一份四国三平台的AI引用研究，讲了什么
如果你在做外贸，最近大概已经听过"GEO"这个词了。但真正落到多市场GEO优化上，问题会变得具体很多：同一个采购问题，英国的买家、西班牙的买家、巴西的买家，打开 ChatGPT 或谷歌 AI 模式时，看到的引用来源是同一批网站吗？
SEO（搜索引擎优化） 从业者 Aleyda Solis 在 2026 年 10 月 8 日发布了一项研究，专门回答这个问题。她把美国当作基线，加上英国、西班牙、巴西三个市场，覆盖 10 个话题，用同一套问题库、按各市场的语言和习惯做本地化，然后统计 ChatGPT、Gemini 和谷歌 AI 模式给出的引用链接分别来自哪里。
这里要先说清楚一个口径问题，不然后面的数字全都会读歪：研究里的"本地"，只按国家域名来判定，也就是 .uk、.es、.br 这类 ccTLD。但现实中有大量本地媒体、本地协会、本地经销商用的是 .com 或 .org，所以这一统计可能漏掉使用 .com 或 .org 的本地来源，应视为本地指向信号的下限，而非完整的本地来源占比。AI 引用是怎么产生的，可以先看这篇AI引用入门。
本地来源占比：巴西 41.4%、英国 38.3%、西班牙 24.0%，非本地仍占多数
先看整体。按国家域名统计，三个市场的本地引用占比分别是：巴西 41.4%，英国 38.3%，西班牙 24.0%。
对中国出海企业来说，这个数字其实是好消息：在本研究的英国、西班牙、巴西三个市场整体统计中，非本地来源都仍然占着多数。换句话说，你作为一个"外来者"，并不会因为不是本地域名就被 AI 直接排除掉。机会是存在的。
但压力也很直接——同样是"外来者"，研究样本中，西班牙的非国家域名引用占比更高；这不能直接推算某家供应商能获得的引用份额。巴西样本的国家域名引用占比更高。研究观察到三个市场的引用分布不同，因此不宜假设同一个英文页面、同一套内容策略能获得相同表现，具体结果需要分市场验证。
这也解释了为什么国家域名只是下限。谷歌官方在多区域网站指南里对比过几种做法：国家域名、通用域名加子目录（比如 .com/es/、.com/pt-br/）、子域名，各有优劣；而 hreflang 标签的作用，是告诉谷歌同一份内容有哪些语言或地区版本，每个语言版本都是独立的 URL。也就是说，你不需要为了"看起来本地"去换域名，用 .com 加子目录、再配好 hreflang，同样能做出真正意义上的本地页面。
没有哪个平台在所有市场都领先
分平台看，数据就更值得琢磨了。
- 英国：ChatGPT 本地引用 40.8%，AI 模式 26.3%，Gemini 26.4%
- 西班牙：ChatGPT 24.8%，AI 模式 22.6%，Gemini 16.6%
- 巴西：Gemini 51.7%，ChatGPT 41.3%，AI 模式 27.5%
两个观察。第一，AI 模式在三个市场之间的波动最小，只在 22.6% 到 27.5% 之间；Gemini 波动最大，从西班牙的 16.6% 一路到巴西的 51.7%。第二，巴西 Gemini 是九组"市场 × 平台"组合里，唯一一个本地来源超过非本地的组合——注意，只有这一个，不能推而广之说成"巴西的 AI 偏爱本地网站"。
还有一个口径陷阱要提醒。谷歌 AI 模式引用里，google.com 和 youtube.com 这两个自家域名吃掉了 19% 到 45% 的份额。如果把它们剔除，AI 模式的本地占比会大幅上升：英国变成 43.0%，西班牙 28.1%，巴西 50.2%。剔除后，AI 模式在英国和西班牙的本地引用占比均居三平台首位；巴西仍由 Gemini 领先。两组数字不能混着用，26.3 / 22.6 / 27.5 和 43.0 / 28.1 / 50.2 是两个完全不同的口径。
结论很清楚：没有哪个平台在所有市场都通吃。你在英国该怎么投内容，和你在巴西该怎么做，得分开判断。
不同话题的本地引用占比不同：B2B 软件/SaaS 在研究样本中最低
研究把 10 个话题拆开看，发现本地化程度和话题强相关。
个人理财、家居 DIY、汽车这三类，在每个国家的本地占比都排在最前面，只是排序不同。峰值很夸张：英国家居 DIY 达到 66.3%，西班牙个人理财 59.4%，巴西个人理财 78.7%。这很好理解——这些话题通常涉及当地制度和服务需求，可作为理解结果的思路；研究没有验证这一原因。
而 B2B 软件 / SaaS 在所有国家都是最低的：英国 14.3%，西班牙 10.5%，巴西 15.9%。
这个结论对外贸企业有参考价值，但要小心外推的边界。B2B 软件不等于外贸实体产品，两者在决策链条、采购习惯上差别很大。在本研究覆盖的话题中，B2B 软件/SaaS 的国家域名引用占比最低；这提示可以在自己的专业品类中测试全球信源的引用情况，但不能据此认定话题越专业，AI 就越容易引用全球信源。至于你所在的细分品类属于哪一端，要在自己的目标市场里复测一遍。
另外，研究本身只覆盖英国、西班牙、巴西三个非美国市场（美国作基线）。德国、中东、东南亚这些外贸常见市场，报告里没有数据。思路可以借鉴，结论不能直接搬。
同一个网站，被引用的不是同一个页面
这一节可能是整份研究里最该被外贸企业记住的。
研究把三个市场的引用结果拿来和美国的做对比，发现域名重合度远高于页面重合度。九个"市场 × 平台"组合里，具体页面（标准化 URL）的重合率只有 1.7% 到 35.7%。AI 模式尤其低，英国 5.7%，西班牙 2.0%，巴西 1.7%。
意思是：同一个网站被引用了，但被引用的页面并不相同。同一域名在不同市场可能被引用不同页面；研究未证明差异由语言版本或 hreflang 导致。
所以不能假设一个英文页面能覆盖所有市场；应根据当地问题、语言与采购信息需求规划页面，并分别验证引用表现。
还有一层更细的区分，很多老板容易混淆："品牌被提及"和"页面被引用"是两码事。 品牌名出现在 AI 的回答文字里，不等于你的页面被当成了信源。这项研究统计的是引用，也就是链接。所以还要再分一层：域名被引用，和某个具体页面被引用，也不一样。别看到 AI 提了一句你的品牌名，就以为每个市场都做好了。
"可信的本地信源"在不同平台上长什么样
研究样本中，不同平台引用的本地信源类型分布不同。
在 ChatGPT 的本地引用里，机构类信源（政府、公共服务、学术、金融）占了 31% 到 46% 的权重，英国 31%，西班牙 46%，巴西 33%。而在 AI 模式和 Gemini 上，大部分本地引用来自机构类之外的来源——零售商、媒体、服务商。
对外贸企业来说，可补充专业内容，并争取当地行业媒体、协会和经销商的真实介绍，再追踪这些页面是否被引用。哪些第三方平台常被 AI 当作信源，我们在维基百科、播客与 Reddit 的引用分析里拆过。
对外贸企业来说，对应的动作很具体：想办法被本地行业媒体报道、被当地行业协会提到、被你的当地经销商在官网上引用。可将这些真实介绍作为第三方内容建设的一部分，并持续检查是否被引用；本研究未验证其对可信度、排名或引用率的影响。
外贸企业怎么落地：按市场 × 按平台的 GEO 清单
把上面的发现翻译成动作，大概是这么几件事。
第一，问题库按市场分开建。 同一个采购问题，英国买家和巴西买家的问法不一样，语言也不一样。按行业和目标市场挖掘买家真实的提问场景，是整件事的起点。按市场建问题库、追踪各平台引用，可以交给 GEO/AI搜索优化团队统一做。自然搜索这一侧，可以用 Search Console 多国家筛选按市场组看数据，和 AI 引用放在同一张表里对照。多语种页面结构从外贸建站阶段就要规划好；分市场的 AI 可见度指标怎么定，见 AI 可见度 KPI。
第二，每个语言版本都要检查收录和抓取。 这是最容易被跳过、但最基础的一步。谷歌官方说，页面要出现在 AI 概览和 AI 模式的辅助链接里，没有额外的技术要求，前提是被正常收录、符合摘要展示条件。另一侧，OpenAI 的爬虫文档明确说明，屏蔽 OAI-SearchBot 会使站点无法出现在 ChatGPT 搜索答案中，但仍可能以导航链接出现。所以清单第一步是：逐个市场检查每个语言版本的收录状态，再确认 robots.txt 没有误伤 OAI-SearchBot，避免与训练用途的 GPTBot 混淆。
第三，追踪和汇报同时记录引用次数与份额。 每个市场单独统计 AI 引用和提及的份额，和品牌词搜索量放在一起看走势。询盘表单和 WhatsApp 里统一加一题"从哪里知道我们"，选项里放上"AI 助手"并允许多选，再按市场拆开统计。同时记录引用次数与份额；明确份额的分母，并保持问题集、平台、测试频次和时间窗口一致。
第四，接受"不能一套打法走天下"这个前提。 这份研究最核心的结论就是：国际化的 AI 可见度没法用一本全球通稿搞定。要按市场优化、按平台优化，并且把本地可信信源当成一个差异化优势，而不是假设英文的、全球化的内容会被所有市场引用。
最后提醒一句数据边界：研究作者自己也提示，部分单元格样本很小，比如巴西 Gemini 健康类 63.8% 这个数字只基于 47 条关联，不宜过度解读。另外，这项研究没有证明用国家域名能提高引用率，也没有测量排名、流量或询盘——它只是在描述引用来源的分布。
你的目标市场不止一个？留言告诉我们你在做哪几个国家，我们帮你看看这些市场的 ChatGPT、Gemini 和谷歌 AI 模式现在都在引用谁。
参考资料
- Aleyda Solis,《Local vs Global AI Citations: What Changes Across Markets, Topics and Platforms?》,2026-10-08：https://www.aleydasolis.com/en/ai-search/local-vs-global-ai-citations/
- Google Search Central,《Managing multi-regional and multilingual sites》：https://developers.google.com/search/docs/specialty/international/managing-multi-regional-sites
- Google Search Central,《AI features and your website》：https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
- OpenAI,《Overview of OpenAI Crawlers》：https://platform.openai.com/docs/bots