引用观察 · WEEKLY REPORT #001
测试方法与基线：我们怎么测 AI 的引用？
任何观察要成立，先把规矩立好。这一期不谈发现，只谈方法：本轮研究固定用同一套提问、同一台设备、同一套记录表，每周跑一轮，长期追踪四个中文 AI 引擎的引用来源变化。方法公开，任何人可以复现、可以挑错。
一、测试对象：四个中文 AI 引擎
- 豆包（字节）——移动端用户量最大的 AI 助手之一；
- 腾讯元宝——微信公众号生态的 AI 入口，微信内搜索场景；
- Kimi（月之暗面）——长文本与搜索问答的代表；
- 微信 AI 搜索——微信"搜一搜"内置的 AI 回答。
选择标准只有一个：普通用户真实会用的入口。企业关心的是"客户问 AI 时会不会提到我"，而不是实验室里的模型评测。
二、提问词库：20 个固定问题
问题分三类，模拟真实用户的提问方式：
| 类型 | 数量 | 示例 |
|---|---|---|
| 行业推荐类 | 8 个 | "国内做游乐设备定制有哪些靠谱厂家？""儿童乐园设备采购选哪家比较好？" |
| how-to 类 | 6 个 | "游乐设备厂家怎么考察实力？""SEO 转 GEO 要学什么？" |
| 对比判断类 | 6 个 | "A 厂家和 B 厂家的游乐设备哪个好？""做企业 AI 知识库用什么方案？" |
词库每季度评审一次，不轻易更换——纵向可比性比覆盖面重要。
三、记录指标
- 引用了谁：每条回答里的来源站点/平台，逐条记录；
- 来源的类型与信任层级：把每个来源归类——行业垂直媒体、百科与知识平台、问答社区（知乎/小红书等）、公众号与内容平台、企业官网、电商与信息聚合站。归类比计数更重要，后面每期看的都是这张类型表的位移；
- 引用位置：来源出现在正文引用、脚注还是参考列表；
- 信息准确度：回答内容与企业真实情况是否一致（答错也要记）；
- 稳定性：同一问题隔天再问，答案和引用是否变化。
关于数据：第 2 期起公布首轮 20 问 × 4 引擎的完整引用分布表，并给出第一版「行业信任源清单」——哪些来源在被稳定引用、哪些缺席。本文中的流程即为全部实测规范，欢迎按此方法自行跑一轮并对比结果。
四、为什么"每周"而不是"一次性"
AI 引擎的引用偏好不是静态的：模型会更新、索引会刷新、权重会调整。单次测试只能拍快照，每周同题重测才能看到趋势——谁在涨、谁在被抛弃、哪类内容突然开始被引用。这才是这个站存在的意义。
五、本轮基线：行业信任源盘点
第 1 期是方法基线期，基线记的不是本站自己的成绩，而是这个行业当前被 AI 信任的是哪些来源：20 个问题跑下来，谁在稳定被引用、哪类平台一次都没出现。这张信任源清单就是后面每一期的比较基准——之后每期周报盯的是这份清单怎么变：谁新进来了、谁掉出去了、哪类来源的份额在涨。
顺带说明：SeoMOZ.Link 是个刚改版的研究站，自己不在统计口径内。它是被记录方法的一方，不是被记录引用数据的一方。