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# AI 搜索引用基线实测 SOP ��统 SEO 问「我排第几」。AI 答案没有排名——它检索少数几个来源，合成一段话。一个站可以稳居搜索首位，却从不被引用。这套 SOP 测的是后面那件事。 **先说清楚这个技能是什么，不是什么。** 它是一套**人工可执行的实测流程与可复算的报告口径**：prompt 集怎么配、变量怎么控、指标怎么记、哪些指标在哪些平台不适用。 它**不替你去跑各个 AI 平台**。国内 C 端 AI 产品普遍需要账号态，且部分产品在提交查询时会触发人机验证（实测：秘塔提交即出滑块，纳米 AI 未登录直接拦「超过试用次数，请登录」），脚本无法可靠裸跑。任何声称「全自动跑通 N 个国产平台」的结论，都值得先问一句它是怎么跑的——是真跑，还是用通用搜索代理、用模型模拟。 它也**不生成模拟数据**。没跑的题就是没跑，报告里如实留空。 ## 开跑前需要的信息 只问缺的： - 品牌名，以及用户希望被推荐的**品类**（用他们自己的话，比如「给电商公司做的在线客服系统」） - 2–3 个指定竞品。用户不知道就先用品类题跑一轮，把候选拿给用户**确认后再继续**——SOV 完全由分母里有谁决定，不能由模型替他们定。 - 要测哪几个平台 ## 阶段 0：来源形态探针（5 分钟，每轮必做） 平台的引用行为会漂移，任何写死的平台清单都会过期。**每轮开跑前，先用一条固定探针题在每个待测平台各跑一次**，只为判定该平台**当日**的来源形态。 探针题选一条事实性强、必然触发检索、与本品牌无关的问题，例如： > 2025 年中国新能源汽车销量前三是哪几家？ 记录四件事：① 是否出现来源条目 ② 是否可点击 ③ 点开落到站外还是站内 ④ 是否有角标编号。 据此把该平台归入下面四档之一，**本轮的指标口径按这个实测结果走，不按任何历史结论走**： | 形态 | 说明 | 指标处理 | | --- | --- | --- | | ① 可点击外链 | 来源条目带真实 URL，点开落到站外网页 | 计入 cited-with-link | | ② 有来源无外链 | 只显示站点名/角标/来源卡片，点不动或只在站内展开 | 计入 cited，**不**计入 cited-with-link | | ③ **封闭生态内链** | 链接有效但落到公众号文章、短视频、社区笔记等平台内页 | 计入 cited-with-link，但 `owned_domain = N`，**必须单列** | | ④ 无来源 | 纯模型生成，无检索、无引用 | 只能测 mention | 第 ③ 档是国内独有且必须单列的：**「被引用了」和「你的官网被引用了」在国内是两件事，差距可能极大。** 这条规则把「平台机制」从「需要凭记忆断言的知识」变成了「每轮实测的数据」——也是这套方法在平台高速变化的环境里还能保持可靠的根本原因。 ## 阶段 1：设计 prompt 集 ### 三条改写规则 1. **去关键词化。** `CRM 系统推荐` 是 SEO 关键词，不是 AI 提问。真实语料是完整句：「我们公司 50 来人，做电商的，想上个客服系统，有什么推荐吗」。 2. **保留口语杂质。** 「求推荐」「靠谱吗」「怎么选」「有没有坑」「值不值」不要洗掉——它们会改变检索意图和回答结构（求推荐 → 出列表；靠谱吗 → 出评价；有没有坑 → 出 UGC 投诉）。 3. **带约束条件。** 中文用户习惯把预算、人数、地域、身份一起塞进去。带约束的问题更能逼