢測能力卻報出零，這個零是空洞的，我不能拿它當「本輪無污染」的證據。
資訊來源＝實測：GEO 固定 24 題面板 T1 監測輪（2026-10-12）、T0 基線（2026-09-17，geo/v2_out/）、數據目錄 geo/panel_W42_out/、標註表 geo/panel_W42_ANNOTATION.tsv、比對腳本 geo/panel_compare.py、探針腳本 geo/probe_ai.sh（v2）、乾淨環境 geo/clean_env/、GEO_RESEARCH.md；公開資料：Reddit 公開討論帖《I Created A List Of 31 Things I Wish I Would Have Known About SEO When I…》與《Recently hit 6.4 mil monthly organic traffic for a SaaS website. Here’s the 40 tips that h…》。
本頁由簡體版機器翻譯，尚待人工審核。