我們調查了 AI 對事件管理工具的推薦，以及未被引用的工具為何落敗

對全部 11 個受追蹤工具進行結構審計，檢查於 2026 年 10 月 23 日通過直接 HTTP 檢查完成。出現率資料來自 DevTune 的公開表格；90 天報告和 30 天實時頁面使用不同時間窗口，絕不混用。

AI 答案會把買家引向少數幾款事件管理工具。incident.io、Rootly 和 PagerDuty 佔據了大多數位置。我們檢查了該類別中受追蹤的 11 款工具實際維護的可引用資產，發現一個令人不安的規律：買家從未聽說過的工具並非都缺少基礎配置，而具備基礎配置也不代表會被引用。機器可讀配置最完整的工具，出現率卻接近於零或就是零。

上面就是簡短回答。餘下的部分用資料把它撐起來：AI 目前為事件管理和 on-call 推薦什麼，11 款工具各自維護了哪些機器可讀資產和對比頁面，以及如果你的工具被排除在外，這種差異意味着什麼。

這是一份診斷報告，不是排行榜。其他出版物已經對這些工具進行了排名。我們問的是另一個問題：未被引用的工具為何落敗？

如今 AI 對事件管理工具的推薦

ChatGPT Search、Perplexity、Gemini Search、Google AI Mode 和 Bing Copilot 大多把買家引向三個品牌：incident.io、Rootly 和 PagerDuty。DevTune 的公開AI 搜索現狀報告在 2026 年 4 月 2 日至 6 月 30 日期間測量了該類別的 1,255 條答案，發現 incident.io 出現在其中 47.9% 的答案中，Rootly 為 32.7%，PagerDuty 為 26.8%。所有受追蹤品牌的類別中位數為 12.4%。

DevTune 還運營一個實時公開頁面，採用滾動 30 天窗口。截至 2026 年 10 月下旬，這三個名字仍然領先：incident.io 的出現率為 42.7%，Rootly 為 36.7%，PagerDuty 為 34.0%。這個頁面還透露了兩件事：

• 其餘品牌幾乎消失。在 30 天窗口中，ilert 的出現率為 2.0%，OneUptime 為 0.7%，Spike.sh 和 Squadcast 均為 0%。
• 被引用不等於被提及。DevTune 把“出現”（你的頁面被引用為來源）和“品牌提及”（答案把你列為選項）分開統計。PagerDuty 出現在 34% 的答案中，但被提及的比例為 0%。incident.io 出現在 42.7% 的答案中，被提及的比例為 66%。

完整的 30 天情況來自 DevTune 的公開品牌表：

表裏排第四的是 Opsgenie，Atlassian 的一款產品，已停止銷售（2025年6月4日生效），並將於 2027年4月5日終止支持，詳情見 Atlassian 自己的遷移頁面。在這 30 天的窗口期內，大約每七個答案裏就有一個帶着它的頁面。AI 答案依據的是來源撰寫時已有的證據，因此，文檔內容龐大的產品即使在市場轉向很久之後，仍會不斷被引用。

（本節所有 DevTune 資料均來自文末連結的兩個公開頁面，且各自採用對應的統計窗口。90 天報告和 30 天實時頁面的樣本量不同，因此兩者之間的小幅差異應視為測量噪聲。）

我們的檢查內容與方法

我們檢查了該類別中每個受追蹤品牌的可引用資產，也就是回答引擎實際能夠使用的內容。共 11 款工具，每款檢查 6 項，均於 2026 年 10 月 23 日通過直接 HTTP 請求完成：

1. llms.txt，域名根目錄下供機器讀取的新興索引文件
2. llms-full.txt，單文件版本
3. robots.txt AI 爬蟲規則（GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 等）
4. 競爭對比或替代方案頁面，看站點地圖裏有沒有
5. 公開基準測試或原創研究內容
6. 文檔門户可訪問性（HTTP 狀態碼和頁面標題）

這些是結構性事實，不是模型抽樣。每項檢查都返回了狀態碼和可供我們檢查的內容，或者沒有返回。如果伺服器返回狀態碼為 200 的 HTML 錯誤頁面，我們就將其計為缺失。

審計發現

11 個工具中有 7 個發佈了有效的 llms.txt。4 個發佈了 llms-full.txt。2 個在 robots.txt 中明確按名稱歡迎 AI 爬蟲；其餘大多數預設允許爬蟲訪問。有 1 個工具的文檔被登入牆攔住。

PagerDuty、Opsgenie、FireHydrant 和 Grafana 完全沒有發佈對比頁面。Squadcast 的站點地圖會重定向到 SolarWinds 的全站站點地圖，它的對比頁面無從審計。

把這張表和出現率資料對照着看，有兩點很突出。

發現一：基礎項缺失能解釋末位表現，卻解釋不了中游表現。Squadcast 是最明顯的例子。它的域名沒有有效的 robots.txt，也沒有 llms.txt；其 sitemap 會重定向到 SolarWinds 的全站 sitemap，而文檔域名則重定向到 Google 登入頁面。這種設置對機器讀取毫無幫助。它的出現率為 0%，原因不復雜：如果爬蟲不登入就無法訪問你的文檔，你就沒有參與競爭。

發現二：僅有這些資源並不會帶來引用。Spike.sh 維護着 llms.txt、llms-full.txt、兩個對比頁面，以及完全開放的 robots.txt。在 30 天窗口內，其出現率為 0%。OneUptime 更進一步：它在 robots.txt 中標註 "AI / LLM 爬蟲歡迎訪問"，發佈了兩個 llms 文件，併為文檔單獨維護一份 llms.txt，還維護着 30 個對比頁面。其出現率為 0.7%。這份清單更像是前提條件；引用來自別處。

引用資料顯示，勝出者真正靠的是什麼。在 30 天窗口內，DevTune 記錄了這一類別 2,487 次引用背後的內容構成：博客文章 31.6%、文檔 24.8%、對比頁面 19.1%、最佳榜單 10.0%、產品頁面 8.1%。被引用內容中，企業自有和商業來源佔 85.5%，編輯報道佔 9.1%，社區討論串佔 1.3%。而在 90 天報告中，DevTune 對 incident.io 領先地位的歸因是："類別教育內容帶動了這位領先者的大部分引用。"它獲得的引用裏，近 88% 指向博客文章，而非文檔或產品頁面。

這才是真正的差距。落敗的工具缺的不是某個配置文件，而是答案在買家提問時所依賴的整套證據：類別解讀文章、詳盡的對比、第三方榜單，以及講清方法的基準測試文章。incident.io 憑博客取勝。Rootly 憑 Gemini Search 引用的對比頁面取勝。PagerDuty 則僅憑文檔取勝，因此它會被引用為資訊來源，卻從未被列為選項。進入答案的路徑不止一條，但每條都要經過已發佈、找得到的證據。

未被引用的工具為何落敗

把兩組資料放在一起看，這一品類裏落敗者的模式是這樣的：

• 出現率為零的工具，最多也只是維護了一個內容單薄、機器可讀的網站。當答案引擎整理"最佳事件管理工具"時，會參考類別教育內容和對比材料。如果你沒有發佈任何排名靠前的相關內容，就不會進入候選池。
• 該有入口的地方卻成了高牆：需要登入才能訪問的文檔（Squadcast）、缺失的 robots.txt 文件，以及併入母品牌的域名（Opsgenie 併入 Atlassian、Squadcast 併入 SolarWinds），都會切斷你的內容通往答案的路徑。
• 機器可以讀取 Spike.sh 和 OneUptime，卻沒有理由引用它們。缺少周邊證據時，llms 文件只是在為一個尚未提出的論點編制索引。
• 過時的選項還沒退場。Opsgenie 在停止銷售 18 個月後仍繼續出現，說明答案不會自動更新。這一點有兩面性：你的工具今天在 AI 答案裏的位置會保持下去，直到有人發佈更好的證據。

有一點需要說明：這次審計衡量的是網站結構，而非內容覆蓋情況。我們沒有統計第三方提及、評測網站或社區討論串，而 DevTune 的資料顯示這些因素也發揮作用。我們的結構審計指出了工具自有域名上的缺失項，但無法證明哪種做法能改變某個品牌的具體資料；如果有人聲稱一份固定清單能保證獲得引用，我們也不會相信。

如果你的工具正是那個被忽略的選項，該怎麼辦

和資料對得上的行動順序：

1. 先打開入口。提供有效的 robots.txt、列出關鍵頁面的 llms.txt，以及爬蟲無需登入即可訪問的文檔。11 個工具中，大多數已經達到這個標準；如果你的工具還沒有做到，清單上的其他事情都不太重要。
2. 把引用結構最需要的頁面做出來。在這一類別中，這意味着類別教育內容（事件響應是什麼、如何選擇）和誠實的對比頁面。領先者的引用來源恰恰以這些形式為主。
3. 出現在第三方榜單中。這一類別中每十條引用就有一條指向最佳榜單和評測頁面。如果這些頁面只認識同樣的三個品牌，它們就會繼續推薦同樣的三個品牌。
4. 保持內容更新。Opsgenie 持續出現，說明答案會長期依賴過時證據。標註發佈日期、提供當前定價並維護對比頁面，能讓答案引擎有理由更新它的說法。

想用同樣的方法檢查自己的工具，CiteGap 免費掃描做的就是這件事：檢查你域名上可被引用的資源，和所在類別裏實際被引用的內容作比較，再用大白話告訴你缺口在哪。

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常見問題

AI 最常推薦哪些事件管理工具？

在 DevTune 的 90 天報告窗口和當前 30 天實時表格中，排名前三的工具相同：incident.io、Rootly 和 PagerDuty。incident.io 在兩個窗口中都排名第一；PagerDuty 被引用為來源的次數多於被列為推薦工具的次數。

為什麼 AI 從不提及我的事件管理工具？

在這一類別中，最常見的結構性原因包括缺少證據網絡（沒有類別介紹或對比頁面）、技術障礙（文檔需要登入、沒有 llms.txt、robots.txt 限制嚴格），或者品牌比較新，而 AI 答案在這個領域依賴成熟來源。我們對所有 11 個受跟蹤工具的審查發現，11 箇中有 7 個擁有有效的 llms.txt，11 箇中有 6 個有對比頁面；出現率為零的工具缺少上述結構、證據，或兩者都缺。

發佈 llms.txt 就能保證被 AI 引用嗎？

不能。Spike.sh 和 OneUptime 都維護着完善的 llms 資源，但出現率接近於零或為零。llms.txt 和開放的 robots.txt 看起來只是入門門檻。這一類別的引用資料獎勵的是類別科普內容和對比內容，因為 AI 答案可以引用這些內容。

我該如何檢查自己的開發者工具是否容易被引用？

你可以自行復現這些結構檢查（檢查 llms.txt、robots.txt、文檔是否可訪問、站點地圖中是否有對比頁面），或運行CiteGap 免費掃描，它會執行這些檢查並補充類別級別的比較。若要查看品牌層面的出現率資料，DevTune 會發布實時表格，本文的資料即取自該類別的這張表。

來源

• DevTune，《State of AI Search for Dev Tools》（資料窗口：2026 年 4 月 2 日至 6 月 30 日；43 個類別，本類別測量了 1,255 個答案）：devtune.ai/dev-tools-state-of-ai-search
• DevTune，《Incident Management & On-Call》實時品牌表（滾動 30 天窗口，訪問日期：2026 年 10 月 23 日）：devtune.ai/verticals/incident-management-and-on-call
• Atlassian，Opsgenie 遷移頁面（停售日期：2025 年 6 月 4 日；停止支持日期：2027 年 4 月 5 日）：atlassian.com/software/opsgenie/migration
• 對 11 個事件管理工具的結構審查：CiteGap 於 2026 年 10 月 23 日執行的直接 HTTP 檢查（llms.txt、llms-full.txt、robots.txt、站點地圖、文檔可訪問性）