目标：确认一篇新发布的内容是否被 AI 搜索（豆包 / DeepSeek / Kimi / 元宝等）收录，以及发布后多久能在回答中被看到——这是 GEO 效果验证的第一步。
实验设置
- 测试对象：本站已发布的笔记、页面与案例
- 提问方式：site 限定式提问，形如「关于 XX，chenaigeo.com 上怎么说」——把回答范围限定在本站，能直接判断站点内容是否进入了模型的检索范围
- 采样频率：每周固定一轮，同一问题、同一平台、同一表述，避免引入变量
- 记录方式：结果截图归档，逐条记录三项——是否引用本站内容、引用的来源 URL、回答的准确度
观察结果
实验进行中的定性观察（量化数据满一轮后补录）：
- 页面结构的语义化程度明显影响被引用率：标题层级清晰、含 FAQ 问答、带结构化数据的页面，比同样内容的平铺段落更容易被 AI 直接引用
- robots.txt 默认拦截是常见坑：多数 AI 搜索的收录程序（如 GPTBot、Bytespider）在未显式放行时不会进入站点；显式放行后，内容开始出现在检索结果里
- 不同平台对同一内容的收录速度存在差异，尚无统一规律，需要更长周期的采样才能得出结论
初步结论
「site 限定提问 + 每周采样归档」是一种低成本、可长期执行的收录检测方法，能把「内容有没有被 AI 看见」从主观感觉变成可回溯的记录。对个人站来说，它比流量统计更能说明 GEO 的实际效果。
下一步计划
扩大样本：把笔记页与案例页分开采样，对比不同内容类型与结构的收录差异；重点验证「FAQ + 结构化数据」对引用率的影响是否可复现。数据满一轮后补录成文。
实测结果
首轮实测已完成：上线十天，AI 搜索收录了什么：首轮实测记录。