数什么
LLM 可见度也叫 AI 可见度，就是你的买家问的那些问题，AI 回答多常提到你的网站。工具会把它包装成分数和声量份额（share of voice），但底下是三件事，每个回答你都能手工核对：
| 数什么 | 意思 | 怎么查 |
|---|---|---|
| 提到 | 回答正文里出现了你的品牌或域名 | 在回答里搜你的名字 |
| 引用 | 回答的来源里有你网站上的网址 | 看 API 返回的引用 |
| 搜到 | 模型读过的搜索结果里有你的页面，不管引用没引用 | 看 API 返回的搜索结果 |
一个问题问三遍的话，每项记成“3 次里 x 次”，三项分开记。提到了却没引用，读者就没有链接能点到你；被搜到却从没被引用的页面，和从来没被搜到的页面，说明的问题也不一样。
我们的测试：Claude 的 300 个回答
2026 年 10 月 19 日，我们拿为我们运营的三个网站写的 100 个问题问 Claude，每个问三遍：
- 模型和工具： 通过 Claude API 用 Claude Sonnet 5.5，开联网搜索工具（
web_search_20250305，每个问题最多搜 5 次），不加系统提示词，其余用默认设置。 - 问题： 照买家会输入的样子写。91 个是一般问题；9 个问网站本身，其中 8 个点了网站的名字，1 个描述网站做什么但不点名。按类型分：33 个问怎么做，31 个问是什么或多少钱，23 个要推荐，4 个做比较，再加上那 9 个问网站本身的。
- 花费： 按 token 数估算约 15.26 美元，每个回答 5 美分（见花多少钱）。
91 个一般问题：
| 网站 | 问题数 | 至少被引用一次 | 每次都被引用 |
|---|---|---|---|
| Site A | 17 | 9 | 5 |
| Site B | 28 | 0 | 0 |
| Site C | 46 | 0 | 0 |
9 个问网站本身的问题里：Site A 的 3 个问题每次都引用了它；Site B 的 2 个问题一次都没引用它；Site C 的 4 个问题里，有 2 个每次都引用了它。数据里得出四条经验。
1. 每个问题都要问不止一遍
第一轮里，Site A 在它的 17 个问题中有 8 个被引用，第二轮 5 个，第三轮 8 个；三轮合起来，至少被引用过一次的有 9 个。每次都引用它的只有 5 个。只跑一轮的话，结果可能是 5 到 8 之间的任何一个数。
回答里的其他网站变动更大。Claude 三轮都搜了的 73 个问题里，只有 6 个每次引用的网站完全相同。平均来看，一个问题三轮里被引用过的所有网站中，三轮都被引用的占 39%。
所以把单个回答当成一次抽样。每个问题跑三遍是我们的下限；记“3 次里引用了 2 次”，不要只记“引用了”。
2. 搜过和没搜的回答分开算
300 个回答里有 76 个（25%）根本没搜。Claude 用模型原本就知道的东西回答，而没搜的回答没有来源可引用。Anthropic 的文档说，Claude 根据提示词决定什么时候搜：信息是最新的或会变的就搜，稳定的知识（比如已经确立的事实和概念）就直接回答。
在我们的数据里，搜不搜取决于问题，不是碰运气。73 个问题三轮都搜了，24 个一次都没搜，只有 3 个有时搜、有时不搜。影响最大的是问题的类型：
| 问题类型 | 问题数 | 没搜的回答 |
|---|---|---|
| 要推荐 | 23 | 69 个里 0 个 |
| 问网站本身 | 9 | 27 个里 0 个 |
| 比较 | 4 | 12 个里 3 个 |
| 是什么、多少钱 | 31 | 93 个里 27 个 |
| 怎么做 | 33 | 99 个里 46 个 |
模型凭记忆回答的问题，你这周发的页面再好也不可能被引用。这类问题要单独报告，或者干脆不放进你跟踪的问题集，免得拉低那些你的页面能参与竞争的问题的引用率。
3. 问到你自己的问题单独算
问题点了你网站的名字，回答就会重复这个名字：点了我们某个网站名字的 8 个问题，24 个回答全都提到了。所以在这类问题上，“提到”说明不了什么，要看回答有没有引用你。
即使点名问，Site B 也一次都没被引用。Site C 的 3 个点名问题里，2 个每次都引用了它，第 3 个一次都没有。问 Site B 时，Claude 每次都搜了，但搜索结果里没有一个是这个网站自己的页面。
第 9 个问题描述了 Site C 做什么，但没点名。三个回答都没提到、也没引用 Site C。这样的问题更能检验 AI 助手会不会把这个话题和你联系起来，因为回答没法简单地重复你的名字。
4. 搜到就够被引用
Claude 读过的搜索结果里出现了我们某个网站的回答一共 36 个，每一个都引用了它。在我们的数据里，难的是进入搜索结果，不是从结果里被挑中。
这只是一个模型、三个网站、一天的数据，当作提示就好。但它指出了一直不被引用时最先该查的事：AI 搜索到底能不能抓到、收录你的页面。Anthropic 的搜索爬虫是 Claude-SearchBot；它和其他爬虫见 AI 爬虫一览，它们是不是真的进得来，见怎么验证 Googlebot 和 AI 爬虫进得来。
自己动手测
- 写问题。 20 到 100 个，照买家会输入的样子写，不带你的名字。给每个问题标上类型，另外加几个点你名字的、几个描述你做什么但不点名的，分开放。避开跟某一天新闻有关的问题，这样这周和下周才能比。
- 用官方 API，打开联网搜索。 不要用脚本操作聊天应用。Anthropic 的消费者条款禁止“通过自动化或非人工的方式”使用它的服务，用 API key 的除外；OpenAI 的 ChatGPT 使用条款禁止自动或以程序方式提取输出。
- 固定设置，并写下来。 模型、搜索工具和版本、搜索次数上限、系统提示词（或者不用）和日期。改了其中一项，就是新的基线。
- 每个问题至少问三遍。
- 每个回答都存全： 全文、引用的网址、搜索查询和搜索结果的网址。用 Claude 的联网搜索工具时，引用一直是开着的，响应里会列出每条搜索结果和它的网址。
- 按问题统计： 提到、引用、搜到，各记成“3 次里 x 次”，并标明哪些回答搜了、哪些没搜。
- 定期重复。 每周跑同一组问题，逐个问题对比。只在某一周出现的变化，还不能算结果。
- 和官方报告对照。 Bing 的 AI 表现报告统计 Microsoft Copilot 和 Bing AI 摘要里的引用，Search Console 统计谷歌 AI 概览和 AI 模式里的展示。见 Bing AI 表现报告和谷歌 AI 报告怎么看。
花多少钱
Claude 的联网搜索每 1,000 次 10 美元，另加 token 费用；Claude 读的搜索结果按输入 token 计费。我们的 300 个回答一共搜了 294 次（2.94 美元），用了 400 万个输入 token（按 Sonnet 5.5 每百万 2 美元算，8.01 美元）和 43 万个输出 token（按每百万 10 美元算，4.31 美元）。所以大部分钱花在读搜索结果上，不是搜索本身。
这些数据说明不了什么
- 其他 AI 助手。 我们的数字是通过 API 用 Claude 得到的。ChatGPT、Gemini、Perplexity 和 Copilot 各要单独跑，别默认一家的结果也适用于另一家。
- 人们在应用里看到的。 claude.ai 和 Claude 的手机应用会给 Claude 发一段系统提示词，API 不发，所以同一个问题在那里可能得到不同的回答。
- 确定无疑的“提到”。 在文本里匹配名字，会漏掉拼写变体，也可能匹配到长得像的名字；要抽一部分回答人工核对。
- 流量。 被引用不等于被点击。访问量要看网站统计里的来源，以及 Search Console 里的点击。
Citeloop 的免费 GEO 体检从外部查能不能进来这一面：你的 robots.txt 让不让 Claude-SearchBot、OAI-SearchBot、PerplexityBot、Googlebot 和 Bingbot 进来，你的页面有没有 noindex 或 nosnippet。它不会拿你的问题去问 AI 助手，那是上面这个测试做的事。