第 3 章
测量来源与 AI 黑盒子：成效衡量的数据基础
各步数字由谁提供，AI 黑盒子如何测量？
第 3 章
测量来源与 AI 黑盒子：成效衡量的数据基础
本章回答各步数字由谁提供，AI 黑盒子如何测量？
为什么排在这里先分清来源、范围与单位，才能读懂成效。
图 3-1 IDAEO 测量服务蓝图
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由上往下从网站看到人，对照各层成果与实测跟踪范围。
服务蓝图：我们的网站 → 爬虫 → AI 平台 → 人（2026/3/3–10/8） 横向是本书步骤，纵向是服务蓝图；灰带＝AI 平台黑盒子。数字分别来自本站记录及搜索平台数据。 实线＋数字＝实测记录 虚线灰字＝平台内部 灰带＝黑盒子 蓝底＝我们的记录 互动线 可见线 内部互动线 ▲ 实测记录 ▼ 平台内部 人类 提问→看答案→自然流量 实测数据可查 AI 平台前台 AI 回答、搜索结果 实测数据可查 AI 平台后台 训练、建目录、排序 平台内部 来我们网站的爬虫 到站功能请求：本站记录 实测记录 我们的网站 全站请求 实测记录 爬虫自主到访并获取内容 有人问 AI 触发当场来读 交代 AI Agent 自动浏览 搜索、看到结果 Google／Bing 看到 AI 回答 引用了我们 自然流量 30.98 万 次 客人上门 接到提问 决定当场去读 接到任务 派 AI Agent出门 搜索结果展示 约 822 万 次・约数 Google＋Bing AI 回答细节 31,711 次・Copilot 其他平台 实测跟踪中 建目录 排进去了吗？ 平台内部 建目录・被收录 65.7 万页 Google 28.2 万 Bing 37.5 万 排序 排第几？ 平台内部 拿去训练模型 模型运用跟踪中 组答案、挑引用 用了我们哪段？ 平台内部 爬虫来敲门 1.234 亿 请求 含自动浏览 四类 AI受众合计 抄回去训练 5,220 万 请求 Anthropic 2,448 万 建 AI 目录 399 万 请求 建搜索目录 4,126 万 请求 Apple 2,462 万 当场来读 65.1 万 请求 OpenAI 63.5 万 替人办事 1,809 万 请求 AI Agent 含自动浏览 自然流量 30.98 万 次回到网站 S1 店家准备好 1.967 亿 本站总计 196,702,526 次（2026/2/12–10/8）；四类 AI 受众 105,487,618 次＋另列自动浏览 17,948,162 次。 其余流量 73,266,746 次；功能分类依最新记录，Apple 归入建搜索目录，Meta 归入抄回去训练。 1. 期间 2026/3/3–10/8；AI Agent（自动浏览）2026/8/26–10/8。各格是请求、页、展示次数或自然流量，单位不同。 2. 灰带是黑盒子：训练、建索引及引用选段属平台内部；被收录页数是 2026 年 9 月的 Bing 37.5 万＋Google 28.2 万。 3. 搜索结果展示约 822 万次（Google＋Bing）；AI 回答引用 31,711 次（Copilot，2026/7/22–10/8）。 4. 自然流量 309,826 次；Google 267,734、Microsoft 20,053、Yahoo Japan 10,278、Meta 9,388。 5. 建搜索目录、做 AI 概览是同一批搜索引擎爬虫（41,261,941 次）；为 AI 回答而读 46,052,576 次。 S1 （请求） S2 （请求） S3 （请求） S4 （请求／页） S5 （请求） S6 （次） S7 （次） S8 （请求） S9 （点击） S10 （跟踪） S10 回来再问 实测跟踪中 编入索引 模型运用（跟踪中） 当场读到的内容 ID EO 店家准备好 爬虫来敲门 抄回去训练 建目录 有人问 AI AI 点名几家 AI 回答细节 替客人办事 客人上门 回来再问
怎么看由上往下从网站看到人，对照各层成果与实测跟踪范围。
图 3-2 内容旅程地图与 AI 黑盒子
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沿横向看旅程阶段，对照数字格与黑盒子中的实测课题。
AI 时代的内容旅程地图：S1 到 S10（2026/3/3–10/8） 四阶段十步骤；灰色虚线框标示 AI 平台内部。全站 196,702,526 请求。 店家就绪 第一阶段 · S1 第二阶段 AI 信息获取 S2–S4 第三阶段 AI 辅助决策与行动 S5–S8 第四阶段 顾客转化与回流 S9–S10 S1 店家准备好 （请求） S2 爬虫来敲门 （请求） S3 抄回去训练 （请求） S4 建目录 （请求） S5 有人问 AI （请求） S6 AI 点名几家 （展示次数） S7 AI 回答细节 （引用次数） S8 替客人办事 （请求） S9 客人上门 （自然流量） S10 回来再问 （跟踪中） 谁在做 对象 实测记录 的数字 黑盒子 平台内部 占全站 请求比例 量的曲线 平方根比例 店家 网站 搜索引擎 AI 爬虫 AI 爬虫 搜索引擎 AI 平台 AI 爬虫 搜索平台 AI 平台 AI Agent 人类 人类 AI 平台 196,702,526 请求 2/12–10/8 105,487,618 请求 AI 与搜索引擎 52,203,119 请求 训练收集 45,253,224 请求 两类目录合计 650,528 请求 当场来读 约 822 万 次 搜索结果展示 31,711 次 Copilot 引用 7/22–10/8 17,948,162 请求 8/26–10/8 309,826 次 独立自然流量 实测跟踪中 实测跟踪中 被哪些 AI 找到 身份信息跟踪中 读取后如何建档与排序 平台内部跟踪中 AI 点名、回答后如何选择 外部记录持续跟踪 客人之后是否再问 实测跟踪中 全站基准 53.63% 26.54% 23.01% 0.33% 不同单位 不同单位 9.12% 独立记录 持续跟踪 S3、S4 按家族主用途分箱，本表互斥；S6、S7、S9 与请求单位不同。 196,702,526 第 1 阶段 105,487,618 第 2 阶段 17,948,162 第 3 阶段 309,826 第 4 阶段 来源：爬虫请求依核定清单；全站、用途分类、自然流量、引用次数与搜索展示依核定值。 S4 合计＝建 AI 目录 3,991,283＋建搜索目录／做 AI 概览 41,261,941；两类在本表各计一次。 曲线只示意四阶段的量级：S1 全站、S2 AI 请求、S8 自动浏览、S9 自然流量；各单位分别呈现量级。 ID EO
怎么看沿横向看旅程阶段，对照数字格与黑盒子中的实测课题。
图 3-3 AI 平台旅程成果矩阵
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一行一家，横向为 S1 到 S10；节点标示已列成果，其余按实测跟踪解读。图上 S6 列的是搜索显示（不是 AI 点名），即搜索端把你列出来的次数。AI 回答的点名率之后公布。
AI 平台旅程成果矩阵 每一家走到哪一步（S1→S10） S1 店家准备好 196,702,526 请求 S2 爬虫来敲门 105,487,618 请求 S3 抄回去训练 52,203,119 请求 S4 建目录 45,253,224 请求 S5 有人问 AI 650,528 请求 S6 AI 点名几家 约 822 万 次 S7 AI 回答细节 31,711 次 S8 替客人办事 18,091,884 请求 S9 客人上门 309,826 点击 S10 回来再问 实测跟踪中 店家就绪 AI 信息获取 AI 辅助决策与行动 顾客转化与回流 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 AI 平台／分类 左柱合计 105,487,618 请求；自动浏览另计。 Apple 24,615,429 24,615,429 Anthropic 24,492,504 24,479,305 10,705 2,494 Microsoft 12,050,061 12,050,061 375,000 页 910,622 31,711 20,053 OpenAI 11,998,898 10,602,782 760,806 635,310 Meta 11,583,411 11,583,411 9,388 Amazon 5,454,011 5,454,011 Google 3,413,957 3,413,483 282,000 页 474 7,410,298 267,734 自家 AI 搜索 2,815,693 2,815,693 Yandex 511,159 511,159 ByteDance 255,863 255,863 Sogou 253,223 253,223 Perplexity 228,656 218,062 10,594 TollBit 126,292 126,292 Parallel 125,562 125,562 Huawei 114,316 114,316 Linkup 60,455 60,455 Common Crawl 19,054 19,054 DuckDuckGo 14,008 12,384 1,624 1,049 DeepSeek 按用途并入实测跟踪中 mcpbeat 7,925 7,925 其他平台 115,218 64,556 36,023 32 14,607 11,602 AI Agent（自动浏览） 17,948,162 17,948,162 AI 的工具 7,079,310 实测跟踪中 152,613 节点高度采用对数比例；灰柱代表页、次或点击。分类列已分入左侧总流量。 全站请求自 2/12 起；爬虫请求自 3/3 起。搜索展示总览采用核定约数，各家分项依实际数据。 ID EO
怎么看一行一家，横向为 S1 到 S10；节点标示已列成果，其余按实测跟踪解读。图上 S6 列的是搜索显示（不是 AI 点名），即搜索端把你列出来的次数。AI 回答的点名率之后公布。
OpenAI：同一家平台，三种来读用途
2026/3/3–10/8，OpenAI 三种已识别爬虫合计到站 11,998,898 次：训练用途 10,602,782 次、建目录用途 760,806 次、当场来读 635,310 次；当场来读是各平台最多的一家。这些是网站端记到的请求，不能据此判定内容已进入模型、已被收录，或已在回答中被点名、引用。OpenAI 的后段成果仍在实测跟踪中；完整的图在本章末“各平台档案”图 3-7。
图 3-4 Google：搜索展示 7,410,298 次｜整条路数字最完整的平台
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从左到右看各步，先读来源、期间与单位，再比较相同口径的数字。
Google：搜索展示达 7,410,298 次 发现：从被收录、搜索展示到客人上门，Google 是整条路数字最完整的平台。 Google 这条路：从 S1 店家准备好到 S10 回来再问 2026/3/3–10/8 · 全站自 2/12 起算 S1 店家准备好 S2 爬虫来敲门 S3 抄回去训练 S4 建目录 S5 有人问 AI S6 AI 点名几家 S7 AI 回答细节 S8 替客人办事 S9 客人上门 S10 回来再问 S1 店家准备好 我们的网站 196,702,526 全站请求 · 2/12–10/8 S2 爬虫来敲门 Google 所有爬虫 3,556,335 3/3–10/8 · 请求 S3 抄回去训练 Google 这条路 实测跟踪中 S4 建目录 Google 搜索爬虫 3,413,483 请求 被收录约 28.2 万页 S5 有人问 AI 用户触发抓取 474 请求 · 两种抓取合计 S6 AI 点名几家 Google 搜索展示 7,410,298 次 · 搜索平台记录 S9 客人上门 Google 自然流量 267,734 次 · 独立的到站记录 不同步骤的数字来自不同记录；请求、页、展示次数与自然流量各依自身单位解读。 Google 请求拆分 搜索爬虫 3,413,483 实测跟踪中 142,378 实时抓取 474 合计 3,556,335 搜索平台提供 被收录 约 28.2 万 页 搜索结果展示 7,410,298 次 搜索点击 179,618 次 搜索点击率 2.42% 自然流量另记 Google 带来 267,734 次 全部来源 309,826 次 自然流量与搜索点击 各依自身单位解读 黑盒子：AI 平台内部 AI 回答细节 S7 AI 回答引用：实测跟踪中，之后会公布 替客人办事 S8 代办：实测跟踪中 S10 回来再问 实测跟踪中 三种记录各看一段 网站请求 爬虫请求逐日记录 搜索平台 看得到收录、显示、点击 自然流量 看得到人从哪里来 每周搜索点击率（Google 搜索平台 · 搜索点击 ÷ 搜索展示） 2026/3/3–10/8 · 每周从周一起算 · 旧站与新站的域名属性 0% 2% 4% 6% 8% 3/2 3/30 4/27 5/25 6/22 7/20 8/17 9/14 10/5 7.03% 1.25% 2.63% 同一期间 搜索点击 179,618 次 搜索展示 7,410,298 次 整体点击率 2.42% 来源：爬虫请求采用核定清单；全站与自然流量采用核定值。收录页数为九月搜索平台截面。 Google 搜索展示、点击与每周曲线：搜索平台两个域名属性，取 3/3–10/8 的网页搜索记录。 搜索结果展示与自然流量各有自己的口径；Google 的 AI 回答引用、代办及回来再问实测跟踪中。 ID EO
| 项目 | 数值 | 单位 |
|---|---|---|
| 搜索爬虫 | 3,413,483 | 请求 |
| 实测跟踪中 | 142,378 | 请求 |
| 实时抓取 | 474 | 请求 |
怎么看从左到右看各步，先读来源、期间与单位，再比较相同口径的数字。
图 3-5 Microsoft：搜索爬虫读取 12,050,061 次｜目前提供 AI 回答引用数字的平台
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对照图 3-4〈Google〉，留意 Microsoft 的 AI 回答引用量及其统计期间。
Microsoft：搜索爬虫读取 12,050,061 次 发现：目前提供 AI 回答引用数字的平台，Copilot 引用 31,711 次。 Microsoft（Bing、Copilot）这条路：从 S1 到 S10 2026/3/3–10/8 · 全站自 2/12 起算 S1 店家准备好 S2 爬虫来敲门 S3 抄回去训练 S4 建目录 S5 有人问 AI S6 AI 点名几家 S7 AI 回答细节 S8 替客人办事 S9 客人上门 S10 回来再问 S1 店家准备好 我们的网站 196,702,526 全站请求 · 2/12–10/8 S2 爬虫来敲门 Bing 搜索爬虫 12,050,061 3/3–10/8 · 请求 S3 抄回去训练 训练用途 实测跟踪中 S4 建目录 Bing 搜索爬虫 12,050,061 请求 被收录约 37.5 万页 S5 有人问 AI 当场读取 实测跟踪中 S6 AI 点名几家 Bing 搜索展示 910,622 次 · 搜索平台记录 S9 客人上门 Microsoft 自然流量 20,053 次 · 独立的到站记录 不同步骤的数字来自不同记录；请求、页、显示、引用与自然流量各按自身单位解读。 ID EO Microsoft 请求拆分 搜索爬虫 12,050,061 建搜索目录 也供 AI 概览 同一批请求 只计一次 合计 12,050,061 搜索平台提供 被收录 约 37.5 万 页 搜索结果展示 910,622 次 搜索点击 32,052 次 点击率 3.52% 自然流量另记 Microsoft 带来 20,053 次 全部来源 309,826 次 自然流量与搜索点击 各依自身单位解读 回答可见；代办与回访仍在跟踪中 S7 Copilot 回答引用 31,711 次 S8 替客人办事 实测跟踪中 S10 回来再问 实测跟踪中 三种记录各看一段 网站请求 爬虫请求逐日记录 搜索平台 看得到收录、显示、点击 回答监测 看得到引用次数 每周搜索点击率（搜索点击 ÷ 搜索展示） Bing 搜索平台 · 7/21–10/6 可得数据 · 每周从周一起算 较高 较低 7/20 8/3 8/17 8/31 9/14 9/28 10/5 同一期间 搜索点击 32,052 次 搜索展示 910,622 次 整体点击率 3.52% 来源：爬虫请求采用核定清单；全站、收录、自然流量与回答引用采用核定值。 搜索展示、点击与每周曲线采用搜索平台可得的日数据，最后一日为 10/6；回答引用期间为 7/22–10/8。 Bing 收录为九月截面；回答引用与搜索点击分别计数，平台代办和回访仍在实测跟踪中。
怎么看对照图 3-4〈Google〉，留意 Microsoft 的 AI 回答引用量及其统计期间。
图 3-6 怎么知道被 AI 引用？测量黑盒子两端
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左边是第一方记录：AI 当场来读 65.1 万。右边是平台数据与直接提问。Google 生成式 AI 曝光的本站数值待获取。IDAEO 平台的 Copilot 回答引用为 31,711 次。TK Lin 个人 IDA 出现在 AI 搜索的来源清单，比例为 84%（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）。下方把读取、曝光、引用接成可检查的路径。请求、曝光、引用、提问比例单位不同，不能相加。这是方法图，交叉验证尚未完成。
ID EO 怎么知道被 AI 引用？ 从黑盒子两端，交叉核对取用成果 看见取用 看见曝光、引用与回答 网站／边缘的第一方记录 平台资料／向 AI 直接提问 AI 黑盒子 训练・排序 点名・回答・代办 S6 点名 S7 回答 1 VPS 访问日志 到站请求・路径 2 Cloudflare AI 爬虫请求 AI 来源导流 与 VPS 对照 辨认同一次读取 第一方汇总 65.1 万 AI 当场来读 3 Google GSC 生成式 AI 曝光 与出现的网址 本站数值待取得 4 Bing 站长工具 Copilot 回答引用 31,711 次 2026/7/22–10/8 5 多 AI 提问 100 题・五个模型 84% 回答把 IDA 当来源 同一网址・同一期间 把两端的证据接成一条可检查的路径 读取 曝光 引用／回答 请求、曝光、引用、提问比例：单位不同，不能相加。 Bing 被引网址与实测答案直接核对引用；前端记录补足读取与曝光。 案例前后对比 TK Lin 个人 IDA 实测 9/20 0 10/3 84% 100 题、五个 AI 模型；84% 的回答把这个 IDA 当来源。 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。 原创架构 © 2026
怎么看左边是第一方记录：AI 当场来读 65.1 万。右边是平台数据与直接提问。Google 生成式 AI 曝光的本站数值待获取。IDAEO 平台的 Copilot 回答引用为 31,711 次。TK Lin 个人 IDA 出现在 AI 搜索的来源清单，比例为 84%（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）。下方把读取、曝光、引用接成可检查的路径。请求、曝光、引用、提问比例单位不同，不能相加。这是方法图，交叉验证尚未完成。
各平台档案：OpenAI、Anthropic、Apple、Meta
这四家目前已有读取记录。平台端的显示、引用或自然流量分项仍在实测跟踪中，所以放在章末。数据补齐后，会依同一条原则升回正文：同时有读取、平台显示或引用、自然流量分项。
图 3-7 OpenAI：训练用途读取 10,602,782 次｜近九成是训练用途请求，也是当场来读最多的平台
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与图 3-4〈Google〉对照，先看来读与客人到站，再看中段的实测跟踪范围。
OpenAI：三种爬虫中训练用途最多，10,602,782 次 发现：近九成读取是训练用途，同时也是当场来读最多的平台。 OpenAI 这条路：爬虫进来、平台内黑盒子、客人上门 2026/3/3–10/8 · 三种爬虫合计 11,998,898 请求；OpenAI 自然流量分项实测跟踪中 三种已识别爬虫的请求量 绿带宽度按 11,998,898 请求分配；每一条用途各算一次。 S3 抄回去训练 10,602,782 请求 S4 建目录 760,806 请求 S5 有人问 AI 635,310 请求 平台内部黑盒子 AI 点名、回答与代办流程 OpenAI 专属请求实测跟踪中 S1 店家准备好 我们的网站 S2 爬虫来敲门 OpenAI 的三种爬虫 S3–S5 进入网站 网站请求记录 S6–S8 平台内部 黑盒子 S9 客人上门 自然流量 全站 196,702,526 请求 · 2/12–10/8 OpenAI 11,998,898 请求 S3 抄回去训练 训练爬虫 10,602,782 请求 把内容带回平台供模型训练 S4 建目录 搜索爬虫 760,806 S5 有人问 AI 实时抓取爬虫 635,310 训练请求可见 AI 平台内部，由实测观察 建目录请求可见 AI 平台内部，由实测观察 当场来读可见 AI 平台内部，由实测观察 训练之后 AI 平台内部，由实测观察 S6 AI 点名几家 AI 平台内部，由实测观察 S7 AI 回答细节 AI 平台内部，由实测观察 S9 客人上门 自然流量 实测跟踪中 全站合计 309,826 次 S8 替客人办事 实测跟踪中 S10 回来再问 实测跟踪中 这条路上，我们能直接计数的是爬虫到站请求。 训练、建目录、提问三条请求分支互不重复；其和为 11,998,898。 平台的点名、回答和代办各按自身单位解读。 S9 的 309,826 是全部来源的自然流量；OpenAI 分项实测跟踪中。 来源：核定全站与自然流量；三种爬虫请求由 2026/3/3–10/8 核定清单相加。 绿带宽度按三种爬虫各自请求数分配；虚线框表示 OpenAI 平台内部，由实测观察。 ID EO
怎么看与图 3-4〈Google〉对照，先看来读与客人到站，再看中段的实测跟踪范围。
图 3-8 Anthropic：训练用途请求 24,479,305 次｜训练用途请求居各家之首
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对照图 3-7〈OpenAI〉，分别读取到站请求与平台内部的实测课题。
Anthropic：训练用途请求 24,479,305 次 发现：几乎全部读取都是训练用途，训练用途请求居各家之首。 Anthropic（Claude）这条路：从爬虫到平台，再到客人 2026/3/3–10/8 · 五种爬虫合计 24,492,552 请求 S1 店家准备好 S2 爬虫来敲门 S3 抄回去训练 S4 建目录 S5 有人问 AI S6 AI 点名几家 S7 AI 回答细节 S8 替客人办事 S9 客人上门 S10 回来再问 四类用途的到站请求量 训练、建目录、当场读取另有用途跟踪中 48 请求；各分项只计一次。 S3 抄回去训练 24,479,305 请求 S4 建目录 10,705 请求 S5 有人问 AI 2,494 请求 黑盒子：AI 平台内部 S6–S8 点名、回答与代办 实测跟踪中 S1 店家准备好 我们的网站 S2 爬虫来敲门 Anthropic 的五种爬虫 S3–S5 到站用途 网站请求记录 S6–S8 平台内部 黑盒子 S9 客人上门 自然流量 全站 196,702,526 请求 · 2/12–10/8 Anthropic 24,492,552 请求 S3 抄回去训练 训练爬虫 24,479,305 请求 把内容带回平台供模型训练 S4 建目录 搜索爬虫 10,705 S5 有人问 AI 当场读取爬虫 2,494 到站请求可见 AI 平台内部，由实测观察 建目录请求可见 AI 平台内部，由实测观察 当场来读可见 AI 平台内部，由实测观察 训练之后 AI 平台内部，由实测观察 S6 AI 点名几家 AI 平台内部，由实测观察 S7 AI 回答细节 AI 平台内部，由实测观察 S9 客人上门 专属自然流量 实测跟踪中 全站合计 309,826 次 S8 替客人办事 实测跟踪中 S10 回来再问 实测跟踪中 这条路上，能直接计数的是爬虫到站请求。 S3 24,479,305 ＋ S4 10,705 ＋ S5 2,494 ＋ 用途跟踪中 48 ＝ 24,492,552。 爬虫请求与平台的点名、回答、代办，各按自身单位解读。 S6–S8 的平台内部处理与 S9 自然流量分项仍在实测跟踪中。 来源：全站与自然流量采用核定值；各家爬虫请求采用 2026/3/3–10/8 核定清单。 绿带呈现到站请求的用途；虚线框表示平台内部或专属数字仍在实测跟踪中。 ID EO
怎么看对照图 3-7〈OpenAI〉，分别读取到站请求与平台内部的实测课题。
图 3-9 Apple：建目录请求 24,615,429 次｜建目录量居各家之首
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先看读取量，再沿旅程看后续取用的跟踪范围。
Apple：建目录请求达 24,615,429 次 发现：读取全部用于建搜索目录（Siri、Spotlight 等搜索功能），建目录量居各家之首。 Apple 这条路：从爬虫到平台，再到客人 2026/3/3–10/8 · 一种爬虫合计 24,615,429 请求 S1 店家准备好 S2 爬虫来敲门 S3 抄回去训练 S4 建目录 S5 有人问 AI S6 AI 点名几家 S7 AI 回答细节 S8 替客人办事 S9 客人上门 S10 回来再问 建目录用途的到站请求量 已归用途的请求都在 S4 建目录；这一批只计一次。 S3 抄回去训练 实测跟踪中 S4 建目录 24,615,429 请求 S5 有人问 AI 实测跟踪中 黑盒子：AI 平台内部 S6–S8 点名、回答与代办 实测跟踪中 S1 店家准备好 我们的网站 S2 爬虫来敲门 Apple 的一种爬虫 S3–S5 到站用途 网站请求记录 S6–S8 平台内部 黑盒子 S9 客人上门 自然流量 全站 196,702,526 请求 · 2/12–10/8 Apple 24,615,429 请求 S3 抄回去训练 专属请求 实测跟踪中 把内容带回平台供模型训练 S4 建目录 搜索爬虫 24,615,429 S5 有人问 AI 专属请求 实测跟踪中 实测跟踪中 AI 平台内部，由实测观察 建目录请求可见 AI 平台内部，由实测观察 实测跟踪中 AI 平台内部，由实测观察 训练之后 AI 平台内部，由实测观察 S6 AI 点名几家 AI 平台内部，由实测观察 S7 AI 回答细节 AI 平台内部，由实测观察 S9 客人上门 专属自然流量 实测跟踪中 全站合计 309,826 次 S8 替客人办事 实测跟踪中 S10 回来再问 实测跟踪中 这条路上，能直接计数的是爬虫到站请求。 S4 的 24,615,429 请求等于 Apple 爬虫合计。 爬虫请求与平台的点名、回答、代办，各按自身单位解读。 Apple 的 S3、S5–S10 专属数字持续实测跟踪。 来源：全站与自然流量采用核定值；各家爬虫请求采用 2026/3/3–10/8 核定清单。 绿带呈现到站请求的用途；虚线框表示平台内部或专属数字仍在实测跟踪中。 ID EO
怎么看先看读取量，再沿旅程看后续取用的跟踪范围。
图 3-10 Meta：训练用途请求 11,583,411 次｜读取全部是训练用途
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分别看 AI 读取与客人到站，按各自单位解读成果。
Meta：训练用途请求 11,583,411 次 发现：读取全部是训练用途；同期另有 9,388 次自然流量。 Meta 这条路：从爬虫到平台，再到客人 2026/3/3–10/8 · 一种爬虫合计 11,583,411 请求 S1 店家准备好 S2 爬虫来敲门 S3 抄回去训练 S4 建目录 S5 有人问 AI S6 AI 点名几家 S7 AI 回答细节 S8 替客人办事 S9 客人上门 S10 回来再问 训练用途的到站请求量 已归用途的请求都在 S3 抄回去训练；这一批只计一次。 S3 抄回去训练 11,583,411 请求 S4 建目录 实测跟踪中 S5 有人问 AI 实测跟踪中 黑盒子：AI 平台内部 S6–S8 点名、回答与代办 实测跟踪中 S1 店家准备好 我们的网站 S2 爬虫来敲门 Meta 的一种爬虫 S3–S5 到站用途 网站请求记录 S6–S8 平台内部 黑盒子 S9 客人上门 自然流量 全站 196,702,526 请求 · 2/12–10/8 Meta 11,583,411 请求 S3 抄回去训练 训练爬虫 11,583,411 请求 把内容带回平台供模型训练 S4 建目录 专属请求 实测跟踪中 S5 有人问 AI 专属请求 实测跟踪中 到站请求可见 AI 平台内部，由实测观察 实测跟踪中 AI 平台内部，由实测观察 实测跟踪中 AI 平台内部，由实测观察 训练之后 AI 平台内部，由实测观察 S6 AI 点名几家 AI 平台内部，由实测观察 S7 AI 回答细节 AI 平台内部，由实测观察 S9 客人上门 自然流量 9,388 次 全站合计 309,826 次 S8 替客人办事 实测跟踪中 S10 回来再问 实测跟踪中 这条路上，能直接计数的是爬虫到站请求。 S3 的 11,583,411 请求等于 Meta 爬虫合计。 爬虫请求与平台的点名、回答、代办，各按自身单位解读。 S9 自然流量另有 9,388 次；请求与人类到站次数各按自身单位解读。 来源：全站与自然流量采用核定值；各家爬虫请求采用 2026/3/3–10/8 核定清单。 绿带呈现到站请求的用途；虚线框表示平台内部或专属数字仍在实测跟踪中。 ID EO
怎么看分别看 AI 读取与客人到站，按各自单位解读成果。
本章重点
| 主张 | 为什么 |
|---|---|
| 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。 | S6–S8 的点名、回答与代办，发生在平台内部。S3–S4 读取后是否训练、收录及如何排序，也在黑盒子内。读取不等于内容已用于训练或已收录。网站直接记录读取与到站。S5 当场来读也有第一方测量数字。图上 S6 的数字为搜索展示（不是 AI 点名）。AI 回答的点名率之后公布。 |
| 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。 | 进去之前的读取、出来之后的到站，都是第一方测量。图上 S6 列的是搜索展示（不是 AI 点名），来自平台数据。IDAEO 平台的 Copilot 引用 3.17 万次也来自平台数据。AI 回答的点名率之后公布。定期直接问多家 AI，可确认有没有点名、答得对不对。各来源提供不同证据，仍不能看见平台内部的处理。 |
| 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。 | TK Lin 个人 IDA 实测：9/20 上线当天 AI 引用为 0。10/3 实测 100 题、五个 AI 模型。这个 IDA 出现在 AI 搜索的来源清单，比例为 84%（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）。出现次数是所有来源的第一名。9/20 的 0 是引用次数，10/3 的 84% 是来源清单出现比例，单位不同，不能直接比较。这是单一个案，不能推论到店家。AI 点名率、AI 正确率的全平台数字之后会公布。 |
| 各来源的成果按单位分别解读。 | 请求、页数与点击代表不同事件，同口径比较才有营销意义。 |
| 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。 | 这是 Copilot 提供的引用成果，其余平台持续跟踪，之后会公布；标明来源与期间，才能同口径比较。 |
名词
- 黑盒子
- S6–S8 的点名、回答与代办，发生在 AI 平台内部。S3–S4 读取后是否训练、收录及如何排序，也在黑盒子内。读取不等于内容已用于训练或已收录。IDAEO 用两端测量与定期实测观察成果。图上 S6 的数字为搜索展示（不是 AI 点名）。AI 回答的点名率之后公布。
- 平台数据
- Google、Bing 等平台提供收录、搜索展示与点击。图上 S6 是搜索展示（不是 AI 点名）。本书的平台 AI 引用数据来自 Copilot。AI 回答的点名率之后公布。
- 被收录
- 搜索平台将页面纳入目录的成果，以页计算。
- 搜索结果展示
- 页面出现在搜索结果的次数。图上 S6 列的是搜索展示（不是 AI 点名）。AI 回答的点名率之后公布。
常见问题
问 怎么知道被 AI 引用？
答 三个方向一起看。第一，平台公布的引用数字：本书已公布的是 IDAEO 平台被 Copilot 引用的记录。自 7/22 起，共 3.17 万次。第二，定期向多家 AI 提问，确认点名与回答正确性。第三，个案的来源清单记录：TK Lin 个人 IDA 9/20 上线当天 AI 引用为 0。10/3 实测 100 题、五个 AI 模型。这个 IDA 出现在 AI 搜索的来源清单，比例为 84%。0 是引用次数，84% 是来源清单出现比例，单位不同，不能直接比较。这是单一个案，不能推论到店家。另有一个信号：AI 当场来读 65.1 万次，第一方记录看得到。这代表读取，不等于引用。引用发生在 AI 平台内部，这些记录提供不同证据。整理成一张图见图 3-6〈怎么知道被 AI 引用？〉。另见图 3-2〈内容旅程地图与 AI 黑盒子〉与图 3-5〈Microsoft〉。
问 Google 与 OpenAI 的数字各来自哪里？
答 Google 的收录、搜索展示与点击来自搜索平台。图上 S6 是搜索展示（不是 AI 点名）。AI 回答的点名率之后公布。OpenAI 的来读与客人到站来自第一方测量。数据范围不同，并列时要先看来源与步骤。
问 IDAEO 能把 AI 黑盒子打开吗？
答 不能打开，但能测量两端。点名、回答、代办及读取后的训练与排序，发生在 AI 平台内部。从两端测量读取与到站，配合搜索展示、Copilot 引用及定期提问。图上 S6 列的是搜索展示（不是 AI 点名）。这些数据能提供引用、点名与回答正确性的证据。TK Lin 个人 IDA 实测：9/20 上线当天 AI 引用为 0。10/3 实测 100 题、五个 AI 模型。这个 IDA 出现在 AI 搜索的来源清单，比例为 84%。在所有来源中，出现次数排名第一。0 是引用次数，84% 是来源清单出现比例，单位不同，不能直接比较。这是单一个案，不能推论到店家。这些证据仍不能看见平台内部的处理。AI 点名率、AI 正确率的全平台数字之后会公布。
问 本章数字的统计对象是谁？
答 各项平台成果按来源与统计对象分别呈现。Copilot 引用数的统计对象是 IDAEO 平台。TK Lin 个人 IDA 是单一内容的实测，比例指它出现在 AI 搜索的来源清单。对象与测量方法不同，只能按各自公布的范围解读。
问 Bing 收录 37.5 万、Google 收录 28.2 万，怎么比较？
答 两家分开看，各自代表该平台的收录成果。同一页会被两家收录，合计就会重复。
本章三句话
- AI 平台里的点名、回答与排序是黑盒子，看不到。
- 能测的是两端：进去前的读取、出来后的到站，再加定期问 AI。
- 读取、搜索展示与引用是不同事件，不能相加。
本周可以做的三件事
- 整理自家官网的读取与到站记录，标清来源与期间。
- 查看搜索平台提供的收录、搜索展示与引用记录，分开记。
- 向 AI 询问自家信息，核对回答内容与列出的来源。
下一章下一章你会知道：店家信息要经过哪三种来源验证。
自我检查指出 S6–S8 与 S3–S4 读取之后的黑盒子范围。说明第一方两端测量、平台数据及定期实测各提供什么证据。再用 TK Lin 个人 IDA 区分个案来源清单记录与平台指标。解读图上 S6 时，说清楚数字是搜索展示（不是 AI 点名）。AI 回答的点名率之后公布。