AI 可见度报告 · The Clinic

This is a sample report, with the client's identity removed. Every number, quote and finding below came from an actual run. We replaced the business name, its domain, its street address, its phone number and the names of the people who work there. We also removed detail that belongs to third parties the AI happened to name — other clinics' addresses and phone numbers, and the names of individual practitioners — and we rounded the client's review count. Everything else is exactly as it was generated, including which competitors the AI named and what it got wrong about them. That is pseudonymisation, not anonymity: someone who already knows this market could work out who it is. We publish it this way rather than not at all, because a sample nobody can inspect is not a sample.

theclinic.example - Med Spa, Concierge Primary Care, Skincare Products - Nashville

生成时间 2026-09-02 10:13 UTC · 我们问了 Gemini 和 Claude

结论

你买这份报告，是为了弄清一件事：现在值不值得在 AI 可见度上花钱、花心思？下面是我们的答案，摆在所有证据前面。得出它的规则公开在 /method，而且是机械的——同样的数字永远得出同样的结论。

你基本上是隐形的，但原因看起来都不贵。 我们找到 14 处值得修的地方，而且证据显示助手其实已经能读到你的材料——它们是拿着你的材料去推荐了别人。这个位置比感觉上要好。

我们有多确信：低。 整个测试里你只被点名 3 次。提及数低于 20 次左右，一个百分比会因为一条回答就大幅跳动，不值得引用——这不是我们定的规则，是 Trakkr 公开的那条，也是这个行业里唯一一条公开的同类规则。所以下面的内容，看方向就好，任何单个百分比都当软数据看。 另外，这次有 1 个环节没能在你这里跑起来——见附录 A——所以这个结论建立在一次不完整的测量上。

这份报告不回答什么

放在第二页，在你读到任何付了钱的内容之前。因为接下来一个月最容易白费的方式，就是以为这份报告告诉了你它其实没说的事。下面每一条，这个行业里的别家报告都乐意暗示自己覆盖了。

• 你是在上升还是在下降。 这是某一天的一次测量，没有「之前」。我们不画箭头；谁手里不到一个月的历史就给你画箭头，你应该怀疑他。
• 接下来你做的事有没有造成变化。 做了事和数字动了可以同时发生，但不等于前者导致了后者。要证明因果，需要一个受控的前后对照，那不是你买的这个东西。
• 被点名会不会让你赚到钱。 今天没有人能严谨地把收入归因到一次 AI 提及上。3.1 节按提问的人离下单有多近，把你的可见度拆开——这是现有最诚实的替代指标，但它仍然只是替代指标。
• AI 给你带来了多少流量。 我们看不到你的分析后台。第七节告诉你怎么自己免费测，大概半小时。那是这整件事里唯一确定的数据，我们宁愿你手上有它，也不希望你在任何事情上只听我们的。
• 有多少人在问。 有工具在卖这个数字。它是不可知的——助手不公布查询数据——那些估算是拿搜索量建模出来、再当成需求端上桌的。我们拒绝印这样一个数。
• 你的同行下个月会在什么位置。 3.3 节那张表是一幅动态画面的定格。

它回答的是什么，写在第一页；附录 B 里的 75 条回答放在那里，是为了让你能核对这两者之间的每一步。

你的分型（决定了这份报告怎么做）

它决定了我们问哪些问题、跑哪些检查。任何一行不对，这份报告瞄准的就是另一家公司——告诉我们，我们重跑。

这份报告怎么读

下面有些是我们量出来的，有些是我们的看法。你应该随时分得清是哪一种，所以标题里就写着：

• 第一到第四节和那个结论，是 AI 实际说过的话的统计。同样的方法再跑一次，数字应当一致。每一个数字都能翻到报告最后，找到那条原话。
• 标题里写着「我们的判断」的，是我们在给看法——先修哪一项，以及第六节。你完全可以不同意。
• 标题里写着「背景资料」的，根本不是关于你的：第七、第八节讲的是你自己怎么盯这件事，以及市面上的行价。两者在报告日期上成立，之后会变。

一、摘要

核心数字

只在回答文本里搜你名字的工具，报的是上面第一个数。逐条读回答、判断它到底有没有把你推给客户，才是这份报告里其他所有数字的来源。这两行分开印是有意的：第二组问题本来就把你的名字递给了助手，回答里重复一遍说明不了任何事，把这些也数进去的工具，是在给自己判卷。

一句话结论

54 条回答里，The Clinic 被点名 3 条（5.6%）；在同样这些问题上，另外 137 家商家被点名顶替了你。

最值得先知道的一条

不联网就回答的那几个助手，不知道你的存在。直接点名问它们，它们没有说「我不知道」——它们编了一个答案："The Clinic is a first-person exploration/adventure game." 只有那个先查网页再回答的助手点过你的名，而且是在它的 18 条回答里点了 3 条。

二、AI 眼里的你是谁

2.1 事实核查：它说你的那些话是真的吗

我们问了 5 道点你名的问题，记录了 15 条回答，然后把里面每一条可核查的说法拿去和你自己的网站比对。这 5 道题里有一道是专门为这一节写的——它要求助手对你的具体细节给出承诺，这样一个错的说法会在这里暴露出来，而不是躲在一个含糊的回答后面。

错误或已经过时的说法

Checked against your own website only. If your site is out of date, a claim marked wrong may be the site's fault, not the AI's - which is itself worth knowing.

2.2 不去查你，它知道些什么

这些助手里，有的先搜网页再回答，有的凭记忆回答——就像你在街上随口问一个人。下面两行之间的差距，就是「能被找到」和「被知道」之间的差距。

2.3 它用什么词形容你，又用什么词形容它转而推荐的人

被点名，和被夸着点名，是两回事，上面所有数字量的都只是前者。一家每次都被当成便宜选项推荐的店，和一家每次都被当成城里最好的店推荐的店，在这份报告的其他每一处都得分相同。

这里每一个短语都是从我们记录下来的回答里原样抄出来的；你可以在附录 B 里逐条找到。提取过程还产出了 1 条不在记录文本里的，我们丢掉了。

它怎么描述你

它怎么描述它转而推荐的那些商家

三、客户问起来的时候，AI 说了谁

3.1 你出现在哪些地方，那些人离下单有多近

先看最后一列，再看百分比。一个混在一起的可见度总分，是这个行业里最容易误导人的数字，因为它把「有人马上要买」的问题和「没人在买任何东西」的问题平均在了一起。

你的可见度实际值多少

凡是真正长期盯过这件事的人，抱怨都是同一句：提及变不成访问。有个站长测下来，五十天里大约 8,000 次引用，每天带来一到两次访问。这个落差不神秘：那些引用大多落在读者只是在了解、不是在挑人的问题上。所以我们不给你一个总分，而是告诉你你的可见度实际落在哪里。

你总共被点名 3 次，其中 3 次面对的是在挑用谁、或者准备预约或下单的人。

我们给你的是次数、不是百分比，因为在这个样本量下百分比就是演戏——一次提及落到别处，数字就跳几十个点。结论那一页里 20 次提及的那条规则，在这里同样适用。

就方向而言，这是两种「数据太薄」里较好的那一种：你手上这一点可见度，落在能变成客户的那一端。

3.2 逐题看

你在哪里被点到了

你在哪里没被点到，被点到的是谁

3.3 你出现的频率，和所有人放在一起看

在那些没有点你名的问题里，有 137 家不同的商家被端到了客户面前。你是其中 3 次——占全部点名的 1.3%。同一条回答里重复多少遍，一家商家也只算一次。

3.4 再问一遍，答案还成立吗

你挑了三道最要紧的问题，我们每道各问了 3 次。只有这三道重复，而且只在 Gemini（联网搜索） 上重复：会去搜网页的助手，答案才可能在两次之间变化，所以在其中一个上重复，就能看出你的答案会不会变。

3.5 被引用了，但没被推荐

有 3 条回答读了你的网站。其中 3 条真的把你推给了客户。当来源和当选项是两回事，中间这段差距本身就是一个问题：内容好到值得引用，没好到值得推荐。

每一条读了你网站的回答，都点了你的名。

3.6 是谁在替你回答

这些是助手在回答你这些问题时真正打开并读过的网站。关于你这个市场的答案就是从这里来的，它比任何一个没人引用的目录站都更能说明力气该往哪儿花。

四、技术与本地检查

4.1 我们在你网站上发现了什么

按对「AI 能不能用你的页面」的影响排序，不按好不好修排序。我们不在这里数检查项：查了哪些的清单在附录 B，欢迎你自己核对。

这里没有需要救火的东西。在我们扫过的中小企业网站里，这不常见。

值得修

值得做，不做也没大碍

查过了，不用管

4.2 从你自己的网站上看，你是谁

谷歌把这套东西叫 E-E-A-T——亲历、专业、权威、可信。谷歌另外还说了两句话：E-E-A-T "isn't a specific ranking factor"（本身不是一个排名因子），以及 "of these aspects, trust is most important"（这几项里，可信最重要）。所以这里没有什么谷歌分数可报，谁给你看一个，那是编的。我们查的东西更窄，而且每一行你都能自己核：谷歌公开了一套自查框架，问的是这内容由谁做的、怎么做的、为什么做，我们看的就是你的网站能不能用机器读得到的形式回答这几个问题。助手在被问到「这家是不是一家真公司」的时候，干的就是这件事。

你的站涉及健康、钱或者安全——谷歌管这叫 "Your Money or Your Life"（性命攸关）类话题。谷歌对这类站的要求更高，我们也一样：这里要进最高一档，还必须写明一项资质。

你落在哪一档: 到了一半 — 助手能看出你存在，但也就到此为止了。

可信的底子是有的。缺的是那些能把“这是家真公司”变成“这家就是我要点名的”的证据。

这里面有两项不在你自己站上查——你被收录在哪些平台，以及在你管不着的地方别人是怎么说你的。

只看有没有，不看好不好。我们记录的是「站上声称了一项资质」，不评价这项资质含金量高不高，也不去注册机构核实它是否属实。那是另一个产品；假装我们做了，就成了这份报告一直在避免的那种事——把观点当成测量来卖。

4.3 本地检查

NOT MEASURED. We ask the AI from a server, so it does not know where the person asking is standing. What we measured is whether you are named when somebody says "Nashville" out loud. A real customer asking on a phone may get answers weighted toward whatever is closest to them. No tool that is not running on that person's phone can measure this, including the paid ones.

A. 你的 Google 商家资料

B. 你的评论情况

Google returns at most 5 review texts per listing, so anything read from review wording is based on those 5, not on the full total.

先修这个——它正在让你损失

值得修

值得做，不做也没大碍

查过了，不用管

C. 你还出现在哪里

一个站点一行，每行都写明我们是怎么查的。写着「无法确认」的，是我们在门口就被挡住了——不等于你不在上面。

五、可以做什么

按「效果对力气」排序。第一个标题下面的每一项，不用开发也能做。

先做：正在让你损失的

1. 不联网回答的助手，用你的名字讲了另一家公司

我们点名问你的那些问题里，有 2 条回答讲的根本不是你。不是把你的情况说错了，是另一家碰巧同名的机构。助手不检索网络的时候，手里只有它记住的东西，而它记住的是对方。要修这件事，按顺序三步：

1. 在你的 Organization 结构化数据的 description 里，以及首页第一行，写一句消歧的话：你做什么、在哪里、以及你不是什么。
2. 把助手不检索时唯一能依赖的实体档案建起来。我们查过，这几个你一个都没有：Wikidata、LinkedIn 和 Wikipedia。
3. 给每一位执业者或主理人在站内建独立实体，并用 sameAs 指向他们在本报告已经出现过的那些站点上的主页。

证据：Gemini（凭记忆）: critically acclaimed video game, What Remains of Edith The Clinic; Gemini（凭记忆）: The Clinic is a virtual clinic dedicated to providing accessible, affordable, and high-quality ADHD care for children and adolescents.

一点提醒：光靠你自己的网站修不好这一条。答错的那个助手，从头到尾没打开过你的网站——这正是它和这张清单上其他每一条的区别。

2. 在「best place for chemical peels Nashville」这道题上，AI 点名的每一家都是「Doctor」，而你的商家资料写的是「Spa」

主类目是本地搜索里分量最重的单个字段：它决定了你会不会被放进某一份候选名单里。我们问的 2 道题从你旁边走了过去，一次都没点你的名，而被点名的那些商家几乎都归在「Doctor」下面。你确实把「Doctor」挂在了副类目上，所以这不是「缺一个类目」的问题，是排序的问题。谷歌最看重的是主类目，而你的主类目写着「Spa」。面对那些主类目就写着这一行的商家，副类目托不住你。你得决定：最想让 AI 因为哪一门生意点你的名。如果就是这一门，那么在 Google 商家资料后台改主类目是五分钟的事，也是这份报告里回报最高的一处改动。

证据：questions: best place for chemical peels Nashville | where can I find medical grade skincare Nashville || named there: Nashville Skin: Comprehensive Dermatology Center, Vanderbilt Cosmetic Dermatology, Garza Plastic Surgery, Amaka Aesthetics - Dr. [name removed] || your categories: Spa (primary), skin_care_clinic, doctor, medical_clinic, health, point_of_interest

一点提醒：改主类目会影响你现在已经赢下来的那些。把旧的那个留在副类目里，别删掉，然后观察两到四周。

其次：这个月值得做的

3. 你的 AI 指引文件是建站平台写的，不是你写的

你的 4 个 AI 指引文件里，有 4 个是 Shopify 自动生成的，不是你写的。多数老板根本不知道它们存在。而它们正是别家公司的 AI agent 会读到的那份自我介绍。更糟的是，它们让 AI 购物 agent 去 shop.app，而不是来你这里。说个规模：基准里有这个文件的 9 家头部品牌，其中 6 家发出去的就是一模一样、一个字没改的模板。

证据：/llms.txt (4287b, Shopify); /llms-full.txt (4292b, Shopify); /agents.md (4244b, Shopify); /AGENTS.md (4244b, Shopify)

4. 你的机器可读数据里还留着模板占位符

有些值在建站的时候就没被替换掉。机器读到的是一个根本不存在的地址，同一段里的其他内容也跟着不可信了。

证据：image: https://theclinic.example/path-to-hero-image.jpg; logo: https://theclinic.example/path-to-logo.svg

5. 你的名称、地址、电话在各处对不上

你 Google 商家资料上的街道地址（[address removed]），在我们读过的页面上没有以文字形式出现。如果它只在图片或者地图组件里，机器读不到。

证据：Google: [phone removed] / [address removed], Nashville, TN, USA

6. 你的评论里没提到你想被找到的那些东西

Google 返回的那几条评论样本里，没有一条提到：Concierge Medicine, Injectables, Fillers, Microneedling, Laser Hair Removal, Serums, Cleansers, Concierge primary care services。机器判断一家商家到底在做什么，评论是主要依据之一。这不是让你去买评论：下次有满意的客户主动开口，请他写清楚你替他做的具体是哪件事。

证据：covered: Botox, SKINVIVE, Chemical Peels, Skincare | Google returns at most 5 review texts per listing, so anything read from review wording is based on those 5, not on the full total.

7. 有 4 个站点你不在上面，而关于你这个市场的答案就是从它们身上拼出来的

这不是泛泛的目录站清单——这些是助手在回答你那些问题时真正打开并读过的站点，而它们没有一个有关于你的页面：nashvilleexplored.com（本地榜单，4 条回答用了它）、styleblueprint.com（本地榜单，3 条回答用了它）、nashvillepsi.com（看不出是哪一类，3 条回答用了它）、partnermd.com（看不出是哪一类，2 条回答用了它）。两类站点要做的事不一样。本地榜单或编辑评选是某个人写的一篇文章：找到那篇文章、找到编辑，问清楚要被收录需要什么。目录站是你自己提交的，通常免费，十分钟左右。先从喂出回答最多的那一个开始。另外有一件事不用做：喂出这些答案的站点里，有 1 个是通用权威内容站（clevelandclinic.org）。你上不去，也不该去试。它们出现在这里说明的是：客户问你这个领域的科普问题时，助手翻的是教科书——你自己的科普内容没有进到那一层。

证据：取自 3.6 节里被引用最多的 12 个域名。你自己的网站在 8 条回答里被引用。另外查过、同样没有你的：Yelp (yelp.com): No Yelp profile or page was found for 'The Clinic' in Nashville. Search results showed information for 'The The Clinic' restaurant and a Birdeye profile for 'The Clinic', but no Yelp presence.; LinkedIn (linkedin.com): No direct LinkedIn company page or profile for 'The Clinic' was found in the search results. Some results mentioned 'The Clinic' in other contexts or had LinkedIn sharing options for articles about 'Hi, Fin; Trustpilot (trustpilot.com): No direct Trustpilot profile for 'The Clinic' was found in the search results. Other review sites were found, but not Trustpilot.

再次：有空的时候做

8. 你的价格人看得懂，机器读不懂

我们读的 26 个页面里，有 26 个在某处写了数字，所以你收多少钱这件事，人是能从页面上看到一部分的。助手用不了：你的结构化数据里没有 Offer、PriceSpecification，也没有 priceRange，站上没有任何一处用机器可读的方式说明「这个数字是那个东西的价格」。于是「这个多少钱」的答案，就只能从别人那些能被解析的数字里拼出来。要做的只是把页面上已经有的东西标注一遍，不用新写什么，也不用重新决定什么。助手照样回答了价格问题：录下来的回答里有 6 处价格说法，没有一处的来源是你。

证据：26 个页面里有 26 个写了数字; Offer: 无, PriceSpecification: 无, priceRange: 无

一点提醒：公开什么价格是一个生意上的决定，不只是技术决定。这条发现说的是：这个决定现在正在被别人——那些公开过数字的人——替你做。

9. AI 指引文件里的链接是坏的

那些文件里一共声明了 11 个地址，其中 1 个打不开，1 个跳去了别处。给一个 AI agent 一份坏地址清单，比什么都不给还糟。

证据：https://theclinic.example/api/ucp/mcp -> HTTP 404

10. 站上没有任何东西证明这些活真的干过

没有客户评价，没有评论，没有案例，没有作品集，也没有实拍。这就是谷歌后来加在 E-E-A-T 最前面的那个「亲历」——证明这件事你干过，而不只是提供这项服务。助手在解释「为什么点了这一家的名」的时候，引用的往往就是这类页面。

证据：no proof-of-work pages found

11. 8 个页面没有主标题

26 个页面里有 8 个没有 <h1>——就是说明「这页讲什么」的那个标题。值得补，但不急：我们对标的 34 家头部品牌里，有 13 家同样有页面不写。

证据：/collections/all, /collections/oily, /collections/acne, /collections/aging, /collections/treat, /collections/merch

12. 你声明的社交账号，不是你在用的那些

站上用 sameAs 告诉机器「这些账号也是我」，但列出来的账号和你自己页面里链出去的对不上。这份清单的全部意义，就是让机器确认你在各个平台上是同一个主体；指着错的账号，等于什么都没做。

证据：instagram.com: declares The Clinic, but your pages link to The Clinic; facebook.com: declares The Clinic, but your pages link to theclinicspa

13. 页面里写死了一个手打的评分

页面声明了一个 5.0 分的评分，说是来自 355 条评价，但背后没有任何评价内容。手打的数字永远不会自己更新，时间一长就过时了；而且搜索引擎一般不信一个网站自己给自己打的分。通常直接删掉更好，让你的 Google 商家资料去说。

证据：{"ratingValue": "5.0", "ratingCount": "355"}

14. 你的营业时间和你自己网站上写的对不上

Google 和你的网站写的营业时间不一样。不管错的是哪一个，总有一个正在把客户送到一扇关着的门前；而一份不完整、自相矛盾的商家资料，被用到的机会也更少。

证据：Monday: Google says 8:00 – 11:00 AM, 12:00 – 6:00 PM, the site says 09:00-18:00; Tuesday: Google says closed, the site says 09:00-18:00; Wednesday: Google says 8:00 – 11:00 AM, 12:00 – 6:00 PM, the site says 09:00-18:00; Thursday: Google says 8:00 – 11:00 AM, 12:00 – 6:00 PM, the site says 09:00-18:00; Friday: Google says 8:00 – 11:00 AM, 12:00 – 5:00 PM, the site says 09:00-15:00

六、参考做法 —— 这是我们的判断，不是测量数据

本节是我们对证据的解读，不是测量结果。当成一个你可以不同意的意见来看。

这是通行做法，不是关于你的发现。放在这里，是因为上面那些动作很具体，看看它们在整体里的位置会有帮助。

仍然有用

• 把 Google 商家资料填满、保持最新——本地类的答案，绝大多数是从这一条记录拼出来的。
• 请满意的客户在评价里写清楚他买的是哪一项服务。评价会被当成「你到底在做什么」的证据来读。
• 去登记那些已经出现在你这个市场的答案里的站点，而不是泛泛地登记目录站。
• 把价格或价格区间公开出来。关于多少钱的答案，是从那些真写了数字的人那里拼出来的。

已经不值得花力气

• 买链接。
• 为了发而发内容。
• 堆关键词密度。

七、半小时内拿到你自己的确定数据 —— 背景资料，不是关于你的结论

本节没有一条是关于你的结论。它讲的是你自己去哪里看、市面上做这些要花多少钱——两样你都能自己核实，也两样都只在这份报告的日期上成立。

我们量的所有东西，都是 AI 说法的一个样本。这部分你不自己跑一遍查询就拿不到，所以你为它付了钱。但还有第二种数据是确定的而不是抽样的——AI 爬虫在你站上到底做了什么、到底来了多少流量——这些你今天就能全部免费拿到，不需要我们。没有人卖你这一页，因为它帮不了他们卖东西给你。这是这件事情上最有用的半小时。

第 2 步要用的那段正则。 整段复制——GA4 会照原样接受，而且抄了也不花钱：

chatgpt\.com|chat\.openai\.com|perplexity\.ai|claude\.ai|copilot\.microsoft\.com|gemini\.google\.com|bing\.com/chat|you\.com|poe\.com

把这 4 件事做完，你就有了一样任何报告都给不了你的东西：关于你自己网站的、数出来而不是估出来的数字。如果它们和这份报告里的任何内容冲突，信它们，别信我们。

八、哪些你自己能做，哪些真的要花钱 —— 背景资料，不是关于你的结论

本节没有一条是关于你的结论。它讲的是你自己去哪里看、市面上做这些要花多少钱——两样你都能自己核实，也两样都只在这份报告的日期上成立。

这个行业里最常见的亏钱方式不是什么都不做，而是为一件改设置的活儿付了四位数。所以下面把第五节的清单按「谁来做」拆开，再告诉你市面上真实的行价——这样你如果真要找人，也知道一个报价什么时候离谱。

这些你今天自己就能做，不花钱

不用开发，不用代理商，不用工具。用的都是你本来就有的账号。

• 站上没有任何东西证明这些活真的干过
• 在「best place for chemical peels Nashville」这道题上，AI 点名的每一家都是「Doctor」，而你的商家资料写的是「Spa」
• 你的名称、地址、电话在各处对不上
• 你的营业时间和你自己网站上写的对不上
• 你的评论里没提到你想被找到的那些东西
• 有 4 个站点你不在上面，而关于你这个市场的答案就是从它们身上拼出来的

这些交给平时更新网站的人就行

在你的 CMS 里、一个插件里，或者网站根目录下的一个文本文件。如果你按小时付钱请人维护网站，这是一小时的活儿，不是一个项目。

• 你的价格人看得懂，机器读不懂
• 你的 AI 指引文件是建站平台写的，不是你写的
• AI 指引文件里的链接是坏的
• 8 个页面没有主标题

这些需要能碰代码或服务器的人

是真的技术活。量不大，但不是一个设置页面能解决的。只有这一组，找人报价才算合理。

• 不联网回答的助手，用你的名字讲了另一家公司
• 你的机器可读数据里还留着模板占位符
• 你声明的社交账号，不是你在用的那些
• 页面里写死了一个手打的评分

市面上的行价（2026-09-02 查到的）

下面是我们自己一条条打开查过的公开价格，这样一封开口就要你 $3,000 做审计的陌生邮件，你能一眼看出它是什么。这个市场的价格差出大约五十倍，而做的往往是同一件事。

价格是在这份报告的日期上查的，会变。重点是这个区间的形状，不是其中某一个数字。注意表里最贵和最便宜的那两档，买到的交付物大体相似——这是这一页上最有用的一件事。

我们的建议，尽管它不利于我们自己

先把第七节里免费的事、以及上面「你自己能做」的那几项修完，然后等一个月，看你自己的分析数据。如果什么都没动，而上面那组技术项又是空的，那这就不是 GEO 的问题，再多 GEO 的钱也解决不了。免费的事都还没做就先签一个按月的顾问费，正是这个行业里钱被浪费掉的方式。

附录 A：本次测量的局限

在按上面任何一条行动之前，请先读这里。

1. 结果都是未登录状态下拿到的。登录用户看到的可能不一样。
2. 我们量的是 AI 会不会说出你的名字，不是有多少人问过。
3. 我们不把收入归因到 AI 提及上。这件事目前没有人做得到。
4. 所有结论只在它标注的那个日期上成立。
5. 只有你最在意的那三个问题问了不止一次，其余的都只问了一遍。
6. 没有跨天采样——整轮跑在同一个会话里完成。
7. Google AI Mode 并非在所有市场都能用。
8. 23 个问题是抽样，不是普查。方向是真的，具体百分比要当成约数看。
9. ChatGPT、Google AI Overviews 和 Google AI Mode 没有被查询。这里的一切说的都是 Gemini 和 Claude，而一个助手上的答案不能可靠地推到另一个助手上。

这次没能跑起来的方法环节

这份报告测了哪些本地排名因素

站外那张表怎么读

Sites that refuse automated visitors are recorded as unconfirmed, never as absent. Where you see unconfirmed, we were stopped at the door, not told you were not there.

这份报告测的是：有人提问的时候，AI 助手会不会点你的名。它不预测收入，也不承诺排名。每一条建议都对应上面列出的证据。

METHOD v1.0 - BENCH-2026-08-34 - 2026-09-02 10:13 UTC - gemini-2.5-flash / claude-sonnet-4-5