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第 7 章

IDAEO 实测:自家网站与早期实测店家

IDAEO 自家网站如何从零到一亿次请求?第一批共同实测店家在加入实测期间有什么变化?

第 7 章

IDAEO 实测:自家网站与早期实测店家

本章回答IDAEO 自家网站如何从零到一亿次请求?第一批共同实测店家在加入实测期间有什么变化?

为什么排在这里自家网站与早期实测店家提供第一方观察数据;尚无对照组,不代表成果由 IDAEO 造成。先看图 7-1〈IDAEO 增长里程碑〉的累积成果,再看平台店家页与店家官网的实测。不同场景的第一方数据,显示中小企业的 AI 曝光、搜索接触与客人来访。

图 7-1 IDAEO 增长里程碑:从零到一亿次请求

IDAEO 增长里程碑:从零到一亿次请求 八个里程碑与累积曲线,呈现网站从零到一亿次请求的实绩
图 7-1 IDAEO 增长里程碑:从零到一亿次请求
看图表文字版

按 1–8 的里程碑顺序读标题、做法与同期读取,再对照累积曲线。5/20–8/23 是 IDAEO 方法论验证形成阶段。8/24 起采用平台认证的 AI 身份计数,识别更精准;8/24 以前可能含重复请求。每张卡片下方标出对应学理。

IDAEO 增长里程碑:从零到一亿次请求
2026/3/3–10/8 · 八个里程碑:做了什么、读取如何增长
①
3/3
测量正式启动
做了什么:启动 AI 到访测量,
建立基准。
结果:首日 53 次;
3 月 63.5 万请求。
学理:
全程成效定律(成效衡量)
逐日记录可查
②
3/9–3/17
搜索曝光同步展开
做了什么:公司页开始获得
搜索曝光。
结果:4 月读取 159 万次。
学理:
受众适配定律(受众策略)
逐日记录可查
③
4/15
首位访客由 AI 回答到站
做了什么:开始跟踪 AI 回答
带来的到站。
结果:第一次有可核对的
到站记录。
学理:
旅程设计 · S9 客人上门
到站记录可查
④
5/20–5/23
品牌知识呈现全面升级
做了什么:升级品牌信息呈现,
强化 AI 理解基础。
结果:5 月读取 311 万次。
学理:
身份连续定律(S1 店家就绪)
逐日记录可查
⑤
6/1–6/12
研究实证驱动优化
做了什么:汇总网络上相关
论文,采用实测有效的方法
优化。
结果:6 月读取 1,607 万次。
学理:
理论基础 · 17 项既有理论
逐日记录可查
⑥
6/25–7/4
IDAEO 新站建立
做了什么:直接使用
IDAEO 完整方法论建站。
结果:7 月读取 2,597 万次。
学理:
五大构面与九大要素
逐日记录可查
⑦
7/17–8/22
读取表现再创高峰
做了什么:深化整体优化,
提升 AI 取用的效率与
稳定性。
结果:8 月读取 3,599 万次。
学理:
AI 曝光数(S2–S4)
逐日记录可查
⑧
9 月至 10/8
累计突破一亿次请求
做了什么:持续跟踪 AI 与
搜索引擎的累计读取。
结果:9 月 1,579 万次。
10 月至 10/8 读取 634 万次。
累计 1.055 亿次。
学理:
复利领先与活的学说
逐日记录可查
4 月
5 月
6 月
7 月
8 月
9 月
3/3
10/8
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧
累计读取请求(逐日累加)
单位:请求 · 纵轴 0–1.1 亿,线性
5/20–8/23:IDAEO 方法论验证形成阶段
8/24 起:采用平台认证的 AI 身份计数,识别更精准 →
2,500 万
5,000 万
7,500 万
1 亿
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧
10/8 累计 1.055 亿
AI Agent 自动浏览 1,795 万(8/26–10/8)另列
3/3
4 月
5 月
6 月
7 月
8 月
9 月
10/8
累计(月底)
63.5 万
222 万
533 万
2,140 万
4,737 万
8,336 万
9,915 万
1.055 亿
口径:累计含 AI 的工具 707.9 万;AI Agent 自动浏览 1,795 万(8/26–10/8)另列。
图上月量由逐日记录汇总;8/24 起采用平台认证的 AI 身份计数。
S1 店家准备好 → S2 爬虫来敲门;后续回答、办事与回流按各自口径呈现。
ID
EO
IDAEO 增长里程碑:从零到一亿次请求
项目累计(月底)
3/363.5 万
4 月222 万
5 月533 万
6 月2,140 万
7 月4,737 万
8 月8,336 万
9 月9,915 万
10/81.055 亿
CSV

怎么看按 1–8 的里程碑顺序读标题、做法与同期读取,再对照累积曲线。5/20–8/23 是 IDAEO 方法论验证形成阶段。8/24 起采用平台认证的 AI 身份计数,识别更精准;8/24 以前可能含重复请求。每张卡片下方标出对应学理。

图 7-2 AI 平台月排名消长图

AI 平台月排名消长图 各家平台读取量的月排名变化
图 7-2 AI 平台月排名消长图
看图表文字版

每行一个名次,沿同色线看各平台的月排名,再与同期读取量一起解读。

各平台的月排名变化
2026/3/3–10/8 · 每月读取请求前十名(上方为第一名)· 10 月截至 10/8
品牌色:
Apple
Anthropic
OpenAI
Microsoft
Meta
Amazon
Google
自家 AI 搜索
Perplexity
DuckDuckGo
中性色(名称标在条带两端):
Yandex
ByteDance
Sogou
Huawei
Parallel
TollBit
Common Crawl
3 月
4 月
5 月
6 月
7 月
8 月
9 月
10 月(至 10/8)
前十名以外
前十名以外
1
23.7 万
2
14.1 万
3
10.2 万
4
5
6
7
8
9
10
1
44.4 万
2
36.3 万
3
34.9 万
4
5
6
7
8
9
10
1
165 万
2
76.6 万
3
30.2 万
4
5
6
7
8
9
10
1
573 万
2
394 万
3
245 万
4
5
6
7
8
9
10
1
1,071 万
2
436 万
3
383 万
4
5
6
7
8
9
10
1
1,266 万
2
1,022 万
3
601 万
4
5
6
7
8
9
10
1
269 万
2
178 万
3
168 万
4
5
6
7
8
9
10
1
163 万
2
80.3 万
3
32.6 万
4
5
6
7
8
9
10
OpenAI
Yandex
Amazon
Google
Microsoft
ByteDance
Perplexity
Apple
Anthropic
DuckDuckGo
Meta
Microsoft
Anthropic
Amazon
OpenAI
Apple
Google
Perplexity
Yandex
Sogou
来源:IDAEO 第一方测量记录;每月按同一 AI 平台请求量排序,只画前十名。
十月截至 10/8;AI 平台排名按逐家来源统计;AI Agent 自动浏览、AI 的工具与实测跟踪中另列。
条带宽度随月请求量的平方根变化;同一请求兼具两种用途时,在同一 AI 平台排名只计一次。
ID
EO
AI 平台月排名消长图
项目3 月数值10 月(至 10/8)数值
1OpenAI23.7 万Meta163 万
2Yandex14.1 万Microsoft80.3 万
3Amazon10.2 万Anthropic32.6 万
CSV

怎么看每行一个名次,沿同色线看各平台的月排名,再与同期读取量一起解读。

图 7-3 早期实测店家成果:加入实测期间的变化

早期实测店家成果:加入实测期间的变化 早期实测店家也一起验证
图 7-3 早期实测店家成果:加入实测期间的变化
看图表文字版

从上往下读。先看 IDAEO 平台店家页的 Google 搜索点击,再看 AI 把客人带进店家页的累积次数,掌握加入实测期间的变化。接着看第一批店家官网加入 IDAEO 实测后的变化。再看自家和心村官网(酒店旅游业)的搜索点击、AI 读取与 AI 带来的预订。最后看第二批实测行业 IDA 页的 AI 曝光、来读的平台与用途。各项数据依标示的对象、期间与用途解读;第一批店家官网的数字是整站打开次数。尚无对照组,不代表因果。

早期实测店家成果:加入实测期间的变化
2026/3–10 月 · 各区期间见分项 · IDAEO 第一方测量记录
A|店家页的 Google 搜索点击(每月)
IDAEO 平台上的店家页
3 月
297
4 月
2,810
5 月
8,127
6 月
9,673
7 月
10,734
8 月
12,119
9 月
15,128
连续七个月上升,9 月是 4 月的 5.4 倍
B|AI 把客人带进店家页(累计)
AI 回答带来的到站 · 4/15 起累计
3 月
4 月
3
5 月
53
6 月
336
7 月
524
8 月
651
9 月
760
至 10/8 累计 774 次
约 5,067 万次
店家页的 AI 曝光数(5/19–10/9 被 AI 读取)
先有 AI 曝光数,才有后面的旅程
C|第一批实测店家的官网
加入 IDAEO 实测期间的变化(尚无对照组,不代表因果)
官网
参与实测
第一批实测店家
373,254
次官网打开
4/11 起累计
341
次
AI 带来的到站
行业
5 月 → 9 月
AI 带来的到站
育儿内容网站
52,817
55,286
294 次
ChatGPT 236、Gemini 35、
Perplexity 15、Claude 6、Copilot 2
餐饮设备制造商
842
1,275
ChatGPT 15 次
活动场景设计
442
1,741
—
皮具品牌
555
908
ChatGPT 2 次
发廊
74
128
—
工作室
3
329
—
5 月与 9 月都有完整记录的官网中,多数增长、部分未增长
D|自家网站:和心村官网(酒店旅游业)
www.washinmura.jp · IDAEO 方法论的第一个实测场
每 8 次读取,就有 1 次是有人正在问 AI
AI 当场来读 11,333 次,占 AI 与搜索引擎读取 95,333 次的 11.9%
S2–S4 AI 信息获取
95,333 次
AI 与搜索引擎读取
8/20–10/8
S5 有人问 AI
11,333 次
AI 当场来读
ChatGPT 7,720、Claude 1,983、
Perplexity 1,630
S9 客人上门
已收到由 AI 带来的预订
预订数据之后会公布
Google 搜索点击 109,140 次、搜索展示 1,344,589 次
3/3–10/8
E|第二批实测产业:7–8 月加入
373,776 次 AI 曝光
第二批实测产业的 IDA 页 · 7/18–10/8 被 AI 读取的次数
谁来读
来做什么
Meta
170,137
OpenAI
60,869
Anthropic
59,178
Amazon
37,218
Apple
36,744
Microsoft
9,407
Common Crawl
107
Google
102
Perplexity
11
ByteDance
3
抄回去训练
327,365 次
建 AI 目录与搜索目录
46,399 次
当场来读
12 次
当场来读=有人问 AI,AI 实时来读这些页面。
IDA 页的搜索点击与客人到站:实测跟踪中,之后会公布。
产业官网(4–9 月合计)
Copilot 引用
37,793 次
Bing 搜索点击
10,177 次
AI 引用是搜索点击的
3.7 倍
IDAEO 经过和心村、第一批店家、第二批产业的实测验证,即将扩大公开实测。
ID
EO
店家官网数字为整站打开次数。

怎么看从上往下读。先看 IDAEO 平台店家页的 Google 搜索点击,再看 AI 把客人带进店家页的累积次数,掌握加入实测期间的变化。接着看第一批店家官网加入 IDAEO 实测后的变化。再看自家和心村官网(酒店旅游业)的搜索点击、AI 读取与 AI 带来的预订。最后看第二批实测行业 IDA 页的 AI 曝光、来读的平台与用途。各项数据依标示的对象、期间与用途解读;第一批店家官网的数字是整站打开次数。尚无对照组,不代表因果。

本章重点

主张为什么
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。平台店家页、店家官网与第二批实测行业提供不同场景的第一方数据,能对照同一套学说在各行业的实际成果。和心村是 IDAEO 方法论的第一个实测场。自家和心村官网(www.washinmura.jp,酒店旅游业)的 Google 搜索点击 109,140 次(3/3–10/8);AI 与搜索引擎读取 95,333 次(8/20–10/8)里,有人问 AI、AI 当场来读 11,333 次,约每 8 次读取就有 1 次(11.9%)。和心村已收到由 AI 带来的预订,预订数据之后会公布。因为提问会触发 AI 来读官网,而 AI 已带来预订,这些成果对应旅程:S2–S4 AI 读取 → S5 有人问 AI → S9 客人上门(AI 带来的预订)。
参与实测的中小企业,在加入 IDAEO 平台期间出现以下变化。平台把店家信息接到 AI 读取、搜索与客人来访。店家页 Google 搜索点击从 3 月 297 次增至 9 月 15,128 次,连续七个月上升,9 月是 4 月的 5.4 倍;4/15 首次由 AI 回答带客,到 10/8 累计 774 次;5/19 到 10/9 的 AI 曝光约 5,067 万次。这是加入实测期间的变化,尚无对照组,不代表因果。店家可用第一方数据验收各段成果。
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。测量让每段成果有依据,搜索曝光则把内容接到搜索受众;AI 回答首次带来客人时,前段取用就接上旅程中的实际到站。这些记录让定律与旅程有可对照的成果。若新记录和定律说的方向不符,就要修正定律。
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。一致的品牌身份让 AI 把新信息连回同一主体;研究支持设计,新站落实各构面与要素,让后续取用承接前段基础。要看的是新信息有没有连回同一身份;连不回,这个对应就不成立。
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。读取高峰显示 AI 获取信息的规模;持续取用留下新数据,让下一轮优化更准。累积曲线上升不能单独证明复利领先,这仍是待验假说;每月新实测也让学说成长。图 7-1 的累积曲线记录这段累积: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。热启动经验值约 30 天;冷启动业界经验值约 90 天。另有单站观察:同一 AI 平台下一只爬虫相隔 30–35 天。TK Lin 个人 IDA 案例 14 天走到 S7。热启动内容满足 S1、上线在 AI 流量枢纽,可供既有爬虫读取。
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。官网整站打开次数记录各行业加入实测后的来访变化。统计对象与期间一致,这批第一方数据可供共同研究跨行业对照。上列只含增长的官网,未增长的官网也存在,未列入;尚无对照组,不代表因果。
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)。来读的有 10 家平台,前六家是 Meta 170,137 次、OpenAI 60,869 次、Anthropic 59,178 次、Amazon 37,218 次、Apple 36,744 次、Microsoft 9,407 次。用途以“为训练来读”327,365 次为主,“为建 AI 目录与搜索目录来读”46,399 次,当场来读 12 次。记录显示第二批实测行业的内容已被 AI 与搜索引擎读取;搜索点击与客人到站实测跟踪中,之后会公布。

名词

里程碑
以方法论落实与对应成果标示的增长节点。
研究实证驱动优化
结合相关论文与实测有效的方法,提升营销成果。
完整方法论建站
从建站起点整合受众、旅程、信任验证与成效衡量。
累积曲线
依时间呈现 AI 与搜索引擎请求数持续累积的曲线。
早期实测店家
最早一批把测量放进自己官网、与 IDAEO 一起实测的店家与站长。
共同实测
店家、站长与 IDAEO 以第一方数据一起验证方法论的合作研究。

常见问题

问 八个里程碑说明哪条增长主线?

答 学理指出该看什么,实测提供可对照的成果。测量与搜索曝光对应成效衡量、受众策略,AI 带客对应客人上门。品牌知识升级、研究实证与新站建立,对应身份一致、理论依据与完整架构。读取高峰及持续累积,则对应 AI 信息获取、复利领先与活的学说。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。每月新数据用来检验这些关系,补强理论与实证基础。

问 研究实证驱动优化是什么意思?

答 IDAEO 汇总网上的相关论文,用实测有效的方法优化自家网站。研究提供依据,实测将优化选择连上真实取用成果。

问 IDAEO 新站建立有什么特色?

答 新站直接使用 IDAEO 完整方法论,把图 1-1〈五类营销受众全景图〉的营销受众与优化领域纳入规划。建站时就串起信息、信任与成效,后续增长便能承接前段成果。

问 曲线上的“8/24 起”代表什么?

答 8/24 起采用平台认证的 AI 身份计数,来访者识别更精准。5/20–8/23 是 IDAEO 方法论验证形成阶段,8/24 以前可能含重复请求。9 月较 8 月下降;8 月的数字跨过 8/24 这个口径转换日。比较跨 8/24 的月量时,须用同一口径的期间。

问 平台排名变化如何用在营销判断?

答 合看对应期间的读取量与排名,观察各平台的接触变化。排名反映相对位置,读取量反映实际接触,两者合看更能掌握受众分布。

问 早期实测店家的数据说明了什么?

答 数据呈现加入实测期间的变化:平台店家页的搜索点击持续上升,AI 回答带来客人到站;第一批店家官网中,多数增长、部分未增长。尚无对照组,不代表因果。搜索点击、AI 带客与官网整站打开次数各自衡量不同的接触,按对象与期间分开看,就能掌握每种成果的营销意义,并为共同研究提供依据。第二批实测行业的 IDA 页,7/18 到 10/8 获得 373,776 次 AI 曝光,来读的有 Meta、OpenAI、Anthropic、Amazon、Apple、Microsoft 等 10 家平台,呈现第二批实测行业的内容已被 AI 获取;搜索点击与客人到站实测跟踪中,之后会公布。

问 为什么要招募更多店家、站长一起实测?

答 为了研究 IDAEO 如何在店家、站长身上发挥更好效果,持续深化理论、实务、方法论与解决方案。因为更多店家与站长的第一方数据能呈现不同场景的实际成果,共同实测能为这些进阶研究提供更完整的依据。

本章三句话

  1. 自家网站与早期实测店家,提供不同场景的第一方数据。
  2. 八个里程碑并列做法与同期读取;8/24 前后计数口径不同。
  3. 有完整记录的官网中,多数增长、部分未增长;尚无对照组,不代表因果。

本周可以做的三件事

  1. 把自己官网要记录的对象与期间先写下来,再开始记。
  2. 比较月量前,先核对各月的计数口径。
  3. 记下自己官网的来访变化,不拿别人的曲线当自己的预期。

下一章下一章你会知道 IDAEO 的理论依据,以及它和市面 AI 能见度工具的差别。

自我检查用 IDAEO 本站、和心村与早期实测店家的不同场景,说明共同实测的意义;按里程碑与月排名说明从零到一亿次请求的历程。再读图 7-3〈早期实测店家成果〉,分别解读平台店家页、各行业官网与第二批实测行业的数字、期间及营销价值,说明加入实测期间各场景出现什么变化,以及为何尚不能说是因果。

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