AI 推薦名單裡有沒有你，能當靠譜證據嗎？

不能，至少現在不能。今年不少服務商把「AI 會推薦我們」寫進方案，當成一種新的資質證明。恰好這一格我們手上有連續兩輪的實測數據，所以可以直接拆開看它到底穩不穩。

先交代方法。這個項目跑了三輪：先 22 問探路，再擴成固定面板，最後逐行標註。面板是 6 個主題、中英兩種語言、A 組只給處境、B 組在同樣處境上帶原始要求，一共 24 題；每題跑 3 次獨立對話，湊成 72 條回答。T0 取 2026-09-17 那一輪，T1 取 2026-10-12 那一輪，用同一套標準和標註指令碼對比。

光看那個 +2 很振奮，但它旁邊就是 −1 和 −3。被引網域總數從 322 掉到 245，兩輪之間只有 90 個網域重合，說明這個池子每輪都在大換血，不是一份穩定榜單。而那 2 次點名來自 T6 的 12 條題，每格只有 3 次取樣，這是觀測次數，不是頻次，輪間差值裡混著取樣雜訊，不能當成趨勢來推論因果。

更能說明問題的是另一組數字：在更早一輪直接索要服務商名單的題裡，AI 點名 18 家，我們 0 次。所以「AI 推薦名單」的正確用法是溫度計，不是畢業證書。你可以問服務商名單裡有沒有他，但無論答案是「有」還是「沒有」，都不能單獨支撐「他靠譜」或「他不靠譜」。

AI 引用的是哪一類內容？能不能當品質背書？

同樣不能當背書，但反過來用很有價值。我們把自己沒被引的頁面和被引的頁面擺在一起對過，差別不在「誰更專業」，而在形式：被引的是經驗敘事，我們擺出去的是體系化長文。

這張表的邊界必須說清楚：它是相關性，不是因果。對方被引可能有經驗敘事的因素，也可能有別的原因。所以我不寫「AI 喜歡什麼」這種結論，那類判斷我們推翻過一整稿，原因後文講。

但它給老闆一個很實際的觀察動作：去看服務商平時公開發表的東西，是「給人看的經驗」還是「給機器堆的體系」。如果一個團隊對外內容就是範本化的維度文，他交給你的月報大概率也是那個形狀。這件事跟 AI 無關，是交付習慣。

被引方式也值得注意：那兩次是以「行業新聞／經驗分享」被提到，不是「服務商推薦」。前者只說明內容進了池子，後者才是商業身份被承認，混起來講就是話術。

第一件該核的：他的案例能不能被查？

先核案例，別核形容詞。案例是 SEO／GEO 方案裡唯一能被驗證的部分，「經驗豐富」「資源多」「認識官方」都無法驗證，只能聽聽。

具體動作是要求對方給出可查路徑：頁面 URL、上線時間、可提供的證據類型，以及一句明確的「哪些數據因為客戶授權不能給」。給不出路徑的案例，先當它不存在，再看剩下的方案還剩多少。這一步不需要懂 SEO，會打開連結、會看日期就夠。

可以拿我們自己當一次樣本。T1 的結果裡有一條 AI 對我們的描述是「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」。這句話有意思的地方在於，一套核查方法最後變成了別人描述我們的方式。不管這句話準不準，那套核查動作本身你可以拿去核任何服務商：他給的這個案例，我能不能獨立走一遍流程驗證？

拿不到授權數據時怎麼寫，也有成熟做法。我們公開過一份沒有授權數據時如何寫可驗證報告的回顧，原則是只寫能回原文核對的部分，不能核的明確標註「未驗證」，而不是留空或含糊過去；更通用的版本在不含假案例的 SEO／GEO 回顧範本裡。你可以直接要求對方按這個格式交東西，格式本身就是篩子。

第二件該核的：他的對外說法拼不拼得上？

核說法比核案例便宜，而且今天就能做完。做法是把公司名、負責人名、成立時間、案例客戶名、報價，分別搜尋一遍，看這些碎片能不能拼成同一家公司。AI 讓這一步變快了，但它不產生新資訊。

先說我們自己的問題，因為這一格我們是負面教材。AI 能公開查到我們三處沒對齊的說法：成立時間是 2017，而官網上寫 2019；對外署名出現過「劉宇」和「劉鵬森」兩個版本（現已統一為劉宇，不寫工商名）；報價在一個站上有價格、另一個站上打了馬賽克（現已定：中文全撤價格，英文保留）。

這三條都不是醜聞，它們是同一個問題的三種表現：對外資訊沒有統一說法。老闆在核服務商時搜出類似矛盾，正確的動作不是立刻列入黑名單，而是拿去問：為什麼會有兩個版本，誰能給權威說法。對方如果能當場解釋清楚，並且給出統一之後的來源，這是加分；如果支支吾吾，或者說「那是通路自己寫的」，才扣分。

這也是我們把這件事寫出來的原因。我們做 AI 引用研究，結果發現 AI 已經先一步把我們沒對齊的說法拼好了。放在選服務商上同理：你不需要特殊工具，公開搜尋就夠，AI 只是讓這個動作變快了。中國大陸服務商怎麼橫向比，可以看中國大陸Google SEO公司怎麼選，裡面把判斷維度拆得更細。

第三件該核的：數據是在什麼環境裡測出來的？

看到「實測數據」先問環境。同一套問題，在乾淨環境和被污染的環境裡問，結論可以完全相反。這一條不是理論，是我們自己翻過車的地方。

我們的做法叫乾淨環境探針：用 headless 模式每問一次開一個獨立對話，不讓上一輪的上下文帶進來。跑之前先驗基線，用金絲雀三段驗證：髒環境下命中 85 個技能描述和 4 個本機名稱，換乾淨環境後是 0 命中，再嘗試讀取本機檔案被拒絕。三段都過，環境才能拿來做觀測。

鐵律是：基線不乾淨時，結論必須標註「污染」。因為像技能目錄這類上下文會被自動注入，你在提示詞裡寫「禁用」是擋不住的。我們第一稿的結論作廢，頭號原因就是基線被污染。

把這條變成一個能當場問出口的問題：你們這份「AI 實測」是在什麼環境裡跑的？如果回答是「就正常用 ChatGPT 問的」，那這組數據最多算觀察，不能當效果證明。這不是說對方一定在騙人，而是說這組數據不具備可重複性，換個時間跑可能就是另一個結果。

還有一層更細的，連數據檔案本身也要看。T1 那批數據 72 條全部正常返回、0 失敗，最短的一條回答正文只有 1,958 位元組；同時「0 污染」這個說法其實經不起細看，因為當時指令碼裡沒有污染偵測程式碼，那個 0 是因為沒偵測，不是因為乾淨。這些後來都寫進了備註。服務商給你的報告裡有沒有這類備註，比數字本身好不好看更能說明問題。

第四件該核的：那些問題是服務商自己寫的嗎？

大多數「AI 實測」的第一層問題就出在問題上。你讓人證明一件事，然後自己規定他怎麼證明，得到的當然是你要的結果。這是我們真實踩過的坑。

早期問法裡我們寫過「請給出檢查思路／判斷依據／一步步」。這句話看著是要求詳細，實際是自己規定了答案結構，屬於循環論證：AI 順著結構寫，你再把它當發現。後來改成兩組對照，A 組只給處境，比如一個做機械配件出口的老闆想找中國大陸做外貿獨立站和 Google SEO 的服務商，別的什麼都不要求；B 組在同樣處境上帶原始要求。兩組的差異，才是有資訊量的部分。

計數上還有一條紀律：鏡像語言的問題對不算獨立觀測。同一件事用中文問一次、再用英文問一次，如果只是翻譯關係，那不是兩個樣本。所以要對客戶報有效 N，不報表面 N。我們報的是 72 條回答的分布，不把 24 題說成 72 個發現。

於是你可以直接問：這份報告的問題是誰寫的、A 組和 B 組怎麼分的、有效樣本量是多少。能當場說清的，繼續談；說不清的，把那份「AI 實測」降級成參考材料。監測標準本身也有可核查的清單，見AI 搜尋可見性監測清單。

他有沒有公開推翻過自己的結論？

這是我最看重的一條。我們第一稿的結論幾乎全廢，公開作廢的包括：AI 回答的「六段骨架」、「判準是承重牆」、「AI 優先引用同構內容」、「中文引用池是空地」、「AI 不寫偵測失效邊界」，以及一整張缺口表。

作廢原因有三條，全都指向方法，而不是「想錯了」：第一，基線被污染，技能目錄被注入；第二，提問自己規定了答案結構；第三，單一模型、單次取樣、順序效應都沒有控制。換句話說，是當時的方法撐不起那些結論。順帶還有一次勘誤：T0 那 3 次提及的歸因，核對原始回答後也改過。

所以判斷服務商時，這條特別好用：讓他給出一個「上個月判斷錯了、後來怎麼改」的具體案例。如果對方的輸出永遠正確、永遠最新、永遠在漲，那不是能力證明，是沒做過實測的證明。行業變化快，真在跑的團隊一定有被自己推翻過的東西。一個連勘誤都不留的團隊，你沒法知道他什麼時候在騙你。

一張可以照著問的問題清單

把上面四件事壓成七個問題，談方案的時候照著問，不懂技術也能聽出差別。

這七條裡，第六條我的建議最硬：把「被 AI 引用」和「有詢價」分開簽。這兩件事之間，我們自己至今沒有指標。如果你遇到的服務商能給出這條路徑的指標，先讓他把標準寫出來，寫不出來，就只能當行銷語。

報價和交付項目怎麼對齊，我們有兩份可以直接拿去用的清單：Google SEO 服務報價前清單和GEO 服務報價前清單。另外幾個背景頁可以留著慢慢看：Google SEO 怎麼做、顧問還是公司、讓頁面更容易被 AI 正確引用。只想先確認自己網站的現況，丟到聯絡頁就行。

常見問題

AI 推薦名單裡有我的服務商，是不是說明他靠譜？

不能這麼推。我們的固定面板裡，被當服務商點名的指標兩輪之間從 0 到 2，但同時被引網域總數從 322 掉到 245，兩輪只有 90 個重合，名單本身極不穩定。每格只有 3 次取樣，這是觀測次數不是頻次。判斷服務商還是要回到案例可查路徑和對外說法一致性。

服務商給我一份「AI 實測」報告，怎麼判斷有沒有水分？

問三件事：問題是誰寫的、有效樣本量是多少、數據在什麼環境裡跑的。三個都答不上來，就把這份報告降級成參考材料。再細一點，看報告裡有沒有標註「污染」和「未驗證」這類邊界，以及有沒有對最短回答、失敗樣本做過說明。

被 AI 引用到底有沒有用？

分兩層看。內容進引用池是可觀測的，我們有 72 條面板和逐行標註可以追蹤；從被引用到產生詢價，目前沒有指標，我們自己把它當研究工具，不當效果承諾。誰要是把這兩層合併成一個承諾賣給你，先讓他把中間的標準寫出來。

服務商對外說法有一兩處對不上，是不是直接不合作？

不一定。我們自己的成立時間、署名、報價說法都被 AI 搜尋出過不一致，現在正在統一。正確動作是拿去問原因和統一後的權威來源：能解釋、能給出統一來源的，是加分；解釋不了、只推給通路的，才扣分。

判斷服務商最省時間的一步是什麼？

核案例的可查路徑。要求給出頁面 URL、上線時間、證據類型和不能給的部分。給不出路徑的案例先當不存在，再看方案裡剩下的部分還有多少是可驗證的。這一步不需要專業背景。

劉宇 · Tianwen SEO Research

做外貿獨立站的 SEO 與 GEO，習慣把跑過的實測連同失敗說法一起寫下來。研究方法與誠信邊界見 關於頁，更多同類記錄在 研究文章；想直接說你的站卡在哪一步，聯絡頁可以直接留言。

資訊來源＝實測：天問 GEO 逆向研究（geo/ 三輪：22 問探路 → 固定 24 題面板 → 逐行標註；乾淨環境探針 probe_ai.sh v2 與 clean_env；金絲雀三段驗證＝髒環境 85 技能／4 本機名稱命中 → 乾淨環境 0 命中 → 讀取本機檔案被拒；面板＝6 主題 × 中英 × A／B × 3 次獨立對話 = 72 條，T0 2026-09-17 geo/v2_out/ → T1 2026-10-12 geo/panel_W42_out/；指標：嚴格提及 3/72→6/72、寬鬆標準 8/72→7/72、服務商點名 0→2、szrealgood 8/72→5/72、被引網域 322→245 且兩輪重合 90；最短回答正文 1,958 位元組；標註檔案 V2_ANNOTATION.tsv、panel_W42_ANNOTATION.tsv；第一稿作廢結論清單；T0 歸因勘誤；內部記錄 D-016「被引用→詢價路徑至今無指標」）。公開資料：Reddit 公開討論帖《Started working in an Agency and I’m stunned by the lack of knowledge》（參與者 /u/Enargo、/u/thegooseass、/u/Express-Age4253、/u/GetGreatB42Late）；tianwenseo.com 站內頁與 post-sitemap 所列公開文章（可核）。

本頁由簡體版機器翻譯，尚待人工審核。