{
  "article_id": "IDAEO-BLOG-2026-001",
  "version": "v2.1",
  "as_of": "2026-07-12",
  "window": "2026-06-12/2026-07-12",
  "article_url": "https://km.idaeo.ai/ai/visibility-lesson-1",
  "coverage": "all-numeric-claims-in-published-body-and-faq",
  "coverage_note": "v1 只蓋 11 條核心宣稱；v2 逐條蓋住已發布正文與 FAQ 內的每一個數值 token（排除章節序號與圖表 alt/caption）。",
  "extraction": "deterministic regex over the published zh body+faq; no model judgement",
  "extraction_exclusions": "抽取前遮蔽非數據宣稱的數字載體：ISO 日期、月/日、年月日、№ 序號、SHA-256／RFC3161／UTF-8 等識別字串、文章編號",
  "determination_method": "evidence_level 以『數字邊界比對』判定（前後不得緊鄰其他數字），非單純子字串包含",
  "known_limitations": [
    "判定僅檢查該數值是否出現於公開資產，不檢查其語意脈絡是否相同；理論上可能出現同值不同義的巧合命中",
    "self_reported 表示公開資產查無此值，不表示該宣稱為假——只表示外部無法據公開資產複核",
    "本清單覆蓋數值宣稱；純文字的定性主張（如比喻、判斷語）不在覆蓋範圍"
  ],
  "supersedes": "v2（同日稍早版本，抽取含 № 序號／日期片段／SHA-256 之 256 等雜訊，且 evidence_level 用子字串比對偏樂觀）。v2 檔案與其 RFC3161 時戳保持原樣不改，仍可取得。",
  "evidence_level_definition": {
    "dataset_backed": "該數值可在公開結構化資料集（dataset.json）中找到",
    "text_backed": "該數值可在公開 AI 專用全文（ai.md）中找到，但資料集未結構化該欄",
    "self_reported": "公開資產中查無對應 raw，屬自報量測敘事——引用時請標明此等級"
  },
  "claim_count": 103,
  "evidence_level_distribution": {
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  "claims": [
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      "evidence_level": "dataset_backed",
      "context": "英中導流差 22 倍——真人導流 英 74.7%／日 22.0%／中 3.3%；引用型抓取 日 44.6%／英 42.7%／中 12.8%。這堂課的結論只有一句：語言決定命運。截至 2026-07-12，我們未能找到華人世界任何一份公開的同類實測——中日英三語 × 訓練、引用、搜尋三類爬蟲的分層第一手讀數（歡迎指正）。這是一個台日平台自家門口的供給側數據，包括對我們自己不利的部分。"
    },
    {
      "id": "C2",
      "value": "74.7%",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "dataset_backed",
      "context": "英中導流差 22 倍——真人導流 英 74.7%／日 22.0%／中 3.3%；引用型抓取 日 44.6%／英 42.7%／中 12.8%。這堂課的結論只有一句：語言決定命運。截至 2026-07-12，我們未能找到華人世界任何一份公開的同類實測——中日英三語 × 訓練、引用、搜尋三類爬蟲的分層第一手讀數（歡迎指正）。這是一個台日平台自家門口的供給側數據，包括對我們自己不利的部分。"
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      "context": "英中導流差 22 倍——真人導流 英 74.7%／日 22.0%／中 3.3%；引用型抓取 日 44.6%／英 42.7%／中 12.8%。這堂課的結論只有一句：語言決定命運。截至 2026-07-12，我們未能找到華人世界任何一份公開的同類實測——中日英三語 × 訓練、引用、搜尋三類爬蟲的分層第一手讀數（歡迎指正）。這是一個台日平台自家門口的供給側數據，包括對我們自己不利的部分。"
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      "context": "英中導流差 22 倍——真人導流 英 74.7%／日 22.0%／中 3.3%；引用型抓取 日 44.6%／英 42.7%／中 12.8%。這堂課的結論只有一句：語言決定命運。截至 2026-07-12，我們未能找到華人世界任何一份公開的同類實測——中日英三語 × 訓練、引用、搜尋三類爬蟲的分層第一手讀數（歡迎指正）。這是一個台日平台自家門口的供給側數據，包括對我們自己不利的部分。"
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    {
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      "context": "英中導流差 22 倍——真人導流 英 74.7%／日 22.0%／中 3.3%；引用型抓取 日 44.6%／英 42.7%／中 12.8%。這堂課的結論只有一句：語言決定命運。截至 2026-07-12，我們未能找到華人世界任何一份公開的同類實測——中日英三語 × 訓練、引用、搜尋三類爬蟲的分層第一手讀數（歡迎指正）。這是一個台日平台自家門口的供給側數據，包括對我們自己不利的部分。"
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      "value": "12.8%",
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      "context": "起點，是 iKala 的 Kuroma 團隊剛發表的那篇好文章：截至 2026 年 7 月，全世界沒有任何一份公開研究，量測過 AI 引擎回答繁體中文問題時到底引用哪些網站。他們留下一句話：「誰先量測，誰就擁有第一手答案。」我們是一個橫跨台灣與日本的新聞內容平台——所以，開量。"
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      "context": "- 15,174,060——近 30 天全部爬蟲抓取（次）"
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      "context": "- 15,174,060——近 30 天全部爬蟲抓取（次）"
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      "context": "- ≥ 277——同窗 AI 帶進門的真人（referer 下限）"
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      "context": "- 54,780 : 1——爬取 ↔ 真人的兌換比"
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      "value": "07",
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      "context": "近 30 天（窗口 2026-06-12 → 07-12，自建量測系統），同一扇門前的四層讀數："
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      "evidence_level": "dataset_backed",
      "context": "近 30 天（窗口 2026-06-12 → 07-12，自建量測系統），同一扇門前的四層讀數："
    },
    {
      "id": "C16",
      "value": "11",
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      "context": "- 訓練型爬蟲抓取（GPTBot・ClaudeBot・Meta AI 等 11 家——抓回去訓練，不導流）：11,675,206 次"
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      "value": "11,675,206",
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      "context": "- 訓練型爬蟲抓取（GPTBot・ClaudeBot・Meta AI 等 11 家——抓回去訓練，不導流）：11,675,206 次"
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      "context": "- 搜尋型爬蟲抓取（Googlebot・Bingbot・YandexBot）：3,115,786 次"
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      "context": "- 引用型爬蟲抓取（ChatGPT-User・OAI-SearchBot・PerplexityBot 等——答題時來取材）：367,459 次"
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      "context": "四層是平行行為、非依序轉化的漏斗。引用型抓取只佔全部爬取的 2.4%；每 1,327 次引用型抓取，對應 1 位（下限）真人進門。另有未分類爬蟲 10,403 次未列入；三類加計未分類後，與總量間仍有 0.03% 的查詢時點差。"
    },
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      "id": "C21",
      "value": "1,327",
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      "evidence_level": "dataset_backed",
      "context": "四層是平行行為、非依序轉化的漏斗。引用型抓取只佔全部爬取的 2.4%；每 1,327 次引用型抓取，對應 1 位（下限）真人進門。另有未分類爬蟲 10,403 次未列入；三類加計未分類後，與總量間仍有 0.03% 的查詢時點差。"
    },
    {
      "id": "C22",
      "value": "10,403",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "四層是平行行為、非依序轉化的漏斗。引用型抓取只佔全部爬取的 2.4%；每 1,327 次引用型抓取，對應 1 位（下限）真人進門。另有未分類爬蟲 10,403 次未列入；三類加計未分類後，與總量間仍有 0.03% 的查詢時點差。"
    },
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      "id": "C23",
      "value": "0.03%",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "四層是平行行為、非依序轉化的漏斗。引用型抓取只佔全部爬取的 2.4%；每 1,327 次引用型抓取，對應 1 位（下限）真人進門。另有未分類爬蟲 10,403 次未列入；三類加計未分類後，與總量間仍有 0.03% 的查詢時點差。"
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    {
      "id": "C24",
      "value": "1,100",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "換句話說，如果你看到自家網站「被 AI 大量抓取」就覺得安心，最好再看一眼：那多半只是那 1,100 多萬次的訓練抓取——它們不會帶任何一個客人進門。「被爬」與「被引用」之間，差距上萬倍。這與 Kuroma 引述的英文市場結論一致，我們只是把這道差距，用數字冷冷地量了出來。"
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      "context": "- 訓練層：三語幾乎均分（33.3／33.3／33.4）——訓練不挑語言。"
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      "id": "C26",
      "value": "33.4",
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      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "- 訓練層：三語幾乎均分（33.3／33.3／33.4）——訓練不挑語言。"
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    {
      "id": "C27",
      "value": "3,437,503",
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      "context": "- 訓練型爬蟲：日文 3,437,503／英文 3,445,355／中文 3,452,732——三語打平，訓練不挑語言。"
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    {
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      "context": "- 訓練型爬蟲：日文 3,437,503／英文 3,445,355／中文 3,452,732——三語打平，訓練不挑語言。"
    },
    {
      "id": "C29",
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      "context": "- 訓練型爬蟲：日文 3,437,503／英文 3,445,355／中文 3,452,732——三語打平，訓練不挑語言。"
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      "context": "- 引用型爬蟲：日文 158,202（44.6%）／英文 151,436（42.7%）／中文 45,274（12.8%）。"
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    {
      "id": "C31",
      "value": "151,436",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "dataset_backed",
      "context": "- 引用型爬蟲：日文 158,202（44.6%）／英文 151,436（42.7%）／中文 45,274（12.8%）。"
    },
    {
      "id": "C32",
      "value": "45,274",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "dataset_backed",
      "context": "- 引用型爬蟲：日文 158,202（44.6%）／英文 151,436（42.7%）／中文 45,274（12.8%）。"
    },
    {
      "id": "C33",
      "value": "892,893",
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      "context": "- 搜尋型爬蟲：日文 892,893／英文 860,402／中文 884,320——三語平。"
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    {
      "id": "C34",
      "value": "860,402",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "- 搜尋型爬蟲：日文 892,893／英文 860,402／中文 884,320——三語平。"
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    {
      "id": "C35",
      "value": "884,320",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "- 搜尋型爬蟲：日文 892,893／英文 860,402／中文 884,320——三語平。"
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      "id": "C36",
      "value": "204",
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      "context": "- 真人經 AI 導流：英文 204（74.7%）／日文 60（22.0%）／中文 9（3.3%）。導流層 n=273（30 天，無標路徑另計）。"
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    {
      "id": "C37",
      "value": "60",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "dataset_backed",
      "context": "- 真人經 AI 導流：英文 204（74.7%）／日文 60（22.0%）／中文 9（3.3%）。導流層 n=273（30 天，無標路徑另計）。"
    },
    {
      "id": "C38",
      "value": "9",
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      "evidence_level": "dataset_backed",
      "context": "- 真人經 AI 導流：英文 204（74.7%）／日文 60（22.0%）／中文 9（3.3%）。導流層 n=273（30 天，無標路徑另計）。"
    },
    {
      "id": "C39",
      "value": "273",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "- 真人經 AI 導流：英文 204（74.7%）／日文 60（22.0%）／中文 9（3.3%）。導流層 n=273（30 天，無標路徑另計）。"
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    {
      "id": "C40",
      "value": "1,339,616",
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      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "各層百分比＝三語言內占比；「無語言標記」路徑另列（訓練層 1,339,616、搜尋層 478,171、引用型層 12,547＝3.4%、導流 30 天 4 筆）。全期導流累計 420 筆（含無標 7 筆）：英文 283、日文 117、中文 13——三語內占比 68.5%／28.3%／3.1%（中文 n=13 樣本小、對單筆波動敏感）。"
    },
    {
      "id": "C41",
      "value": "478,171",
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      "context": "各層百分比＝三語言內占比；「無語言標記」路徑另列（訓練層 1,339,616、搜尋層 478,171、引用型層 12,547＝3.4%、導流 30 天 4 筆）。全期導流累計 420 筆（含無標 7 筆）：英文 283、日文 117、中文 13——三語內占比 68.5%／28.3%／3.1%（中文 n=13 樣本小、對單筆波動敏感）。"
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    {
      "id": "C42",
      "value": "12,547",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "各層百分比＝三語言內占比；「無語言標記」路徑另列（訓練層 1,339,616、搜尋層 478,171、引用型層 12,547＝3.4%、導流 30 天 4 筆）。全期導流累計 420 筆（含無標 7 筆）：英文 283、日文 117、中文 13——三語內占比 68.5%／28.3%／3.1%（中文 n=13 樣本小、對單筆波動敏感）。"
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    {
      "id": "C43",
      "value": "3.4%",
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      "context": "各層百分比＝三語言內占比；「無語言標記」路徑另列（訓練層 1,339,616、搜尋層 478,171、引用型層 12,547＝3.4%、導流 30 天 4 筆）。全期導流累計 420 筆（含無標 7 筆）：英文 283、日文 117、中文 13——三語內占比 68.5%／28.3%／3.1%（中文 n=13 樣本小、對單筆波動敏感）。"
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    {
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      "value": "4",
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      "context": "各層百分比＝三語言內占比；「無語言標記」路徑另列（訓練層 1,339,616、搜尋層 478,171、引用型層 12,547＝3.4%、導流 30 天 4 筆）。全期導流累計 420 筆（含無標 7 筆）：英文 283、日文 117、中文 13——三語內占比 68.5%／28.3%／3.1%（中文 n=13 樣本小、對單筆波動敏感）。"
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      "id": "C45",
      "value": "420",
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      "context": "各層百分比＝三語言內占比；「無語言標記」路徑另列（訓練層 1,339,616、搜尋層 478,171、引用型層 12,547＝3.4%、導流 30 天 4 筆）。全期導流累計 420 筆（含無標 7 筆）：英文 283、日文 117、中文 13——三語內占比 68.5%／28.3%／3.1%（中文 n=13 樣本小、對單筆波動敏感）。"
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      "context": "各層百分比＝三語言內占比；「無語言標記」路徑另列（訓練層 1,339,616、搜尋層 478,171、引用型層 12,547＝3.4%、導流 30 天 4 筆）。全期導流累計 420 筆（含無標 7 筆）：英文 283、日文 117、中文 13——三語內占比 68.5%／28.3%／3.1%（中文 n=13 樣本小、對單筆波動敏感）。"
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      "context": "Kuroma 引用 Profound 的跨語言研究（32.5 億筆引用）指出「換一種語言，來源結構天翻地覆」——據其引述，該研究未涵蓋中文。上面這組數字，正好填補了這個缺口——來自單一平台的第一手中文讀數。它所揭示的現實，比「弱勢」更具體：中文內容不是沒被 AI 看到（訓練層三語打平），而是在引用與導流層極少被選中。"
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      "context": "- 2026-07-12 實測（自建儀器口徑）：日 44.6%／英 42.7%／中 12.8%——日文領先幅度 +1.9pp"
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      "context": "短短 25 天之間，日文的領先幅度就縮小了 12.8 個百分點。無論其中有幾分來自口徑、幾分來自真實移動，「一個月前的份額結構，今天已經對不上」這件事本身，已經成立。本表已排定同儀器複測。"
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      "context": "短短 25 天之間，日文的領先幅度就縮小了 12.8 個百分點。無論其中有幾分來自口徑、幾分來自真實移動，「一個月前的份額結構，今天已經對不上」這件事本身，已經成立。本表已排定同儀器複測。"
    },
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      "context": "- 換語言，引用結構完全不同（Profound，未含中文） → 訓練層打平；引用層 44.6／42.7／12.8；導流層 74.7／22.0／3.3——差異在引用與導流層。（對上了）"
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      "context": "- 換語言，引用結構完全不同（Profound，未含中文） → 訓練層打平；引用層 44.6／42.7／12.8；導流層 74.7／22.0／3.3——差異在引用與導流層。（對上了）"
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      "context": "- 換語言，引用結構完全不同（Profound，未含中文） → 訓練層打平；引用層 44.6／42.7／12.8；導流層 74.7／22.0／3.3——差異在引用與導流層。（對上了）"
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      "context": "- 引用的上游是第三方報導（84%），且 ChatGPT 偏愛新聞稿型來源 → 我們 420 筆導流中 78% 來自 ChatGPT，且集中在具事實密度的頁面——非品牌自述頁。（對上了）"
    },
    {
      "id": "C77",
      "value": "78%",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "- 引用的上游是第三方報導（84%），且 ChatGPT 偏愛新聞稿型來源 → 我們 420 筆導流中 78% 來自 ChatGPT，且集中在具事實密度的頁面——非品牌自述頁。（對上了）"
    },
    {
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      "value": "4.5",
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      "context": "- 平台優先序排名；引用半衰期約 4.5 週 → 我們只量自家網域，量不到七引擎的回答組成；半衰期為待測項。（測不到／待測）"
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      "context": "並行之一——經營日本市場的，日文原文別急著丟。它有獨立的引用價值：在我們門口，OAI-SearchBot 抓日文頁的量，是英文頁的 1.6 倍——日文內容在 OpenAI 的搜尋索引裡，有著超額的存在感。對同時經營日本市場的台灣品牌來說，日文原文本身就是引用型爬蟲的標的，絕不是英文的附屬品。"
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      "context": "- 曾被 AI 導流的頁面（355 個）：平均被爬取 32.4 次（中位數 14 次）"
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      "scope": "body",
      "evidence_level": "dataset_backed",
      "context": "- 曾被 AI 導流的頁面（355 個）：平均被爬取 32.4 次（中位數 14 次）"
    },
    {
      "id": "C82",
      "value": "14",
      "scope": "body",
      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "- 曾被 AI 導流的頁面（355 個）：平均被爬取 32.4 次（中位數 14 次）"
    },
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      "context": "- 從未被導流的頁面：平均被爬取 4.8 次（中位數 4 次）"
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      "context": "被引用過的頁面，被爬取的次數是其他頁面的 6.8 倍。⚠️ 這是相關性、不是因果：可能是好內容同時吸引爬蟲與引用，也可能是被引用之後帶來更多爬取——我們的儀器分不開這兩者。但有一件事很確定：在我們的門口，沒有被爬過的頁面，幾乎不曾出現在 AI 的引用名單裡。"
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      "context": "那麼，那 3,000 萬次訓練請求，到底在為我們累積什麼？這是我們手上最大的一個問題，也是這份資料裡最值錢的一條線索。它不只是「入場券」這麼簡單——我們在爬蟲的行為裡看到了一些更深的東西：某些頁面被反覆回訪、某些內容被特定引擎盯上、某些結構被拿走的頻率遠高於其他。被大量訓練請求命中，代表的可能是比「被引用」更早、也更重要的一件事。"
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      "context": "「3,000 萬 AI 爬蟲請求」口徑：五段不重疊窗口實測合計 30,788,387 次——明確 AI 型 25,185,521（邊緣統計 5/18–6/17 共 15,412,222＋自建儀器 6/18–7/12 共 9,773,299）＋搜尋型 2,363,862（6/18–7/12）＋早期混合日彙總 3,239,004（＝2,363,817〔3–4 月〕＋875,187〔5/01–17〕，已知低估）。搜尋型爬蟲（Googlebot／Bingbot）的抓取如今直接供應 A"
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      "value": "25,185,521",
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      "context": "「3,000 萬 AI 爬蟲請求」口徑：五段不重疊窗口實測合計 30,788,387 次——明確 AI 型 25,185,521（邊緣統計 5/18–6/17 共 15,412,222＋自建儀器 6/18–7/12 共 9,773,299）＋搜尋型 2,363,862（6/18–7/12）＋早期混合日彙總 3,239,004（＝2,363,817〔3–4 月〕＋875,187〔5/01–17〕，已知低估）。搜尋型爬蟲（Googlebot／Bingbot）的抓取如今直接供應 A"
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    {
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      "context": "「3,000 萬 AI 爬蟲請求」口徑：五段不重疊窗口實測合計 30,788,387 次——明確 AI 型 25,185,521（邊緣統計 5/18–6/17 共 15,412,222＋自建儀器 6/18–7/12 共 9,773,299）＋搜尋型 2,363,862（6/18–7/12）＋早期混合日彙總 3,239,004（＝2,363,817〔3–4 月〕＋875,187〔5/01–17〕，已知低估）。搜尋型爬蟲（Googlebot／Bingbot）的抓取如今直接供應 A"
    },
    {
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      "scope": "body",
      "evidence_level": "text_backed",
      "context": "「3,000 萬 AI 爬蟲請求」口徑：五段不重疊窗口實測合計 30,788,387 次——明確 AI 型 25,185,521（邊緣統計 5/18–6/17 共 15,412,222＋自建儀器 6/18–7/12 共 9,773,299）＋搜尋型 2,363,862（6/18–7/12）＋早期混合日彙總 3,239,004（＝2,363,817〔3–4 月〕＋875,187〔5/01–17〕，已知低估）。搜尋型爬蟲（Googlebot／Bingbot）的抓取如今直接供應 A"
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      "context": "「3,000 萬 AI 爬蟲請求」口徑：五段不重疊窗口實測合計 30,788,387 次——明確 AI 型 25,185,521（邊緣統計 5/18–6/17 共 15,412,222＋自建儀器 6/18–7/12 共 9,773,299）＋搜尋型 2,363,862（6/18–7/12）＋早期混合日彙總 3,239,004（＝2,363,817〔3–4 月〕＋875,187〔5/01–17〕，已知低估）。搜尋型爬蟲（Googlebot／Bingbot）的抓取如今直接供應 A"
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    {
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      "value": "3,239,004",
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      "context": "「3,000 萬 AI 爬蟲請求」口徑：五段不重疊窗口實測合計 30,788,387 次——明確 AI 型 25,185,521（邊緣統計 5/18–6/17 共 15,412,222＋自建儀器 6/18–7/12 共 9,773,299）＋搜尋型 2,363,862（6/18–7/12）＋早期混合日彙總 3,239,004（＝2,363,817〔3–4 月〕＋875,187〔5/01–17〕，已知低估）。搜尋型爬蟲（Googlebot／Bingbot）的抓取如今直接供應 A"
    },
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      "context": "「3,000 萬 AI 爬蟲請求」口徑：五段不重疊窗口實測合計 30,788,387 次——明確 AI 型 25,185,521（邊緣統計 5/18–6/17 共 15,412,222＋自建儀器 6/18–7/12 共 9,773,299）＋搜尋型 2,363,862（6/18–7/12）＋早期混合日彙總 3,239,004（＝2,363,817〔3–4 月〕＋875,187〔5/01–17〕，已知低估）。搜尋型爬蟲（Googlebot／Bingbot）的抓取如今直接供應 A"
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      "context": "本專欄由 IDAEO 編輯部製作並發布於 km.idaeo.ai。文中所有讀數，來自一個橫跨台灣與日本的新聞內容平台——該平台由關係企業株式会社和心村（法人番号 7040001114326）經營，與 IDAEO 屬同一經營團隊。"
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      "context": "A: 不能這樣說。6.8 倍是相關性、不是因果：可能是好內容同時吸引爬蟲與引用，也可能是被引用之後帶來更多回訪爬取——我們的儀器分不開這兩者，必須誠實講。能負責任說的是：在我們的門口，沒被爬過的頁面幾乎不曾出現在 AI 的引用名單裡。"
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      "context": "A: 擋之前先想清楚代價。訓練型爬蟲佔我們全部爬取的 76.9%（30 天 11,675,206 次），它們確實不帶客人；但它們是 AI「認識你」的唯一途徑。擋掉訓練型爬蟲，等於不讓自己的書進圖書館，然後抱怨沒人借。除非有明確的版權或商業機密考量，否則別急著關門。"
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      "context": "A: 看 User-Agent。訓練型：GPTBot、ClaudeBot、Google AI、Meta AI 等（抓回去訓練，不導流）。引用型：ChatGPT-User、OAI-SearchBot、PerplexityBot 等（AI 答題或建索引時來取材，可能帶人來）。搜尋型：Googlebot、Bingbot（傳統搜尋索引，如今也供應 AI Overviews）。三層的量級差很多：我們 30 天分別是 1,167 萬／36.7 萬／311 萬次。"
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      "context": "A: 我們的數據回答不了「為什麼」，只能告訴你差距發生在哪一層：訓練層三語幾乎打平（各約 33%），代表 AI 學中文內容並不少；差距出現在引用型抓取（中文 12.8%）與真人導流（中文 3.3%）。也就是說，中文內容不是沒被看到，是走到「要不要選你當答案來源」那一關時極少被選中。原因（語言模型的訓練分布？使用者提問語言？來源權重？）我們的儀器分不開，不會亂猜。"
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      "context": "A: 比你想的快。同一批內容，我們前後兩次量測之間（25 天），日文在引用型抓取的領先幅度就從 14.7 個百分點縮到 1.9 個百分點。任何「AI 偏好某某平台／某某語言」的排序，都必須標日期並持續重測——包括這一篇。"
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