案例研究
我們先稽核了自己。
第一份 CiteGap 案例就是我們自己的網站 demandfieldnotes.com：跑同樣的 30 個買家式提問，涵蓋 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini，兩天測量兩次。沒有任何客戶簽字，沒有任何供應商自述。第 1 天已實測並公布在下方；第 2 天複測與兩個被封的引擎，測到即更新。
第 1 天實測到了什麼。
運行始於 2026 年 11 月 12 日。計劃中的 90 個格子（30 個買家式提問 × 3 個引擎）裡，15 個產出了可測量答案，全部來自 Perplexity。ChatGPT 在入口被封：我們的代理出口 IP 被 OpenAI 邊緣拒絕，拒絕記錄已歸檔進運行日誌。Gemini 不接受匿名提交，其複測路徑需要一個當時我們沒有的乾淨 Google 帳號。兩項補救都列在日誌裡，而不是被粉飾過去。
15 條實測答案中被點名 2 次：一次只點名、一次有實質內容。15 條中有 4 條在說另一個與我們同名的產品——一個名為 CiteGaps 的週度追蹤 SaaS。
可發現性貨架：缺席。在 9 個可測量的發現與用例問題中，被點名的競品包括 Profound、Semrush AI Visibility、Peec AI、Otterly、AthenaHQ、Scrunch 和 Ahrefs Brand Radar。在我們實測到的答案裡，競品對我們的比例約為 3 比 1。
有內容的地方，可引用性有效。唯一一道優缺點比較題給出了一條準確、來源紮實的答案，引用了我們自己的頁面——儘管同時掛著一個錯誤網域的附件和那個同名追蹤工具。我們的差距在實體消歧，不在內容品質。
信任訊號：接近於零。引擎為我們能找到的唯一第三方佐證，是一則沒有實質評論的 Product Hunt 提交。沒有 uptime 頁面，沒有客戶引言，沒有獨立報導。已記錄，並已列入我們自己的修復清單。
測量基準：每個引擎 30 個買家式提問，第 1 天單輪，90 個格子實測 15 個。上文每個數字都可追溯到逐問題日誌。第 2 天複測與兩個被封的引擎，測到即更新本頁，不會提前。
我們預期自審會暴露的機制。
引擎解析不了的頁面不會被引用
結構化資料加一個直白的答案開頭，頁面才能被整體擷取。把答案埋在行銷文案下面的頁面，只會被略讀或跳過。我們自己的頁面也不例外，稽核用檢查客戶網站的同一套方法檢查它們。一項 1,885 頁的實驗對 JSON-LD 發現了什麼。
比較時刻的缺席，把生意拱手讓給到場的人
買家要引擎比較選項時，引擎會點名它有來源撐腰的供應商。你不這條答案裡，生意就已經在沒你的情況下開始了。我們自己的品類同樣不留情面：比較 AI 可見性稽核的買家，向引擎問的正是這個問題。為什麼被點名勝過排名。
引擎重複它們能引用的，其餘的模糊帶過
如果關於你的材料只有你自己的行銷文案，答案就會模糊，而模糊的讚美熬不過購買決策。關於信任、成果與風險的決策期問題，只有在存在可引用證據時才會得到篤定的答案。當 AI 推薦一個陌生供應商時會發生什麼。
過時事實讓引擎模糊帶過，模糊就丟單
引擎持有不同週的快照。如果價格、品類或公司資訊在快照之間對不上，安全的輸出就是一個帶保留的答案。稽核把引擎的陳述與網站今天的陳述對照，不一致即成為一張修復工單。完整方法記錄在方法論頁面。
已公布數字背後是什麼。
自審公布的每個數字，都能追溯到管線每輪運行產出的證據包：
逐問題答案日誌。兩天裡每個引擎的每條答案：問了什麼、完整答案文字、誰被點名、排在第幾。
引用擷取。每條答案引用了哪些來源，逐輪記錄，不做事後重構。
答案快照。引擎不提供穩定公開連結時，答案文字按原樣擷取並歸檔。
修復工單。稽核為每條差距開出的工單，讓一則已公布的結論對應一處有人真實做出的改動。
證據包已歸檔、可查核。內部檔案路徑留在內部；公布的是數字與測量基準，不是儲存布局。付費運行時，原始答案是交付物的一部分，客戶可以自行複算報告裡的每個數字。
和你共事的，就是跑這次稽核的人。
Demand Field Notes 是一人實驗室。問題、運行、報告，以及對你郵件的回覆，都出自同一個人。關於方法，歡迎儘管問；也可以先從你自己首頁的免費檢查開始。