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深入洞察：AI模型引用行为探秘——ChatGPT与Perplexity的搜索策略差异解析

在瞬息万变的全球数字营销与内容生态中，人工智能（AI）助手的崛起正深刻改变着用户获取信息的方式。尤其对于广大出海企业和跨境电商卖家而言，理解这些AI模型如何消化并呈现信息，已成为制定有效内容策略的关键。新媒网跨境获悉，一项来自知名数据分析机构Ahrefs的深度研究，为我们揭示了AI助手，特别是ChatGPT与Perplexity，在引用信息源方面的独特行为模式。该研究发现，尽管ChatGPT被证实会抓取谷歌的搜索结果，但其最终引用来源与谷歌原生搜索结果的匹配度却出人意料地低；反观Perplexity，其引用行为则与谷歌高度趋同。

我们都知道，像ChatGPT这样的AI助手会访问谷歌和必应等搜索引擎的索引，以检索用于生成回应的URL。但它们具体是如何操作的呢？为了探明这一点，Ahrefs开展了一系列实验，旨在考察AI助手引用的URL与在谷歌上搜索相同主题时发现的结果之间的关系。

研究方法：多维度查询模式下的数据比对

Ahrefs的研究团队，在数据科学家Xibeijia Guan的带领下，采用了多元化的查询类型进行实验，以期全面解析AI助手的信息处理机制。

在此前的研究中，Ahrefs已利用其品牌雷达（Brand Radar）工具，分析了信息型长尾查询（非常长、非常具体的查询，类似于用户在ChatGPT中输入的自然语言问题）以及“扇出查询”（与原始长尾查询相关的中等长度提示）在AI与搜索结果之间的引用重叠情况。

而在2025年9月公布的最新研究中，Ahrefs将焦点转向了经典搜索引擎优化（SEO）领域的“短尾关键词”，这些关键词通常是极短、极具体的“核心词”，涵盖了信息、商业、交易和导航等多种用户意图。通过这种查询类型，可以最清晰地展现AI引用与谷歌结果的追踪关系。

研究人员选取了3311个具有代表性的短尾关键词样本，并分别将其输入到ChatGPT、Perplexity以及谷歌搜索结果的前100名页面中，旨在深入分析AI与搜索引擎在引用来源上的重叠度。

以下是一些不同意图的短尾关键词示例：

核心发现一：ChatGPT与谷歌的“距离”——低重叠率之谜

如果说有什么类型的查询最有可能与谷歌的结果紧密对齐，那无疑是短尾查询，因为这是我们传统的搜索习惯。然而，Ahrefs的研究结果却出乎意料。

数据显示，在短尾查询中，ChatGPT引用与谷歌搜索结果前100名页面的URL重叠率仅为20.69%，而在谷歌搜索结果前10名中，这一重叠率更是骤降至10%。尽管短尾查询的引用重叠率（10%）略高于扇出查询（6.82%），但与预期中的直接复制谷歌搜索结果相比，这一重叠度仍然显著偏低。

这一发现尤为令人不解，特别是考虑到OpenAI（ChatGPT的开发者）和Perplexity已被证实通过第三方供应商抓取谷歌的搜索结果。这表明，即使AI模型获取了谷歌的数据，它们在最终引用和排序时，也采用了自身的选择和过滤机制，而非简单地照搬。这意味着，对于内容发布者而言，仅仅识别并优化“扇出查询”以在传统搜索中获得良好排名是不够的，因为还有其他因素影响着哪些URL会被AI助手展示，而这些因素可能超出内容发布者的直接控制范围。

研究人员推测，如果研究只关注“实时”查询（例如新闻、体育、金融等），重叠率可能会更高，因为据报道，ChatGPT主要针对这些类型的查询抓取谷歌数据。

核心发现二：Perplexity的“亲近”——高重叠率背后的“引用优先”设计

与ChatGPT形成鲜明对比的是，Perplexity在短尾查询中的引用行为与谷歌的搜索结果表现出高度一致性。

数据显示，Perplexity引用与谷歌搜索结果前100名页面的URL重叠率高达72.85%，而在谷歌搜索结果前10名中，这一重叠率也达到了65.07%。这不仅体现在域名层面，Perplexity引用的绝大多数页面也正是谷歌搜索结果前10名中排名的精确URL。

这一结果与Ahrefs在长尾查询研究中的发现相吻合，即Perplexity的响应结果与谷歌的结果最为相似，这进一步印证了其作为一款“引用优先”型搜索引擎的设计理念。对于跨境电商和内容创作者来说，这意味着针对Perplexity等“引用优先”的AI平台进行内容优化时，遵循传统SEO的排名逻辑可能更为有效。

深度剖析：域名与URL层面的差异解读

研究结果一贯表明，无论对于ChatGPT还是Perplexity，域名层面的重叠率始终高于URL层面的重叠率。这暗示着AI助手与谷歌可能引用的是相同的网站，但并非完全相同的页面。

以ChatGPT为例，其域名重叠率（31.8%）与URL重叠率（10%）之间存在显著差距，这意味着ChatGPT引用排名前十域名的频率是引用排名前十页面的近3倍。这可能源于两种情况：

1. AI模型选择不同页面： ChatGPT可能从谷歌排名的同一域名中选择了不同的页面。例如，谷歌可能引用了a_hrefs.com/writing-tools/上的一个页面，而ChatGPT则认为a_hrefs.com/blog/上的另一个页面更符合其“最佳匹配”逻辑，并引用了后者。如果是这样，这进一步强调了构建“集群内容”的价值——即为不同的主题意图优化多个页面，以最大化被AI和传统搜索发现的机会。
2. 共用权威来源，但排序逻辑不同： 另一种可能性是，无论是AI模型还是谷歌，都倾向于使用同一批权威域名作为信息来源，但它们在选择具体页面时存在任意性或不同的内部排序算法。

内容策略与优化启示：双管齐下应对AI时代

面对AI与搜索日益交织的局面，跨境企业和内容创作者必须调整其内容策略，确保内容既能被传统搜索引擎发现，也能被AI助手有效引用。

1. 评估“集群内容”在AI和搜索中的表现

您可以利用Ahrefs关键词分析（Keywords Explorer）工具中的“相关术语”报告，来检查您的“集群内容”的SEO表现。通过添加“父主题”过滤器和包含您域名的“目标”过滤器，您可以了解您的网站在相关关键词集群中的整体排名情况。

完成SEO性能评估后，请转至Ahrefs品牌雷达（Brand Radar）以检查您的集群内容在AI中的表现。

通过Ahrefs品牌雷达的“引用页面”（Cited Pages）报告，您可以输入特定的URL，查看您的集群内容是否被ChatGPT、Perplexity、Gemini和Copilot等AI助手引用。

通过对比分析，识别哪些内容在传统搜索或AI引用中存在缺失，然后进行优化，填补这些空白，并丰富整个内容集群。Ahrefs的AI内容助手（AI Content Helper）提供的“主题空白推荐”功能可以帮助您完成此项工作。

2. 理解不同查询类型的影响

研究还比较了不同查询类型下（短尾、长尾、扇出）AI与谷歌的URL重叠情况。

短尾查询在AI和搜索结果之间展现出比自然语言提示更高的对齐度，尤其是在Perplexity的表现上。然而，ChatGPT通过“扇出查询”生成的引用显示出最低的重叠率，仅与谷歌前10名结果的6.82%相符。

尽管这些数据来源于不同的研究和数据集，无法完全进行“苹果对苹果”的比较，但每项研究都得出了相似的结论：ChatGPT引用的页面与谷歌排名的页面没有显著重叠，而Perplexity则大致相反。

3. 考虑用户意图的稳定性

研究人员指出，短尾查询中较高的引用重叠率，可能部分归因于导航、商业和交易型查询的相对稳定性。这些查询的搜索结果页面（SERPs）通常不会频繁变动，因为相关的产品、品牌或目的地集合是有限的。这种稳定性意味着AI助手和谷歌更有可能在这些查询上收敛到相同的来源，导致重叠率高于信息型查询（信息型查询的可能页面池要大得多，也更不稳定）。

展望与总结：AI时代的搜索新格局

综合Ahrefs的三项研究，一个清晰的趋势浮现：ChatGPT在引用来源上不追随谷歌，而Perplexity则紧随其后。令人惊讶的是，即使在已知OpenAI抓取谷歌结果的情况下，ChatGPT与谷歌之间的差异仍然如此显著。

新媒网跨境认为，ChatGPT可能比Perplexity更注重差异化其结果集，以提供独特的体验。一种合理的推测是，ChatGPT采用了一种混合方法：它从多种来源（例如，谷歌SERPs、必应SERPs、其自身索引以及第三方搜索API）检索搜索结果，然后将所有URL整合，并应用其自身的重新排名算法。

无论具体机制如何，搜索和AI都在共同塑造着信息的发现方式。对于跨境行业的从业者而言，最有效的策略是构建能够同时在传统搜索和AI表面获得曝光的内容。这意味着内容不仅要符合传统SEO的最佳实践，还要思考如何以结构化、权威性的方式呈现信息，以便AI模型能够准确理解、引用并生成高质量的回应。在AI驱动的未来，懂得如何平衡和驾驭这两股力量，将是赢得数字营销战役的关键。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/chatgpt-10-perplexity-65-ai-citation-insights.html