我们查了 48 个号称能帮你被 AI 引用的页面，其中 26 个一次都没被引用过

我们到底跑了什么

五条真人会敲的查询 —— 从「best ai ppt maker」到「how to get cited by chatgpt」—— 每条用同样的模型、同样的温度各问六次，一共 30 次运行。其中 2 次返回的内容解析不了，我们从分子和分母里同时剔除，剩下 28 次可用。我们没有拿重跑去顶替它们：一次读不出来的运行，不等于一次什么都没出现的运行。

每一次运行我们记两样东西：检索池 —— 引擎在组织答案时摆在自己面前的每一个来源；以及引用集 —— 写出来的答案真正点名的那些来源。这两个集合不相等，它们之间的缺口就是本站的全部主题。

那个数字

• 五条查询的池子加起来，一共 48 个页面。
• 其中 22 个至少被点名过一次 —— 占全部的 45.8%。
• 26 个一次都没被点名 —— 占 54.2%。

竞争 AI 引用的页面里，超过一半一次都没被引用过；而它们没被引用的两种原因，需要完全不同的修法 —— 这正是本站唯一想讲清的事。

两种输法，而它们不是同一件事

从外面看，这两种失败长得一模一样：你搜、助手回答、里面没有你。但从里面看，它们是相反的问题。要么引擎压根没把你的页面摆在面前 —— 那你的文笔好坏毫无意义，因为根本没被读到；要么它读了你的页面却引了别人 —— 那页面本身没问题，是它生成的那句话有问题。

第一种的修法是机械的：放行检索爬虫、发一个真正的 llms.txt 而不是兜底页、在页面上放结构化数据，让引擎有东西可摘。第二种的修法是写作 —— 写一个与问题形状对得上的摘要。前者你今天下午就能做完，后者才是没人卖的那部分。

输的那一半长什么样

我们没有点名它们，这是有意的：一个已经输了的页面，不该因此再拿到一条外链。但失败的形状值得公开，因为那是这份数据里最有用的东西。

• 48 个页面里有 19 个完全没有结构化数据 —— 不是配错了，是没有。
• 4 个对 /llms.txt 回了一个 200 和一张 HTML 页面 —— SPA 的兜底页穿上了文件的外衣。
• 5 个在根路径封了至少一个检索爬虫，7 个封了至少一个任意类型的 AI 爬虫。这两个数不一样，任何时候都不能当成一个数引用。
• 1 个完全没有可抽取的正文 —— 爬虫到得了那个页面，却在上面找不到任何内容；在这个状态下，别的修法全都白做。

这份数据不能告诉你的事

48 个页面、一个模型、一天、五条查询。这不是一份排名研究，也不是预测。如果你明天改了页面，这里没有任何一个数字能保证它会变 —— 我们测的是一个切片，方法论页面上用的是同一句话。