一句話傳遍行銷圈，源頭是一集沒有數字的 podcast
幫品牌看自己在 AI 回答裡長什麼樣子的美國新創 Profound，九月中完成 1.8 億美元 D 輪募資，估值來到 18 億美元，距離上一輪不到七個月，翻了將近一倍。企業客戶超過一千家，涵蓋財星一百大的三分之一。
跟著募資一起傳開的，是創辦人 James Cadwallader 的一套說法：可以把主流模型想成不同的物種。Gemini 大量倚賴 YouTube，因為 YouTube 是 Google 的；ChatGPT 在消費類題目上多半引用 Reddit，遇到企業對企業的題目就轉向 LinkedIn；Claude 過去比較倚賴預訓練知識，近期對即時資訊變得更敏感，開始更常上網查。
這套說法好記、好轉述，一個禮拜就傳遍了中文圈的行銷討論。我們去找了源頭：那是 Sequoia Capital 的一集 podcast，2026 年 9 月 17 日上線。四句話在逐字稿裡都找得到，全程沒有引用任何數字，也沒有引用任何第三方研究。
那是一位創辦人的觀察。觀察當然可以聽，但它被轉成新聞之後，讀起來就會像已經驗證過的事實。所以我們一條一條去查了。
四條宣稱，一條一條查
Claude 轉向即時檢索——方向可信，幅度不可信。 Anthropic 從 2025 年 3 月起逐步開放 Claude 的網頁搜尋，這是可查證的一手事實，機制上說得通。但「對即時資訊敏感了多少」沒有任何公開的量化研究。方向你可以採用，任何具體幅度都不要往外講。
Gemini 倚賴 YouTube——方向有小樣本支持，數字整團亂。 方向上有獨立研究指向同一邊（Weglot，2026 年 8 月，每個模型 180 題）。但同一件事我們查到四組互相矛盾的數字，從 0.2% 到 29.5% 都有。原因不難找：不少報告把「Gemini 這個聊天機器人」跟「Google AI Overviews 這個搜尋摘要」混在一起算，那是兩個不同的產品。方向能用，數字一個都不能引。
ChatGPT 消費題吃 Reddit、B2B 題吃 LinkedIn——這條我們建議直接不要用。 除了創辦人本人，找不到第二個來源。比較尷尬的是，Profound 自家發布的研究（Reddit 佔 2.4%、LinkedIn 佔 0.39%）根本沒有做消費題與 B2B 題的切分，撐不起這個說法。而真的做了 B2B 情境測試的那份獨立研究（Ten Speed，2026 年 9 月）結論還是反的：B2B 決策場景的引用有 88% 來自品牌自己的內容，論壇加影音加起來只有 4.2%。
四條宣稱，一條方向成立、一條只剩方向能用、兩條的反證比正證還強。
就算四條全真，那也是英語市場的事
這一段才是對台灣讀者要緊的。
日本量過。Ahrefs 在 2025 年 10 月公布的日本市場拆解裡，ChatGPT 引用 Reddit 228,388 次、Google AI Mode 引用 YouTube 91,954 次、Copilot 引用日文維基百科 125,842 次、Perplexity 引用 Yahoo!知恵袋超過 518,000 次。四個引擎，四張完全不一樣的清單。
韓國也量過。2026 年 7 月公布的《AI 引用指數報告》用了 1,616 道題涵蓋 30 個產業，收到 4,848 則回答、29,085 次引用。社群內容佔全部引用的 28.2%、媒體佔 17.4%；社群那一塊裡面，Tistory 部落格 38.1%、YouTube 30.5%、Naver 部落格 15.9%。
日本跟韓國這兩張清單彼此不像，跟英語市場那張以 Reddit 為主的清單也不像。
Profound 自己也做過一份跨語言比較：32.5 億次引用、14 個國家的母語提問。結論是語言一換，引擎挑的平台就跟著換——葡萄牙語有 65% 來自 YouTube，阿拉伯語有 29% 來自 Instagram，西班牙語的 TikTok 比重是英語基準的五倍。
同一份研究裡還有一個容易被跳過的細節：非英語市場的社群引用「總佔比」全面下降，但社群內部 Reddit 依然佔 51% 到 76%，而且每個國家都成立。這是兩層不同的數字——「社群變得沒那麼重要」跟「社群裡 Reddit 還是老大」可以同時是真的。看報告的時候把這兩層疊在一起，得到的建議會完全相反。
那份 14 國名單裡沒有中文
繁體中文與台灣市場，我們查不到任何一份附樣本數與方法論的同類研究。學術、產業媒體、SEO 社群，全部落空。市面上流通的台灣版說法——哪個本地論壇相當於 Reddit、哪個站先天條件比較好——都是把英語市場的結論按類比推過來的，其中至少有一篇在文章裡自己寫明，它引用的是一份英語的全球研究。
順帶一提，門是開著的。PTT 沒有 robots.txt，Dcard 只擋一個帳號啟用網址，巴哈姆特是 Allow: /，痞客邦目前沒有部署 robots.txt——四個站都沒有對主流 AI 爬蟲設下任何規則。（Mobile01 的 robots.txt 在我們查證的網路環境被它的 CDN 擋掉，取不到內容，所以不列入。）但允許爬取跟實際被引用是兩回事，後者在中文市場還是沒有人量過。
日本那邊另外有一份值得台灣看一眼的分析：71,041 則 AI 回答裡，ChatGPT 引用 .co.jp 網域的比例最高（44.8%），而 Google AI Overview 引用 .com 的比例最高（46.7%）。如果這個模式在中文語境也成立，.tw 就不只是個網址後綴。但這份研究我們查不到明確的發布日期，所以它只能當旁證，不能當依據。
就算有那張表，它也每週都在變
日本那套追蹤在半年後的續篇裡，note.com 竄了上來，Reddit 跟 Yahoo!知恵袋掉出榜外——半年洗一次牌。這是常態，而且已經有人量化過了。
SISTRIX 在 2026 年 5 月公布的漂移研究，量的是「這週被引用的來源，下週還在不在」：Google AI Overviews 只換掉 5%，Google AI Mode 換掉 56%，ChatGPT Search 換掉 74%。
Profound 自己另外量過月對月的版本：AI Overviews 59.3%、ChatGPT 54.1%、Copilot 53.4%、Perplexity 40.5%（這份沒有測 Gemini 與 Claude）。
把兩組疊起來，會看到單看任何一份都看不出來的事：AI Overviews 的週漂移只有 5%，月漂移卻是 59.3%。 它不是每天在抖，是每隔一段時間整批換血。而 ChatGPT Search 光週漂移就 74%，幾乎每週重洗一次。
這兩種節奏對應的做法完全不同。面對前者，你有幾週的窗口把內容鋪好，等它下一輪重算；面對後者，你要的是持續在場，而不是押某一次。中文圈現在講 GEO，多半把所有引擎當成同一件事在講。
還有一個更容易搞混的地方。很多人說「AI 的回答是機率式的，同一個問題問十次，引用的來源都不一樣」。這句話聽起來跟上面那些數字是同一件事，其實不是——上面量的全都是跨週、跨月的漂移，也就是引擎重新爬過、重新算過之後的結果。至於「同一個時刻連續問十次會不會不一樣」，我們查遍了找得到的研究，沒有人量過。
這個區別決定你該不該花錢。跨期漂移，是引擎重新看了一次網路，你把內容做好就有機會在下一輪被收進去；同時的隨機性，那你做什麼都只是在賭骰子。一個可以介入，一個只能認命，而現在被混在一起講的正是這兩件事。
怎麼看出一份 GEO 研究能不能用
這篇從頭到尾做的其實是同一件事：每看到一個數字，先問它從哪裡來。附上我們實際在用的四條判準。
看利益相關。 Profound 那份跨語言研究我們用了，因為樣本夠大、方法有揭露；但它是這個領域的廠商發的，所以引用時我們把這件事標出來。同一份研究裡對發布方有利的結論，要比不利的結論查得更用力。
看獨立來源有幾個。 那條「B2B 題轉 LinkedIn」不能用的理由很簡單：只有一個人說過。而另一份看起來像獨立佐證的資料（Tinuiti 測到 Reddit 在商業類別的佔比成長 73%），追下去是跟 Profound 合作做的——那不是第二個來源，那是同一個來源換了張臉。
看樣本與邊界。 我們引用了 Ten Speed 那份 B2B 研究的 88%，但那份只有 220 題，只涵蓋 B2B SaaS 與專業服務的客戶，而且作者自己在文章裡就寫明不能推及消費品。拿它談 B2B 可以，拿它談你的電商就不行。
看數字彼此對不對得上。 「Gemini 引用 YouTube 的比例」這一個題目，我們查到四組互相矛盾的數字，從 0.2% 到 29.5%。追下去，多數出自本身在賣 GEO 工具或內容行銷服務的站。同一個題目冒出四個差上百倍的答案，通常代表沒有人在認真量，只是在生產看起來像研究的內容。
列這四條，不是要你拿去自己篩研究——你的時間該花在生意上。列出來是因為，當市面上的數字大多過不了這四關，你就會知道為什麼「找個人幫你盯著」比「自己讀十篇文章」划算。
別猜對照表，先把自己的頁面做成可引用的
不要去猜台灣版的對照表，然後把預算押在某一個論壇上。那張表現在沒有人手上有，猜錯的成本是好幾個月。
在中文市場的引用結構被真的量出來之前，唯一不會白花的錢，是把你自己網站上的內容做成可以被引用的形狀。這件事不管哪個引擎、哪種語言、榜單怎麼洗，都得先讀你的頁面。前面那份唯一做了 B2B 情境測試的獨立研究，指的也是同一個方向：88% 來自品牌自己的內容。
至於這條路本身——你現在讀到的這些，就是我們在做的事。把四條宣稱一路追回它的源頭、拿日本韓國與跨語言的研究來對照、一個一個去抓台灣論壇的 robots.txt，這樣一份東西，中文圈目前找不到第二份。中文市場的路還沒有人走出來，我們走在最前面。
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延伸閱讀：同一個問題，ChatGPT、Gemini、Perplexity 挑的源完全不一樣、被引用不是價值，被誰引用才是。