人工智能搜索引擎如何按语言和国家引用来源

当有人向人工智能助手提问时，它所引用的信息来源决定了提问者能学到什么，以及会接触到哪些品牌。于是我们开始思考……这些助手是如何选择信息来源的？这种行为会因语言、国家、主题和人工智能系统的不同而有所变化吗？

就像我们之前遇到过的所有问题一样，我们决定进行调查。

我们设计了400道涵盖5个主题类别和3个具体程度的题目，将每道题目分别翻译成英语、法语、西班牙语和日语，并将其提交给分布在5个国家的4套人工智能系统。这为我们提供了超过16,000个答案，我们记录了每套系统引用的所有来源。

其中几个规律显而易见。有些规律涉及这些系统的一般运作方式，但对于任何进军新市场的品牌而言，最重要的规律——正如你所料——就是语言。

那我们就开始吧。

我们如何开展这项研究

我们希望查询集能反映出真实的好奇心，而非普通的SEO关键词列表，因此我们将这400个问题分成了5个类别（电子商务、SaaS、常识、国际新闻和教程），并按查询长度分为3个等级，从简短且笼统的到长且具体的。

随后，我们针对每个市场将每个问题分别以两种版本进行测试：所有地区均使用英文版本，各市场则使用当地语言版本（法国为法语，西班牙、阿根廷和美国为西班牙语，日本为日语）。所使用的4个系统分别为GPT 5.5、Claude Haiku 4.5、Gemini Flash 3.5以及Google AI Overviews（在法国则使用Google AI Mode，因为在数据收集时，AI Overviews在法国尚未上线）。

对于每个答案，我们都记录了系统返回的来源URL。下面的数据来自这组超过16,000条原始响应。

聊天机器人与人工智能概述：它们的行为宛如截然相反的机器

行为上的最大差异体现在聊天机器人与谷歌的AI概览之间，最显著的区别在于它们引用来源的方式。

面对简短且笼统的问题，聊天机器人几乎不会引用来源。但问题越具体，它们引用的来源就越多。以Claude为例，其对简短查询的平均引用来源数为0.12个，对长查询则为2.96个；ChatGPT的引用数则从0.09个上升至2.26个。Gemini在整个过程中引用来源更为频繁，从简短查询时的约1.7个上升到长查询时的约6.5个。 如果你正致力于提升在AI搜索中的可见度（既然你在阅读这篇文章，很可能就是如此），那么针对具体的长尾提示词优化内容，很可能会增加你的内容被引用的机会。

然而，谷歌的AI概览却恰恰相反。它们在处理简短、通用查询时引用来源最多（每个查询约6个来源），而随着查询变得越来越长、越来越具体，引用来源的数量会逐渐减少（降至约4个）。这正是搜索结果页面的表现，而非聊天机器人的表现：简短的查询会得到一系列链接，而问题越精准，答案的范围就越窄。

以下是这三个聊天机器人的对比情况，衡量标准是每个查询引用的来源平均数量：

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聊天机器人会根据已有的知识回答广泛的问题，只有当查询变得具体时才会调用外部来源；而AI概览则像搜索引擎一样提供相关链接。

即使没有链接显示，品牌名称也会被提及

在许多人工智能界面中，用户看到的是文字形式的答案，而非一串链接。因此，助手在答案中提及的公司名称，其重要性可能不亚于其引用的URL。我们统计了每个聊天机器人在每次查询中提及的不同公司数量。（此处未纳入Google AI概览，因为我们虽然能捕获其中引用的链接，但无法获取其答案文本。）

按聊天机器人和查询长度划分的每次查询中提及的公司平均数量

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即使面对简短且笼统的问题——也就是那些它们几乎没有引用任何URL的问题——ChatGPT和Gemini每条查询结果中仍会列出多家公司。某个品牌可能会出现在答案文本中，却没有任何链接指向它，这意味着关键在于该品牌是否属于这些模型已经识别出的公司类型，而不仅仅是能否被链接到。

商业和时效性话题的引用量攀升

话题的重要性不亚于查询长度。从聊天机器人来看，每个问题引用的平均来源数量从常青话题到商业话题及热点话题呈现稳步上升趋势。

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像教程和常识这类内容固定、文档记录完善的主题获得的引用量最少；模型主要依靠训练数据来回答此类问题。而像电子商务、SaaS 和全球新闻这类商业性或时效性强的主题则获得最多引用，因为模型会主动搜寻最新信息。对于商业领域的从业者而言，这是该研究结果中令人鼓舞的一面：正是这些查询，才为成为可引用的信息来源提供了机会。

英语仍是引用来源最多的语言

在我们测试的每个市场中，这三个聊天机器人均显示，英语查询调用的信息来源数量都多于当地语言查询。

如果在英语中提出同样的问题，这些系统调用的资料来源数量会比使用当地语言时更多，这种情况在世界各地都存在。就被引用的内容总量而言，英语内容在结构上仍具有先发优势，这也很合理，毕竟英语仍是互联网上的主导语言。随着语言的变化，不同之处不在于资料来源是否出现，而在于具体是哪些来源。

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用当地语言提问，信息来源就会变得本地化

当我们将同样的问题用当地语言而非英语提出时，系统明显更倾向于采用当地的、使用该语言的来源。

在日本，当我们用日语提问时，26%的被引用来源托管在日语（.jp）域名下；而当我们用英语提出相同问题时，这一比例仅为约1%。 如果将全球平台上的日语页面也计算在内——尤其是ja.wikipedia.org和jp.linkedin.com——这一比例将飙升至35%，而英语页面仅占1.3%。但如果反其道而行之，仅限于日本政府和学术网站（.go.jp和.ac.jp），这一差距依然显著：日语网站占4.26%，英语网站仅占0.13%。

法国也呈现出同样的趋势。法语搜索查询中有16%的引用指向了.fr域名，而英语搜索查询中这一比例仅为1.4%；若将全球网站上的本地化页面计算在内，法语来源的引用比例总计达到30%。 法国政府网站（.gouv.fr）的英语访问量从接近零上升至法语的1.25%。在西班牙，西班牙语搜索查询将7%的引用导向了.es域名，26%导向了西班牙语来源，而英语搜索查询的这一比例仅为1.7%。

阿根廷是个例外，这反映了其文化和历史背景。仅有2%的引用指向.ar域名，但其中23%为西班牙语内容，而英语内容仅占1.1%。阿根廷用户获取的西班牙语内容主要来自西班牙、墨西哥以及经过本地化的全球网站，而非阿根廷本地的域名。由此可见，这些模型遵循的是语言而非地理位置。

同样的问题、同样的主题，却使用不同的查询语言，而且这些系统调用的数据源各不相同。简而言之，仅以英语形式存在的内容，在很大程度上被排除在这些系统用当地语言回答问题时所调用的数据池之外。这种影响在日本最为显著，因为日本是距离英语最远的市场。

每个系统都有其自身的来源标准

这些系统在偏好的信息来源类型上也存在差异，而且这一特点在我们测试的每种语言中都保持一致。

如表所示，每个系统都从商业页面和品牌页面中提取引用信息，但在其他方面，它们的行为却各不相同。

例如，克劳德显然最青睐商业和品牌页面，近九成引用都来自这些来源，而媒体来源的引用几乎为零。ChatGPT的引用分布最为广泛（但差距不大），仍主要倾向于商业和品牌，全球机构和媒体的占比则分别仅为8.1%和9.9%。

Gemini 和 Google AI Overviews 主要依赖社区和视频来源：仅 YouTube 和 Reddit 两者的引用量就分别占 Gemini 引用总量的 21.5% 和 AI Overviews 引用总量的 29.8%。

如果你希望被Gemini或AI Overview收录，在YouTube和Reddit上拥有强大的影响力将起到决定性作用。如果你的目标是ChatGPT和Claude，那么你自己的品牌页面以及在知名媒体上的报道就更为重要。

哪些域名和品牌被引用最多

平均值反映了引用模式的特征。具体名称则显示了哪些主体占据了这一领域。我们从每个主题类别中提取了各聊天机器人引用次数最多的域名和公司，并排除了在查询中被直接点名的公司，因此这些数据反映了模型自主调用的内容。下表涵盖了这三款聊天机器人。

被引用次数最多的域名（每类前3名）

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在这里，我们可以看到一种明显的分化。

Gemini 的引用主要集中在少数几个平台上，其中 YouTube 和 Reddit 在几乎所有类别中都位居榜首。

而ChatGPT和Claude则将信息来源分散在众多特定领域的权威平台中：例如，在电商领域，它们参考了Tom's Guide和TechRadar等硬件评测网站；在通用知识和新闻领域，则参考了arXiv、PubMed和维基百科等研究与参考资源。

电子商务和SaaS的引用次数最多，且数据最为稳定；而通用知识类的数据较少，因此应将这些数据视为趋势性参考。

被引用次数最多的公司（各类别前3名）

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在所有三款聊天机器人中，HubSpot在SaaS领域位居榜首，Salesforce紧随其后；各模型之间罕见地达成了高度一致；而在电子商务领域，以罗技（Logitech）、雷蛇（Razer）和安克（Anker）等消费类硬件品牌为核心形成了集群。

不过，这只是微弱的优势：HubSpot在SaaS领域的市场份额不足3%，因此相关提及分散在众多长尾企业之中。被引用更多是为了跻身其中，而非像在SEO中传统的前三名“蓝色链接”那样，旨在取代某家主导企业。

这对走向全球意味着什么

该研究衡量的是这些系统从何处获取信息，而非任何单一网站应采取何种行动。数据表明，人工智能系统会针对性地选择信息来源：用某种语言提出问题，它们就会优先选择该语言的信息来源。

对于正在拓展海外市场的品牌而言，这使得本地语言内容的问题转变为“是否符合条件”的问题。简而言之，当当地用户提出问题时，如果该市场有本地语言版本的内容，就可以引用；但如果内容仅以英语存在，则大多无法被引用。我们在之前关于翻译与人工智能可见性的研究中，曾从不同角度观察到这一现象，而本研究有助于阐明其背后的机制。

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