Google 的 AI 答案更常引 Reddit 和 YouTube

Foundation 和 AirOps 一起看了超過 38 萬則回答、超過 300 萬次引用，涵蓋 80 個以上的 B2B 和企業品類。六個入口是 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Google AI Mode 和 Google AI Overviews。Ross Simmonds 的讀法是：Google 那一側的 AI 答案更常引 Reddit 和 YouTube；其他助手更常引網頁和評測站。這不是每個品類的固定比例。AirOps 賣這套監測，Foundation 也用這份尚未在別處發表的資料做客戶工作。

先定這份可見度要換成什麼

他要企業先選一個主要目標，例如管道或情緒，再用它判斷新頁面、催評和公關投放值不值得。作者頁用真人，不要用「某團隊」這種署名，並寫出「我們分析了這個」。公關的新任務是把故事放到大型語言模型已經在引用的出版物上，然後檢查回答有沒有真的從那裡抽出來。Google 的搜尋量仍遠大於 ChatGPT，所以他告訴 Foundation 的客戶，先保住現在大部分管道所在的那個渠道。

兩邊引用的來源不一樣

他們把發現拆成兩邊。Google 的 AI Overviews 和 AI Mode：Reddit 出現在 39% 到 52% 的回答，YouTube 是 38% 到 47%，評測平台低於 10%。助手那邊：52% 到 72% 的引用指向網頁，16% 到 21% 指向評測平台。Claude 不引 Reddit，也不引 YouTube。

39% 到 52% 是「回答裡有沒有出現」，52% 到 72% 是「引用指向哪一類」。兩組不能相減，也不能寫成你的品類就是這個數。託管資料庫和持續整合工具裡，Reddit 的名次還高過評測站，所以策略要跟著該品類的引用組合走。

他用交易來解釋差異：Google 在 2024 年授權了 Reddit 的內容；他把 Reddit 告 Anthropic，和 Claude 不用 Reddit，連在一起看。這是他的連接，頁面沒有另附訴訟或授權合約。ChatGPT 的回答裡，Reddit 在三週內從五則裡有一則，掉到三十則裡有一則。所以他要人先弄懂 ChatGPT 怎麼取出、怎麼引用網頁，不要把某一週的 Reddit 占比當成永久結構。

自己的站上，六種頁面回答的是不同提示

值得建的六種是：產品、解決方案、比較、替代、產業、細分。HubSpot 大規模發布和對手的比較頁。Foundation 的分析說，發布速度和引用率相關。相關不是因果，也沒有寫出相關係數。

解決方案頁按使用情境寫。Asana 為行銷團隊和財務團隊各有一頁，提示詞點到那個團隊時才對得上。替代頁和比較頁分開：比較的人已經知道兩邊；找替代的人可能根本沒聽過你要推的那個東西。他用咖啡和茶、以及沒聽過抹茶的人來說明。提示詞又長又具體時，例如「給正在帶五個新業務代表的團隊用的收入情報平台」，自己造出來的品類說法會贏。這是寫法建議，沒有對照測試的漲幅。

評測站在「哪一個最好」上更重

在 ChatGPT、Perplexity 和 Claude，評測站拿走超過 15% 的引用，而且最要緊的是「什麼最好」這類靠近成交的商業提示。G2 的引用率是 Claude 20%、Perplexity 19%、ChatGPT 15%。Capterra 15%。TrustRadius 10%。這三個百分比是各引擎上的引用率，不是三家加總，也不是 Google 那一側低於 10% 的同一組。

做法是：客戶在關鍵產品動作上給了高的淨推薦值之後，立刻請他們到 G2 或 Capterra 寫評。整年都要有新評，因為他說模型會數你有多少則、以及每一則是不是最近留下的。G2、Capterra、TrustRadius 指定一個人負責，每月把評測的數量和新舊，跟其他管道投入放在一起報。

研究裡有一個案例：Claude 一直引用對手網站上一頁中性偏負面的內容，用來說明這個品牌不值得合作。他的處理是把這一頁沖淡：把評測引擎做大，並向模型會讀的其他站提供有用的內容。不能讓一個網址決定模型怎麼描述你。負責 AI 可見度的人要接上產品行銷，讓產品裡的時刻觸發淨推薦調查、請評和創作者合作。給整合夥伴寫部落格和報告，他看到很多夥伴團隊沒有人能寫。內容團隊按固定的產品缺口發布和投稿，每次修好就發新聞稿。

助手之間的需求在搬家，這是另一組數字

Claude 的搜尋需求上升 385%，ChatGPT 下降 35%。Anthropic 拿走美國企業大型語言模型支出的 40%。Claude 在 B2B 提示上比 Perplexity 更負面，賣給企業的品牌要分開看。385%、35% 和 40% 沒有寫期間和分母，不能和 38 萬則回答的引用占比加在一起。這季就開始用自己的提示追可見度，Google 的入口和各助手分開報。AirOps 說這可以在他們的儀表板裡做，那是產品說明。

他預測大型語言模型廣告會超過今天的搜尋和社群廣告市場，並用 Facebook 2007 年賺 1.5 億美元、Meta 去年 1,960 億美元當對照。他還預期到 2035 年，每家獨角獸 B2B 公司都會有自己的媒體，例子是 Semrush 買下 Backlinko、Spotify 買下 The Ringer。這兩句是預測。能被引用的故事，放在模型已經在看的地方，決定 B2B 品牌在任何銷售電話之前進不進得了短名單。

常見問題

• Reddit 39% 到 52%、YouTube 38% 到 47%，是不是每個品類？不是。那是 Foundation 和 AirOps 在 Google 的 AI Overviews 和 AI Mode 上看到的範圍，分母是超過 38 萬則回答、80 個以上的 B2B 和企業品類。託管資料庫和持續整合工具裡，Reddit 還高過評測站。不能把這個區間寫成你的品類。
• 其他助手是不是也主要引 Reddit？這份研究裡不是。助手有 52% 到 72% 的引用指向網頁，16% 到 21% 指向評測平台。Claude 不引 Reddit，也不引 YouTube。這和 Google 那一側「回答裡出現 Reddit／YouTube」不是同一種計法。
• G2 的 20% 能不能和 Google 評測平台低於 10% 比？不能直接比。20%、19%、15% 分別是 G2 在 Claude、Perplexity、ChatGPT 的引用率。Capterra 是 15%，TrustRadius 是 10%。低於 10% 是 Google 的 AI 答案裡評測平台的出現情況。
• Claude 搜尋需求上升 385%，是不是這 38 萬則回答算出來的？頁面沒有這樣寫。385%、ChatGPT 下降 35%、美國企業支出的 40%，和引用占比是分開的句子，沒有期間和分母。不要加進 38 萬則的引用表。
• 比較頁和替代頁可以合成一頁嗎？他建議分開。比較的人已經知道兩邊的名字。找替代的人可能沒聽過你要介紹的選項。解決方案頁則按使用團隊或情境拆，讓提示詞點到那個團隊時對得上。

編輯解讀

一句話重點：在這 38 萬多則 B2B 回答裡，Google 的 AI 答案更常出現 Reddit 和 YouTube，其他助手更常把引用給網頁和評測站。換一個品類，組合會變。

這對你的網站意味著什麼：

• 報表把 Google 的 AI Overviews、AI Mode 和其他助手分開。不要用一個「AI 引用來源」概括兩邊。
• 先看自己品類的引用組合，再決定評測站和 Reddit 哪一個更值得做。資料庫和持續整合工具的例子已經和總表不一樣。
• 比較頁、替代頁、按團隊寫的解決方案頁分開。發布速度和引用率相關，不是發得越多就會被引用。
• 負面敘事若集中在一個網址，用持續的新評和別人站上的內容沖淡，不要只改自己的首頁。

適用與不適用的情境：適用於 B2B 和企業品類分開看 Google 入口與助手的引用來源。不適用於把 39% 到 52% 或 G2 的 20% 寫成你的關鍵詞會發生的事，也不適用於 2035 年每家獨角獸都有媒體這個預測。

需要注意的限制：Foundation 和 AirOps 都從這份資料受益，而且他們說其中有些發現沒在別處發表過。頁面沒有方法、沒有各品類的樣本數。Reddit 從五分之一掉到三十分之一是三週的變化。Claude 不用 Reddit，和他提到的訴訟是連接，不是這頁證明的因果。385% 和 40% 沒有期間。

延伸閱讀：

• 排名仍能預測 AI 可見度，信任可以壓過名次

名詞與資料來源

1. Ross Simmonds／Foundation，對談 Josh Spilker／AirOps：〈The B2B AI Discovery Playbook: Lessons from 380k Answers with Ross Simmonds〉 https://airops.com/blog/b2b-ai-discovery-playbook-lessons-ross-simmonds（頁面日期：2026-10-09；檢索：2026-10-17）