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@prolibertine · 2026-10-11 15:59

复旦和上海浦东密码学研究院 10 月 8 号挂了篇 arXiv，测了 10 家 AI 搜索（ChatGPT、Google AI、Perplexity、Grok、豆包、元宝、文心、千问、Kimi、DeepSeek），一共扒了 17211 条引用、6356 个域名。最刺眼的两个数：研究者在公开平台发了一个编出来的概念，7 天内 10 家里有 8 家引用了；另外花 14 美元买了一单 GEO 服务（就是给 AI 搜索做的 SEO），商家 28 分钟在 5 个平台发完 13 篇，一小时内就有一家 AI 搜索把它引用进了答案。 我更在意的是引用有多集中。每家引用最多的前 20 个域名，占它全部引用的 20.5% 到 70.8%，文心最高，DeepSeek 最低。论文测了 22 个跟这些高频域名挂钩的发布平台，15 个注册和发帖门槛都是低或中。还有组对比挺说明问题：发在 AI 偏爱的平台上的一篇文章，效果比 20 多篇发在冷门平台上的还大。 所以这事跟模型聪不聪明关系不大。模型只管从检索回来的页面里挑，检索那层偏爱哪几个站，谁能在那几个站上发帖，谁就能往答案里塞东西。答案底下那几条引用看着又像出处背书，比搜索广告位难分辨多了。 而且各家偏爱的站重合度很低，有解读算了前 20 域名两两的 Jaccard，平均才 0.2 左右。做品牌的没法一套内容打天下，得分平台看。 放到酒上想一下有点头疼。现在消费者会直接问豆包、元宝某款酱酒值不值得买、这个年份是不是真的，要是有人十几块钱就能往几个高引用站上铺一批「内部渠道价」「某省专供版」的帖子，答案里就会带着引用冒出来。酒企以前盯电商比价和窜货，以后大概还得定期去几家 AI 里问问自家产品，看它引用的到底是谁。 论文自己也写了边界：实验是今年 3 到 4 月做的，医疗、金融、政治这类高风险话题排除了，实验帖四周内删了，GEO 购买也只做了一次。一次的结果别外推太多，但这条路是通的。

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