ChatGPT免费版85.6%的回答不联网，搜的时候直奔品牌官网：Ahrefs查询扇出研究解读

摘要：Ahrefs分析了ChatGPT免费版在8月和9月的6660万次回答，只有14.4%真的去搜了网页，搜的时候平均只发1.6条后台查询。指定站内搜索的查询里，四分之三搜的是品牌官网。引用这一侧，PubMed从第64名升到第4名，WebMD从第18名掉到第79名，Reddit被引用的回答比例从19.1%降到2.3%，阿里巴巴和Accio也在被引用变少的名单里。ChatGPT正在从转述信息的网站，转向信息的原始出处。

做外贸的人这一年被问得最多的问题之一：怎么让ChatGPT推荐我们？答案众说纷纭，有人说多发Reddit，有人说上维基百科，有人说铺第三方测评。

Ahrefs在10月12日发了一份规模很大的研究，正好可以拿来校准这些说法。他们分析了ChatGPT免费、未登录状态下的6660万次回答，以及背后的1500万条查询扇出。Search Engine Journal随后做了解读，标题就是一句话：ChatGPT最常引用的网站，正在往一手来源倾斜。

这篇把研究里的关键数据整理出来，再说说对外贸站和独立站意味着什么。

先弄清楚研究是怎么做的

看数据之前先看口径，不然很容易把结论用错地方。

Ahrefs的研究其实用了两套数据。一套是查询扇出数据：8月和9月，全球所有国家，ChatGPT免费版在未登录状态下的6660万次回答，模型是GPT-5.6 Luna，共产生1500万条扇出查询。另一套是引用数据：来自Ahrefs的Brand Radar，统计美国地区ChatGPT回答里引用了哪些网站，3月有240万条回答，9月有380万条。

为什么只看免费、未登录的会话？Ahrefs的理由有两个。一是ChatGPT每周的用户里，超过九成用的是免费版，这个数字引自RESONEO联合创始人Olivier de Segonzac在Search Engine Land上的说法。二是退出登录后没有聊天记录和记忆的影响，看到的是ChatGPT的默认行为。

所谓查询扇出，就是ChatGPT回答之前在后台发出的搜索。一个问题可能被分解成几条搜索词，分别去搜，再汇总成回答。查询扇出的机制站内查询扇出的多路子查询机制讲过，这里不展开。

大部分回答根本不搜网页

研究里最让人意外的数字是这个：6660万次回答里，只有14.4%触发了网页搜索。剩下的85.6%没有联网，差不多每7个问题里，有6个是ChatGPT直接凭自己已有的知识回答的。

即便搜了，搜得也不多。需要搜索的回答，平均每次只发大约1.6条扇出查询。

Ahrefs给的解释很朴素：每次联网搜索都要花OpenAI的钱，能用已有知识答得够好，就没必要去搜。WordLift的研究也发现，免费层的模型出于控制成本的考虑，会更依赖训练数据。OpenAI帮助页里的说法是，如果一个问题需要当前信息，ChatGPT可能会自己去搜网页。帮助页还写明，网页搜索在免费版上也能用，没登录的用户同样可以用，所以这批免费未登录的数据并不是一个功能被阉割的特殊样本。

这个数字和其他研究差距很大，需要放在一起看：

Nectiv这份研究本身也值得一提。他们在2025年做过同样的测试，当时ChatGPT平均每个问题发2.17条扇出查询，最多一次4条；今年用大约4000个相同的问题重跑，平均变成7.61条，最多一次29条，一年翻了三倍多。所以“ChatGPT越来越爱搜”和“免费版大部分时候不搜”这两件事可以同时成立，前者说的是需要搜索时搜得更深，后者说的是免费版决定搜不搜时更省。

差距主要来自三个地方：模型不同、问题不同、账号状态不同。很多研究用的是“最好的某某产品”这类商业问题，天然容易触发品牌搜索；Ahrefs的问题来自真实的搜索需求，覆盖所有话题和国家，而且免费未登录的会话本来就搜得少。SEJ也提醒，这几组数字不能直接比大小。

对站长来说，结论很直接：在免费版ChatGPT里，很多时候你能不能出现在回答里，取决于ChatGPT本来就知道多少关于你的信息，而不是它这次能搜到什么。品牌在训练数据里的存在感，比单个页面的优化更重要。

这对新品牌和刚出海的工厂不太友好。训练数据有截止时间，模型更新之前你做的事，它不一定知道；想进入它的“记忆”，靠的是在行业媒体、展会报道、客户案例、专业论坛里被反复、长期地提到，而不是某一篇文章写得多好。这是一件慢功夫，没有捷径。

搜的时候，它直接去品牌官网找

那14.4%需要搜索的回答里，ChatGPT是怎么搜的？

1500万条扇出查询里，有6.8%用了site:指令，也就是限定只在某一个网站里搜，覆盖了大约11.6万个不同的域名。在被搜得最多的大约160个域名里，75.9%是品牌官网，比如apple.com、ikea.com这种公司自己的网站。沃尔玛、Costco、亚马逊这类零售平台合计占11.9%，Reddit和Facebook加起来只有1.9%。

扇出查询里用的词也说明了同一件事。下面是9月英文扇出查询里出现最多的几个词，和8月比：

“官方”“价格”“评测”都在涨，“含义”“定义”这类词在降。价格从6.04%涨到8.88%，相对涨幅接近一半，也就是Ahrefs标题里说的“最多涨了47%”；“规格参数”这个词第一次进了前50。Ahrefs也提醒，这些词的基数都不大，一两个百分点的变化看起来涨幅惊人，定义类的下降可能只是短期波动。

Ahrefs还做了一组单独的测试，2万个美国地区的问题：

• 问价格、产品功能、公司信息这类事实性问题时，84.4%的回答至少引用了一个官方来源，引用里63.4%指向官方网站。
• 问“A和B哪个好”“哪个更便宜”这类比较问题时，至少引用一个官方来源的比例降到68.3%，引用里只有46.4%指向官方网站，多数引用给了别的网站。

归纳起来，事实性的问题它找官方，需要权衡比较的问题它才更多去看第三方。

官网上的事实，要能被搜到

这对外贸站是一个很具体的提醒。ChatGPT要用site:你的域名去查价格、规格、售后信息时，这些信息得真的写在你的网站上，是普通文字，放在它找得到的页面里。

很多外贸官网偏偏在这里掉链子：规格只放在PDF画册里，价格写“询价”，认证证书是图片，售后政策藏在页脚的一个链接里。ChatGPT来查了，查不到，就会去引用别人的说法，比如某个经销商、某个B2B平台上的店铺页。站内ChatGPT挑选来源的内部字段那篇提到过同样的现象：定价页解析不了，它就转头去引第三方。

引用这一侧：转述类网站在掉，一手来源在涨

扇出数据看的是ChatGPT搜了什么，引用数据看的是它最后在回答里写了谁。两者不完全一样。

Brand Radar的引用数据里，3月到9月，美国地区ChatGPT最常引用的200个域名排名变化很大：PubMed从第64名升到第4名，美国食品药品监督管理局FDA直接进到第8名，WebMD从第18名掉到第79名。大英百科、Investopedia、纽约邮报掉出了前200。

Ahrefs把涨和跌的网站分了类：

为了排除“是新加的问题导致排名变了”这种可能，Ahrefs专门挑了大约2.5万个在3月和9月都出现在前15万高频问题里的问题单独比较，结果表里每个网站的变化方向都一样。Ahrefs的原话是，ChatGPT似乎在优先引用原始来源，而不是转述它们的网站。

Reddit和维基百科掉得最狠

很多GEO建议都把Reddit当成必争之地，这组数据值得认真看。3月，美国地区ChatGPT的回答里有19.1%引用了Reddit，差不多每5条回答里有1条；到9月下旬只剩2.3%，大约每43条里才有1条，降了88%。维基百科从14.1%降到2.9%，YouTube也从大约每370条回答引用1次降到每500条1次。

它们仍然在ChatGPT最常引用的域名里，只是份额缩得很快。SEJ在8月报道过另一组数据，Promptwatch统计的Reddit在ChatGPT搜索引用中的份额，从7月下旬到8月初平均3.83%，降到8月中旬的0.52%。两家的统计口径不同，一个看引用了Reddit的回答占比，一个看Reddit在全部引用里的份额，但方向一致。

有意思的是，Reddit在全球扇出数据里仍然是被site:搜索第九多的域名。可见ChatGPT还会去Reddit看真实用户怎么说，只是越来越少在回答里把它列为来源。对在Reddit上做品牌种草的团队来说，帖子的价值没有消失，它影响的是ChatGPT对你的印象，只是不再那么容易换来一个带链接的引用。

和OpenAI签了内容协议的媒体，引用份额翻了一倍

还有一组数据容易被忽略。目前和OpenAI签了内容授权协议的17家出版商和平台里，只有Reddit进了site:搜索最多的前150个域名，其他几家ChatGPT几乎不去专门搜。

可在引用数据里，这些合作媒体到处都是。它们在ChatGPT最常引用的200个域名里，合计引用份额从3月的7.5%涨到7月的15.8%，9月下旬仍有12.5%。一种可能的解释是，ChatGPT本来就预先拿到了这些合作方的内容，不需要再去搜。对品牌来说，争取在这些合作媒体上被报道，是进入ChatGPT回答的一条路。

外贸站和独立站该怎么调整

Ahrefs的结论可以归纳成两条进入ChatGPT回答的路：要么品牌足够有名，ChatGPT不用搜就知道你；要么你就是它搜的时候找到的原始出处。只转述别人内容的页面，就是现在丢引用最多的那一类。

放到外贸场景里，可以落成下面几件事。

把产品事实写在自己官网上

阿里巴巴、Accio出现在被引用变少的名单里，对依赖平台店铺做曝光的外贸企业是个信号。平台上的店铺页本质上也是转述，原始出处应该是你自己的官网。规格参数、材质、认证、最小起订量、交期、质保条款，这些ChatGPT最爱查的事实，要以纯文本的形式写在官网的产品页和常见问题页上，而不是只放在平台店铺或PDF里。

让ChatGPT认得出哪个是你的官网

扇出查询里“official”这个词一个月涨了3个百分点，说明ChatGPT越来越在意“官方”二字。可很多外贸企业的情况是，搜品牌名出来好几个网站：老官网、新官网、某个代理商的站、平台店铺，ChatGPT不一定分得清哪个是正主。

几件小事能帮上忙：网站标题和首页明确写出品牌全称；关于我们页面写清公司主体、成立时间、工厂地址；用Organization结构化数据声明官网地址和社交账号；老域名做好跳转，别让两个站同时在线说同一套话。站内AI答案引擎与域名指纹那篇讲过AI怎么识别和记住一个品牌的域名。

只有你能写的内容，才值得重点投入

Ahrefs建议把精力放在只有你能发布的内容上：原创研究、实际测试、你自己的产品信息。对工厂和品牌来说，这类内容其实不少：自己做的耐久测试、不同材料的对比实验、某个工况下的实测数据、真实的客户应用案例。泛泛地写“如何选择某类产品”的科普文，和WebMD、Investopedia一样，正在被原始出处替代。

用一个工业品的例子把两类问题分开

拿蝶阀出口举例。采购问“150磅级的对夹式蝶阀耐压多少、有哪些口径”，这是事实类问题，ChatGPT大概率会去查厂家官网，谁的规格页写得清楚，谁就有机会被引用。采购问“输送含颗粒的浆液，用蝶阀还是球阀更合适”，这是比较类问题，ChatGPT更可能去找行业论坛、工程类网站、第三方的选型文章。

对应的内容安排就很清楚了：前一类靠官网的规格页、参数表、认证说明；后一类除了在官网写一篇有实测依据的选型对比，还要争取被行业媒体、工程社区引用。两类问题各占多少，取决于你的品类，可以挑二三十个真实询盘里出现过的问题，按事实和比较分一下组，就大致有数了。

比较类问题，靠第三方评测和对比页

事实类问题ChatGPT找官方，比较类问题它会更多看第三方。Ahrefs拿“跑鞋”这个品类做过示范：1474条带扇出的美国ChatGPT回答里，“best”出现206次，“2026”160次，“review”117次，“vs”105次，“official”只有65次。跑鞋这个品类，ChatGPT主要在找最新的第三方评测和正面对比，品牌官网的产品页单独撑不起来。

所以不同品类要分开看。你的品类偏事实查询，就把官网信息写全；偏比较选购，就要争取行业媒体和测评站的覆盖，同时在官网做诚实的型号对比页。不同AI引擎偏好的信源本来就有差别，分引擎的GEO策略那篇做过对比；AI更爱引用哪类内容，可以看7.5万条AI答案的实证拆解。竞品在AI回答里的占比怎么查，站内AI可见度竞品分析讲了完整流程。

没有付费工具，也能看个大概

Ahrefs演示的是用自家Brand Radar批量查扇出查询，那是付费工具。手上没有的，可以用笨办法：退出ChatGPT登录，用目标市场的语言把一批核心问题逐个问一遍，记下哪些回答带了来源、引用的是哪些网站、有没有你的官网。再按Ahrefs建议的分法把问题归成价格、规格、评测、对比、操作指南几类，看哪几类你的网站能答、哪几类答不了。每个月重复一次，就能看出趋势。

Ahrefs还提到，可以把扇出查询里出现最多的词当成内容需求的信号。比如你的品类里“price”“specifications”出现得多，就说明ChatGPT在找价格和参数，这类页面要优先补齐；“review”“vs”多，就说明它在找评测和对比。

别把Reddit当成唯一的捷径

Reddit引用份额半年降了88%，说明押注单一平台风险很大。用户讨论仍然有价值，ChatGPT也还会去Reddit看真实评价，但把GEO预算大头砸在Reddit发帖上，回报已经和半年前不一样了。

定期复查，因为这些数字随时会变

Ahrefs自己也强调，扇出数据只是8月到9月一个模型的快照，OpenAI一直在调整ChatGPT的检索方式，下一次模型更新可能又变了。最实际的做法是挑一批核心问题，定期看ChatGPT引用了谁、你在不在里面、替代你的是谁。监测方法可以参考AI引用率监控的四步方法。ChatGPT购物场景还有自己的规律，它的商品推荐大多从商品数据源里挑，这一点站内ChatGPT购物推荐与商品feed那篇单独讲过。

这份数据的局限

用这份研究做决策之前，有几点要记住。

引用排名不等于流量。被ChatGPT引用了，用户不一定点进来；排名升了，访问量也不一定涨。SEJ特别指出，Ahrefs的引用排名衡量的不是流量。

引用数据只覆盖美国。扇出数据是全球的，但引用排名来自美国地区的回答，欧洲、中东、拉美市场的情况可能不同。目标市场在其他地区的外贸站，最好在当地语言和地区设置下自己抽查。

问题集合会影响结果。Ahrefs自己说，任何一组问题都会影响哪些网站出现。研究里的问题偏向大众消费和健康、财经话题，B2B工业品的问题占比不会高，结论套到你的品类上之前，最好用自己品类的问题验证一下。

研究方本身是卖工具的。Ahrefs在文末花了不少篇幅介绍怎么用自家的Brand Radar分析扇出查询，这不影响数据本身，但读的时候心里要有数：它的结论天然会强调“需要持续监测”。

只看了免费未登录的状态。付费用户、登录用户、使用思考模式的用户，搜索频率和扇出数量都会高得多，看到的来源也可能不同。做高客单价B2B业务的，采购方可能恰恰是付费用户，这一点要留意。

常见问题解答

ChatGPT回答问题时都会搜索网页吗？

不会。Ahrefs分析了ChatGPT免费版在8月和9月未登录状态下的6660万次回答，只有14.4%触发了网页搜索，其余大约每7个问题里有6个直接用已有知识回答。需要搜索时，平均每次只发约1.6条后台查询。

什么是查询扇出？

查询扇出是ChatGPT等AI工具在回答前，把一个问题分解成若干条搜索词，在后台分别去搜，再把结果汇总成答案的过程。这些后台搜索词就叫扇出查询，可以反映AI想找什么类型的页面。

ChatGPT更喜欢引用什么网站？

按Ahrefs的Brand Radar数据，3月到9月美国地区的ChatGPT回答越来越多地引用原始出处，比如PubMed、FDA、监管机构、品牌官网和实测类网站，转述类网站如WebMD、Investopedia的排名明显下降。阿里巴巴和Accio也在引用变少的名单里。

在Reddit发帖还能提高ChatGPT曝光吗？

作用在减弱。美国地区ChatGPT回答中引用Reddit的比例从3月的19.1%降到9月的2.3%，降了88%。ChatGPT仍会去Reddit查看真实用户的评价，但在回答里列为来源的次数少了很多，不建议把它当成唯一的渠道。

外贸网站怎么提高被ChatGPT引用的机会？

把价格区间、规格参数、认证、交期、质保等事实信息以纯文本写在官网上，因为ChatGPT查事实时最常去品牌官网。再发布只有自己能提供的内容，比如实测数据和应用案例。比较类问题则需要争取第三方评测和行业媒体的报道。

这份研究的结论适用于B2B工业品吗？

要谨慎。研究的问题来自大众真实搜索需求，偏消费、健康和财经话题，引用数据也只覆盖美国。B2B工业品的情况可能不同，最好用自己品类的核心问题，在目标市场的语言和地区设置下抽查验证。

权威参考资料