2025跨境新排名：AI引用成核心，速抢7级权威！

在当今这个飞速发展的数字时代，中国跨境行业正迎来前所未有的机遇与挑战。特别是进入2025年，随着人工智能技术的日益成熟和广泛应用，传统的数字营销和品牌能见度衡量方式正在经历深刻的变革。过去，我们可能主要通过网站的搜索排名、曝光量和点击量来评估品牌在线上的影响力；而现在，在大语言模型（LLM）驱动的生成式人工智能普及背景下，品牌在AI生成内容中的“引用”和“提及”正成为衡量数字能见度的全新关键指标。对于志在全球市场的中国跨境电商企业而言，理解并掌握如何在AI世界中建立和追踪品牌足迹，已成为提升国际竞争力的必修课。

AI时代：品牌能见度的新范式

每一次当ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot或Google AI Overview等主流AI模型：

• 提及您的品牌名称；
• 引用您的网站链接；
• 直接摘录您的内容；
• 使用您的数据；
• 将洞察归因于您的网站；
• 将您纳入推荐列表；
• 总结您的页面信息；
• 推荐您的产品或服务；

这都意味着您的品牌在LLM的世界里获得了“能见度”。

然而，与传统的搜索排名不同，AI引用并非集中在一个统一的界面中呈现。这就要求我们必须系统性地进行测试、监测、分类和追踪，才能全面了解品牌在AI生态中的表现。本文旨在从中国跨境从业者的视角，探讨如何系统性地追踪AI引用和提及，并为国内相关从业人员提供参考策略。

追踪LLM引用的重要性

LLM引用并非仅是表面上的虚荣指标，它们直接反映了品牌在AI世界中的核心价值和影响力，包括：

• 权威性： AI模型认为您的内容具有专业深度和行业权威。
• 信任度： 模型对您的事实信息和数据表现出高度信任。
• 语义准确性： AI能够准确理解并呈现您的内容核心含义。
• 嵌入稳定性： 您的品牌和内容在AI知识图谱中拥有稳定的位置。
• 相关性： 您的内容与用户查询和AI输出高度相关。
• 实体强度： 您的品牌作为一个独立的“实体”在AI系统中得到清晰识别。
• 内容可验证性： 您的信息来源清晰，易于AI验证和引用。

高频次的AI引用意味着模型：

• 能够深刻理解您的品牌；
• 信任您的事实依据；
• 能够高效检索到您的内容；
• 认可您的专业知识；
• 在生成回答时纳入您的观点和信息。

这正是2025年数字领域中“排名”的全新形式。

LLM引用的两种主要类型

LLM引用主要分为两种形式，两者对于品牌的数字影响力都至关重要。

（一）显性引用（直接可见）

这类引用通常包含：

• 直接的网址链接： AI回答中明确给出您的网站URL。
• 来源卡片： 在某些AI界面中以卡片形式展示引用来源。
• 参考文献链接： 作为参考资料提供，点击可跳转。
• 内联源气泡/脚注式引用： 在AI生成的文本中，直接标明或以脚注形式说明信息来源。

这些显性引用主要出现在：

• Perplexity平台
• Google AI Overview（谷歌AI概览）
• ChatGPT搜索（在提供引用时）
• Bing Copilot（微软AI助手）
• Gemini（在特定总结中）

显性引用相对容易追踪和量化，是品牌AI能见度的直接体现。

（二）隐性引用（无链接的语义提及）

这类引用更具挑战性，但同样重要，包括：

• 品牌名称提及： 在AI生成的文本中直接提及您的品牌名，但未附带链接。
• 引用的定义： AI采用并复述了您网站上对某个概念的定义。
• 段落总结： AI模型总结了您的内容段落，并将其融入答案。
• 列表重用： AI使用了您网站上的列表或清单结构。
• 数据使用： AI使用了您的数据点，但未提供明确的链接。
• 概念归因： AI将特定概念或观点归因于您的品牌或领域。
• 基于您的内容的模型生成解释： AI的解释方式或风格与您的内容高度相似。

AI模型可能在：

• 提取您的核心含义；
• 重用您的内容结构；
• 复述您的专业术语；
• 在推荐列表中提及您；
• 借鉴您的解释风格。

这些行为即使没有直接的链接，也表明模型将您的领域视为可靠的参考来源。隐性引用通常更难追踪，需要通过深入的文本分析和语义匹配技术来识别。

必须追踪的关键平台

为了有效衡量AI引用情况，中国跨境从业者必须全面追踪以下主流生成式AI平台：

• Google AI Overview（谷歌AI概览）
• ChatGPT Search（ChatGPT搜索）
• Perplexity.ai
• Bing Copilot（微软AI助手）
• Gemini
• Claude（间接总结）
• 基于RAG（检索增强生成）的行业垂直工具

每个平台处理引用的方式各不相同，因此都需要单独进行测试和监测。

逐步追踪AI引用的方法

以下是AI能见度专业人士通常采用的完整测试流程，供中国跨境企业参考。

（一）构建查询列表（20-50个测试提示词）

利用专业的关键词研究工具，提取以下类型的查询词：

• 问题类查询： 例如“如何解决[问题]？”
• 定义类查询： 例如“什么是[概念]？”
• 实体类查询： 例如“关于[品牌/产品/人物]的信息。”
• “最佳X工具”查询： 例如“2025年最佳[行业]工具。”
• “X的替代品”查询： 例如“[产品]的替代方案。”
• 商业和信息性查询模式： 涵盖用户可能提出的各种需求。

这些查询将成为触发AI引用您内容的“引爆点”。

（二）每月在所有平台进行测试

每月将上述查询列表中的每个查询，依次输入以下平台进行测试：

• Google AI Overview
• Perplexity
• ChatGPT Search
• Gemini
• Copilot

并详细记录：

• 模型返回的链接；
• 品牌名称提及情况；
• 模型生成的总结内容；
• 段落引用情况；
• 列表重用情况；
• 产品或服务推荐情况；
• 模型回答中的错误信息；
• 模型出现的幻觉（即虚假信息）。

（三）对引用进行分类

对每个LLM输出，必须明确其引用类型：

显性引用

• 带有链接
• 带有来源卡片
• 带有归因说明
• 带有来源标签

隐性提及

• 品牌名称被提及
• 模型解释中使用了您的内容
• 您的定义被复述
• 模型使用了您的数据点
• 模型推荐了您
• 模型将您与特定主题关联

（四）记录引用位置和上下文

引用出现在什么位置？这对于评估引用的强度至关重要：

• 首要来源
• 中间位置来源
• 最终总结部分
• 脚注
• 内联参考
• 推荐列表
• 产品比较
• 常见问题（FAQ）回答
• 定义回答
• “根据[您的品牌/网站]”的声明

上下文信息能够揭示您的内容在AI知识体系中的嵌入强度和可见性。

（五）长期追踪实体稳定性

定期询问AI模型以下问题：

• “什么是[您的品牌]？”
• “谁拥有[您的品牌]？”
• “[您的品牌]是做什么的？”

如果这些问题的答案在数月内保持准确和一致，则表明您的品牌实体具有强大的可见性。如果答案出现漂移或不一致，则可能意味着您的品牌语义稳定性存在问题，需要进行优化。

（六）追踪竞争对手的引用情况

通过对竞争对手的AI引用进行追踪，您可以：

• 了解AI模型信任哪些信息源；
• 了解AI模型认为哪些内容具有权威性；
• 明确您需要在哪些主题上加强内容建设；
• 发现您的品牌实体在特定领域存在的不足。

如果竞争对手在您关注的主题集群中频繁出现，而您却没有，这表明存在紧急的AI能见度差距。

（七）每月编制AI能见度报告

定期汇总并追踪以下数据，形成您的AI能见度仪表盘：

• 引用频率（显性引用+隐性提及）
• 缺失的查询（即您的内容未被引用的相关查询）
• 误报或不准确的提及
• 检测到的幻觉信息
• 竞争对手的引用情况
• 品牌实体的漂移情况
• 内容总结的准确性

这份报告将成为您长期评估AI表现和优化策略的重要依据。

如何通过优化策略加强AI引用

追踪引用只是工作的一部分，更重要的是如何提升引用率。中国跨境企业可以通过以下策略，优化内容和技术基础，从而增强AI引用：

（一）网站技术优化：提升机器可读性

通过优化网站技术基础，可以显著增强AI模型的抓取和理解能力：

• 结构化数据： 确保网站使用清晰的Schema标记，帮助AI理解内容结构。
• 规范化信号： 维护URL卫生，避免重复内容，提供清晰的权威页面信号。
• 事实一致性： 确保网站上所有事实信息保持一致，减少AI误读。

更清晰的信号意味着更高的检索率，进而带来更多的引用。

（二）关键词策略：定位高引用主题

利用关键词研究工具，发掘那些AI模型倾向于引用的高价值主题：

• 定义类内容： 对行业术语、产品功能进行清晰准确的定义。
• 比较类内容： 提供产品、服务或解决方案的对比分析。
• “最佳工具/产品”列表： 编制特定领域的优质产品或工具清单。
• “操作指南”： 提供详细的步骤说明和教程。
• 信息中心： 创建涵盖广泛相关信息的主题聚合页面。

这些类型的内容往往更能吸引AI模型的引用，成为品牌的“引用磁石”。

（三）内容创作：生产清晰、分段的内容

在内容创作时，注重以下几点，以提升AI的提取和重用效率：

• 字面定义： 提供简洁明了、无歧义的定义。
• 清晰结构： 使用标题、副标题、列表等，使内容结构清晰。
• 可扫描列表： 将信息以易于阅读和提取的列表形式呈现。
• 答案优先段落： 在段落开头直接给出核心答案，方便AI抓取。
• 强大的实体框架： 围绕品牌、产品等实体构建内容，强化其在AI世界中的认知。

这种创作方式能够显著提高AI模型提取和重用内容的效率。

（四）搜索引擎结果分析：理解AI引用偏好

通过分析搜索引擎结果页（SERP），可以洞察AI模型的引用偏好：

• 事实锚点： 观察哪些事实信息常被引用。
• 主导实体： 识别在特定主题中占据主导地位的品牌或实体。
• 预期结构： 了解AI模型在某个主题上偏好的内容结构。
• 常见引用源： 分析谷歌AI概览等会引用哪些类型的网站。

借鉴AI模型已经信任的内容模式，可以帮助您的内容更容易被引用。

（五）外部链接建设：强化站外公信力

强大的外部链接（backlinks）是提升品牌权威性和AI引用率的关键因素：

• 域名权威： 拥有高权威的域名。
• 受信任来源引用： 获得行业内受信任网站的引用。
• 反向链接确认专业性： 高质量的反向链接能证实您的专业知识和内容价值。

AI模型在一定程度上会复制基于链接的信任信号，因此高质量的外部链接有助于提升您的AI引用。

AI引用成熟度模型（ACMM）

这是一个评估品牌AI能见度进展的新模型，共分为七个等级：

（一）一级：隐形
在AI模型中没有引用、没有提及、也没有召回。

（二）二级：隐性存在
AI使用了您的内容含义，但未提及您的品牌。

（三）三级：品牌提及
您的品牌名称在AI输出中出现，但未附带链接。

（四）四级：混合引用
在不同AI平台上获得了一些显性引用。

（五）五级：持续引用
您的品牌内容被多个AI模型定期引用。

（六）六级：嵌入式权威
即使未被直接引用，您的内容也能影响AI答案的形成。

（七）七级：主要参考来源
AI模型持续地：

• 引用您的内容；
• 准确定义您的品牌；
• 推荐您的产品或服务；
• 重用您的内容；
• 将您归类为顶级实体。

这相当于在生成式AI世界中占据了绝对的主导地位，对于中国跨境企业拓展国际市场具有里程碑式的意义。

构建AI引用追踪仪表盘（模板）

您的AI引用追踪仪表盘应包含以下关键要素：

• 查询列表
• 测试模型
• 测试日期
• 显性引用数量
• 隐性提及数量
• 内容总结重用情况
• 定义准确性
• 检测到的幻觉信息
• 竞争对手引用情况
• 品牌能见度得分

这将成为您长期跟踪AI表现的“性能曲线图”。

结语：引用是2025年新的排名标准

在生成式AI时代，我们需要重新思考“我在哪里排名？”这个问题。更准确的提问应该是：“AI是否足够信任我，以至于愿意引用我的内容？”

AI引用和提及，共同传递着品牌在数字世界中的核心价值信号：

• 信任度
• 权威性
• 准确性
• 主题深度
• 实体强度
• 含义清晰度
• 品牌稳定性

中国跨境从业者必须像追踪传统搜索排名一样，系统地追踪AI引用。因为在2025年以及更远的未来，AI模型驱动的搜索环境中，引用才是衡量品牌能见度最真实的标尺。积极拥抱这一变化，将能帮助中国品牌在全球AI生态中建立更强的存在感和影响力。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2025-ai-cite-new-rank-get-level-7-power.html