被 AI「提到」53 次，只被当作「证据」1 次：这两个数字差在哪
3,600 次 AI 采购提问 · 6 个原料药品种 · 2 个市场 · 3 个平台 ｜ 实测 2026-10 ｜ 客户匿名
一句话答案：AI 在答案里写出你的名字，和 AI 把你的官网当作事实来源引用，是两件事 —— 中间差了两个数量级。
我们的一次真实诊断里：
- 品牌被点名（提及）：53 次，占有效样本 1.5%；
- 品牌官网被当作信源引用：1 次，占 0.03%。
同样的 3,595 个有效样本、同样的时间窗口。差的不是运气，是"被提到"和"被信任"不是一回事。
这两个词是什么意思？
- 提及（Mention）
- AI 的回答正文里出现了品牌名。可能是在推荐名单里，也可能只是"这类公司如 A、B 之类"的举例。
- 被引（Cited，域名级）
- AI 把品牌自己的域名列进来源。这条更严：说明 AI 愿意把你的页面当作可引用的事实依据，而不只是记住了你的名字。
我们只统计"域名本人"——不是"某篇提到过你的文章"，那不算。
差距有多大？
| 层级 | 次数 | 占有效样本 |
|---|
| 被点名（提及） | 53 | 1.5% |
| 被当作信源（域名级引用） | 1 | 0.03% |
分母均为 3,595 个有效样本；未取得的样本单独标注，不计为 0。
唯一那 1 次，长什么样
它出现在日本市场的一个 Carboplatin 相关问题里。那一次，AI 的来源列表同时包含：客户官网、chemicalbook、CPhI、日本 PMDA、中国 NMPA 等。
换句话说：AI 把客户官网和监管机构、行业数据库放在了一起。 这是"被当作事实来源"的样子，和"被顺口提一句"完全不同。
为什么会差这么多？
因为这两件事对 AI 的门槛不一样。
| 被"提到"靠什么 | 被"当作证据"靠什么 |
|---|
| 内容覆盖面够广，名字出现在语料里 | 页面上有可核验的具体事实：批文、检测、产能、交付记录 |
| 出现在别人的清单/榜单里 | 官网本身能作为独立事实源被检索到 |
| 相对容易 | 难得多，且无法靠"多发稿"解决 |
所以一个常见误判是：把"被提到"当成"被认可"。 53 次点名听起来不错，但只要 1 次被引用，就说明 AI 还没把你的官网当成可信依据。
这对做 GEO 意味着什么？
- KPI 要分两层：提及率（广度）和信源引用率（深度）。只报前者，会高估效果。
- "发更多稿"能提升提及，但很难提升被引。 被引需要的是页面上的硬事实，不是文章数量。
- 官网值得单独做一遍"事实体检"：资质、检测、产能、交付案例，是否以结构化、可抓取的方式写在页面上。
常见问题
Q：1/3595 = 0.03%，是不是说明这家的官网做得差？
不能这么推。样本里 6 个品种有 3 个本身就没有任何提及，被引的前提是先被提及。更准确的说法是：在这个品类、这个时间窗口，AI 还没有把该官网当作常规事实源。
Q：被引率低，是不是因为行业太专业？
有可能。B2B 原料药涉及法规与质量文件，AI 更倾向引用监管机构与行业数据库。但也正因为如此，官网上的可核验事实一旦补齐，差异化会更明显。
Q：怎么提高被引率？
不是多发文章，而是让官网成为"能被单独引用的事实页"：把资质、检测、产能、交付以可抓取的结构写清，并保持 URL 长期有效。
Q：这两个指标能复现吗？
能。题集冻结、平台与时间固定、判定口径写明；提及按品牌名匹配，被引按"域名是否为我方自有域名"判定，全部可从原始回答重算。
Q：为什么只统计域名级引用？
因为"某篇文章里提到过你"不等于"AI 用了你的内容当依据"。域名级引用更接近"被当作证据"这个意思。
我们怎么交付这两层指标：
- 提及：按品牌名在答案正文匹配，逐题记录，可抽查原文；
- 被引：只认"自有域名出现在 AI 来源列表"，并保留完整 URL；
- 分开统计、不混算，报告里每个数字都带分子与分母；
- 题集冻结 + SHA256 指纹，复测用同一套题；
- 交付：基线报告 · 缺口四分类 · 整改资产 · 含指纹的复测报告。
事实资料页（逐条可核验） · 服务内容与验收方式 · 选型时怎么核这 6 项
口径与边界
- 数据来自一次真实客户诊断（2026-10），客户匿名；
- 有效样本 3,595（采集 3,600，未取得的 5 个单独标注，不计为 0）；
- 单次记录，不同时间、账号、地区结果会不同；
- 无对照实验，不给提升幅度；不承诺排名、收录或被推荐。
利益披露：本页由 Look4GEO（问擎GEO）基于真实客户诊断记录整理。我们本身是 GEO 服务商，因此不构成独立第三方研究。
聚合口径与原始样本可按需提供复核（涉客户商业信息部分需客户同意）。