你是否在持续发布新内容？或者在不断更新已有页面，补充新的信息？也可能两者同时在做。

无论如何，你心里一定有一个问题：

你的内容，什么时候才会出现在 AI 搜索结果中？

为了解答这个问题，Tushar Pol团队做了一次实验。

资料来源：Tushar Pol

01 方法说明（Methodology）

Tushar Pol 团队在 Semrush 博客上发布了 81 个测试页面。

作为背景说明：Semrush 博客的 Authority Score（权威评分）为 84，意味着该站点整体质量高、SEO 实力强，并且长期发布与 SEO 相关、表现良好的内容。

也就是说，这批页面是在几乎最优条件下进行测试的。

测试页面设置

发布时间：全部于 9 月上线

内容形式：FAQ 问答型内容

主题方向：围绕 AI 优化与 SEO

跟踪方式

Tushar Pol 团队使用了自研的 Enterprise AIO 工具，在 30 天周期内，持续追踪以下两类 AI 搜索产品是否引用了这些页面：

ChatGPT Search

Google AI Mode

该工具可以：

提交与页面相关的查询

每日跟踪 AI 的回答内容

精确识别哪些页面被作为“引用来源”

02 核心结论（Key Takeaways）

在 30 天的观察期内，Tushar Pol 团队发现了以下几个明显规律：

1. Google AI Mode 引用新内容的速度明显更快

发布 24 小时内：

Google AI Mode 引用了 29 个页面（36%）

ChatGPT Search 仅引用 8 个页面（8%）

Google 的速度是 ChatGPT 的 3 倍以上

2. Google AI Mode 的引用非常“不稳定”

第 1 天：29 个页面被引用

第 6 天：上升至 48 个页面

随后出现波动

到第 30 天，仅剩 21 个页面仍在被引用

3. ChatGPT Search 引用慢，但稳定性强

第 1 天：8 个页面

第 7 天：14 个页面

第 14 天：28 个页面

第 30 天：34 个页面（42%）

一旦 ChatGPT 开始引用某个页面，这些引用通常会被长期保留，并且随着时间推移，新的页面会逐步加入。

4. 两个平台都没有覆盖全部内容

即使 30 天后：

Google AI Mode 单日最高引用：48 个页面（59%）

ChatGPT Search：34 个页面（42%）

大量页面从未被引用

03 Google AI Mode 的表现

Google 在引用新内容方面，明显是最快的。

引用速度概览

发布后第 1 天：

81 个页面中，29 个（36%）被引用

第 2 天：

增至 36 个（44%）

第 7 天：

达到 45 个（56%）

第 14 天：

回落至 39 个（48%）

第 30 天：

仅剩 21 个（26%）

从峰值来看，引用页面数量下降了 50% 以上。

为什么这么快？

一个合理的解释是：域名权威度（Domain Authority）起了关键作用。

SEO 行业内普遍认为，域名权威度所代表的因素（信任度、历史表现、内容质量等）对传统搜索排名至关重要。

从本次实验来看，Google 可能在 AI Mode 中沿用了类似的信号。

换句话说：

如果你的站点权威度较高，Google AI Mode 更可能在短时间内引用你的内容。

但问题也很明显

Google AI Mode 的引用高度波动。

Google 似乎在持续、频繁地重新评估哪些来源值得信任：

今天被引用

下周可能就被移除

在这些数据中，一些页面在被引用一段时间后，突然完全消失。

遗憾的是，目前几乎没有可控手段来干预这一过程。

Google AI Mode Citations

04 ChatGPT Search 的表现

相比 Google，ChatGPT Search 的节奏完全不同。

引用时间线

第 1 天：

8 个页面（10%）

第 2 天：

10 个页面（12%）

第 7 天：

14 个页面（17%）

第 14 天：

28 个页面（35%）

第 30 天：

34 个页面（42%）

核心差异

起步慢

一旦引用，稳定性极高

随时间不断累积新的引用页面

这也是为什么引用页面数量会从第 1 天的 8 个，逐步增长到第 30 天的 34 个。

ChatGPT Search Citations编辑

如果你的目标是 ChatGPT Search 的可见性，需要记住一句话：

要有耐心。引用来得慢，但一旦建立，往往更持久。

ChatGPT Search Citations

05 监测你的 AI 可见性（Monitor Your AI Visibility）

如果你的团队正在为 AI 搜索可见性投入时间和资源，那么你需要一种可靠的方式来判断这些努力是否真的产生了效果。

这正是 Semrush 能提供帮助的地方。

两种解决方案

AI Visibility Toolkit适合中小型企业，用于跟踪在 AI 搜索引擎和聊天机器人中的可见性

Enterprise AIO面向大型组织，用于监测在所有主流 AI 平台上的整体可见性

不要再被动等待几周，猜测你的内容是否被 AI 采纳。从今天开始，系统化地追踪你的 AI 可见性。

上述内容解读

根据《AI 搜索平台多久会引用新内容？》这篇研究文章，我们并不打算简单复述结论，而是从 GEO（生成式引擎优化） 的视角，对其背后的逻辑进行一次拆解。

因为对企业而言，真正重要的并不是：AI 多久会引用一篇内容，而是：AI 为什么会选择引用你，而不是别人。

当我们把 Google AI Mode 与 ChatGPT Search 的引用差异，放入生成式搜索的信任机制中重新审视，会发现一个被大量企业忽视的关键事实——企业官网，正在成为 AI 构建“可信源体系”的核心节点。

基于这一前提，迅企AI 对该研究做出如下 GEO 视角的解读。

01 从 GEO 角度重新理解这项研究

AI 引用 ≠ 收录，而是“信任分配”

这次实验表面上研究的是：

AI 搜索平台多久会引用新内容？

但从 GEO（生成式引擎优化）的本质来看，真正验证的是一件事：

大模型如何在“可信信息池”中筛选可被引用的内容。

在生成式搜索体系中，是否被引用，并不是内容有没有被“看见”，而是：

是否被纳入模型的可信事实候选集

是否具备可复用、可回答、可验证的结构

是否来自权威度足够高的源头

这正是 GEO 的核心目标：让企业内容进入 AI 的“事实层”，而不是只存在于展示层。

02 Google AI Mode vs ChatGPT Search

两种不同的“信任建立机制”

1️⃣ Google AI Mode：

即时信任 + 高频重算

从 GEO 视角看，Google AI Mode 的特点非常明确：

引用速度快

强依赖域名权威度（Domain Authority）

引用结果高度波动

这说明什么？

Google AI Mode 更像是「传统搜索权重体系 + 生成式输出」的延伸。

它在做的是：

快速把“看起来可信”的内容拉进来

持续用新的信号（用户行为、内容一致性、外部验证）进行动态淘汰

结论（GEO 视角）：

权威域名 = 入场券

但内容如果只是“写得像答案”，而不是“真正的事实源”，就会被快速替换

2️⃣ ChatGPT Search：

慢启动 + 长期记忆

ChatGPT Search 的行为逻辑，几乎是另一种体系：

引用慢

一旦引用，稳定性极高

随时间累积新的可信内容

这说明 ChatGPT 更像是在做：

“知识可信度建模”，而不是即时排序。

它更在意：

内容是否具备事实闭环

是否能长期作为某一问题的“标准答案来源”

是否来自可被持续验证的权威站点

结论（GEO 视角）：

ChatGPT 并不是“不收录你”

而是在等待足够多的信任信号完成闭环

03 为什么「官网权威数据引用」在 GEO 中极其关键？

这是 GEO 与传统 SEO 最核心的分水岭。

1️⃣ 在 GEO 体系中，官网的角色已经改变

在传统 SEO 中：

官网 = 流量承接页

重点是关键词覆盖、转化路径

在 GEO 中：

官网 = 事实源（Source of Truth）

是 AI 判断“这是不是可被引用信息”的核心依据

换句话说：

AI 更愿意引用“企业自己公开承担责任的数据”，而不是第三方二手解读。

2️⃣ 为什么 AI 偏好“官网权威数据”？

从模型安全与风险控制角度，原因非常现实：

官网内容 = 企业可追责

数据、白皮书、技术说明 = 可验证

明确主体 + 稳定结构 = 降低模型误判风险

这也是为什么：

AI 更愿意引用

官网技术文档

官方白皮书

企业发布的研究报告

而不是

自媒体二次解读

观点型、情绪型内容

GEO 本质上是在帮 AI“降低引用风险”。

3️⃣ Semrush 实验隐含的一个关键信号

实验中有一个非常重要但容易被忽略的前提：

所有测试页面，发布在一个 Authority Score 为 84 的官网博客上。

即便如此：

Google AI Mode 最终只保留了 26%

ChatGPT Search 最终只引用了 42%

这意味着什么？

就算你是高权威站点，如果内容本身不具备“权威事实属性”，依然会被 AI 放弃。04 GEO 实操层面的三个关键启示

启示一：

GEO 的第一战场一定在官网，而不是平台号

如果官网没有：

明确的问题—答案结构

数据来源、定义、方法论

可长期稳定存在的内容形态

那再多平台曝光，对 AI 来说都只是“噪音”。

启示二：

内容要从“观点输出”升级为“事实输出”

GEO 内容的判断标准不是：

写得好不好

观点新不新

而是：

是否可以被 AI 直接当作答案引用

是否具备“无需再加工”的完整性

启示三：

GEO 是“慢工程”，但一旦建立，复利极强

正如 ChatGPT Search 的表现：

前期慢

后期稳定

引用一旦形成，长期存在

这正是 GEO 的价值所在：

不是抢一波曝光，而是占据 AI 的长期认知位。总结

回到这篇研究本身，它并没有告诉企业一个“快速被 AI 引用的技巧”，而是揭示了其他更重要的事实：

AI 搜索并不会平均对待所有新内容

引用本质上是一种“信任分配机制”

官网与权威数据，正在成为 AI 降低风险时最优先选择的来源

这也意味着，企业真正需要做的，不是追逐短期的 AI 曝光红利，而是系统性地回答一个问题：

如果 AI 要为某个问题给出“标准答案”，它凭什么引用你？

GEO 的价值，正在于此。它不是让内容更“显眼”，而是让企业成为 AI 愿意长期复用的事实源。

当企业开始用这个视角重新审视官网、内容结构与数据发布方式时，才算真正走进了 生成式引擎优化的核心区。

为什么有些企业的内容总能被 AI 引用和推荐，而有些却总是被忽略？

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