他发了 34 个自荐页面，AI 引用以后却有 43% 没提自己的会

Evolve 在基线期没有出现，发布页面以后进入 72 个新的查询和引擎组合。82% 的新提及带着团队页面的引用。换到已经有知名度的 Ahrefs Brand Radar，情况就淡了许多。它进入新位置时，只有 6% 的提及引用自家页面，94% 来自第三方内容。

同一种页面放到两个品牌上，作用差得很远。自荐页更像一张新名片，能补上某个具体类别里的认知空白。已经被大量第三方资料覆盖的品牌，靠多发几篇自荐文很难制造同样的变化。

会议页面的反噬率是 43%。这里的反噬有一个很窄的定义。AI 引用了推广 Evolve 的页面，回答里却没有出现 Evolve。工具页面的同类比例只有 11%。

原因未被实验直接证明，页面结构已经给出风险。最佳清单为了显得完整，会认真介绍同类选择。AI 可以把它当资料库，再挑另一个名字回答用户。做 GEO 复盘时，只数引用会把这段漏掉。品牌提及、推荐位置和实际点击需要各记一栏。

约四分之一的页面在某个查询和引擎组合里只被引用一次，之后再没回来。能够重复出现的引用也很零碎，从首次到末次之间，平均只有约三分之一的可观察日期能看到它。最长的一组连续维持了 52 天，主要集中在 Copilot 和边界很窄的会议或替代品查询。

这意味着周一拿到一张截图，远远不够宣布赢下答案。同一个问题要按固定频率重测，记录模型、日期、国家和回答措辞。页面没有改，引用也可能自己消失。

先选三个和购买或比较有关的窄问题，每周在两种引擎各测两次。记录谁被提到、谁被推荐、引用了哪一页。随后只写一篇有独立价值的比较或经验页，把选择条件、限制和数据来源写完整。

四周后仍没有任何新提及，可以检查页面有没有进入索引，问题和品牌是否匹配，外部资料是否太少。Google 的公开说明也写得很直白，AI 功能沿用搜索的基础做法，没有一套额外的特殊门槛。这个实验能观察变化，不能承诺销售。