附录 主张依据表 · IDAEO：AI 时代的营销
附录 主张依据表
本书每一章“本章重点”的主张共 57 条，逐条标出它靠什么成立：第一方数据（IDAEO 自己的测量记录）、平台或标准文档（AI 平台与标准组织的官方文档）、学理文献（理论基础与文献表里的编号）、经验值（业界或作者的经验值，不是本站测量）、学说定义（IDAEO 学说自己的定义与预判）。一条主张可以同时有几种依据。分类由三位审稿人各自独立判读、依数据总账仲裁，再经作者确认；这是主张的依据类型，和第 4 章“三角验证”的官方、本方、第三方是不同的两件事。
| 主张 | 依据类型 | 文献 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 第 0 章 IDAEO：AI 时代的营销学 | |||
| IDAEO 是 AI 时代的营销学，以网站实测、可信事实与理论串起完整旅程。 | 学说定义 | ||
| AI 曝光数是后续旅程的基础；有曝光，不代表后段一定发生。 | 第一方数据、学理文献、学说定义 | [59] Arthur, W. B.（1989）；[95] Merton, R. K.（1968） | |
| 七大定律是核心、五大构面是架构、九大要素是组成（见第 8 章）。 | 学说定义 | ||
| IDAEO 营销五大构面串起全程：受众策略（对谁做）、旅程设计（走哪几步）、信任验证（凭什么信）、服务分级（做到哪一级）、成效衡量（怎么算成果）。 | 学说定义 | ||
| IDAEO 架构九大要素相互对应：营销受众、优化领域、顾客旅程、旅程诊断、IDAEO 解决方案、验证原则、服务分级、成效指标、第一方数据。 | 学说定义 | ||
| IDAEO 是活的学说。 | 学理文献、学说定义 | [96] Lakatos, I.（1970） | |
| 第 1 章 受众策略（对谁做）：五类营销受众与六大优化领域 | |||
| 五类营销受众是人类、搜索引擎爬虫、AI 爬虫、AI Agent、机械爬虫。 | 平台或标准文档、学理文献、学说定义 | [40] Gal, M. S., & Elkin-Koren, N.（2017）；[68] Google（2025） | |
| AI 流量先按功能分类，再看 AI 平台。 | 平台或标准文档、学说定义 | [61] OpenAI。Overview of OpenAI Crawlers。OpenAI 开发者文档（2026/10/11 查阅）；[62] Anthropic。Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler? | |
| AI Agent 到站已出现，规模持续跟踪。 | 第一方数据、学理文献、学说定义 | [40] Gal, M. S., & Elkin-Koren, N.（2017） | 第七次修订起不写“主力”预判，只写已出现、持续追踪；1,809 万＝自动浏览 1,795 万＋具名 14.4 万为第一方数据。 |
| 六大优化领域是 SEO、AIO、AEO、GEO、LLMO、MEO。SEO 建搜索目录，AIO 专注搜索引擎 AI 概览，AEO 让 AI 回答取用你；GEO 提升生成式回答里的可见度，LLMO 对应抄回去训练，MEO 对应本地搜索。AEO 与 GEO 都在回答阶段，AIO 与 AEO 相连。建 AI 目录是 S4 的功能名，不是 GEO。 | 学理文献、学说定义 | [31] Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., & Deshpande, A.（2024）。GEO: Generative Engine Optimization | |
| AI、搜索引擎与机械爬虫合计 1.055 亿次（3/3 起；平台站规模，不能直接和单一店家官网比）。人类自然流量 31.0 万次（8/26 起）。8/24 以前可能含重复请求。 | 第一方数据 | ||
| AI 爬虫为训练来读 5,220 万次。为建 AI 目录来读 399 万次（含自家 Cloudflare AI Search 的 282 万）。当场来读 65 万次。 | 第一方数据、平台或标准文档 | [61] OpenAI。Overview of OpenAI Crawlers。OpenAI 开发者文档（2026/10/11 查阅） | |
| 图 1-1〈五类营销受众全景图〉的优化领域列出缩写、中文全名、英文全名，下方列出同领域用语。 | 学说定义 | ||
| 第 2 章 旅程设计（走哪几步）：AI 顾客旅程：四阶段十步骤 | |||
| AI 顾客旅程分为四阶段十步骤：S1 店家就绪、S2–S4 AI 信息获取、S5–S8 AI 辅助决策与行动、S9–S10 顾客转化与回流。S1–S10 是诊断节点，不是每位客人必经的顺序。 | 学理文献、学说定义 | [5] Court, D., Elzinga, D., Mulder, S., & Vetvik, O. J.（2009）；[22] Lemon, K. N., & Verhoef, P. C.（2016） | |
| 每步都有诊断问句，用来检查店家卡在哪一关。 | 学理文献、学说定义 | [28] Shostack, G. L.（1984） | |
| S1 由店家备好信息，S2–S4 以爬虫为主，S5–S7 由人与 AI 互动，S8 由 AI Agent 行动，S9–S10 由客人转化与回流。 | 平台或标准文档、学理文献、学说定义 | [86] Parasuraman, R., Sheridan, T. B., & Wickens, C. D.（2000） | |
| S10 接回 S5，形成持续循环。 | 学理文献、学说定义 | [5] Court, D., Elzinga, D., Mulder, S., & Vetvik, O. J.（2009） | |
| S2–S5 的读取、S8 的到站与 S9 的客人上门由 IDAEO 第一方测量；收录与搜索显示（不是 AI 点名）由搜索平台提供；S6–S7 的点名与回答由 IDAEO 实测跟踪。 | 第一方数据、平台或标准文档 | ||
| 第 3 章 测量来源与 AI 黑盒子：成效衡量的数据基础 | |||
| AI 黑盒子是发生在 AI 平台内部的训练、排序、点名、回答与代办。 | 学说定义 | ||
| IDAEO 测量黑盒子两端，再以平台数据与定期实测量出取用成果。 | 第一方数据、平台或标准文档、学理文献、学说定义 | [81] Jick, T. D.（1979） | |
| TK Lin 个人 IDA 的定期实测，记录它有没有出现在 AI 搜索的来源清单。 | 第一方数据 | 五个 AI 模型中，四个通过 Perplexity 的搜索接口。 | |
| 各来源的成果按单位分别解读。 | 学理文献、学说定义 | [57] Gordon, B. R., Zettelmeyer, F., Bhargava, N., & Chapsky, D.（2019） | |
| 本书已公布的平台 AI 引用量来自 Copilot：IDAEO 平台自 7/22 起被引用 3.17 万次。 | 平台或标准文档 | ||
| 第 4 章 信任验证（凭什么信）：可信事实与外部印证 | |||
| IDAEO 以可信事实与外部印证，让店家主张成为 AI 可引用的依据。 | 学理文献、学说定义 | [76] Dranove, D., & Jin, G. Z.（2010） | |
| 事实先行定律：可信内容始于已验事实。 | 学理文献、学说定义 | [77] Wang, R. Y., & Strong, D. M.（1996） | |
| 主张溯源定律：每项主张皆有可溯依据。 | 学理文献、学说定义 | [9] Hovland, C. I., & Weiss, W.（1951）；[78] Rashkin, H., Nikolaev, V., Lamm, M., Aroyo, L., Collins, M., Das, D., Petrov, S., Tomar, G. S., 等（2023）。Measuring Attribution in Natural Language Generation Models | |
| 外部印证定律：可信主张须有外部印证。 | 学理文献、学说定义 | [80] Eagly, A. H., Wood, W., & Chaiken, S.（1978）；[81] Jick, T. D.（1979） | |
| 逐项验证事实，并持续确认时效。 | 学理文献、学说定义 | [77] Wang, R. Y., & Strong, D. M.（1996） | |
| 第 5 章 服务分级（做到哪一级）：AEO 曝光 — 先被读到；AEO+ 口碑 — 被点名；IDA 品牌公关 — 讲对、上门、回来 | |||
| 服务分级承接前段基础：AEO 曝光 — 先被读到（S1–S4），AEO+ 口碑 — 被点名（S5–S6），IDA 品牌公关 — 讲对、上门、回来（S7–S10，含前两级），所以全旅程 S1–S10 完整涵盖。 | 学理文献、学说定义 | [15] Paulk, M. C., Curtis, B., Chrissis, M. B., & Weber, C. V.（1993）；[17] Lavidge, R. J., & Steiner, G. A.（1961） | |
| 较高服务分级涵盖前一级内容。 | 学理文献、学说定义 | [15] Paulk, M. C., Curtis, B., Chrissis, M. B., & Weber, C. V.（1993） | |
| 九个成效指标是 AI 就绪分、AI 读取量、AI 当场来读量、AI 点名率、AI 正确率、AI 引用量、AI Agent 到站量、AI 导客量、AI 回访量。 | 学理文献、学说定义 | [56] Campbell, D. T.（1979）；[83] Rust, R. T., Lemon, K. N., & Zeithaml, V. A.（2004） | |
| AEO+ 口碑支持店家掌握 AI 点名，IDA 品牌公关包含 IDAEO 定期公布的 AI 能见度成果。 | 学说定义 | ||
| 第 6 章 成效衡量（怎么算成果）：AI 曝光数与全程价值 | |||
| AI 各阶段取用皆是成效；各阶段成果要分开看，不能以前段代替后段。 | 平台或标准文档、学理文献、学说定义 | [82] Li, J., Huffman, S., & Tokuda, A.（2009） | |
| AI 读取量 9,746 万次，是本书所称的 AI 曝光数。这里包含搜索引擎为建目录而来的读取。 | 第一方数据、学理文献、学说定义 | [88] Kandpal, N., Deng, H., Roberts, A., Wallace, E., & Raffel, C.（2023） | |
| 为 AI 回答而读 4,605 万次，包含搜索建目录与 AI 回答相关的读取。 | 第一方数据、学说定义 | ||
| AI 当场来读量 65 万次，是即时需求触发的取用。 | 第一方数据、平台或标准文档、学理文献 | [1] Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., 等（2020）。Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks；[61] OpenAI。Overview of OpenAI Crawlers。OpenAI 开发者文档（2026/10/11 查阅）；[63] Perplexity。Perplexity Crawlers。Perplexity 官方文档（2026/10/11 查阅） | |
| IDAEO 平台 AI 引用量 3.17 万次，代表内容被列为回答出处。 | 平台或标准文档、学说定义 | ||
| AI Agent 到站量 1,809 万次，代表到站规模。是否完成代客行动，仍要看后续成果。 | 第一方数据、学理文献、学说定义 | [86] Parasuraman, R., Sheridan, T. B., & Wickens, C. D.（2000） | |
| AI 导客量 31.0 万次（搜索与 AI 合计，Google 26.8 万），代表客人经搜索或 AI 进站的成果。 | 第一方数据 | ||
| 冷启动（Cold Start）：AI 流量从 0 累积，业界经验值约 90 天。 | 第一方数据、经验值 | 约 90 天为业界经验值，非本站测量（作者 2026-10-13 确认）；月读取量 53 次→3,599 万为第一方数据。 | |
| 热启动（Warm Start）：内容满足 S1，并上线在 AI 流量枢纽。经验值约 30 天，不是到站期限。另有单站冷启动观察：同一 AI 平台下一只爬虫相隔 30–35 天（图 6-6）。其中三家为下限，不能用来推算热启动时间。TK Lin 个人 IDA 案例 14 天走到 S7（AI 回答细节）。 | 第一方数据、学理文献、经验值 | [93] Cho, J., & Garcia-Molina, H.（2003） | 约 30 天为经验值；同一 AI 平台下一只爬虫相隔 30–35 天为图 6-6 实测；14 天与 84% 为 TK Lin 个人 IDA 实测（作者 2026-10-13 确认）。 |
| AI 流量枢纽（AI Traffic Hub）的必要条件，是每月累积上千万次 AI 请求。 | 第一方数据、学说定义 | ||
| AI 流量的早期红利，指提早备好信息，供到站的爬虫读取。 | 第一方数据、学理文献、学说定义 | [58] Lieberman, M. B., & Montgomery, D. B.（1988） | |
| 复利领先目前是假说：AI 曝光的累积能否扩大领先，仍待验证。 | 第一方数据、学理文献、学说定义 | [59] Arthur, W. B.（1989）；[94] Barabási, A.-L., & Albert, R.（1999） | |
| 第 7 章 IDAEO 实测：自家网站与早期实测店家 | |||
| IDAEO 不只在自己的 IDAEO 本站与和心村实测，早期实测店家也一起提供实测数据。 | 第一方数据、平台或标准文档 | ||
| 参与实测的中小企业，在加入 IDAEO 平台期间出现以下变化。 | 第一方数据、平台或标准文档、学说定义 | ||
| ① 测量正式启动 → 全程成效定律（成效衡量）；② 搜索曝光同步展开 → 受众适配定律（受众策略）；③ 首位访客由 AI 回答到站 → 旅程设计：S9 客人上门。 | 第一方数据、学说定义 | ||
| ④ 品牌知识呈现全面升级 → 身份连续定律（S1 店家就绪）；⑤ 研究实证驱动优化 → 理论基础：17 项既有理论；⑥ IDAEO 新站建立 → 五大构面与九大要素。 | 学说定义 | ||
| ⑦ 读取表现再创高峰 → AI 曝光数（S2–S4 AI 信息获取）；⑧ 累积突破一亿次请求 → 复利领先与活的学说。 | 第一方数据、学说定义 | ||
| 第一批参与实测、5 月与 9 月都有完整记录的店家官网中，多数增长、部分未增长。增长的官网，整站打开次数从 5 月到 9 月：育儿内容网站从 52,817 次增至 55,286 次，餐饮设备制造商从 842 次增至 1,275 次，活动场景设计从 442 次增至 1,741 次，皮具品牌从 555 次增至 908 次，发廊从 74 次增至 128 次，工作室从 3 次增至 329 次。 | 第一方数据 | ||
| 第二批实测行业的 IDA 页，7/18–10/8 获得 373,776 次 AI 曝光（被 AI 与搜索引擎爬虫读取的次数）。 | 第一方数据 | ||
| 第 8 章 AI 能见度与理论基础 | |||
| 外界 AI 能见度主要对应 S5–S7 的回答阶段。 | 学理文献、学说定义 | [31] Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., & Deshpande, A.（2024）。GEO: Generative Engine Optimization | |
| AI 能见度的基本功是 S1–S4 | 学理文献、学说定义 | [88] Kandpal, N., Deng, H., Roberts, A., Wallace, E., & Raffel, C.（2023） | |
| IDAEO 把 S1–S4 的基础与 S8–S10 的行动、转化、回流接进同一旅程。 | 学理文献、学说定义 | [83] Rust, R. T., Lemon, K. N., & Zeithaml, V. A.（2004） | |
| IDAEO 的理论基础分八类：营销学基础、生成式引擎与 AI 搜索研究、AI 顾客与 AI Agent、信息检索与可信度、成效测量、启动与累积、AI 平台官方文档与代理协议、七大定律与旅程的学理。 | 学说定义 | ||
| 图列 17 项既有理论，完整文献见书末“理论基础与文献”。 | 学说定义 | ||
| 每月的新数据与实测验证，持续增强 IDAEO 的理论与实证基础。 | 学理文献、学说定义 | [96] Lakatos, I.（1970）；[97] Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., & Ram, S.（2004） | |
资料说明
- 第一方数据：取自 IDAEO 第一方测量记录。期间 2026/3/3–10/8，旧站与新站合计。AI、搜索引擎与机械爬虫共 1.055 亿次（105,487,618 次）。此数字与 IDAEO 核定口径一致。这是平台站规模，不能直接和单一店家官网比。8/24 以前可能含重复请求。AI 读取量 9,746 万次，按来读用途列示。抄回去训练 5,220 万，指为训练来读。建 AI 目录 399 万（含自家 Cloudflare AI Search 的 282 万，下月更新时扣除）。建搜索目录 4,126 万。建目录的数字只表示为建目录来读。这些读取不代表已训练或已收录。Applebot、PetalBot、YouBot、Kagibot 归搜索引擎爬虫。分类按各家官方文件（2026/10/14 核查）。
- AI Agent：1,795 万次是 2026/8/26–10/8 的自动浏览，按程序操作浏览器功能另列；具名 AI Agent 14.4 万次，合计 1,809 万次。Hermes、OpenClaw、Devin、Grok、Muse 列为实测跟踪中，具名到访成果之后会公布；Manus 为 14 次。
- 人类：自然流量 31.0 万次是从搜索或 AI 点进网站的次数（2026/8/26 起为主），其中 Google 为 26.8 万；本地搜索实测跟踪中，之后会公布。
- 机械爬虫提供自动化信息服务：“AI 的工具”指名称标示为 AI、来源归类于其他自动化服务的请求。SEO 工具爬虫（Semrush、Majestic、Moz、Ahrefs 等）与网页预览（Facebook、LinkedIn、X 等）按平台认证身份列示（2026/8/24–10/8），单独统计，属上述总次数以外的范围。“实测跟踪中”15 万次的身份与功能由 IDAEO 持续确认，分类成果之后会公布。
- 搜索结果展示：各图的分项为搜索平台原值（Google 741 万次、Bing 91 万次，相加 832 万次）；总览的约 822 万次为 IDAEO 核定口径，两者相差约 10 万次。被收录页数为 2026 年 9 月的值，Bing 按各子文件夹合计。
- TK Lin 个人 IDA 实测（2026/10/3）：100 题分五组各 20 题（身份、公司、专业、和心村、IDA）。五个 AI 模型为 Perplexity Sonar、OpenAI GPT-5.4、Anthropic Claude Sonnet 5、Google Gemini 3.5 Flash、xAI Grok 4.5，共 500 条回答。84% 指这个 IDA 出现在 AI 搜索的来源列表（五个模型中四个经同一搜索接口；题目点名作者本人；单一个案），对应 419 条回答。它在来源列表出现 439 次，是所有来源的第一名。其中指名他本人的 40 题（身份、公司两组）为 91.5%（183 条），这个 IDA 出现 190 次。10/11 跟踪：Perplexity 四语 16 题中，13 题的来源有这个 IDA。单一个案不能直接推论到店家。
- 启动时间：热启动约 30 天是经验值；图 6-6〈冷启动时间轴〉另有实测：同一家 AI 平台的爬虫依次到站，相隔 30–35 天。冷启动约 90 天是业界经验值；14 天是 TK Lin 个人 IDA 的实测案例。
- 实测店家：第一批实测店家与第二批实测行业都是真实营业的店家，IDAEO 已逐一核对身份；依约定，本书只列行业，店名留在 IDAEO 内部记录。
- 发行主体：IDAEO 由株式会社和心（法人番号 8011401020677，日本东京都港区）运营；作者林毅祥（TK Lin）。
- 学理基础：既有 17 项出处已逐项查证，作者与年份依文献列表列示；其中六篇的查证范围为出版社书目与摘要。Goodhart 为 1975 年发表、1976 年出版。理论依据分为营销学基础、生成式引擎与 AI 搜索研究、AI 顾客与 AI Agent、信息检索与可信度、成效测量、启动与累积、AI 平台官方文档与代理协议、七大定律与旅程的学理，完整文献见书末“理论基础与文献”。
- 外部 AI 能见度指标：依 2026-10-11 查证的工具商说明与各家公开定义整理；比较时采用相同的测量范围与指标口径。
- 各家标志为其所有者的商标，在本书中用于识别各 AI 平台。
- 九个成效指标与 IDAEO 解决方案采用本书命名；验证数据统计全平台，单店成果依该店数据衡量。AI 点名率、AI 正确率、AI 回访量的测量方法已定，由 IDAEO 继续累积，之后会公布。
- 优化领域的同领域用语依本书的功能分类归纳，采用各词的使用语境；AIO 与 AEO 相连，都对应 AI 回答取用内容。AAO、AXO、AAIO 与 GAIO、AISO 依 2026-10-11 查证的 AI 平台词汇页列示；SXO、VSO、ASO、CRO、SMO、SGE、LLM SEO 采用业界通用说法，本次逐项查证范围为前述 AI 平台词汇。
- 延伸图沿用〈AI 时代的网站流量〉入门课的视觉架构，数字依同一份第一方测量记录汇总至 2026/10/8；旅程步骤一律写 S1–S10。本版统计范围以各图列示项目为准。
- 各延伸图按期间解读：AI 请求 3/3–10/8；全站 2/12–10/8；自动浏览 8/26–10/8；站别拆分 8/20–10/8；Copilot 引用 7/22–10/8。8/24 以前合并多方第一方测量记录，可能涵盖重复请求；引用时一并标示此范围。
- Copilot 引用 3.17 万次依 IDAEO 核定口径采用正式内容范围；原始汇总为 5.26 万次。
- “为 AI 回答而读”4,605 万次按 IDAEO 核定口径，包括建搜索目录与做 AI 概览、建 AI 目录、当场来读及具名 AI Agent。其中建搜索目录 4,126 万次供搜索与 AI 回答共用，其余按功能加总，合并呈现取用范围。
- 图 6-6〈冷启动时间轴〉呈现 AI 平台依次到站的记录。六家中五家 AI 平台的第一只与下一只爬虫相隔 30–35 天。这是同一 AI 平台不同爬虫先后出现的间隔。首日为 2026/3/3 的爬虫在测量启动时已在场。所列间隔按观察起点计算，代表实际间隔的下限。冷启动是新网站的 AI 流量从 0 开始累积。业界经验值约 90 天。热启动的内容满足 S1，并上线在 AI 流量枢纽。这指每月累积上千万次 AI 请求的平台。IDAEO 平台 7 月 2,597 万次、8 月 3,599 万次、9 月 1,579 万次。8/24 以前可能含重复请求，前后口径不同。9 月较 8 月下降，跨月比较须留意口径。热启动的经验值约 30 天。TK Lin 个人 IDA 案例 14 天走到 S7：9/20 上线，10/3 实测 100 题、五个 AI 模型。84% 指这个 IDA 出现在 AI 搜索的来源列表（五个模型中四个经同一搜索接口；题目点名作者本人；单一个案）。限制见“TK Lin 个人 IDA 实测”数据说明，不能推论到店家。
- AI Agent 到站量 1,809 万次＝自动浏览 1,795 万＋具名 AI Agent 14.4 万。另有 5,102 次 AI Agent 以一般浏览器到访，另计，不计入任何合计。
- 早期实测店家、第二批实测行业与自家和心村官网：店家页搜索点击、AI 带客、店家页 AI 读取与店家官网打开次数取自 IDAEO 第一方测量记录（2026-10-10 查询）；第二批实测行业 IDA 页的 AI 曝光取自 IDAEO 第一方测量记录（2026-10-11 查询，期间 7/18–10/8，10 家平台、三种用途各自相加均为 373,776 次）；行业官网的搜索点击与 Copilot 引用取自授权的搜索平台数据（2026-10-11 查询），仅列合计。和心村官网的 Google 搜索点击 109,140 次（3/3–10/8）取自搜索平台数据；AI 与搜索引擎读取 95,333 次、AI 当场来读 11,333 次（8/20–10/8）取自 IDAEO 第一方测量记录。Google 去年同月比较只含有去年记录的官网；Bing 合计中部分官网的数据自 8/13 起。
免费下载，每月更新
参与这本书：更正、反例、实测、合作 →更新日志
引用本书
IDAEO：AI 时代的营销 · 林毅祥（TK Lin） · 第一版第八次修订 · · https://km.idaeo.ai/idaeo/textbook?lang=zh-Hans · CC BY 4.0