我们如何衡量 AI 引用

原始材料是来自 五款 AI 助手 的回答流：ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 和 Perplexity。它们回答的是每周用于监测客户网站在 AI 回答中表现的问题，问题通过各模型的 API 发送，并开启网页搜索功能。

这些问题根据每个被追踪企业的简要档案生成：它卖什么、在哪个市场、面向谁。问题读起来像潜在买家的提问，例如“搬到法国另一个地区该雇哪家搬家公司”，或“某类网上药房是否可信”。生成的问题从不提及品牌名，因此回答不会偏向客户。客户也可以添加自己的问题。

模型会被要求标出它推荐的每家公司，并在旁边写出支持该选择的页面网址。每个网址都被简化为域名（去掉 www. 前缀），并作为该域名的一次引用计入。只有完整返回的回答才会被计算。

该单位是一个比率：某个域名的引用次数，除以同一范围（时段、模型、语言、行业）内的回答总数，再乘以 100。

分母包括该范围内的所有回答，即使是那些未推荐任何公司或未给出任何网址的回答。因此，一个域名的表现是以它所有的被引用机会来衡量的。

分子遵循一条规则：每个回答中，每家被推荐的公司、每个域名只计一次。如果一条回答推荐了三家清运公司，并且每家都引用了同一评测网站的一个页面，该网站将获得三次引用。同一家公司引用该网站的两个页面，仍只算一次引用。因此，这个数字是引用率，而不是回答的占比。

在几个月的时间里，该比率并非各月比率的平均值：它用所有月份的引用总数，除以这些月份回答数的总和，因此回答量大的月份权重更高。

• 以法语为主，也有少量英语。回答的语言取决于被分析网站所面向的市场，依据其地区设置（法语为 fr-FR、fr-BE、fr-CH；英语为 en-US、en-GB）判断，而不是根据措辞猜测。大多数被追踪的网站面向法语市场，因此法语样本要大得多。其他语言市场的少量回答只计入总体数据。
• 关于企业和市场的问题。涵盖选择供应商、比较报价、核对价格或可靠性。与商业无关的话题不在其列。
• 行业。回答归属于被分析公司所在的行业，按其销售的产品而非客户来划分：房产中介使用的软件归入“软件”，网络代理机构归入“IT 服务”。该分类自 2026 年 7 月起启用。一个行业只有汇集至少三家公司和约 500 条回答后，才会拥有自己的页面，这样任何行业都不会只反映单一客户。
• 模型。ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 接收每个被追踪网站的问题；Claude 和 Grok 只接收其中一部分，因此它们的数据基于较少的回答，企业组合也有所不同。

• 谷歌的域名。google.com 及其各国版本、Gemini 回答中出现的 vertexaisearch.cloud.google.com 重定向，以及 gstatic.com 等技术主机，在每个环节都会被移除：它们是回答的底层管道，而不是读者会查阅的页面。以名称被推荐的谷歌产品（如 Google Cloud）仍可能出现在品牌排名中。
• 发布方自身的网站。sorank.com 与客户一样被追踪，其中关于 SEO 软件的问题会把英文数据拉向 SEO 工具。它的所有回答都会被移除。2026 年初的几个月里，这些回答无法被单独分离，因此这几个月只计入法语数据。
• 客户网站。被追踪公司的网站会从所有排名中消失，无论它们以域名还是品牌名出现，即使只通过子域名被引用也是如此。它们的回答仍保留在样本中：下方的网站排名会上移，分母保持不变。客户提供的公共平台地址（如 LinkedIn 页面）不会因此被移除。
• 文本与个人数据。不发布任何问题、回答、客户名称或用户数据。

原始回答仅保留几周。每个月在原始数据仍然存在时进行汇总：按模型和语言的总量、每个被追踪平台的完整时间序列，以及域名热门列表（当月总体前 25 名，每个模型前 20 名）。较早的月份只保留这些汇总数据。

整个时段的排名通过汇总各月热门列表得出。某个域名如果未进入某月的列表，即使曾被引用，该月也按零计算。热门域名几乎出现在每份列表中，因此排名前列是可靠的；而排名靠后的位置和次数是最低值，对于出现不规律的域名尤其如此。

被追踪的平台，如 YouTube、Reddit、Wikipedia 或 Trustpilot，不受此限制，因为它们的引用每月都会被完整记录。若同一时段内平台页面与域名排名有出入，应以平台页面的数据为完整数字。

每个网址都归属于其可注册域名，即公司实际购买的名称，依据共享的域名后缀参考表公共后缀列表（Public Suffix List）识别。help.example.com 计入 example.com，entreprendre.service-public.gouv.fr 计入 service-public.gouv.fr。细节仍会保留：合并后的行会在下拉列表中列出其子域名及各自的次数。

有两类域名从不合并，因为它们的子域名属于不同的所有者：

1. 网站建设平台和托管服务，其中每个子域名都是独立网站，例如 substack.com 或 wixsite.com 上的博客。
2. 机构性的总域名，其中每个子域名都是一个独立的公共机构，例如 nih.gov、europa.eu 或 admin.ch。

gouv.fr 或 gov.uk 等区域在该列表中充当后缀，因此 impots.gouv.fr 和 service-public.gouv.fr 仍是两个站点。旧网址若重定向到新网址，会并入新网址（service-public.fr 并入 service-public.gouv.fr）；被追踪的平台会汇总其各类网址：twitter.com 和 x.com 计入 Twitter/X。

一个副作用：如果一条回答为同一网站的两个子域名背书某家公司，合并后的域名行会计入两次，而平台数据只计平台一次。

问题每周运行一次；网站会以月度快照更新，快照日期显示在网站上。每份快照都会加入最新一个月的数据，且不会删除历史记录：当同一个月存在两个版本时，回答数更多的版本保留，因此不完整的月份永远不会取代完整的月份。

方法变更（例如新的分组规则）会在下一份快照中应用到每个页面，包括过去的月份，只要其汇总数据允许。

数据由 Sorank 创始人 Thibault Besson-Magdelain 整理。图表背后的所有汇总数据都存放在 sorank.com/data 根目录下的一个文件 data.json 中：整体及各模型的域名和品牌排名、按平台划分的月度系列、按月份、模型和语言统计的回答总数，以及按行业的细分。仅包含计数和比率，不含其他内容。

• 并非 AI 使用情况的普查。数据显示的是 AI 助手在涉及企业和市场时引用哪些来源，而非公众总体上会向它们提出什么问题；拥有更多被追踪网站的行业权重更大。
• 以法语为主。整体数据偏向在法语市场中有分量的来源；英语的基数较小，其他语言则没有数据。这些结果不能原样套用到其他国家。
• 模型在变化。服务商会发布新版本并调整其搜索工具。数据按助手分组，而非按版本分组，因此曲线的变化可能来自模型更新，也可能来自网络本身。
• 回答存在差异。同一个问题问两次，可能得到不同的公司和不同的来源。数量可以平滑这种差异，但范围越窄（单个模型、单个行业、单个月份），波动越大。
• API 回答，地址未逐一核实。公开聊天应用会根据自身设置，可能引用其他页面。被引用的地址未逐一验证：页面可能已失效，或并不包含模型所归属的内容。