這意味著什么?如果用戶問"推薦一個項目管理工具"，AI沒有引用你的網站，你就失去了這次曝光機會。而且根據研究，AI Overviews出現時，自然搜索結果的點擊率會下降37-40%。
簡單說:被LLM引用，正在變成新的流量生命線。
如何檢測你的網站被引用情況?
最直接的方法是用GEO（生成引擎優化）監控工具。我試了幾個工具后，發現AIBase的GEO排名查詢工具比較實用，尤其對國內企業友好。
圖:AIBase GEO排名查詢工具界面
它的特點是覆蓋國內5大主流AI平臺:豆包、DeepSeek、通義千問、騰訊元寶、文心一言。為什么這個很重要?因為大部分國際工具只監控ChatGPT和Perplexity，但中國用戶更多使用國產AI平臺。
具體怎么操作?
步驟1:輸入檢測內容
在工具里輸入你的品牌名或網站關鍵詞，再輸入相關問題（比如"推薦XX工具""XX領域最佳實踐"）。工具會自動檢測你的內容在這些AI平臺的回答中是否被提及。
步驟2:查看數據面板
工具會返回幾個核心指標:
- 總檢測次數- 你的內容被檢測了多少次
- 推薦數- 實際被AI推薦/引用的次數
- 曝光率- 推薦數÷檢測次數，核心指標
- 曝光場景- 在哪些問題下被提及
圖:網站引用數據分析結果
步驟3:對比競品
看看競爭對手在哪些問題下被引用更多，分析他們的內容結構、權威性、更新頻率。這能幫你找到優化方向。
三個實戰建議
建議1:建立監控基線
第一周測試10-20個核心關鍵詞，記錄初始曝光率。比如你做SaaS，可以測"推薦CRM工具""企業協作軟件哪個好"這類問題。有了基線數據，后續才能判斷優化效果。
建議2:定期檢查變化
AI模型會持續更新，你的引用情況不是靜態的。建議每周檢查一次核心關鍵詞。如果發現引用次數下降，立即分析原因——是競品內容更新了?還是AI模型換了訓練數據?
建議3:關注高質量引用
不要追求在所有問題下被提及。被引用在1個高購買意圖的問題下（如"企業級XX工具推薦"），遠比被提及在10個泛泛的問題下更有價值。聚焦核心場景，優化那些真正能帶來轉化的內容。