ChatGPT 查询扇出（query fan-out）这件事，最近有了一份量级不小的实测数据。Ahrefs 分析了 6660 万条回答、其中 1500 万条扇出查询，结论对外贸企业挺关键：ChatGPT 只有 14.4% 的回答会真的联网去搜，而一旦联网，它越来越爱用 site: 直奔品牌官网查价格、规格和支持信息。查询扇出的概念我们在《AI 可见度 KPI》一文里拆过，这里只看实测数据。
这份 6660 万条回答的研究到底测了什么（先看口径）
数据来自免费、未登录状态下的 GPT（生成式预训练大模型）-5.6 Luna，采集时间是 2026 年 8 到 9 月。为什么要强调"免费、未登录"？因为免费用户占了周活的九成以上，而且没登录意味着没有记忆、没有聊天记录，测到的就是默认行为——这恰好最接近一个新客户第一次问 ChatGPT 时的样子。
引用端的数据是另一套口径：用 Brand Radar 统计美国市场 2026 年 3 到 9 月的情况，每月 240 到 380 万条回答。另外还有一组 2 万条提示词测试，只针对美国。
先把口径讲清楚，是因为后面的数字很容易被放大成"全球 ChatGPT 都这样"。不是。扇出数据覆盖各国，但限于该模型及免费、未登录状态；引用趋势和 2 万条提示词测试则针对美国，不能推广为所有 ChatGPT 使用场景。外贸老板看这类研究，第一件事应该是问：它测的是谁、什么时候测的。
只有 14.4% 的回答会联网：大多数时候，AI 靠"记忆"决定提不提你
只有 14.4% 的回答触发了联网搜索，触发时平均每次约 1.6 条扇出查询。这是整篇研究里最该被记住的数字。
Ahrefs 的解释是：每次搜索都有成本，模型能靠已有知识答上来就不搜。所以关键问题变成了——不联网的那 85.6% 里，ChatGPT 凭什么提到你？
AI 回答一个问题，信息来源其实有两层：一是训练时"记住"的旧知识，二是答题时现查的新信息。只有 14.4% 会现查，说明大部分回答里你的品牌能不能出现，取决于它之前"记住"了你多少。这项研究没有测量品牌知识的训练来源，也不能据此量化第三方露出的贡献；第三方报道和官网事实页面可作为两条并行建设方向。
所以别把宝全押在官网改造上。第三方露出和官网可抓取性，是两条并行的线。
联网时它会去哪：6.8% 的扇出使用 site:，热门站点范围内约 3/4 的搜索指向品牌官网
在 1500 万条扇出查询里，6.8% 使用了 site: 语法，也就是直接锁定某一个网站去搜。这个比例覆盖了大约 11.6 万个不同域名。
再看 site: 目标的分布。在最常见的约 160 个站点里：
- 75.9% 指向品牌官网
- 零售商（Walmart、Costco、Amazon 这类）占 11.9%
- Reddit 加 Facebook 合计只有 1.9%
site: 最多的前 10 个域名里，8 个是消费品牌——apple.com、ikea.com、nike.com、adidas、samsung、mi.com、lego、dior。第 9 是 reddit.com，第 10 是 gov.br。政府域名（gov.uk、service-public.fr、NHTSA、FDA、SEC）也在前 150 里。
不过这里必须说清楚：前 10 中 8 个消费品牌，不代表 B2B 也是同样的分布。原文没有给 B2B 的细分数据，把它套到外贸行业属于推论，不是实测。在最常见的约 160 个站点范围内，75.9% 的 site: 搜索指向品牌官网，提示官网是 ChatGPT 查找价格、规格和支持信息的重要来源；具体到外贸 B2B 行业，仍需按目标问题验证。
AI 越来越爱搜"价格、测评、规格"，越来越少搜"定义"
扇出查询里的词频变化，是这份研究里信号最明确的部分。
- "price" 在扇出中的占比从 6.04% 升到 8.88%，一个月内相对涨了约 47%。注意，这是相对涨幅，不是"47% 的搜索都在搜价格"。
- "reviews" 涨了约三分之一。
- "specifications" 首次进入前 50。
- 在英文扇出查询中，"official" 的占比从 8 月的 10.1% 升到 9 月的 13.1%，增加 3.0 个百分点。
- "meaning" 和 "definition" 各跌约五分之一。
翻译成人话：ChatGPT 越来越像在替用户做购买前的功课——多少钱、规格是什么、别人怎么评价、官方怎么说。而 8—9 月样本中，定义相关词的搜索占比下降；原文提醒，其基数较小，可能只是短期波动，尚不足以确认长期趋势。
对外贸企业来说，这意味着官网上那些"能被核对的事实"正在变成必答题。
引用端大洗牌：转述站和平台在跌，一手来源在涨
引用端的数据变化幅度更大。据 Ahrefs 的 Brand Radar 统计（美国 ChatGPT 引用，2026 年 3 到 9 月）：
- Reddit 的被引占比半年降了 88%——从 3 月大约每 5 条回答引用 1 条，降到 9 月末约每 43 条回答 1 条。注意这是被引占比的降幅，不是流量降幅。
- Wikipedia 从约每 7 条回答 1 条，降到约每 35 条 1 条。YouTube 从约 1/370 降到约 1/500。
- PubMed 从第 64 位升到第 4 位，FDA 新进第 8 位，WebMD 从第 18 位跌到第 79 位。
- 上升的还包括：政府卫生研究机构、监管机构（SEC、EPA、FTC）、专业学会、品牌官网与支持页、做实测的机构（如 RTINGS）。
- 下降的还包括：健康财经讲解站（WebMD、Healthline、Investopedia）、百科类、市场平台（阿里巴巴及其子域、Accio）、聚合站与小报站。
关于阿里巴巴，原文只把它列在下降名单里，没有给具体数字，所以这里也不编。需要说清楚的是：平台被引用减少，不等于平台询盘减少，更不等于该停掉平台。两个漏斗，别混着看。
方法上，Ahrefs 为了避免"提示词集变化"影响结论，单独对比了 3 月和 9 月共同的约 2.5 万条高频提示词，方向一致。
另外那组 2 万条美国提示词测试显示：事实类问题中，84.4% 的回答至少引用一个官方来源；这类问题的全部引用中，63.4% 指向官网。对比类问题的两个指标分别为 68.3% 和 46.4%。也就是说，问"是什么"的时候，ChatGPT 更信官方；问"哪个好"的时候，它更依赖第三方。
这里有个口径差异要说明。此前一份 900 万回答的研究强调了 Reddit、Wikipedia 等第三方的分量，还提到了 podcast 的作用。两者的数据集和时间窗不同，可以对照着看，不是谁推翻谁。Ahrefs 这篇更明确地指向一件事：ChatGPT 似乎正在从"转述信息的站点"转向"生产信息的源头"。
顺带区分两个容易混的概念：被 ChatGPT 说出品牌名是"提及"，给出你官网链接才是"引用"。site: 搜索体现检索行为；检索到官网不代表最终引用官网，应分别记录品牌提及、官网检索和最终引用。两者要分开看、分开优化。
外贸独立站的对照清单：哪几类事实必须放在官网、用纯文本写
下面这份清单是由上述数据推论出的做法，不是实测结论。逻辑很简单：既然 ChatGPT 会用 site: 去官网查价格、规格和支持信息，那就得保证这些信息在官网上真的能被搜到。
必须放在官网、且以纯文本形式存在的几类事实：
- 产品参数表：型号、尺寸、材质、功率、认证标准，逐条写成可复制的文字，不要只放在图片里。
- MOQ 和交期区间：写区间比写"请联系我们"更有效，关键事实应同时提供在可抓取的 HTML 页面正文中，避免只依赖图片、PDF 或需要交互才能显示的弹窗。
- 认证说明：CE、RoHS、FDA 之类，写清楚证书名称、编号、适用范围。
- 价格区间或询价说明：哪怕不能公开报价，也要有一页讲清楚定价逻辑、阶梯、影响价格的因素。
- FAQ：用问答结构写，一个问题一段，答案直接给结论。
- 支持页：安装、维护、退换、常见故障，这些是 ChatGPT 判断"官方信息"的重要依据。
技术上有三件事要一并做掉。第一，关键事实应同时提供在可抓取的 HTML 页面正文中，避免只依赖图片、PDF 或需要交互才能显示的弹窗。第二，结构化数据要和页面可见文字一致，别玩两套。第三，FAQ 用问答结构写。
还有一个特别容易被忽略的坑：据 OpenAI 官方文档，ChatGPT 搜索用的是 OAI-SearchBot 这个爬虫。robots.txt 里屏蔽了它的网站，不会出现在 ChatGPT 搜索答案里，但仍可能以导航链接形式出现；允许抓取也不保证被引用。它和训练用的 GPTBot 是两个独立设置，可以只屏蔽训练、保留搜索。所以第一件事是去 robots.txt 和 CDN/WAF 规则里确认一下，没误挡 OAI-SearchBot。
据 Google 官方文档，AI Overviews 和 AI Mode 不需要额外的特殊优化，同样可能使用查询扇出，官方强调重要内容要以文本形式提供、结构化数据与页面可见内容一致。这说明"把事实写成纯文本放官网"不只对 ChatGPT 有效，对 Google 的 AI 搜索也适用。
最后提醒一句：对比类问题仍然更依赖第三方。官网之外的媒体露出不能停。只有你自己能发布的原创数据和实测，是最抗洗牌的内容——这一点在我们关于原创数据的内容里聊过。如果产品参数还躺在图片和 PDF 里，可以从外贸独立站的页面结构改起。
怎么做
给外贸老板和市场负责人三条能马上动手的事：
- 先做一次"AI 体检"。拿 10 到 20 个核心产品词和问题词，去 ChatGPT 里问一遍（免费版、不登录，模拟真实客户），记录三件事：有没有提到你、有没有给官网链接、给的是哪个页面。这就是你的基线。
- 按问题类型分头优化。事实类问题（价格、规格、认证、交期）拼命往官网上搬，写成纯文本 + 结构化数据 + FAQ；对比类问题（你们和某某品牌比怎么样）去争取第三方报道、评测、行业媒体露出。两条线一起推，别只做一条。
- 把 AI 流量单独归因。在 GA4 流量获取报告中，按"会话来源"筛选 chatgpt.com，查看被归因到该来源的会话；这不等于全部 AI 引荐访问，也不能仅凭来源字段区分是否来自 ChatGPT 搜索结果。同时改一下询盘表单和 WhatsApp 的第一句问法——"您是从哪里知道我们的？"选项里加上 AI 工具，允许多选，因为不是每次 AI 提及都会带来点击。引用排名不等于流量，据 Search Engine Journal 的提醒，自家核心主题被谁引用要单独核查，别拿着引用率当业绩汇报。
按核心问题词条持续跟踪 AI 回答里的出现情况，就是GEO（生成式引擎优化） 优化的效果验证环节。AI 带来的流量怎么归因，之前也写过一篇专门的拆解。
想知道 ChatGPT 去查你们官网时能查到什么、查不到什么？留言给我们，我们按你的核心产品词帮你看一遍官网上缺了哪些"可被 AI 抓取的事实"。
参考资料
- Ahrefs：How ChatGPT Does Query Fan-Out (15 Million Queries Studied) — https://ahrefs.com/blog/query-fan-out-chatgpt/
- Search Engine Journal 对该研究的转述 — https://www.searchenginejournal.com/chatgpt-most-cited-sites-primary-sources-ahrefs/592682/
- OpenAI 官方文档：Bots（OAI-SearchBot 说明）— https://platform.openai.com/docs/bots
- Google Search Central：AI Features and Your Website — https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features