有个做建材的老板跟我讲，他现在不看行业报告了，直接问 AI，答案快，还带出处。
我让他把最近用过的一条发我。三个出处，我追了两个，两个都追到了原始报告，但报告上的数字跟他记的那句不一样。剩下一个，追不到。
他的原话是「AI 说的还挺权威的」。他没说错，权威是真的。歪的是中间那层。
我拿三个问题试了一次
2026年10月29日，用 deepseek-chat 问了三问，一条一条记下来。
第一问，AI 搜索对网站点击率影响多大，要具体数据和来源机构。它给了五个出处，机构名字都挺硬。
第二问，中国 GEO 市场规模2026年多大，出处是哪家。它直接说没有权威机构发布过这个数，还提醒网络上流传的「XX亿」要小心，说核实不了原始出处就别引用。
第三问，被 AI 引用的内容转化效果比传统曝光好多少。它给了几组数字，其中一组的主语是「某 B2B 软件公司」。
这三段回答凑在一起，正好把出处这件事的三档全摆出来了。
三档出处，AI 给的大多在前两档
A 档，追得到机构原始页。我逐个打开核了：
Pew Research Center 2025年7月22日那篇，写的是遇到 AI 摘要的用户在所有访问里点击传统结果的比例是 8%，没遇到 AI 摘要的是 15%，原文用词是「将近两倍」。这个数站得住。
Ahrefs 2025年4月17日，30万个关键词，排名第一的页面平均点击率低 34.5%。也站得住。
Gartner 2024年2月19日的新闻稿，预测到 2026 年传统搜索引擎流量下降 25%。站得住，但它是预测，不是已经发生的事。
B 档，机构是真的，说法被改过。同一批回答里，8% 和 15% 被写成了「点击率下降约 47%」。Pew 原文没这个 47%，这是拿两个数自己算出来的相对降幅。还有 Ahrefs 那组 0.073 降到 0.026，在原文里指同一批 AI 摘要关键词一年内的同比变化，跟「有摘要对没摘要」是两套口径，到了回答里被并成一句话。
数字一个没编，逻辑被挪了位置。
C 档，查无此人。Seer 的 70%、Similarweb 的 20% 到 40%、Shopify 商家加购率高 40%、某 B2B 公司的 4.2% 对 1.9%。这四个我按规矩反复抓，抓不到原始页。抓不到就不能用，只能标待核。尤其是「某 B2B 软件公司」这种连名字都不给的主语，连待核的资格都不该有，它就是一段听起来像数据的叙述。
它不是在编，它是在转述链的中段说话
我不认为这是幻觉问题。
AI 读到的不是 Pew 的 PDF，是别人写的「Pew 研究显示点击率暴跌近一半」。二手报道在写的时候已经做过一次换算，AI 忠实地把这个换算后的说法当原报告输出。它没撒谎，它只是站在转述链的中间，把上游的加工往下传。
所以「AI 在编数据」这个判断，跟「AI 说的都对」一样懒。第二问它就没编，它明确说没有数据，还劝你别信网上的数。它没料的时候会退，有料的时候会加工，这两种状态得分开算。
反过来想，你的内容也在被这样转述
这一点比查别人的数更要紧。
你的报告发出去，进到 AI 的语料里，它转述你的时候，走的是同一条转述链。最容易被动的地方，是换算型结论：你给了两个绝对值，它自己算一个相对值；你写「A 比 B 高」，它给你写成「高出好几倍」。
所以写内容的时候有三条，我一直在用：
结论句自带口径。别只丢数字，把「8% 对 15%（Pew，2025年7月，同一口径下的访问占比）」写成一句话。口径写死在句子里，转述的人就没了算术空间。
数字后面跟机构名和时间。跟「据说」「业内普遍认为」绝缘。你自己不写清，下游帮你补，补出来的都是别人的版本。
发布前做一次可剥离性测试。把品牌名删掉读一遍，如果整段话还完全成立，说明你只贡献了数据，判断是空的；如果读完站不住，那你的判断就在里面，别人搬不走。
这三条不高级，但它是把「被转述」变成「被正确转述」的唯一办法。
光尘阁的做法
我们给客户做 AI 可见度体检，出处核查是固定的一步。AI 答案里出现的每一个数字，标 A、B、C 三档，只有 A 档进报告，B 档回原始页改口径，C 档直接划掉。
这一步一点不性感，客户也不会因为这一步多付钱。但它决定你交出去的东西是一份行业研究，还是一份看起来很像研究的传闻汇编。
那位建材老板后来问了我一句话，说那以后还能不能信 AI。我说能，但你得知道自己信的是哪一层。原始报告那一层，能信；中间转述那一层，只能当作线索，顺藤摸瓜，摸不到瓜就别吃。
让每个品牌，在AI搜索里有一席之地。
光尘阁 · 2026年10月
