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第 6 章

成效衡量(怎么算成果):AI 曝光数与全程价值

AI 曝光、取用与到站各代表什么成果?

第 6 章

成效衡量(怎么算成果):AI 曝光数与全程价值

本章回答AI 曝光、取用与到站各代表什么成果?

为什么排在这里对照各步价值与统计口径,才能把数字解读成营销成果。

图 6-1 全程成效仪表盘:八项实测数字与第一方数据

各格列出 AI 各步成果,最下一行是 IDAEO 第一方数据(截至 2026/10/8;收录页数为 9 月)。AI 读取量的营销意义是 AI 曝光数。“为 AI 回答而读”与 AI 读取量、AI 当场来读量覆盖重叠范围,各格按来源与单位(请求、次、页、点击)分别列出,适合按相同口径比较。

全程成效仪表盘:八项实测数字与第一方数据 三类成效指标对应各自的衡量对象
图 6-1 全程成效仪表盘:八项实测数字与第一方数据
看图表文字版

由上往下看成效指标、三类、衡量对象与数字;每格是一种成果。

⑤ 成效衡量
怎么算成果
成效指标:AI 每一步的取用都是成果
三类
成果:AI 取用
背景:搜索
客人上门
测什么
AI 读取量
为 AI 回答
而读
AI 当场
来读量
AI 引用量
AI Agent
到站量
被收录页数
搜索结果
显示
AI 导客量
第一方数据
IDAEO 实测
9,746
万次
S2–S4
3/3 起
4,605
万次
搜索+AI 回答
3/3 起
65
万次
S5|3/3 起
3.17
万次
S7|Copilot
7/22 起
1,809
万次
S8|8/26 起
Bing
万页
Google
万页
822
万次
Google+Bing
31.0
万次
S9|8/26 起
原创架构 © 2026
ID
EO
承图 0-2
先有 AI 曝光数,才有后面的旅程。
=AI 曝光数
37.5
28.2
9 月
约

怎么看由上往下看成效指标、三类、衡量对象与数字;每格是一种成果。

图 6-2 十步骤成效总览

十步骤成效总览 十步骤总览,呈现各步的测量成果
图 6-2 十步骤成效总览
看图表文字版

由左到右看十步骤,柱子越粗,量越大。灰底是 AI 平台内部,实测成果持续累积。图上 S6 是搜索展示(不是 AI 点名),指搜索端列出你的次数。AI 回答的点名率之后公布。

十步骤总览:每一步留下多少(2026/3/3–10/8)
AI 平台内部流程,公开结果持续跟踪
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
收录 657,000 页
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
自然流量
S10
回来再问
实测跟踪中
占全站请求
53.6%
26.5%
23.0%
0.33%
9.20%
柱身厚度按请求量的平方根缩放;灰柱表示页、次或点击;虚线表示观测轮廓。
全站请求自 2/12 起;爬虫请求自 3/3 起。各步按不同口径分别呈现。
ID
EO
十步骤成效总览
项目数值单位
店家准备好196,702,526请求
爬虫来敲门105,487,618请求
抄回去训练52,203,119请求
建目录45,253,224请求
收录657,000页
有人问 AI650,528请求
AI 点名几家约 822万 次
AI 回答细节31,711次
替客人办事18,091,884请求
客人上门309,826点击
CSV

怎么看由左到右看十步骤,柱子越粗,量越大。灰底是 AI 平台内部,实测成果持续累积。图上 S6 是搜索展示(不是 AI 点名),指搜索端列出你的次数。AI 回答的点名率之后公布。

图 6-3 AI 来访结构图:谁来、来做什么

延伸图:图 6-3〈AI 来访结构图〉看谁来、来做什么;图 6-4〈全程成效流向图〉把到站、收录、显示、引用、上门按 S1–S10 排开。

AI 来访结构图:谁来、来做什么 流量依营销受众与功能分布
图 6-3 AI 来访结构图:谁来、来做什么
看图表文字版

沿带子由左看营销受众、往右看功能;带子越粗表示量越大。

流量旅程:谁来、来做什么
2026/3/3–10/8 · 全站 1.97 亿请求 · 已分类 AI 1.05 亿
谁来
13 类来源 · 数字为请求数及占全站比例
来做什么
9 类用途 · 按旅程阶段排序
S1 店家准备好
S2 爬虫来敲门
我们的网站 1.97 亿 请求
Apple
2,462 万 · 12.5%
Anthropic
2,449 万 · 12.5%
AI Agent(自动浏览)
1,795 万 · 9.1%
Microsoft
1,205 万 · 6.1%
OpenAI
1,200 万 · 6.1%
Meta
1,158 万 · 5.9%
Amazon
545 万 · 2.8%
Google
341 万 · 1.7%
自家 AI 搜索
282 万 · 1.4%
其他平台合并
183 万 · 0.93%
AI 的工具
708 万 · 3.6%
实测跟踪中
15 万 · 0.08%
其余流量
7,327 万 · 37.2%
S3 抄回去训练
5,220 万 · 26.5%
S4 建目录
建 AI 目录
399 万 · 2.0%
S4 建目录
建搜索目录、做 AI 概览
4,126 万 · 21.0%
S5 有人问 AI(当场来读)
65 万 · 0.33%
S8 替客人办事
替人办事、查门牌;自动浏览
1,809 万 · 9.2%
S9 客人上门(自然流量)
309,826 次
到站来源记录另计(1.97 亿为请求)
AI 的工具
708 万 · 3.6%
实测跟踪中
15 万 · 0.08%
其余流量
7,327 万 · 37.2%
流带粗细=精确请求数的平方根;流带最细以 1.5px 呈现(1.5px 为线宽下限)。图中大数四舍五入。S8 含替人办事、查门牌及自动浏览。
数据期间:记录 2026/3/3–10/8;自动浏览 2026/8/26–10/8;网站总流量 2026/2/12–10/8。
S6、S7、S10 发生在 AI 平台内与客人身上,由实测跟踪,见图 3-2。
ID
EO
AI 来访结构图:谁来、来做什么
项目数值
Apple2,462 万 · 12.5%
Anthropic2,449 万 · 12.5%
AI Agent(自动浏览)1,795 万 · 9.1%
Microsoft1,205 万 · 6.1%
OpenAI1,200 万 · 6.1%
Meta1,158 万 · 5.9%
Amazon545 万 · 2.8%
Google341 万 · 1.7%
自家 AI 搜索282 万 · 1.4%
其他平台合并183 万 · 0.93%
AI 的工具708 万 · 3.6%
实测跟踪中15 万 · 0.08%
其余流量7,327 万 · 37.2%
S3 抄回去训练5,220 万 · 26.5%
建 AI 目录399 万 · 2.0%
建搜索目录、做 AI 概览4,126 万 · 21.0%
S5 有人问 AI(当场来读)65 万 · 0.33%
S8 替客人办事1,809 万 · 9.2%
S9 客人上门(自然流量)309,826 次
CSV

怎么看沿带子由左看营销受众、往右看功能;带子越粗表示量越大。

图 6-4 全程成效流向图:从 AI 曝光到客人上门

全程成效流向图:从 AI 曝光到客人上门 全站流量依 AI 平台与用途分流,最后接到自然流量
图 6-4 全程成效流向图:从 AI 曝光到客人上门
看图表文字版

由左到右看:网站总流量 → 各家 AI 平台 → 用途 → 自然流量;带子越粗表示量越大,用途依旅程步骤排列。

全流程:总流量 → 各家 AI 平台 → 用途 → 自然流量
2026/3/3–10/8 · 全站 1.97 亿请求 · 已分类 AI 1.05 亿 · 每家一色
网站总流量
全部请求
各家 AI 平台
13 类来源 · 请求数/全站比例
用途
8 类 · 按旅程阶段排序
网站总流量
1.97 亿
请求
Anthropic 2,449 万 · 12.5%
OpenAI 1,200 万 · 6.1%
Amazon 545 万 · 2.8%
Apple 2,462 万 · 12.5%
Meta 1,158 万 · 5.9%
Microsoft 1,205 万 · 6.1%
自家 AI 搜索 282 万 · 1.4%
Google 341 万 · 1.7%
其他平台合并 183 万 · 0.93%
AI Agent(自动浏览) 1,795 万 · 9.1%
AI 的工具 708 万 · 3.6%
实测跟踪中 15 万 · 0.08%
其余流量 7,327 万 · 37.2%
S3 抄回去训练
5,220 万 · 26.5%
S4 建目录
建 AI 目录
399 万 · 2.0%
S4 建目录
建搜索目录、做 AI 概览
4,126 万 · 21.0%
S5 有人问 AI(当场来读)
65 万 · 0.33%
S8 替客人办事
替人办事、查门牌;自动浏览
1,809 万 · 9.2%
AI 的工具
708 万 · 3.6%
实测跟踪中
15 万 · 0.08%
其余流量
7,327 万 · 37.2%
S9 客人上门
自然流量 309,826 次
从搜索或 AI 点进来,另计
Yahoo Japan
10,278 · 3.3%
DuckDuckGo
1,049 · 0.34%
Baidu
713 · 0.23%
Meta
9,388 · 3.0%
Microsoft
20,053 · 6.5%
Google
267,734 · 86.4%
其他来源
611 · 0.20%
流带粗细=精确请求数,采用线性比例;流带最细以 1.5px 呈现(1.5px 为线宽下限);前三栏为请求,自然流量另计。虚线只标示同名 AI 平台。
数据期间:记录 2026/3/3–10/8;自动浏览 2026/8/26–10/8;网站总流量 2026/2/12–10/8。大数四舍五入。
ID
EO
全程成效流向图:从 AI 曝光到客人上门
项目数值
Anthropic2,449 万 · 12.5%
OpenAI1,200 万 · 6.1%
Amazon545 万 · 2.8%
Apple2,462 万 · 12.5%
Meta1,158 万 · 5.9%
Microsoft1,205 万 · 6.1%
自家 AI 搜索282 万 · 1.4%
Google341 万 · 1.7%
其他平台合并183 万 · 0.93%
AI Agent(自动浏览)1,795 万 · 9.1%
AI 的工具708 万 · 3.6%
实测跟踪中15 万 · 0.08%
其余流量7,327 万 · 37.2%
S3 抄回去训练5,220 万 · 26.5%
建 AI 目录399 万 · 2.0%
建搜索目录、做 AI 概览4,126 万 · 21.0%
S5 有人问 AI(当场来读)65 万 · 0.33%
S8 替客人办事1,809 万 · 9.2%
自然流量309,826 次
Yahoo Japan10,278 · 3.3%
DuckDuckGo1,049 · 0.34%
Baidu713 · 0.23%
Meta9,388 · 3.0%
Microsoft20,053 · 6.5%
Google267,734 · 86.4%
其他来源611 · 0.20%
CSV

怎么看由左到右看:网站总流量 → 各家 AI 平台 → 用途 → 自然流量;带子越粗表示量越大,用途依旅程步骤排列。

图 6-5 九家 AI 平台旅程成果比较

九家 AI 平台旅程成果比较 各家读取量与带客成果的同尺度比较
图 6-5 九家 AI 平台旅程成果比较
看图表文字版

每格一家,由左到右看各步成果;跨格比较同一栏与相同单位。

九家各自的流量漏斗:来读 → 做什么 → 结果 → 自然流量
2026/3/3–10/8 · 读取量前九家 AI 平台 · 九格同一尺度
品牌色=请求 斜线=页/次 灰色=自然流量
Apple
读取量 #1
2,462 万 请求
总量 · 请求
行为 · 请求
结果 · 次
S9 客人上门
占 AI 合计
23.3%
S2
2,462 万
S3
—
S4
2,462 万
S5
—
S6
—
S7
—
S8
—
—
实测跟踪中
请求与到站分开看
S10 回来再问:实测跟踪中
Anthropic
读取量 #2
2,449 万 请求
总量 · 请求
行为 · 请求
结果 · 次
S9 客人上门
占 AI 合计
23.2%
S2
2,449 万
S3
2,448 万
S4
1.1 万
S5
2,494
S6
—
S7
—
S8
—
—
实测跟踪中
请求与到站分开看
S10 回来再问:实测跟踪中
Microsoft
读取量 #3
1,205 万 请求
总量 · 请求
行为 · 请求
结果 · 次
S9 客人上门
占 AI 合计
11.4%
S2
1,205 万
S3
—
S4
1,205 万
S5
—
S6
—
S7
3.2 万
S8
—
2.0 万
占比 6.5%
请求与到站分开看
S10 回来再问:实测跟踪中
OpenAI
读取量 #4
1,200 万 请求
总量 · 请求
行为 · 请求
结果 · 次
S9 客人上门
占 AI 合计
11.4%
S2
1,200 万
S3
1,060 万
S4
76.1 万
S5
63.5 万
S6
—
S7
—
S8
—
—
实测跟踪中
请求与到站分开看
S10 回来再问:实测跟踪中
Meta
读取量 #5
1,158 万 请求
总量 · 请求
行为 · 请求
结果 · 次
S9 客人上门
占 AI 合计
11.0%
S2
1,158 万
S3
1,158 万
S4
—
S5
—
S6
—
S7
—
S8
—
9,388
占比 3.0%
请求与到站分开看
S10 回来再问:实测跟踪中
Amazon
读取量 #6
545 万 请求
总量 · 请求
行为 · 请求
结果 · 次
S9 客人上门
占 AI 合计
5.2%
S2
545 万
S3
545 万
S4
—
S5
—
S6
—
S7
—
S8
—
—
实测跟踪中
请求与到站分开看
S10 回来再问:实测跟踪中
Google
读取量 #7
356 万 请求
总量 · 请求
行为 · 请求
结果 · 次
S9 客人上门
占 AI 合计
3.4%
S2
356 万
S3
—
S4
341 万
S5
474
S6
—
S7
—
S8
—
26.8 万
占比 86.4%
请求与到站分开看
S10 回来再问:实测跟踪中
自家 AI 搜索
读取量 #8
282 万 请求
总量 · 请求
行为 · 请求
结果 · 次
S9 客人上门
占 AI 合计
2.7%
S2
282 万
S3
—
S4
282 万
S5
—
S6
—
S7
—
S8
—
—
实测跟踪中
请求与到站分开看
S10 回来再问:实测跟踪中
Yandex
读取量 #9
51.1 万 请求
总量 · 请求
行为 · 请求
结果 · 次
S9 客人上门
占 AI 合计
0.5%
S2
51.1 万
S3
—
S4
51.1 万
S5
—
S6
—
S7
—
S8
—
—
实测跟踪中
请求与到站分开看
S10 回来再问:实测跟踪中
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
S4 2026 年 9 月收录页:Google 28.2 万、Microsoft 37.5 万;S6 搜索展示约 822 万次,逐家分项实测跟踪中。
S7 Copilot 回答引用 31,711 次(7/22–10/8);S9 自然流量 309,826 次。只显示已核定的逐家分项。
柱长=数量的平方根,九格同尺度;占 AI 合计的分母=105,487,618 次。请求、页、次及到站记录各按自身单位解读。
ID
EO
九家 AI 平台旅程成果比较
项目总量 · 请求S3S4S5S7S9 客人上门占 AI 合计
Apple2,462 万—2,462 万———23.3%
Anthropic2,449 万2,448 万1.1 万2,494——23.2%
Microsoft1,205 万—1,205 万—3.2 万2.0 万11.4%
OpenAI1,200 万1,060 万76.1 万63.5 万——11.4%
Meta1,158 万1,158 万———9,38811.0%
Amazon545 万545 万————5.2%
Google356 万—341 万474—26.8 万3.4%
自家 AI 搜索282 万—282 万———2.7%
Yandex51.1 万—51.1 万———0.5%
CSV

怎么看每格一家,由左到右看各步成果;跨格比较同一栏与相同单位。

图 6-6 冷启动时间轴:AI 平台依次到站与早期红利

冷启动时间轴:AI 平台依次到站与早期红利 冷启动与早期红利,呈现 AI 平台依序到站的节奏
图 6-6 冷启动时间轴:AI 平台依次到站与早期红利
看图表文字版

每行一家 AI 平台,横轴是时间。30–35 天是同一 AI 平台第一只与下一只爬虫的间隔。这是单站观察,其中三家为下限。图 7-1〈IDAEO 增长里程碑〉呈现本站的累计量。8/24 以前可能含重复请求。较早就绪是否带来较早积累,仍要看到站记录。

冷启动时间轴:AI 平台依次到站,越早就绪、越早累积
2026/3/3–10/8 · 有两只以上爬虫的 AI 平台 6 家,按第一只首日排序 · 点=首现日(颜色=用途、大小=总请求)
弧线大字=两只首现相隔天数;此前请求见右栏 · 右栏=测量后下一只摘要
OpenAI
+30 天以上
Anthropic
+31 天以上
Perplexity
+35 天以上
DuckDuckGo
+30 天
Google
+31 天
自家 AI 搜索
+70 天
六家中五家落在 30–35 天;首日为 3/3 的是下限。
AI 流量有早期红利:越早就绪,越早累积。同一 AI 平台的下一只爬虫,约 30 天后才来。
冷启动 Cold Start
AI 流量从 0 开始累积;业界经验值约 90 天。
就算 S1 充分准备好,AI 平台仍依次到站。
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。
TK Lin 个人 IDA 案例:14 天走到 S7(AI 回答细节)。
AI 平台
第一只 → 测量后下一只
3/3
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10/8
8/24 起用平台认证 AI 身份 ▸
OpenAI
3 只 · 共 1,200 万
训练与实时读取:
测量开始时已在场
+30 天以上
训练爬虫 ≤3/3
实时读取爬虫 3/5
搜索爬虫 4/2
+30 天以上
测量后新来的第一只:搜索爬虫
首见 4/2 · 距第一只 30 天以上
此前已来 23.7 万次以上
实时读取爬虫头一周 40 次
Anthropic
5 只 · 共 2,449 万
+31 天以上
+12 天
+47 天
+1 天
训练爬虫 ≤3/3
实时读取爬虫 4/3
搜索爬虫 4/15
实测跟踪中 6/1
实测跟踪中 6/2
+31 天以上
训练爬虫 → 实时读取爬虫
之前已来 905 次以上(训练爬虫 905)
实时读取爬虫 头一周 57 次
第三只 搜索爬虫 4/15
距第一只 +43 天以上 · 之前已来 4,687 次以上
第四只 实测跟踪中 6/1
距第一只 +90 天以上 · 之前已来 201 万次以上
第五只 实测跟踪中 6/2
距第一只 +91 天以上 · 之前已来 206 万次以上
Perplexity
2 只 · 共 22.9 万
+35 天以上
搜索爬虫 ≤3/3
实时读取爬虫 4/7
+35 天以上
搜索爬虫 → 实时读取爬虫
之前已来 4,864 次以上(搜索爬虫 4,864)
实时读取爬虫 头一周 2 次
DuckDuckGo
2 只 · 共 1.4 万
+30 天
搜索爬虫 3/5
问答爬虫 4/4
+30 天
搜索爬虫 → 问答爬虫
之前已来 28 次(搜索爬虫 28)
问答爬虫 头一周 4 次
Google
5 只 · 共 356 万
+31 天
+37 天
+25 天
+74 天
搜索爬虫 3/11
笔记整理爬虫 4/11
深度研究爬虫 5/18
通用爬虫 6/12
图片爬虫 8/25
+31 天
搜索爬虫 → 笔记整理爬虫
之前已来 12.7 万次(搜索爬虫 12.7 万)
笔记整理爬虫 头一周 2 次
第三只 深度研究爬虫 5/18
距第一只 +68 天 · 之前已来 36.5 万次
第四只 通用爬虫 6/12
距第一只 +93 天 · 之前已来 99.5 万次
第五只 图片爬虫 8/25
距第一只 +167 天 · 之前已来 239 万次
自家 AI 搜索
2 只 · 共 282 万
+70 天
目录爬虫 6/26
跨站目录爬虫 9/4
+70 天
目录爬虫 → 跨站目录爬虫
此前已来 281 万次(目录爬虫 281 万)
跨站目录爬虫 首周 2,213 次
只有一个爬虫的 AI 平台(26 家,按首日)
Microsoft 搜索爬虫 ≤3/3
Yandex 搜索爬虫 ≤3/3
ByteDance 搜索爬虫 ≤3/3
Amazon 训练爬虫 3/5
Apple 搜索爬虫 3/11
You.com 搜索 4/1
Baidu 搜索爬虫 4/4
Common Crawl 训练爬虫 4/9
Brave 搜索爬虫 4/10
Cohere 实测跟踪中 5/5
Huawei 搜索爬虫 5/6
Kagi 搜索爬虫 5/16
Meta 训练爬虫 6/14
Sogou 搜索爬虫 6/26
TollBit 代办工具爬虫 6/26
代办工具平台 代办工具爬虫 6/26
Linkup 搜索爬虫 7/31
DeepSeek 实测跟踪中 8/7
Yahoo Japan 雅虎搜索爬虫 8/7
Parallel 目录爬虫 8/24
日本信息研究机构 研究爬虫 8/25
自动检测 AI 平台 代办工具爬虫 8/26
Golemreach 页面检测爬虫 8/26
Mistral 实时读取爬虫 8/29
日本研究机构 研究爬虫 8/29
Andi 页面检测爬虫 9/17
用途
抄回去训练
建目录
有人问 AI
爬虫来敲门
实测跟踪中
空心=测量初期已在场;首日 3/3 为下限
虚线圈=认证启用后首次出现
数据:2026/3/3–10/8 每日请求;每点按爬虫首日定位,大小按总请求取对数。
首日 3/3 为测量起点;其后天数与此前请求是下限。
8/24 起采用平台认证的 AI 身份;虚线圈标记认证启用后首次出现。
家族统计同 AI 平台不同爬虫;AI 的工具及实测跟踪中另列。
ID
EO

怎么看每行一家 AI 平台,横轴是时间。30–35 天是同一 AI 平台第一只与下一只爬虫的间隔。这是单站观察,其中三家为下限。图 7-1〈IDAEO 增长里程碑〉呈现本站的累计量。8/24 以前可能含重复请求。较早就绪是否带来较早积累,仍要看到站记录。

本章重点

主张为什么
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。S1–S8 与网站到站各反映不同进展。读取增加,不代表引用或客人行动也增加。实测行业官网合计:4 到 9 月被 Copilot 引用 37,793 次。Bing 搜索点击为 10,177 次。两者都来自 Microsoft,但单位与统计期间不同,应分开解读。
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。内容被 AI 与搜索引擎读到一次,本书就计为一次 AI 曝光。它反映读取次数,不代表内容已用于训练、收录、点名或引用。这是对 AI 的曝光,不是有多少人看到。
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。这些读取按搜索与 AI 回答相关用途合并呈现。用途分类不代表内容已在搜索结果或 AI 回答中出现。
AI 当场来读量 65 万次,是即时需求触发的取用。AI 按提问当场获取信息,这项指标反映客人的当下需求。
IDAEO 平台 AI 引用量 3.17 万次,代表内容被列为回答出处。这是 IDAEO 平台 Copilot 自 7/22 起的引用成果。内容被列为出处,不代表客人已据此做决定。
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。AI Agent 到站已出现,规模持续跟踪。其中自动浏览 1,795 万次(8/26 起计),具名 AI Agent 为 14.4 万次。到站量呈现接触规模,任务成果则按后续行动解读。
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。这项指标对应 S9,连接前段 AI 取用与客人行动。
冷启动(Cold Start):AI 流量从 0 累积,业界经验值约 90 天。新网站要让 AI 平台一家一家找上门。S1 准备好,可供到站的爬虫读取。图 7-1〈IDAEO 增长里程碑〉记录本站请求量:3/3 首日 53 次 → 3 月 63.5 万 → 6 月 1,607 万 → 8 月 3,599 万次请求。8/24 以前可能含重复请求。9 月较 8 月下降;跨月比较须先核对统计口径。
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)。内容上线在枢纽,可供现有爬虫读取。是否更快被取用,仍须另看记录。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,占回答的 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)。它的出现次数是所有来源的第一名。
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。现有请求量反映平台的读取规模。IDAEO 平台(idaeo.ai)就是 AI 流量枢纽。IDAEO 平台 7 月 2,597 万次、8 月 3,599 万次、9 月 1,579 万次。9 月较 8 月下降。8/24 以前可能含重复请求,跨月比较须核对统计口径。这些是平台月量,不能推算新内容何时会被读到。
AI 流量的早期红利,指提早备好信息,供到站的爬虫读取。店家先把信息备好,AI 平台到站时就有内容可读。图 6-6〈冷启动时间轴〉记录本站的到站情况。六家中五家 AI 平台的第一只与下一只爬虫相隔 30–35 天。其中三家为下限,不能推成所有网站的到站规律。若提早上线却没有爬虫读取,就没有较早累积的证据。
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。为训练或建目录来读,不代表内容已用于训练或收录。图 7-1〈IDAEO 增长里程碑〉的累计量为:3 月底 63.5 万 → 6 月底 2,140 万 → 9 月底 9,915 万 → 10/8 累积 1.055 亿次(含 AI、搜索引擎与机械爬虫;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。这是本站的累积记录,不能证明领先差距扩大。要验证复利领先,得用同一种计法,比较可比的对象。若取用未增加、差距未扩大,就不支持这项假说。

冷启动与热启动

冷启动 Cold Start热启动 Warm Start
起点AI 流量从 0 累积。内容接上 AI 流量枢纽的既有流量。
必要条件S1 资料齐全,让到站的 AI 获取内容。内容满足 S1,枢纽每月累积上千万次 AI 请求。
多久业界经验值约 90 天。经验值约 30 天;TK Lin 个人案例 14 天走到 S7。
实测3/3 首日 53 次 → 3 月底累积 63.5 万 → 6 月底 2,140 万 → 9 月底 9,915 万。8/24 以前可能含重复请求。TK Lin 个人 IDA:9/20 上线,10/3 实测。这个 IDA 出现在 AI 搜索的来源清单,占回答的 84%(单一个案)。
店家怎么做把 S1 备好并尽早上线,持续累积 AI 曝光。把满足 S1 的内容上线到 AI 流量枢纽。
时间的效果早上线能否扩大领先,仍待验证。内容可供枢纽现有爬虫读取,实际成效仍须观察。

名词

AI 取用
AI 读取、回答引用与代客行动中的内容使用。
AI 读取量
S2–S4 是 AI 与搜索引擎获取内容的步骤。包含抄回去训练、建 AI 目录与建搜索目录,合计 9,746 万次。这里只计为训练或建目录来读,不代表已训练或收录。另有当场来读 65 万、具名 AI Agent 14.4 万与机械爬虫 723 万。全部加起来,就是 AI、搜索引擎与机械爬虫合计的 1.055 亿次。8/24 以前可能含重复请求。
AI 曝光数
内容被 AI 与搜索引擎读到一次,就是一次 AI 曝光;AI 曝光数是 AI 读取量的营销意义。这是对 AI 的曝光——AI 读到你一次算一次,不是有多少人看到。
为 AI 回答而读
供搜索结果与 AI 回答使用的读取次数。
冷启动
AI 流量从 0 累积,业界经验值约 90 天。
热启动
内容满足 S1,并上线在 AI 流量枢纽。经验值约 30 天;TK Lin 个人 IDA 案例 14 天走到 S7(AI 回答细节)。
AI 流量枢纽
已有大量 AI 请求的平台;内容一上线就接上现有 AI 流量。必要条件:每月累积上千万次 AI 请求。IDAEO 平台(idaeo.ai)就是 AI 流量枢纽。
AI 导客量
本书按客人经搜索或 AI 点进网站的次数衡量。
复利领先
Compounding Lead/复利领先/複利的リード。指 AI 曝光累积可能增加后续取用,并扩大领先的假说。是否成立,须以同口径与可比对象观察。累积量增加本身,不能证明领先差距扩大。

常见问题

问 抄回去训练 5,220 万次,和当场来读有什么区别?

答 训练读取是为训练来读,不代表内容已用于训练。当场来读回应客人当下提问。两者的触发原因与用途不同,应分开解读。

问 9,746 万次,代表九千多万人看过吗?

答 9,746 万次是本书的 AI 曝光数(AI Impressions)。单位是读取次数,计算 AI 与搜索引擎读取内容的次数。读取表示内容被机器获取,不代表已用于训练、收录、点名或引用。这是对 AI 的曝光,不是有多少人看到。

问 搜索跟 AI 回答的读取,为什么合在一起算?

答 “为 AI 回答而读”合计供搜索结果与 AI 回答使用的读取次数。它显示来读的规模,不代表已在回答中使用。再对照回答引用与客人到站,才能分别看后段成果。

问 IDAEO 平台 AI 引用量 3.17 万次代表什么?

答 它是 IDAEO 平台 Copilot 自 7/22 起的引用成果,其他平台的数字之后会公布。各平台按自己的范围与期间披露,引用量要连同出处一起解读。

问 新网站多久会等到 AI?

答 热启动经验值约 30 天;冷启动业界经验值约 90 天。经验值不能当作到站期限。另有单站冷启动观察:同一 AI 平台下一只爬虫相隔 30–35 天。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。9/20 上线,10/3 实测 100 题、五个 AI 模型。计日含上线日与实测日。这个 IDA 出现在 AI 搜索的来源清单,占回答的 84%;这是单一个案。冷启动从 0 累积,等 AI 平台依次到站。热启动把内容上线在 AI 流量枢纽,可供现有爬虫读取。实际到站时间仍须观察。

问 什么样的平台算 AI 流量枢纽?

答 本书列的必要条件是每月累积上千万次 AI 请求。IDAEO 平台(idaeo.ai)就是 AI 流量枢纽。IDAEO 平台 7 月 2,597 万次、8 月 3,599 万次、9 月 1,579 万次。9 月较 8 月下降。8/24 以前可能含重复请求,跨月比较须核对统计口径。这些是平台月量,不能直接推算新内容的到站时间。

问 怎么让成效判断贴近生意成果?

答 把曝光、点名、可信回答与 S9 客人上门连在一起看,并观察回流。图 8-2〈IDAEO 理论基础对应图〉的古德哈特定律指出,单一指标一旦变成目标就会走样;多项成果相互参照才有完整判断。

问 冷启动期间,店家可以先做什么?

答 先把 S1 备好、尽早上线,供到站的 AI 读取。读取是否增加后续取用,仍待观察;复利领先目前是假说。也能把准备好的内容上线到 AI 流量枢纽,供现有爬虫读取。累计量见图 7-1。总量含 AI、搜索引擎与机械爬虫。8/24 以前可能含重复请求。这是平台站的累积记录,不能直接和单一店家官网比。

本章三句话

  1. 读取、引用与客人到站,是不同阶段的成果。
  2. 比较数字前,要先对齐对象、期间与单位。
  3. 冷启动与热启动的起点不同,个案时间不能当作承诺。

本周可以做的三件事

  1. 核对官网资料是否齐全,补上缺漏并上线。
  2. 替手上的成效记录标明来源、期间与单位。
  3. 把读取、回答引用、客人到站与回流记录分开整理。

下一章下一章你会看到 IDAEO 本站与早期实测店家的记录,以及怎么读统计范围。

自我检查图 6-1〈全程成效仪表盘〉的八项实测数字各对应哪些旅程步骤?说明 AI 曝光数、AI 引用量与 AI 导客量的营销意义;比较冷启动与热启动的起点、必要条件及时间,并解释为何跟踪 AI Agent 到站量。

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《IDAEO:AI 时代的营销》林毅祥 TK Lin|版本:第一版第九次修订(2026-10-20)|看其他版本