ChatGPT引用暴增80%！跨境出海抢占AI新商机

当前，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度融入我们生活的方方面面，尤其是在数字营销和内容分发领域，其影响力更是日益凸显。对于广大中国跨境电商从业者而言，紧密关注AI搜索引擎和大型语言模型（LLM）的运作逻辑及内容引用趋势，已成为构筑全球品牌声誉、提升海外市场可见度的关键一环。我们看到，LLM的内容引用来源在短时间内发生了显著变化，这不仅反映了AI技术的快速迭代，也为我们优化内容策略、把握海外用户心智提供了新的视角和思考。

AI搜索技术仍在不断演进，今天你在谷歌AI模式或AI概览中看到的内容引用，可能在一个月后就会呈现出不同面貌。但面对这种动态变化，我们不必过于焦虑。例如，如果某个时刻某知名社区论坛的引用量有所下降，这并不意味着我们必须立即放弃既有的对话式营销策略，或是推倒重来。就像外媒分析师约翰-亨利·舍克（John-Henry Scherck）对某社区平台与某知名AI聊天模型的引用关系所提出的观察，事物表象之下往往蕴含着更深层次的逻辑。

面对AI引用来源的这种变动，我们的核心策略应当是坚守本源，持续深耕行业，确保我们的品牌和内容能够被全球市场上的头部平台以及我们特定的小众领域中的关键参与者所提及和认可。同时，我们也要密切关注宏观层面的趋势变化，以便适时调整我们的全球市场推广策略。这是一种动态平衡，既要稳扎稳打，又要灵活应变。

LLM引用来源：动态而非固定

“谁被引用”这份名单总是在变化，尤其是在某知名AI聊天模型上，这种变化尤为明显。仅仅对比2025年8月和2025年10月的数据，该模型在其回答中使用的引用来源数量增加了大约80%。这表明该模型正努力在其生成的内容中整合更多元化的证据，以提供更全面、更权威的信息。

在短短几个月内实现如此剧烈的转变，确实引人注目。但对于深耕数字营销领域的我们来说，这种半规律性的算法更新应该并不陌生。回顾过往，谷歌在内容发现和排名机制上进行了成千上万次调整，AI领域也将遵循类似的演进路径。大型语言模型会不断寻求优化其输出结果和用户体验。在传统搜索引擎优化（SEO）领域，我们常说面对算法更新要回归基本功。面对AI时代的搜索引擎优化，我们也应秉持同样的心态。

对于中国的跨境电商和品牌出海企业来说，这意味着我们不能期望通过一次性的投入就能一劳永逸。持续的内容优化、品牌建设和权威性积累是长期的任务。理解并适应这种动态变化，将其视为提升自身竞争力的机会，而非单纯的挑战，是我们在全球市场立足的关键。

这对出海营销人意味着什么？

当内容引用来源处于频繁变动之中时，我们需要做的就是加倍投入到那些能够构建持久权威性的工作中，同时辅以轻量级但持续的衡量机制，以便及时了解并适应变化。我们的目标是打牢基础，让品牌和内容拥有强大的生命力。

谷歌在关于AI功能使用指南中，反复强调内容的“有用性、体验性、清晰的结构和信任信号”。这些特质不仅是人类用户所看重的，也是大型语言模型在评估内容质量时会验证的关键信号。因此，无论AI技术如何演进，内容的本质价值和用户体验始终是核心。

在夯实基础的同时，密切关注大型语言模型的发展趋势同样重要。下面，我们将分享四条实用的建议，帮助大家在优化LLM回答和引用效果的同时，持续追踪LLM行为中值得关注的重大转变。这些建议不仅务实，也更贴合我们中国跨境从业者的实际需求。

建议一：每月检查目标提示词的AI聊天模型引用来源

如我们所见，某知名AI聊天模型的引用来源是动态变化的，有时变化速度惊人。与其将这视为一场追逐战，不如将其看作一个机会。每当LLM将新的来源纳入其引用范围时，这都为我们提供了新的思路，指导我们如何在新的渠道上赢得媒体曝光，建立品牌知名度和权威性。

你不需要一套复杂的仪表盘来追踪这些变化。一个简单的表格就足以记录你的核心业务提示词所对应的引用域名。你可以从那些直接映射到你销售漏斗的关键提示词开始。例如：

• “什么是[你的产品/服务]？”
• “最好的[品类]是哪款？”
• “[产品A] vs [产品B]”
• “如何设置[你的产品]”
• “[你的产品]定价”
  

模拟真实买家的使用场景，在LLM中运行这些提示词，并记录下其引用的来源。在一个共享的实时文档中，逐月追踪这些数据。你需要关注两个关键点：新出现的引用来源和排名上升的域名。这两类信息都能为你提供宝贵的线索，指引你在何处投放最有价值的内容。

具体操作可以参考以下简易追踪器：

1. 提示词（Prompts）： 列出25-100个反映真实买家问题的提示词。
2. 引用来源（Sources）： 按照出现顺序，记录LLM每次回答中引用的所有域名。
3. 变化（Changes）： 标记出哪些是新增的、排名上升的、下降的或已消失的引用来源。
4. 行动（Action）： 针对每项变化，简要记录下一步行动，例如“联系某垂直媒体的编辑”、“更新定价指南中的方法论描述”、“发布带有基准数据的拆解分析文章”。

请记住，这里的目标是识别更广泛的趋势，而不是对每一个微小的变化都反应过度。经过几个月的追踪，你可能会发现某些类型的网站或内容更容易被LLM优先引用。这些就是值得你添加到内容策略中的高价值目标。

建议二：持续进行反向链接竞品分析，挖掘竞争对手被引用的渠道

大型语言模型倾向于引用值得信赖的第三方网站内容。而这些网站中，有些已经为你的竞争对手背书。反向链接分析能够揭示这些信任关系存在于何处。通过传统的反向链接差距分析，你可以发现新的机会，了解可以在哪些外部渠道获取权威信号。同时，你也能洞察哪些类型的内容更具被引用的价值。

操作起来可以从简单入手。选择5到10个核心竞争对手，提取他们过去三到六个月（即2025年上半年）新增的引用域名数据。例如，某知名分析工具（如Semrush）的反向链接差距工具显示，某内容平台（如Backlinko）与其领先的SEO工具竞品相比，在某知名设计平台（如VistaPrint）上存在链接空白。

通过研究其内容和链接页面，例如，一篇关于营销漏斗的信息性博客文章。

进一步分析该特定页面的反向链接数据，我们发现它拥有数百个引用域名。其中许多链接页面是关于市场营销信息的，它们通过引用该文章来支持自己的内容，这说明该文章凭借其专业性赢得了广泛认可。

这表明该内容质量上乘，值得我们深入研究，从中学习其高质量的奥秘。事实证明，该页面内容非常丰富，视觉呈现也很有吸引力。它充满了有用的图表、截图和可操作的建议，将一个可能复杂的概念解释得通俗易懂。

通过这个例子，我们不仅识别了一些讨论营销基础知识且值得我们关注的网站（如知名设计平台VistaPrint、某建站平台GoDaddy等），还从中获得了灵感，理解了哪些因素能让内容更具吸引力，从而获得更多引用。当你自行进行这类分析时，可以关注以下模式：

• 容易获得链接的内容形式： 研究报告、数据图表、行业基准、在线计算器、模板、产品文档、API指南、深度拆解分析、专家问答。
• 吸引引用的主题： “工作原理”、“成本与权衡”、“设置步骤”、“常见错误”、“X与Y的对比分析”。

一个小贴士是，一些中等规模的利基（Niche）媒体或行业出版物，在获得持久且长青的引用方面，其表现往往优于顶级的综合性大媒体。它们通常发布速度更快，内容深度更足，并且在你提供真正有价值的实质内容时，也更愿意慷慨地提供链接。对于跨境出海企业来说，这些垂直且深耕的渠道，往往能带来更精准的目标受众和更高的转化潜力。

建议三：刷新受众研究，了解目标客户信任哪些出版物、网站和播客

模型在不断演进，而人们的偏好变化可能更快。如果你的目标客户群体已经从传统大媒体转向了小众评论网站或播客，那么你的内容分发策略也必须随之调整。

在客户引导阶段或季度访谈中，你可以向近期客户提出一个简单的问题：“在选择我们这类工具之前，你通常会阅读、观看或收听哪些内容？”将这些反馈轻量化地记录下来，并与你的公关和内容团队分享，以此规划如何在这些渠道上争取赢得媒体曝光。

除了直接调研，线上工具也能提供帮助。例如，某知名受众洞察平台（如SparkToro）能够揭示你的目标受众在哪里获取内容，这为你的推广清单提供了宝贵的起点。通过其免费账户（每月提供五次搜索机会），我们可以探索例如访问某内容平台（如Backlinko.com）的用户还会从哪些地方获取信息。该平台会随即列出你的受众倾向于访问的网站、社交网络、AI工具、YouTube频道、播客等。

无论你偏好哪种受众研究方法，如果你的上一次研究更新时间是2024年下半年以前，那么现在是时候进行一次全面的刷新了。不断了解你的目标客户的信息消费习惯，才能让你的内容和推广策略精准触达他们。

延伸阅读：受众研究：停止猜测你的客户关心什么。

建议四：持续专注于通过内容提供全新价值

你知道定期建立第三方权威信号，最不可或缺的要素是什么吗？答案是——内容。搜索引擎、大型语言模型、社交媒体平台、视频网站等，都需要内容来展示。但仅仅是“更好”的内容已经不够了。你需要提供一些别人没有的“新”东西来竞争。

这包括独家的数据、别人没有进行过的测试、能够彻底解决问题的深入解释。这类内容能够为大型语言模型提供坚实的“根基”进行引用，也能让编辑们乐于链接。那么，这在实际操作中该如何体现呢？你可以尝试每月产出一个高价值内容资产：

• 原创数据： 附带简单的方法论和局限性说明。
• 对比测试： 包含详细的截图、时间记录和测试结果。
• 专家解读： 邀请行业专家，提供他们的见解和引用来源。
• 产品文档或设置指南： 成为行业标准，被其他用户或平台引用以完成任务。

全面的指南仍然能够发挥巨大作用。以某内容平台（如Backlinko）的《谷歌RankBrain：终极指南》为例，它经常成为大型语言模型在处理相关查询时的主要引用来源。

当你创作出比市面上任何内容都更优秀的作品时，它自然会成为重要的参考来源。甚至有可能被麻省理工学院（MIT）的文章引用，探讨生成式AI的转型。

归根结底，如果你能提供最能满足用户好奇心、解决其问题的优质答案，你就在为建立权威信号打下坚实的基础。内容创作完成后，记得完成推广闭环。将这些高价值资产推荐给我们在第二和第三条建议中提及的渠道。如果它们成功发布在第三方网站上，请实施你常规的分发流程，以获得尽可能多的曝光。最后，追踪它们是否开始出现在你每月检查的AI聊天模型引用列表中。

在信任已然存在之处发力（AI模型也在关注）

AI搜索技术将持续演进，但我们的基本功不应动摇。始终专注于构建持久的品牌权威性。追踪那些真正重要的数据和趋势，在你的目标受众已经信任的渠道赢得认可，并创造出值得被引用的优质内容。无论未来技术如何发展，你都将保持灵活适应的能力。

追踪你的LLM可见性可能是一项繁琐的工作，尤其考虑到它是一个相对较新的月度报告组成部分。对于获取行业高层面的趋势数据，你可以收藏并下载某知名分析工具（如Semrush）的AI可见性指数。它每月更新，为你省去了初步的研究工作。

对于中国的跨境从业人员来说，持续关注这类海外市场动态和技术趋势至关重要。这不仅是了解竞争环境，更是把握未来发展机遇的关键。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/chatgpt-sources-80-up-cross-border-ai-edge.html