AI 用什么语言提问，就引什么语言的来源——我们实测给你看

一个不想用感觉回答的问题

你用中文写了一篇很好的文章。内容扎实、资料齐全。现在有个说英文的人，拿同一个主题去问 AI。AI 的回答里，会出现你的网站吗？

我们不想用感觉回答这题，所以做了一场实验。

实验怎么做

我们自建了一套引用探测。做法很直接：拿同一批题目，换不同语言去问 AI，然后记录答案末尾的引用清单里，出现了哪些网站。所谓「被引」，就是网址出现在那份清单上；没出现，就是没被引，没有模糊空间。

平台用两个：Perplexity sonar 与 Gemini grounding。挑这两个，是因为它们都会老老实实把来源列出来，可以逐条对账。这一班探测跑在 2026-08-07。

结果：语言各归各的

结果干净得刺眼。

日文题的引用来源，是日文站：clabel.co.jp、note.com、prtimes.jp。英文题的引用来源，是英文媒体：LinkedIn、Reuters、JapanToday、tradingeconomics、cnbc、cambridge.org。

而我们自己的站，0 次被引。不是排名靠后，是连场都没进。

为什么会这样

把 AI 想成一个帮客人点菜的服务生。客人说英文，服务生就只翻英文菜单；客人说日文，就只翻日文菜单。你的店只印了中文菜单，菜做得再好，说英文的客人根本不会知道你有什么菜。

服务生不是讨厌你。它只是照着客人的语言办事，这是流程，不是针对。

值得注意的是，这不太像「看不懂」的问题。AI 明明读得懂中文，也会翻译。但从外面观测到的行为模式很稳定：答案是什么语言，引用来源就是什么语言。平台内部怎么运作，我们看不到，也不猜。对创作者来说，原因是什么其实不重要——重要的是这个模式稳定出现：你没有那个语言的版本，你就不在清单上。

AI 按提问语言挑同语言来源。中文内容在英文答案里，近乎隐形。

被爬过，不等于被引用

有人会说：我的网站天天被 AI 爬虫光顾，应该不缺曝光吧？

被爬和被引是两件事。我们在前作〈AI 爬虫杂货店账本〉算过五个月的账：AI 爬虫来搬了 3,000 万次，循 AI 介绍回来的真人只有 476 次（可见下限）。出处：https://km.idaeo.ai/ai/ai-crawler-shop-ledger

爬取是搬库存，引用是上菜。库存被搬走，不代表你的菜会被端上桌——尤其当客人讲的语言，跟你的菜单对不上。

另一个对照：我们在前作量过自家流量的语言结构——英文 74.7%、日文 22.0%、中文 3.3%。出处：https://km.idaeo.ai/ai/visibility-lesson-1

世界对我们的提问，多数不是用中文发生的。内容只有中文，等于把大多数的门先关上。

我们的做法：同文四语

所以结论不是「中文要写得更好」，而是「同一篇文，别的语言也要有」。

本站的做法是同文四语：zh-Hant 用裸路径当 canonical；zh-Hans、en、ja 用 ?lang= 变体；sitemap 里用 hreflang 互指。

用菜单的比喻说：同一份菜单，印成客人看得懂的每一种语言，而且每一本的封底都注明「本店还有这些语言的版本」。canonical 负责说清楚哪一本是正本，hreflang 负责让各版本互相认亲。少了这层互指，搜寻端可能把它们当成互不相干的页面，同文的力气就白费了。

重点在「同文」：不是各语言各写各的，而是同一篇内容的不同语言版本。这样 AI 不管用哪种语言找，都能找到同一份东西，也知道它们是同一份东西。

多语版不是加分题，是门票。没有那个语言的版本，你连被挑选的资格都没有。

限制，先讲清楚

这场实验的样本很小，请按这个尺度理解：

• 平台只有两个：Perplexity sonar 与 Gemini grounding。其他 AI 平台未测。
• 题数少。换一批题目，结果不排除有出入。
• 站是 n=1：我们只测了自己的站。你的站、你的主题，结果可能不同。
• 本站自建观测 2026-08-10 07:52 UTC 才开机，样本还很年轻。

我们敢下的只有方向性结论：提问语言决定引用来源的语言。数字请当作一次观测，不是定律。

你可以做的事

• 挑出你最重要的内容，检查它有没有目标读者语言的版本。不必整站一次做完，从最常被问的主题开始。
• 已有多语版的，检查 canonical 与 hreflang 是否互指，别让各语言版被当成不相干的页面。
• 用目标语言去问 AI 你的主题，亲眼看引用清单里有没有你。没有，就是门票还没买。
• 买了门票之后，隔一段时间再问一次。引用不是一次定生死的名单，值得持续盯。