一句话答案：别看它承诺什么，看它能不能当场拿出可复核的四样东西——冻结的题集、原始回答、来源记录、复测报告。
下面 6 项，任何一项拿不出来，就可以先放一放；文末附 8 个可以直接照着问的问题。为什么要这么较真：在我们一次实测里，"被提到"与"被当作信源引用"相差两个数量级（1.5% vs 0.03%）。这 6 项不需要你懂技术，只需要你会"要文件、看数字、对得上"。
这四者的差别不是学术问题：混算会让"效果"虚高一个数量级（可参考 提及 53 次、被引 1 次 的实测）。
要问的："你们用多少题测？题集冻结过吗？能不能给我题集的指纹（哈希）？"
为什么重要：不冻结题集，就没法复测。换一批问题再测一次，数字变了也不知道是优化生效还是题目换了。
| 可接受 | 要警惕 |
|---|---|
| 题集文件 + 冻结时间 + SHA256 指纹 | "我们有几千个问题库"（但没有具体清单） |
| 复测用同一套题，改题要留记录 | 每次复测题目都不一样 |
要问的："能不能给我 AI 的原始回答全文？我能不能按你们的方法自己抽几条核对？"
为什么重要：没有原文，所有结论都只能信它。有原文，你可以自己数。
| 可接受 | 要警惕 |
|---|---|
| 原始回答全文 + 采集时间 + 平台 + 采集版本 | 只给截图；只给汇总百分比 |
| 允许你抽查任意 10 条 | 以"商业机密"为由拒绝给原文 |
要问的："你们说的'推荐'，是指答案里出现名字，还是指被列进推荐名单？"
为什么重要：这两件事差得很远。名字出现在答案里，可能只是"某类公司如 A、B 这类"；被列进名单，才是真的被推荐。
| 概念 | 含义 | 能不能当效果指标 |
|---|---|---|
| 提及（Mention） | 答案正文里出现了品牌名 | 弱指标 |
| 候选（Candidate） | 被列入"推荐/可选/第一梯队"这类名单 | 强指标，但判定难度高 |
如果一家服务商把这两个词混着用，它的"提升"数字基本没法解读。
要问的："你们说的'被引用'，是 AI 把我们的网页列进参考来源，还是正文里真的引用了我们的内容？"
为什么重要：来源面板里有你的链接，不等于 AI 用了你的内容做依据。这两者能差一到两个数量级。
| 层级 | 含义 |
|---|---|
| 来源面板出现 | 你的页面在 AI 的参考列表里 |
| 正文引用 | AI 在某句话里明确引用了你的内容 |
要问的："一个项目做完，我手上会有哪几样东西？怎么验收？"
一份说得清的交付清单通常长这样：
要问的："你们不承诺什么？写进合同吗？"
为什么重要：页面上写着"不承诺排名、不承诺收录、不承诺被推荐"的服务商，反而更值得谈——因为它把可验证的部分和不可控的部分分开了。
反过来提醒一句："包上 AI 首屏""保证被引用""锁定前三"这类承诺，在技术上无法兑现。 AI 的回答随问题、时间、地点、账号、检索源变化，任何一方都无法锁定固定位置。
| 指标 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
| 同一产品，宽泛问题 vs 具体问题 | 11/898（1.22%） vs 208/894（23.27%） | 同一批产品、同一天、同 3 平台 |
| 提及 vs 域名级被引 | 53/3,595（1.5%） vs 1/3,595（0.03%） | 两层指标相差两个数量级 |
两行都带分子与分母，都可从原始回答复算。看第一组实测 · 看第二组实测
| # | 问什么 | 好答案长什么样 |
|---|---|---|
| 1 | 你们测多少题？题集能给我吗？ | 给清单 + 冻结时间 |
| 2 | 题集有指纹吗？复测用同一套吗？ | 给哈希，改题留记录 |
| 3 | 能给我 AI 原始回答全文吗？ | 给，且允许抽查 |
| 4 | "推荐"的定义是什么？ | 区分提及 / 候选 |
| 5 | "被引用"怎么算？ | 区分来源面板 / 正文引用 |
| 6 | 交付物有哪几样？怎么验收？ | 五项清单 + 验收口径 |
| 7 | 你们不承诺什么？ | 明确写"不承诺排名/收录" |
| 8 | 如果效果没达到，怎么处理？ | 有明确的复测与退出条款 |
第 1 项（题集冻结）。没有它，后面五项都无法复现——你只能相信对方的说法，而无法自己核对。
可以退一步：要求提供脱敏后的原始回答样例与汇总口径说明。如果连口径都不肯说清，就要考虑风险。
因为两者难度差很多。"被提到"可以通过内容覆盖提升；"进入推荐名单"还取决于适配度、证据强度与平台偏好。混在一起算，会把两件不同难度的事当成一件。
这取决于你所在的品类竞争度、现有内容基础与平台差异，无法给统一周期。判断一家服务商是否靠谱，不看它承诺多久见效，看它有没有对照与复测机制。
可以。先固定 20–30 个真实买家问题，在 3–4 个平台上各问一遍，把回答原文存下来。这份基线会让后续所有沟通都有依据。