主文每一句「证据见附录 A」都落在这里：结论一句 / 数字 / 样本与时间 / 出处 / 把握度与能不能对外说，一条一行。这里不重复主文的规则，只给规则背后的那一行数据。
A.1 机制、门与人这一层的证据
这一节要你做的：查机制层、门层、认人层任何一个数字的原始口径——样本量、出处、把握度、能不能对外说。
searchVIU 实测 ChatGPT / Claude / Perplexity / Gemini / AI Mode 五个系统的实时抓取：一个都不读 JSON-LD，隐藏的 Microdata、RDFa 同样被忽略，即便那条信息在页面上别处根本不存在。实测，可对外说；只能用来说「事实必须以可见 HTML 一行一字段写出来」，不能推出「schema 没用」。
Ahrefs 追踪 1,885 个新增 JSON-LD 的页面对 4,000 个对照页（2025-08 至 2026-03）。加 JSON-LD 后，AI 概览（AIO）引用 −4.6%，是唯一显著的一项，方向为负；另外两个平台不显著。结论只能是「schema 半天封版一次即可，不进每页检查清单」，不能推出「schema 没用」——它走 Google 知识图谱那条间接路径。
Whitespark，540 query / 3 个美国城市 / 6 个行业（含 dentists、medical clinics、personal injury lawyers）。能用来说「费用题是 AI 覆盖率最高的题型，不是之一」；美国样本，不得写成新加坡数字。
Steady Demand，1,487 query / 50 metro / 14,472 条引用。可对外说，但该研究明说没有单独量化营业时间、项目清单、照片、Q&A、帖子各自的引用贡献——档案是入场券不是杠杆，不得用它顶替别的动作。
一个新加坡品牌 D2C 品类页，检索腿 UA 裸抓。同一页另两个数：460,655 字节 HTML，剥标签后只剩 2,182 字符可见正文（原测记录写作「正文占万分之五」；字节与字符单位不同，这里不重算）。单页实测 1 例，只作方向。
| 结论 | 数字 | 样本与时间 | 出处 | 把握度·能否对外说 |
|---|---|---|---|---|
| 主流 AI 检索爬虫零执行 JS，例外只有 Gemini 与 Applebot | 5 亿次以上抓取样本、零 JS 执行证据；GPTBot/OAI-SearchBot/ChatGPT-User/ClaudeBot/Claude-User/PerplexityBot/Bytespider/Meta-ExternalAgent 全部不执行 | 2024-12 | Vercel × MERJ | 实测，可对外说；「69% 的 AI 爬虫不执行 JS」是二手加工的错误引用，不许用 |
llms.txt 从预测模型里移除后，引用频率预测精度反而提高 | 未给出具体提升幅度 | 未注明样本量 | SE Ranking（XGBoost 模型）；Google 2026-05-15 AI 优化指南明写不需要它 | 官方文档 + 第三方研究两处支持，可对外说；「这是 2026 年最大的 GEO 伪杠杆」是本书的判断，不是研究原话 |
| 视频播放量 / 点赞 / 订阅数与被引频率几乎不相关 | 相关系数约 −0.03 | 170 万数据点 | Otterly | 实测，可对外说（完整视频证据组见 A.2） |
| GPTBot 是训练爬虫、非检索爬虫，屏蔽不影响被引 | 88.2% 屏蔽 GPTBot 的站照样被引 | — | BuzzStream（其余出处见 A.5） | 实测，可对外说 |
| Applebot-Extended 只是训练退出开关，不影响 Applebot 检索腿；Anthropic 三个 bot 全部遵守 robots.txt | — | — | Apple《About Applebot》；Anthropic 官方文档 | 官方文档，可对外说 |
| 至少八路检索源，本地答案主走 Foursquare + Yelp + Labrador-local，医疗题走 Labrador-medical | OpenAI 自建索引 Labrador（分 general / local / medical / legal / news / shopping 等垂直子索引）、Bright Data、Oxylabs、第三个 SERP 抓取通道、Yelp、TripAdvisor、微软 Web IQ、两条内部管道；OpenAI 与 Foursquare 2024-12 公开宣布合作，100M+ POI / 200+ 国 | 2026-05-21 至 07-21，通过 ChatGPT 自身 SSE 的 result_source 字段抓到 | Peec | 实测，可对外说；IndexNow 只喂 Bing 与 Yandex，不是 ChatGPT 腿的开关 |
| OpenAI 已签约 Yelp，Apple Business 覆盖面广，五处商家档案认领再添两个可信来源 | OpenAI 2026-07-23 签 Yelp；Apple Business 覆盖 200+ 国含 SG | — | 内部整理（原文未给 URL） | 把握度 70%，原文未给 URL；可对外说但只按「免费、顺手做」口径，不承诺效果 |
| 买家很少点 AI 摘要里的链接，拿到名字后回头搜索 | 约 1% 的访问会点 | 2025 年，900 名美国用户 | Pew | 美国样本，可对外说但须带限定语 |
| AI 引用大头来自 earned media，新闻单独 27%；付费与软文仅 0.3% | 84% / 27% / 0.3% | 2,500 万链接，17 个行业 | Muck Rack | 跨行业聚合，可对外说需带限定语（新加坡三行业未单独验证）；正确读法是「84% 是别人主动写你，不是你买位置」，不许读成「84% 来自第三方站点」再把火力配给目录、付费收录与 listicle 投稿——那恰好是 0.3% 那一桶 |
| 即使搜品牌词，自有内容占比也低 | 23% | 样本口径原文未详述 | Omniscient | 可对外说；分母与上一行的 84% 不同，两个数不可并排相减或比较 |
| 页型分布是行业变量，不是通则（举例：医疗） | 全行业：articles 23.7%、listicles 19.6%、comparison 1.87 引用/次检索全表第一、category 5.2%、profile 3.8%；healthcare/medical 细分：articles 54%、listicle 0%、category 5.2% | 25,337 条引用 | deltaV | 实测，可对外说；医疗细分数字只作举例，不可套用到其他行业 |
| 探路数只能排施工顺序，不能当现状对外说 | 推荐型/非推荐型抄评价频率 67%/0%（n=15）；二次评估型答案级点名 0 家、引用位 6 家；中文与印尼语各档竞争结论；Invisalign 官方分级替代评价那一条；站外页型份额那一组 | 通用检索接口、未锁地区、单引擎、一次性 | 内部实测，2026-09-21 等 | 解禁需同时满足三条件：① 已用 OpenAI 直连腿 + Gemini 模型腿、锁 SG 地区、按自己的冻结题池重测 ② 标明重测日期与引擎 ③ 对外引用的是重测后的数字；由它们推算出来的任何数同样不得对外（通则见 → 通用版 D.1 数字纪律：数字怎么标、什么只能自己看） |
Google 官方原话确认 AI 概览闸门是 Googlebot + nosnippet，不是 Google-Extended | 「Google-Extended does not impact a site's inclusion in Google Search nor is it used as a ranking signal in Google Search.」「a page must be indexed and eligible to be shown in Google Search with a snippet」「robots.txt directives for Googlebot is the control」 | 2026-09-21 实读 | Google 爬虫文档 + 《AI features and your website》 | 官方文档原话，可对外说 |
| Google 官方文档把 Merchant Center 与 Business Profile 列入 AI 概览 / AI Mode 最佳实践清单，且明说不需要额外 schema | 「Checking that your Merchant Center and Business Profile information is up-to-date」列入清单；「You don't need to create new machine readable files, AI text files, or markup to appear in these features. There's also no special schema.org structured data that you need to add.」 | 2026-09-21 实读 | Google《AI features and your website》 | 已核（官方原话），可对外说；「AI Mode / AI 概览 / Gemini 的商品答案都从同一个 Shopping Graph 取数」这句内部管线细节未核实，只按方向排工、不当 Google 官方口径讲 |
| Wikipedia 是 ChatGPT 引用集合里最大的单一节点，Wikidata 是它的结构化锚点 | top-10 source share 约 47.9%；6.8 亿条引用里占总引用 7.8%；Ahrefs 2026-07 追踪 8.9% | Profound（6.8 亿条引用）；Ahrefs 2026-07 | Profound；Ahrefs | 实测，可对外说；Wikidata 准入要求三选一，相关那条要求「能用严肃的、公开可得的参考资料描述」，不是无门槛 |
| 纯目录收录是实测里引用密度最低的页型，最大单项效应是个人层的实体强度倍数 | category 5.2% + profile 3.8%（healthcare 侧 listicle 占 0%，articles 占 54%）；最大单项效应 8x 实体强度倍数（Wikidata 记录、商业媒体报道、结构化披露）；仅有 Yelp 好评 + Google 档案的独立商家「不可靠地出现」，78% 的独立本地商家 AI 引用份额约等于零 | deltaV，25,337 条引用；5WPR，320+ prompt / 10 metro / 5 引擎 | deltaV；5WPR | 实测，可对外说；单一第三方研究、美国样本，新加坡三行业未单独验证，引用时须同句写明限定语，不用它做任何效果或金额承诺 |
| 受监管侧机构层说服力几乎全被禁，个人层没有（举例：医疗） | 监管方明文允许执业人公示 qualifications、areas of practice、practice arrangements、contact details | — | 行业监管机构官方条文（条文原文与编号见行业版附录） | 原记录写「明文允许」。对内对外都要讲清「允许 ≠ 不受管」：该行业的九条广告标准（factual / accurate / verifiable / not extravagant / not misleading / not sensational / not persuasive / not comparative / not disparaging）照样压在个人资料上；自夸词另有主管方禁令表 |
| 实体修正是唯一「修完 7–14 天内 AI 说法常跟着变」的杠杆；写页、站外、视频的回报周期都以月计 | 7–14 天 | 内部沙盘观察 / 内部复盘 | 内部 | 把握度 70%，未实测，不许对外说量级 |
| 推荐型问法里唯一没抄评价的那条，答案正文抄的是厂商官方分级 + 监管注册册（举例：牙科） | 推荐型 6 条中 4 条抄评价与星级；唯一没抄评价的那条抄的是厂商官方分级（Black Diamond / Platinum Elite）+ 监管专科注册册 | n=15，单引擎，2026-09-21 | 内部实测 | 把握度 85%，锁区重测前只作内部排序，不进对外话术；这只是机制观测，不是合规许可；强监管侧自家页不写厂商等级（保守线） |
行业条文类依据：主文里标「条文明文」、而条文属于某一行业主管机构的（例如标题即褒扬的榜单「披露付费不构成免责」、执业人个人资料明文允许的四项），条文原文、编号与 URL 收在各行业版附录，通用版不收；主文一律写「条文见行业版附录」，不指本附录。
A.2 选点、写页、站外与复测的证据
这一节要你做的：查选点配比、网页对照腿、年机会值依据、站外投向、视频相关系数、噪声带与把握度清单的原始口径。
PRWeb，1,120 查询 / 7 行业 / 13 城市。题池措辞能拍出假的零可见度；题池配比因此写死：带地点限定 ≥60%、价格词 ≥30%、裸品类词 ≤10%。实测，可对外说。
2026-09-21 实搜，未锁 SG、单引擎、一次性，把握度 80–85%。属内部排序依据，进对外材料前须锁 SG 按自己的冻结题池重测；上线前照自己的题池抽 3 条复核。门槛不是进不进榜单，是有没有一张中文承接页。
内部数字，把握度 80%。探测次数：一上来就跑满 30 × 5 × 2 = 300；两阶段 60 + (12–18) × 5 × 2 = 180–240，另加同周重测一轮。代价：死堆只有 n=2 的结论，永远不能对外报数；出局判断错杀，整季没有第二次机会。死堆判据是操作约定，不是实测结论，支撑它的是我方 200 次测试里的方向（科普类问法几乎不点名公司），把握度 70%；对外口径红线是只能写「粗筛未见点名」，不能写「零可见度」。
2026-09-21 实搜，n=15、单引擎，把握度 85%。锁 SG 重测之前只作内部排序与施工方向，不作承诺、不进对外话术；月报怎么印见本节末的把握度清单。
D1–D30：凭什么它能动名次
| 时间 | 凭什么它能动名次（含出处） |
|---|---|
| D1 上午 · 技术门五道闸 | 门关着 = 后面全部乘以 0。二值开关、因果确定、零成本；闸零排最前是因为它是唯一的直接证据，而且等权限等得最久 |
| D1 下午 · 施工令 | 侧别、档位、年机会值排位三个输入已在手，是填表不是研究 |
| D2–D3 · 货架图与对照表 | 把已经付过钱的探测数据变成工单，不新花探测费 |
| 第 1 周 · 实体与个人页 | 认错人时，前面所有页面工作的回报是零甚至负；个人页同时是站外具名供稿与视频署名的落点 |
| 第 1–2 周（并行）· B 档四条 | 机构与政府类来源份额从约 1/6 涨到接近 1/3（Otterly / Axios，2026-08 ChatGPT 来源重排），且投入→在册几乎无损耗，不靠第三方编辑点头 |
| 第 1–2 周（并行）· 站外第一轮只做「已在」类 | 往一个已经在被引的容器里塞内容，见效以天到周计（推断，把握度 65%，未实测） |
| 第 2–4 周 · 厚页主线 | 价格类查询触发 AI 概览 >80%、混合意图 97%（Whitespark）；comparison 页型 1.87 引用 / 次检索全表第一且按页型统计，自建同样吃（deltaV，25,337 条引用）；中文价格型 / 场景型 / 二次评估型 80% 为空，是 90 天内唯一能从零拿席位的空场 |
| 每页上线 14 天内 · 本人口述长视频 | YouTube 提及与 AI 概览可见度相关系数 0.737（外链只有 0.218，Ahrefs 2026）；YouTube 占 Google AI 答案引用 23%（5W Citation Share）；94% 的 YouTube AI 引用给长视频、78% 有时间戳的被重复引用（Otterly，170 万数据点） |
| 第 2–3 周 · earned media 具名供稿 | 84% 的 AI 引用来自 earned media（journalism 单独 27%），paid and advertorial 只占 0.3%（Muck Rack，2,500 万链接 / 17 行业） |
| 第 2–4 周每周一 · 对手席位周报 | 对手在抢哪几格，每周看得见；它同时就是下周的施工单——谁把你挤下来了，就去抢它站的那个来源 |
| 第 3–4 周 · 站外第二轮压到最小 | 腾出的时间全部换成页；A 档在新加坡是结构性空档，把一整条战线压在一个造不出来的第三方库存上，每季自动落空一次 |
| 每月月初一天 · 网页对照腿 | 两条接口腿与网页版的引用分布是系统性偏斜、不是噪声：与权威媒体榜单重叠度网页 45.5% vs 接口 27.3%；公共广播来源网页 34.6% vs 接口 12.2%；单域名位移可到 welt.de 网页第 1 位 / 接口第 61 位；跑 5 轮和跑 50 轮偏斜一样大（汉堡大学 + Leibniz Institute，2025-11，24,000+ 条答案 / 五周） |
| D30 · 月度盘点，门与实体无条件各查一次 | 这两层的失败模式是静默的——页面根本没被读到、或 AI 认错了人时，席位数完全可能因为别的原因在涨 |
视频这条腿的全口径
除已在 A.1 出现的「播放量 / 点赞 / 订阅数与被引频率相关系数约 −0.03」（Otterly，170 万数据点）外：YouTube 提及（标题 / 转录 / 描述）与 AI 概览可见度相关系数 0.737（Ahrefs 2026，外链只有 0.218，是所有已测因子里最强的单项相关，是外链的三倍以上）；YouTube 占 Google AI 答案引用 23%（5W Citation Share）；94% 的 YouTube AI 引用给长视频、78% 有时间戳的视频被重复引用、描述长度 r=0.31（Otterly，同一批 170 万数据点）；平台分布 Perplexity 38.7% + Google AIO 36.6%，两家占 YouTube 引用的四分之三，收益不落在 ChatGPT 席位数上。0.737 是相关系数，不是因果：机制假说是 YouTube 页本身已在被引集合里（容器已在候选集合内，写在上面的字才有机会被抄），因果未实测。
两个不能并排用的数
| 数 | 它测的是什么 | 只许用在哪 | 一律不许用在哪 |
|---|---|---|---|
| Ahrefs 43.8%（ChatGPT 引用来自 best-of 类博文，750 query / 26,283 URL） | 份额——全部引用里 listicle 这一类占多少 | 判断一个品类做不做（listicle 要不要进本季工作面） | 排单页优先级、排封数、与页型密度并列进同一张表 |
| deltaV 页型密度（comparison 1.87 引用/次检索；category 5.2%、profile 3.8%；healthcare 侧 listicle 0%、articles 54%；25,337 条引用） | 密度与行业内分布——已决定要做的品类里，哪一种单页更容易被引 | 在已决定要做的品类内部排单页顺序 | 用来否掉一整个品类；跨行业套用 |
同表并列出现即判定为写错，退回重写。
Reddit 与站外来源份额
Reddit 在 ChatGPT 答案里的份额 2026-08 掉了 ≥73%（日均 497 → 132），同期 ChatGPT 总引用反涨 3.5%；但 2025-09 同样幅度的崩塌后来完全恢复，且 ChatGPT 仍在读 Reddit（研究期间约四分之一抓取页为 Reddit 线程），停的是放进答案，不是读（公开追踪 Otterly / Axios + 同批抓取侧记录）。判据：本月占比 > 2% 才排工单，≤ 2% 只记录，连续两个月 > 2% 才写进常规节奏。同一批机构与政府类来源份额从约 1/6 涨到接近 1/3（同一批 Otterly / Axios 追踪，2026-08 ChatGPT 来源重排）。
站外的时效与命中率
- 往已被引用的容器里塞内容，见效以天到周计；自建新页 2–8 周（推断，把握度 65%，未实测）。
- 付费收录与目录投稿：免费编辑位 2–4 周、付费位 4–8 周（均为推断，未实测）。
- 批量外联回复率 15–25%，placement 上线到 AI 引用出现变化 2–6 周（推断，把握度 55%，未实测）。这两个数只用于内部排工时。
- 实体修正的见效时间（7–14 天，把握度 70%，未实测）见 A.1。
写页的长度与分侧
- 被引页平均 2,290 词、78% 超 1,000 词（Trakkr，1,465 个被引页）。按页型拆开看的长度分布见 A.3 七条规则第 7 条。
- 专业服务在 AI Mode 里靠教育型内容胜出，消费型服务靠评论量胜出（PRWeb，1,120 查询 / 7 行业 / 13 城市，未含新加坡，把握度 75%）。
举例（家庭维修）：水电工的胜出方评论量高 337%：546 条 vs 125 条。
这个胜出机制不能转成「强监管侧也去请评价」：强监管侧的消费型买家只能被动观测评价。
复测的统计口径
一条意图跑 20 个样本，用 Wilson 区间要判「动了」，需要点名到 10/20；而基线 0/10 的区间上界就有 27.8%。按这个口径跑，第 13 周的默认输出必然是「未能证明」，无论实际有没有动。改法不是放宽统计，是换验收物：判定用点得清的实数（席位数、在册页数、事实错误条数）加实测出来的噪声带；Wilson 三态只作内部参考，用来触发没动分诊，不作结论（规则见 → 通用版 7.1 复测的产出与量具）。
拆题：ChatGPT 实际发出的搜索
- 样本：已存的 225 个 ChatGPT 回答（gpt-5.5 API 加联网搜索、新加坡位置），没有新发查询：多行业 101 个（2026-09-14，17 个行业）、律所 60 个（2026-09-29）、牙科医美 64 个（2026-09-29）。从每个回答的联网搜索记录里取出模型实际发出的搜索词，再用 Google 前 10（Serper，gl=sg）当代理，原问题和每条搜索词各查一遍。
- 搜几条：找哪家类每个回答中位数多行业 16 条、牙科 11 条；信息类多行业 8.5 条、牙科 6 条。
- 被引的页靠哪条搜到：找哪家类 97 个回答引了 743 个网址，在原问题前 10 的 49 个（7%），在 AI 某条搜索前 10 的 363 个（49%）。安慰剂对照：换成同行业另一题的搜索词、条数相同，只命中 46/736，本题自己的是 314/736（分母 736 只算能配到同行业另一道找哪家类题的回答；本题自己那一侧也截到同样条数，所以是 314，不是前面的 363）。单条搜索并不比原问题准（每条前 10 里平均 0.57 对 0.51 个被引网址），赢在条数多、角度多。
- 加了什么词：多行业找哪家类 995 条搜索里（一条可同时算进几类），资质与官方 373 条、价格 238 条、年份 208 条、口碑 105 条、用
site:限定某个网站的 247 条（其中约 150 条查的是某一家的官网）；还带着 best、top 的 79 条（8%）。牙科会把患者的说法换成专科术语（deep bite 换成 orthodontist、periodontist）。 - 牙科医美另测 8 个项目 × 4 种问法（2026-09-29，ChatGPT 每句问 2 次、AI Mode 问 1 次）：泛问 best 被点名的诊所，50/71 在同一答案里被引了自家官网，名单有 36/62 和同项目的第三方榜单重合（粗对照：同项目问价、问细节两类问法的 Google 前 10 里出现的诊所，27/83 也在这些榜单上，去掉被 AI 点过名的只有 9/40）；细分 best（best 加具体病情或人群）ChatGPT 16/16、AI Mode 8/8 都给了名单，引的诊所页 76% 是医生页、术式页这类深页，同一句问两次名单重合度 0.46，泛 best 是 0.28。
- 局限：Google 只是代理，ChatGPT 的搜索后端不是 Google；只测了 ChatGPT API 版，AI Mode 拆出的搜索看不到；只有新加坡、英文，每题只采一天；全部是相关，补页能不能进名单没有干预实验。用途是定拆题表的类别和施工顺序，不对外承诺进名单（正文见 → 通用版 4.7 逐态处置、十类问题与本季名额）。
把握度清单：哪些印、哪些不印
| 说法 | 把握度 | 怎么标 |
|---|---|---|
| 席位数的噪声带每月实测（同周重测 3 次），不再是未知量。第一次实测值拿到之前，席位数只并排列示、不作判定 | 实测 | 印，噪声带数值必须上月报第一页 |
| 「五处档案补齐 → ChatGPT 本地答案受益」（来自公开合作关系） | 70% | 印，按「免费、顺手做」口径说，不承诺效果 |
| 「改位次比新进便宜」 | 跨行业聚合口径，+16.5pp 为 B2B SaaS 样本，未在本地三行业验证 | 印，限定句原样带上 |
| 行业分侧（专业侧 / 消费侧走不同顺延项）依据 PRWeb 1,120 查询样本，未含新加坡 | 约 75% | 印 |
| 评价被逐字抄进答案正文：推荐型 67%（6 条中 4 条）、非推荐型（价格 / 场景 / 流程 / 二次评估）0%（9 条中 0 条）（2026-09-21 通用检索实搜，n=15、SG 未锁、单引擎） | 85%，样本极小 | 不对外印。用途是定施工方向：厚页打的是价格题 / 场景题 / 流程题，那一类问法上抄评价的频率是 0，所以厚页不配评价动作，受监管行业的替代品是注册状态、技术标准认证与可核事实句。月报里印的是你自己 M 句分推荐型 / 非推荐型两行的实测值。两行必须并列印——只印推荐型那一行，会把人引去做受监管行业根本不能做的请评价动作 |
| 「90 天增量的 60–70% 落在品牌题上」 | 70%，沙盘推演，非实测 | 不印，内部参考 |
| 某条意图「答案级点名 0 家、引用位已有若干家本地页在抢」（2026-09-21 通用检索实搜，SG 未锁、单引擎、一次性） | 85%，一次性取样 | 不印具体数。只作内部排序依据；报告里印的是你自己基线数出来的点名家数与引用位归属，并标明重测日期与引擎。任何材料里不得写「没人做」「竞争近零」 |
榜单进位收益：全书统一写法
这条数据全书只许用下面这一种写法，引用时一字不改：
进 AI 当前已在引的榜单并排到第 1 位 = 可见度 +16.5pp、答案里位置提前 0.8–1.8 位（Peec，5.7M 数据点 / 近 20 万条回答 / 8 引擎；+16.5pp 为 B2B SaaS 样本，新兴品类为 +13.4pp，未在新加坡牙科 / 医美 / 法律行业单独验证。用它排施工顺序，不用它做任何效果承诺）。
A.3 页型实测（一）：两条腿、七条规则、档 A 九型
这一节要你做的：查两腿实测（526 条引用、92 页）的口径、七条规则的频次、46 型的算式与争议判定，以及档 A 每型的被引样本。
两次探测的叫法：「两腿实测」= 2026-09-23 五行业探针，60 个问句、ChatGPT 与 AI Mode 两条腿、526 条引用、逐页拆 92 页；「单腿补测」= 5 行业 × 10 句、仅 ChatGPT 腿，241 条引用。
标注口径：实测 n/N（N 是这一页型拆了几页，n 是其中符合的页数）、实测 1 例（只有一个被引页支撑，照做但知道是单例）、未实测（推断或外部规则，没有被引页可对照）。实测口径的两个局限：热词全部取自 Google 自动补全（gl=sg）；答案只存了前 600 字，答案后半段引的是哪一句没法逐句对位。
基数：526 条引用里，只有 75 条能在原页上定位到被抄的那句（其余或抓取失败、或抄句是多段改写、无单一出处）。下面凡是「73%」「约 55/75」这类数，分母都是这 75 条，不是全部 526 条；逐条位置（如「约 1% 处」「约 53% 处」）是按页面篇幅目测估算，不是字符级编码——当强趋势用，别当精确测量往客户报告里写。
表格是被抄最多的载体，AI 连列头一起照搬（列头照搬例：「Part-time | Full-time | MOE」「Best for | Finish | Price」）；牙科 6/16 页被抄的就是表格行。表格放在后段也会被抄（政府收费表在 45–51% 处）。
两条腿不一样：ChatGPT 找源头，AI Mode 找二手（五行业实测）
| 行业 | ChatGPT 主要引什么 | AI Mode 主要引什么 |
|---|---|---|
| 牙科·医美 | 政府和公立机构 76%（38/50：MOH 收费基准、CPF、SingHealth、SMC） | 诊所等商业站 75%（39/52）；医美「哪家好」走 Google 卡片和预约商品页 |
| 家事法 | .gov.sg 77%（46/60；judiciary 21 次、ask.gov 11 次） | 律所等商业站 69%（36/52） |
| 补习·教育 | 价格问句引同行价目表；「哪家好」引机构官网（44 个 URL 里约 35 个）；判断题只引政府和媒体 9/9 | 价目表、榜单、Reddit |
| B2B SaaS | 官方定价页约 53%，另有帮助中心约 7 次，然后自己写结论 | YouTube、Reddit、LinkedIn 共 40%，其余是同行 vs 页和榜单 |
| 电商·消费品 | 商品页 PDP 54%、品类页 21%、政府页 13%（当判据） | Google Shopping 卡 44%、YouTube 15%。两条腿 URL 重叠为 0 |
比例的分母是该引擎在该行业问句下的引用条数；站点类型按域名规则归类（公开数据集 stats.md 3.1 可复算）。
推论二：「哪家好」类意图不走写页路线，五行业实测
买家问「哪家好 / best clinic / best lawyer / best tuition centre」时，两条腿都不引商家自写的「最佳」文章。火力改投哪几处见 → 通用版 5.6 两条腿，两种句子。
| 行业 | ChatGPT 去哪 | AI Mode 去哪 |
|---|---|---|
| 医美、牙科（n=1 问句） | 公立医院专科医生页、诊所疗程页 | 2 张 Google searchviewer 卡 + 4 个预约商品页 |
| 家事法（n=1） | Doyle's ×2、Legal500、Chambers、ask.gov、judiciary | 律所官网、SassyMama、Law Society 名录、地图卡 |
| 补习（5 句） | 机构官网约 35/44，榜单 0 引 | 榜单为主（singaporetuitionteachers、sethlui、tutorcity） |
| 电商 | PDP 54% | Shopping 卡 44%；vs 问句 YouTube 3/3 |
| SaaS（「best CRM」） | 官方定价页 4/4 | Reddit、YouTube ×2、business.com、Slack 博客 |
七条规则的频次
- 被抄的几乎都是段首句：法律 15/18，其他四行业都能对上某段首句。反例：某律所的婚前协议页 H2 首句「is a complicated matter」没被抄，同页 FAQ 直接给结论的那条被抄了。全样本最硬的一条。
- 核心事实落前 30%：能定位的 75 条里约 55 条（73%）；分行业牙科 12/16、法律 11/18、补习 7/7、SaaS 约 15/19、电商约 10/15。H1 到第一个 H2 之间 32/75（43%）；第一或第二个 H2 首句或第一张表 23/75（31%）；中后段 17/75（23%）；只在 FAQ 很少。位置为目测估算，见本节开头。
- 能做成表的做成表：频次见本节开头第一张图。
- title 带年份：牙科价格博客 8/8、补习价目页 7/8、SaaS 编辑页 12/13、电商榜单 5/6；例外：官方定价页 0/7 带年份；一问一页只在答案随时间变时才加（未实测）。
- H1 陈述式：被引诊所页 10/11、补习价目页 7/8、SaaS 官方页 8/8；有 ≥3 个问句 H2 的只有法律 3/18、SaaS 4/13，政府流程页 0/4。
- FAQ 很少是抄句来源：有 FAQ 的牙科 11/16、SaaS 17/21、补习价目页 7/8、法律 8/18；抄句直接出自 FAQ 的只有约 6 例，多是正文没写或 FAQ 复述结论。
- 数字精确比版式干净重要：mindstretcher 结构很乱但 $272.50 精确到分；一家诊所的价格页有 40 个 H2，但第一个 H2 就是价格清单；singaporelegaladvice 4 年没更新，这几页都被引。
按页型落地的另外三条：
- 字数不是判据：被引页短到 40 词（ask.gov）、62 词（律所价目表）、260 词（Talenox），长到 9,000 词（MissLobang），中位数约 1,300–1,500 词；落在 1,800–3,000 词的：法律 2/18、补习 2/8、电商 3/11。
- 价格、成绩、规格必须在首屏 HTML 里：补习机构页硬数字 6/6 纯 HTML 可读。反例：axiom 的 S$420/month 在首页 HTML 里找不到，ChatGPT 只能去别处找；zoho 按 IP 切币种；mi.com 空气净化器 4 的静态 HTML 里没有价格。
- 外链与署名不是被引条件：有权威外链的牙科 1/16、法律 2/18；具名个人作者法律 2/18、补习价目页 1/8、SaaS 官方页 1/8、PDP 0/5。医疗页例外：页头具名医生 6/12，署名要做。
46 型的算式与争议判定
两腿实测（两条腿，买东西的决策问法） 9 种
单腿补测新增（仅 ChatGPT 腿，非决策问法） +33 种
外部拆解吸收 +5 种
合并重复（外部拆解的一手数据报告页并入统计源头页，
作为该型的自建规格，不另计一型） −1 种
────────────────────────────────────────────────
最终 46 种46 是数出来的：两腿实测的 60 句热词全压在买东西的决策问题上（多少钱 / 哪家好 / A vs B / 能不能做）；单腿补测把问法换成「什么是 X」「怎么一步步办」「有百分之多少」「要带什么」「合不合法」「附近哪家」「这家怎么样」「complete guide」，页型立刻从 9 涨到 42。页型数量不是行业属性，是问法覆盖面的函数。
合并规则三条全中才算同一型：① 触发问法属于同一族 ② 被抄走那句话在页面上的位置与形态属于同一族（首屏单句 / 表格单元格 / H3 段首句 / 图表数据标签 / 页脚 NAP 字符串 / 编号条文）③ 两者能用同一份区块施工图写出来。三个争议判定：
- 13 号办事步骤页 ≠ 7 号资格流程页：7 号答符不符合条件、几次、多久，被抄的是条件句；13 号答第几步做什么、交哪张表、交多少官费，被抄的是
Step | Result表的单元格。 - 17 号补贴与限额规则页 ≠ 7 号：被抄的是限额表里的金额格，不是条件句。
- 22 号集合式 FAQ 页 ≠ 6 号一问一页：6 号一问一个 URL、首句给 yes/no；22 号一页装 4–20 问，实测里同一页被从三个不同问答块分别抄走。
单腿补测的量具偏差：只跑了 ChatGPT 腿，新增的 33 种因此偏源头类，偏二手整理的页型测不出来——是量具造成的偏差，不是全貌（原因与补测计划见 A.4）。按页型点数（合并正式与补跑，非条数）：新页型 228、已知九型 63。
档 A 九型：被引样本
n 写成「两腿实测 → 单腿补测」。
| 页型 · n | 样本 URL | 被抄位置 / 哪条腿 |
|---|---|---|
| ① 单项目价格页 · 6 → 2 | 一家牙科诊所的隐适美费用页 | H1 后第一句（约 1% 处）+ H2「Invisalign or braces?」首句（约 53% 处），两腿都引；另一例某律所的价目表全页 4 行，ChatGPT 中文问句引。这一型 5/6 只被 ChatGPT 引 |
| ② 价格指南页 · 16 → 并入 21 条全指南引用 | 一家牙科诊所的牙冠费用博客 | 第一个 H2 下紧跟 Crown type | Cost (before GST) | Suitable for 表，两腿都引，AI Mode 引得更多；另一例 tutorbee 见下方警示样本 |
| ③ 官方定价页 · 31 → 14 | https://monday.com/pricing | 价格卡、脚注、FAQ 三处各被抄；ChatGPT 27 : AI Mode 4，AI Mode 只在问品牌价格时引（HubSpot 价格问句 3/3） |
| ④ 对比页 · 20 → 1 | https://ventureharbour.com/hubspot-vs-salesforce/ | 「The short version」与「So which should you choose?」两段，AI Mode 引；AI Mode 17 : ChatGPT 3，ChatGPT 那 3 次里 2 次是第三方实验室页（RTINGS、TechRadar） |
| ⑤ 榜单页 · 约 29 → 2 | https://www.misslobang.com/article/best-robot-vacuums-singapore-2026 | 「S$999.90 as of mid-September」，ChatGPT 引。AI Mode 约 23 : ChatGPT 约 6，ChatGPT 那 6 次全是第三方（G2、TechRadar、MissLobang、Doyle's ×2、Legal500）；这 4 个榜单域名 4/4 在 title 或首屏写了方法论或核对日 |
| ⑥ 一问一页 · 23 → 6 | https://ask.gov.sg/sgcourts/questions/clywqg7te006bq97hezb0sc5l | 整页 40 词两句，首句「There is no legal requirement…」，ChatGPT 引。政府版 ChatGPT 20 : AI Mode 3；商业站单问句页 4 个 URL（一家律所、一个离婚律师关键词小站、两家牙科诊所）全被 AI Mode 引（n=4） |
| ⑦ 资格流程页 · 29 → 7 | https://www.judiciary.gov.sg/family/understand-requirements-getting-divorce | 「法定事实 × 解释 × 何时可申请」表被 ChatGPT 逐行转述，同页在 4 个问句下被引；各域名次数见本节第二张图 |
| ⑧ 补救与二次评估页 · 2 → — | 一家牙科诊所的种植失败补救页 | 第一个 H2 前的 TL;DR 框（前 144 词），AI Mode 第一引用；另一例是一家医美诊所的页，被 ChatGPT 当安全判据。2/2 的答案先讲安全；法律版未实测 |
| ⑨ 实体锚点页 · 多页 → 10 | https://axiomeducation.com/ | 成绩卡（10–11% 处）被 ChatGPT 逐数引，收费不在首页 HTML。PDP 只被 ChatGPT 引；个人档案页本身未实测，实测到的是页头署名行（医疗 6/12、法律 2/18、补习价目页 1/8、PDP 0/5） |
三个带警示的样本：
- 单项目价格页的区间句（某诊所的隐适美页）：「Invisalign at [the clinic] costs S$3,900 to S$7,900, depending on how complex your case is」——区间写法，强监管侧违规，不许照抄。
- 律所页同一 H2 写本方价与市场区间，两条腿都引（某律所，实测 1 例）：「At [the firm], our fixed fee for an uncontested divorce ranges from $1,690 to $2,890.」与「An uncontested divorce in Singapore generally costs between $1,500 and $3,500 (Source: Singapore Legal Advice).」——律所能不能把本所收费和市场区间写在同一处，条文没有直接说；最接近的是不许和其他律师比收费的规定，这里按更严的口径不建议照抄（保守线，非条文明文）。这条只证明两条腿都会引这个句子形状（另外三个被引页的被抄句也是这个形状），不构成可照抄的写法。
- 价格指南页的学段价表（tutorbee）：顶部卡片写 Primary $35–$55、表格写 $25–$35，AI 跳过卡片用了表。
A.4 页型实测（二）：档 B / C 样本与 AI Mode 待补测清单
这一节要你做的：查档 B 33 型每型的被引样本与 n、档 C 的零实测声明，以及 AI Mode 腿补测的优先顺序、必须一并记哪三件。
口径声明：档 A 的数据来自两腿实测（526 条引用、92 页）；档 B 来自同日（2026-09-23）的单腿补测，5 行业 × 10 句、仅 ChatGPT 腿（gpt-5.5 + web_search，新加坡定位），241 条引用（各型 n 是按页型逐页点数，合并了正式与一次补跑，不等于条数）；档 C 无我方实测，规格取自外部拆解（拆解对象为一家 GEO 服务商的公开博客）的三份文件，未做任何修改。凡 n=1 的结论一律标注，只当方向不当定论。
问句是中文「超声刀是什么 + 有什么副作用」。这是单腿补测里唯一被 ChatGPT 反复引用的商业方自建页（其余商业引用都是价格指南）：一页供多个答案片段（7 条引用里 3 条来自这一页；与单问页的命中率没有对照数据，不写倍数）。
档 B 33 型：n 与关键证据
| 页型 | n | 关键证据 |
|---|---|---|
| 10 监管义务与罚则页 | 38 | IRAS AIS「须在 3 月 1 日前提交，逾期最高罚 $5,000」首屏义务句被抄；B2B 软件侧十句问法跑两次（正式与一次补跑）合计 113 条引用里 59 条（52%）落在 .gov.sg，图见 → 通用版 5.23 问题与规则类档 B（一）：监管义务、定义词条 |
| 11 门店/网点页 | 30 | 一家牙科诊所门店页的「Sun: 9.30am – 1pm」在页尾被抄；brizosystem 地址行在正文 90% 处被抄 |
| 12 定义词条页 | 19 | 医疗 10、法律 5、培训 2、SaaS 2；一家美国医院的健康百科 10 次全部落在 H3 问句下第一句，且都是条件句；电商侧「HEPA vs true HEPA」0 引用，ChatGPT 全程未调用 web_search |
| 13 办事步骤页 | 14 | judiciary Step | Result 表被重排进答案；官费 $56 原样抄出 |
| 14 准备与携带清单页 | 12 | NDCS 按身份分组的条目被抄 3 条；同一句问话两次跑，第一次 0 条引用、第二次 8 条，稳定性差 |
| 15 法条原文页 | 12 | sso.agc.gov.sg 8 次引用全部带 ProvIds 条号锚点；sso.agc 本体 403，取不到 |
| 16 日程与截止日期页 | 9 | commonwealthsec 首屏日期区间被抄；同一句问话一次引了 9 个同型 URL 交叉核验 |
| 17 补贴与限额规则页 | 8 | MOH CHAS「每天最多 $830、手术项目 $240–$5,290」出自逐项限额表单元格 |
| 18 监管机构指引 PDF | 8 | PDPC 62 页 PDF 的问句式目录命中中文问句同形的那行 |
| 19 统计源头页 | 8 | PubMed CONCLUSIONS 段的并列复述句（77.6%）被抄，不是 RESULTS 段原始数据。这一型推翻了「核心事实落前 30%」：统计问句下 ChatGPT 会一路挖到文末（SingStat 那句在全文 85%，IMDA 那张图在 53%） |
| 20 名录/准入名单页 | 7 | IRAS AIS PDF 第 79 行（84% 处）+ 2% 处免责声明被拼成同一句答案；另一例厂商行在表内 94% 处（ch5:2260） |
| 21 厂商法律条款页 | 7 | HubSpot DPA 定义段列国名（17% 处）；jst-asia-pacific 承诺句（73% 处） |
| 22 集合式 FAQ 页 | 6 | 见上方 bars |
| 23 官方答复与讲话记录页 | 5 | mlaw 国会答复「6,220 宗中 4,150 宗、即 66%」整句被抄 |
| 24 第三方单机构测评页 | 4 | tutorly 费用速览表 + Pros/Cons 被抄；rtings 静态 HTML 只剩 181 词导航，被列为引用但没有可抄句 |
| 25 舆情·论坛·新闻页 | 4 | 问某家连锁牙科诊所好不好的那一句，5 条中 2 条来自新闻与 Reddit；两页均取不到（Reddit、mothership 均为拦截页） |
| 26 政策专题 hub 页 | 4 | IRAS 问句式锚点结构 = AI 答案章节结构；IMDA 三个栏目页 JS 渲染，取不到 |
| 27 参数口径页 | 3 | CPF「已在 2026 年涨到 $8,000」被抄；计算器工具页本身 0 次被引 |
| 28 评价聚合页 | 3 | birdeye 首屏「4.2/113 reviews」被抄；reviews.io 首屏 4.9 与 JSON-LD 4.85 不一致 |
| 29 自建口碑与资质页 | 3 | 某律所「[The firm]'s own family-law page shows 4.9 stars, with 3,455 Google reviews」被采信并注明出自自家页 |
| 30 核验与查询入口页 | 3 | SDC「所有牙医执业前必须注册」被抄；mlaw 查册页 0 字被抄，只挂在答案尾部当出口 |
| 31 帮助中心与操作页 | 3 | HubSpot KB 首段对象清单在 13–14% 处被抄；「quotes do not sync」否定清单在 25% 处被抄 |
| 32 器械与产品监管文件页 | 3 | NEA「多为暂时性、约一周缓解」几乎原样被抄；本方自写的副作用段 0 引用 |
| 33 第三方目录收录页 | 2 | 第一轮被抄成「周日 9am–9pm」，第二轮同一题反被 ChatGPT 标「不可信，需致电确认」（n=1，只当方向） |
| 34 变更公告/新旧对照页 | 2 | judiciary「replaces」句被抄；talenox「View-only mode」过渡期条款被抄 |
| 35 集成/对接 listing 页 | 2 | HubSpot listing 页 JS 渲染正文 0 词，真正被抄的对象清单落在同站 KB 页首段 |
| 36 判例页 | 2 | 689 词摘要页与 16,152 词全文并列被引；判点句在 H1 正下方 |
| 37 品类列表页 | 2 | mothercare「169 款、S$112 至 S$3,045、9 个品牌」整句被抄；另一站整页 JS 渲染，静态正文 0 词 |
| 38 计算器页（n=1） | 1 | sgschoolkaki 首屏分档结论 + 对照表被抄；计算器组件本身 0 次被引 |
| 39 信任中心/合规证明页（n=1） | 1 | trust.hubspot「SOC 2 Type II … June 23, 2026」被抄；同厂商营销版 3,657 词一句未被抄 |
| 40 误解纠正页（n=1） | 1 | healthhub「买了 vape 即属购买，同样违法」+「2026-05-01 起最高罚 $10,000」被抄 |
| 41 结论先行页（n=1） | 1 | shopback「S$1,299 非 HEPA / S$1,349 HEPA」被抄，出处标的是 ShopBack 不是 Dyson 官网 |
| 42 限时促销/活动页（n=1） | 1 | 一家连锁牙科诊所的「洗牙 + 抛光 + 口内 3D 扫描 S$109 nett，参与诊所适用」被抄；页面本体被 Cloudflare 挡，取不到 |
表里 n=1 的六种（38–42、以及 33 号里的单例观察）只当方向，不当定论。
档 C 四型：零实测
| 页型 | n | 说明 |
|---|---|---|
| 43 买家选型框架页 | 0 | 拆解对象的该原型在 Google US 前 30 都找不到；单腿补测问法里没有对应句 |
| 44 概念支柱页 | 0 | 与④对比页、12 号定义词条页相邻但意图不同，待验 |
| 45 新闻与政策解读页 | 0 | 规则类问句的引用几乎 100% 落在 .gov.sg 原页，商业站解读 0 引 |
| 46 市场观察页 | 0 | 拆解对象自己的 5 篇 Type=Market 文章是全站仅有的内链死端（0 条外链出去），连 /blog 索引都不进 |
拆解对象自己这几类页连自然排名都没有：它的排名原始数据是 8/31 个非品牌词进前十、5 个 #1，全部是榜单页；工具横评页与单竞品评测页在 Google US 前 30 找不到。拆解对象量的是自然排名，我方量的是 AI 引用，两套量具的数不能合并读。
三条跨页型反复出现的结论：① AI 不点计算器——问「计算器 / 怎么算」时，ChatGPT 一个交互式计算器工具都没引，跨三个行业复现；它引的是计算器旁边那张静态表、首屏那句分档结论，以及算式里每个参数各自的权威出处，然后自己算（17 / 27 / 38 号共用）。② ChatGPT 找源头、AI Mode 找二手——完整证据见 A.3。③ 拆解对象的市场观察类文章是内链死端——见上表 46 号。
待 AI Mode 腿补测
单腿补测时 AI Mode 腿的取数接口（SerpApi）配额已用尽，AI Mode 腿全程未跑。档 B 的 33 种因此全部只有 ChatGPT 一条腿的证据；「仅 ChatGPT 腿已测」不等于 AI Mode 不引，只等于没测。已知偏差方向：ChatGPT 找源头页，AI Mode 找二手整理，两条腿在电商侧的 URL 重叠为 0；新增的 33 种系统性偏源头类，偏二手整理的页型在单腿补测里结构上不可能出现。
| 优先级 | 页型 | 预期差异 | 为什么这么预期 |
|---|---|---|---|
| 高 | 24 第三方单机构测评页 | AI Mode 应显著高于 ChatGPT（单腿补测仅 4 次） | 两腿实测里④对比页 AI Mode 17 : ChatGPT 3、⑤榜单页 23 : 6，测评 / 榜单是 AI Mode 主场 |
| 高 | 28 评价聚合页、29 自建口碑页 | AI Mode 可能改走 Google 卡片/地图卡而不引这两型 | 两腿实测里「哪家好」类问句 AI Mode 走 searchviewer 卡 + 预约商品页 |
| 高 | 25 舆情·论坛·新闻页 | AI Mode 应更高（单腿补测 4 次全靠 ChatGPT 挖到 Reddit 第 3 页 / 第 23 页） | 两腿实测里 AI Mode 在 SaaS 侧 Reddit + YouTube + LinkedIn 合计 40% |
| 高 | 12 定义词条页 | 被引对象可能整体换人：ChatGPT 引源头，AI Mode 可能改引同行科普长文 | 源头 vs 二手分工最干净的对照点 |
| 中 | 37 品类列表页、41 结论先行页 | AI Mode 可能改引 Google Shopping 卡与 YouTube | 两腿实测里电商 AI Mode：Shopping 卡 44%、YouTube 15% |
| 中 | 14 准备与携带清单页 | 稳定性本身要复测（同题两次跑 0→8 条） | 清单类能不能抢到引用波动极大 |
| 中 | 38 计算器页 | 验「AI 不点计算器」是否跨腿成立 | 单腿补测跨三行业复现（n=3 个问句），但全是 ChatGPT 腿 |
| 中 | 19 统计源头页、23 官方答复记录页 | AI Mode 可能用媒体转述替代一手口径 | 若成立，「自己做一份带 n= 与口径的统计页」在 AI Mode 腿的赢法不同 |
| 低 | 10 监管义务页、15 法条原文页、18 指引 PDF | 预期两腿都引，差异小 | 法律事实只有一个源头，二手整理替代不了 |
| 必测 | 43 买家选型框架页、46 市场观察页（档 C） | 单腿补测结构上测不出来 | 两者都是二手整理 / 论述形态，只有 AI Mode 腿才可能给出第一条证据；46 号若 AI Mode 腿仍 0 引用，可以结案不做 |
不论跑哪一句，都要一并记下这三件：
- 答案全文：两次探测都只存了前 600 字，下一轮把整段答案存下来，否则长答案里「被抄的是哪一句」只能靠猜。
- 同句重复跑：14 号（清单）与 24/28 号（测评）观察到强波动，每句 ≥2 次，记录两次的引用数差。
- 取不到的页补齐：单腿补测有 7 处标了「取不到」（sso.agc.gov.sg 403、一家连锁牙科诊所的页被 Cloudflare 挡、ishopchangi.com/ecosystem.hubspot.com/IMDA 栏目页 JS 渲染、pubmed cookie 墙、G2/Capterra 403、mothership/Reddit 拦截页），下一轮用浏览器渲染后再拆；42 号的版式规格现在是空的，就是因为这一条。
A.5 出处清单
这一节要你做的：按条目查全书通用证据与规则的原始出处——全称、URL、取值日期。
这里只收通用出处：消保与价格透明指引、免打扰指引、目的国广告法、平台文档、数据研究。各行业主管机构自己的广告条例、FAQ、查册页归各行业版附录，不放这里。原文没给 URL 或取值日期的，照实写「未给」「未标注」，不补。
消保与价格透明指引
- CCCS · 价格透明指引：
cccs.gov.sg/consumer-protection/legislation-and-guidelines/guidelines-on-price-transparency（取值日期原文未标注） - CPFTA 法条（消费者保护（公平交易）法）：
sso.agc.gov.sg/Act/CPFTA2003（取值日期原文未标注）
免打扰指引
- PDPC · Do Not Call 登记与你的企业：
pdpc.gov.sg/overview-of-pdpa/do-not-call-registry/business-owner/do-not-call-registry-and-your-business（取值日期原文未标注）
目的国广告法
- 中国《广告法》（2021）英译：
chinalawtranslate.com/advertising-law-2021/（取值日期原文未标注） - 市场监管总局《广告绝对化用语执法指南》（原文未给 URL，取值日期原文未标注）
平台文档
- Gartner Peer Insights · 激励政策 FAQ：
gpivendorresources.gartner.com/en/articles/6812506-incentives-faqs（取值日期原文未标注） - Gartner Peer Insights · 评价来源 FAQ：
gpivendorresources.gartner.com/en/articles/6812574-review-sourcing-faqs（取值日期原文未标注） - OpenAI 商户 feed 规格：
developers.openai.com/commerce/（取值日期原文未标注） - OpenAI 商户门户：
chatgpt.com/merchants（取值日期原文未标注） - Google《AI features and your website》：AI 概览与 AI Mode 的入场资格、Merchant Center 与 Business Profile 列入最佳实践、不需要额外 schema，原话见 A.1（原文未给 URL；2026-09-21 实读）
- Google 爬虫文档（
Google-Extended的用途与「does not impact a site's inclusion in Google Search」原话，见 A.1）；Google 2026-05-15 AI 优化指南（不需要llms.txt）（均未给 URL，取值日期原文未标注） - Apple《About Applebot》：
Applebot供 Spotlight / Siri / Safari 检索，Applebot-Extended只是训练退出开关（原文未给 URL，取值日期原文未标注） - Anthropic 官方文档：
ClaudeBot/Claude-SearchBot/Claude-User全部遵守 robots.txt（原文未给 URL，取值日期原文未标注）
数据研究（样本量、时间与限定语都在 A.1–A.4 对应条目里，这里只做索引，不重复数字）
- 引用密度与页型：deltaV，25,337 条引用（A.1）
- earned media 占比：Muck Rack，2,500 万链接 / 17 行业（A.1）
- 零 JS 执行：Vercel × MERJ，5 亿次以上抓取样本（A.1）
- 价格类查询触发 AI 概览比例：Whitespark，540 query（A.1）
- 榜单进位收益：Peec，5.7M 数据点 / 近 20 万条回答 / 8 引擎（A.2）
- 网页腿与接口腿的引用分布偏斜：汉堡大学 + Leibniz Institute，2025-11，24,000+ 条答案 / 五周（A.2）
- 视频相关系数：公开相关性研究——Ahrefs 2026、5W Citation Share、Otterly 170 万数据点（A.2）
- 其余只有研究方名称、原文未给 URL 的：searchVIU、Ahrefs（JSON-LD 追踪、Wikipedia 份额）、Steady Demand、5WPR、Pew、Omniscient、SE Ranking、BuzzStream、Profound、Peec（
result_source抓取）（以上见 A.1）；PRWeb、Trakkr、Ahrefs（listicle 份额）、Otterly / Axios（Reddit 与来源重排追踪）（以上见 A.2）
